La inteligencia artificial (IA) generativa ha llegado con fuerza y tiene el potencial de transformar muchas formas en que las aseguradoras hacen negocios. Modelo emblemático de la era de la aceleración, ha ganado cobertura mediática diaria y sus posibilidades han cautivado los titulares.
A principios de este año, exploramos los fundamentos de la IA generativa y el