Imagina que el sector asegurador es un inmenso océano lleno de oportunidades y desafíos. Las aseguradoras son como navegantes valientes que surcan esas aguas en busca de tesoros y éxitos. Sin embargo, este océano también está lleno de incertidumbres, como los riesgos, fraudes y reclamaciones imprevistas que pueden afectar la rentabilidad y la satisfacción del cliente.
En este viaje, la Inteligencia Artificial es como el viento poderoso que impulsa los veleros de las aseguradoras. Al aprovechar su potencial, estas compañías pueden navegar más rápido y de manera más eficiente, llegando a nuevos puertos y superando obstáculos con facilidad. Pero, si no se maneja con cuidado… también puede convertirse en una gran amenaza. Incluso llevarlos a pique.
Del mismo modo, la implementación irresponsable de la IA en las empresas de seguros puede llevar a consecuencias indeseables. A pesar del aumento exponencial de los modelos de aprendizaje automático en producción, solo unas pocas están dedicando el tiempo y el esfuerzo necesarios para garantizar que estas tecnologías se desplieguen de forma responsable y no los lleven a la deriva.
En un sector donde los datos son el núcleo de todo, la IA responsable se vuelve aún más crucial para que las organizaciones puedan encontrar el equilibrio entre la eficiencia y la rentabilidad, al tiempo que priorizan la satisfacción del cliente, la confianza y el cumplimiento de las regulaciones. ¿Por qué es tan importante y cómo garantizarla? De eso mismo hablaremos hoy en este artículo.
Los 3 pilares fundamentales en torno a una IA responsable
Lo primero de todo, para garantizar que estás utilizando la IA de una manera responsable deberás tener en cuenta tres dimensiones principales en la estrategia de implementación de tu organización. Vamos a verlas:
1. Responsabilidad:
Esto significa asegurarse de que los modelos de IA están diseñados y se comportan de manera acorde con su propósito. En el mundo tecnológico, existen dos métodos que se utilizan para encontrar defectos y evaluar la calidad del producto: los de caja blanca y los de caja negra (white-box testing/ black-box testing).
El de caja blanca, mira el código y la estructura del modelo que se va a probar y usa ese conocimiento para la realización de las pruebas. Por el contrario, en el de caja negra el elemento es estudiado desde el punto de vista de las entradas que recibe y las salidas o respuestas que produce, sin tener en cuenta su funcionamiento interno. Las pruebas son realizadas desde la interfaz gráfica.
Para que lo entiendas mejor, vamos a poner un ejemplo en la vida real. El método de caja negra, lo utilizaría una persona antes de comprar un coche: encender las luces, arrancar el motor, probar los frenos, etc. (sin necesidad de saber cómo funciona el coche por dentro). Las pruebas de tipo caja blanca, las emplearía un mecánico cuando llevas tu coche a arreglar y tiene que encontrar la avería.
En el caso de los modelos de IA responsable, se utilizan más modelos de caja blanca en lugar de caja negra, lo cual es más inherente al mundo de las regulaciones para poder comprender cómo funcionan los modelos por dentro y poder explicar sus decisiones (como si de un mecánico se tratase explicándote cómo funciona tu coche). También hay que decir que todo depende del caso concreto y que esto puede ser un reto cuando se trata de aumentar la complejidad de los modelos. Además, deberás tomar las precauciones adecuadas para abordar el sesgo inherente a los modelos de IA y garantizar la equidad en el proceso de toma de decisiones.
2. La sostenibilidad:
Es otro aspecto crucial. A medida que las aseguradoras aumentan su capacidad de producción de modelos de IA, es esencial establecer la fiabilidad continuada de los procesos impulsados por estos modelos, tanto en su funcionamiento como en su ejecución. Independientemente de los cambios tecnológicos o de arquitectura que se produzcan en el futuro, deberás evitar efectos adversos en los sistemas existentes en producción, asegurando su efectividad y precisión a lo largo del tiempo.
3. Gobernabilidad:
Controlar, gestionar y auditar de forma centralizada el esfuerzo de la IA empresarial. Esto implica ampliar la idea de gobernanza más allá del sentido tradicional de la tecnología y, en cambio, pensar en ella de forma más global, desde el acceso y la seguridad hasta la gestión centralizada de los modelos (los llamados MLOPS). La gobernabilidad te va a garantizar la coherencia en el uso de los modelos y el cumplimiento de tus objetivos y políticas de la organización, además de asegurar la seguridad y protección de los datos involucrados.
¿Cómo se ve todo esto en la práctica?
Teniendo en cuenta estas dimensiones (que ya son suficientemente complejas en sí mismas), está claro que disponer de una estrategia global responsable de la IA no es una tarea fácil. Así que… ¿por dónde empezar? ¿cómo se pone todo esto en marcha?
Las personas: es esencial comenzar a educar y capacitar al personal en las tecnologías e iniciativas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Cada vez está más claro que la única manera de transformar un negocio en torno a los datos es que la iniciativa esté democratizada, es decir, que no solo se apoye de arriba a abajo, sino también de abajo a arriba. Es necesario hacer un cambio cultural que haga responsable a toda la organización y desarrollar políticas y procesos concretos que les indiquen la forma en que debe ejecutarse una IA responsable.
Procesos: uno de los mayores retos para democratizar el trabajo con los datos en toda la empresa es contar con los sistemas y procesos para hacerlo. Establecer herramientas de análisis de autoservicio que permitan a los usuarios acceder a los datos y utilizarlos de una forma algo más sencilla y controlada, podría ser una buena forma de empezar.
La tecnología: es importante elegir las herramientas y plataformas que permitan gestionar de forma eficiente los modelos de IA, garantizar la transparencia y la explicabilidad de los resultados y ofrecer las capacidades necesarias para implementar una IA responsable. ¡Pero cuidado! No empieces utilizando herramientas demasiado complejas, la facilidad de uso es lo más crítico a la hora de democratizar. En el mercado hay soluciones muy avanzadas y complejas que hacen cosas increíbles y sabemos que es tentador lanzarse a estos recursos de potencia informática y modelos sofisticados a los problemas. Sería más inteligente que empezaras por soluciones más sencillas y útiles que realmente vayan a ayudarte y a generar un impacto.
Desafíos vs soluciones
A pesar de los avances y las tendencias que mueven a la industria en la dirección correcta, no cabe duda de que todavía hay desafíos que pueden obstaculizar el progreso a medida que las organizaciones avanzan en el camino de la IA empresarial. Pero también soluciones. Vamos a verlas:
Encontrar y contratar talento de datos:
La contratación de personas con habilidades tecnológicas en el mundo del aprendizaje automático y la IA es extremadamente difícil en todas las industrias debido a una escasez de talento y una demanda disparada. Es un terreno “prácticamente” nuevo, donde los perfiles y la formación se están creando poco a poco. Sin embargo, el sector de los seguros está mejor posicionado que la mayoría para superar este reto mediante la mejora de las competencias. ¿Por qué? Porque muchos de los profesionales de los seguros, ya cuentan con una mentalidad estadística y ya forman parte de la plantilla. Proporcionarles las herramientas adecuadas para empujarlos al mundo de la IA es un paso mucho más pequeño que el de tener que partir de cero.
Por ello, el perfeccionamiento del personal de la empresa es una buena forma de cubrir las carencias de talento y, en muchos sentidos, es más útil para las empresas de seguros que quieren democratizar la IA. En definitiva, es mucho más difícil enseñar a un talento de del mundo de la inteligencia artificial los entresijos del negocio que enseñar a alguien que conoce el negocio como la palma de su mano algunas habilidades básicas para utilizar los datos en su trabajo diario.
Herramientas heredadas:
Aunque los seguros están sin duda más avanzados que otros sectores en lo que respecta a la tecnología (ya que siempre han tenido que utilizar datos), sigue habiendo un problema persistente de herramientas y sistemas heredados. Como hemos visto, es infinitamente más difícil actualizar al personal si las herramientas de datos son difíciles de usar, están dirigidas exclusivamente los usuarios más técnicos o incluso si la experiencia del usuario cambia constantemente con cada nueva tecnología que se introduce. Las plataformas de IA como Dataiku pueden ayudar a resolver este problema, ya que ofrecen una abstracción visual unificada para los proyectos de datos, proporcionando funciones sólidas independientemente de quién sea el público (técnico o de negocio) y una experiencia consistente sin importar los cambios en la tecnología.
Romper los silos:
Las empresas actuales tienden a estar divididas en silos de muchas maneras, desde los individuos hasta los equipos enteros y potencialmente también los datos. Es muy difícil que todos trabajen juntos a través de estas líneas. Una vez más, las herramientas adecuadas pueden ayudar a romper los silos de datos. Pero cuando se trata de personas, la respuesta es la colaboración y el acompañamiento dentro del cambio cultural. Es necesario conseguir que los actuarios puedan trabajar tanto con datos en proyectos de IA, como con científicos de datos, así como con los usuarios del lado de negocio. Solo con ese enfoque general y dinámico se pueden llegar a las mejores soluciones posibles para casos de uso de alto valor.
En conclusión, la implementación responsable de la Inteligencia Artificial en el sector de los seguros es crucial para garantizar la eficiencia, la rentabilidad y la satisfacción del cliente. Esto implica diseñar y comprobar que los modelos de IA son los adecuados, asegurar la sostenibilidad a largo plazo y establecer un gobierno centralizado. Está claro que hay muchos desafíos, pero para poder superarlos, independientemente de las aplicaciones específicas, es imprescindible hacer un cambio cultural donde todo el personal sea capaz, contar con los procesos pertinentes y usar las herramientas tecnológicas adecuadas. Solo de esta manera se podrá alcanzar una IA responsable y abrazar el éxito.
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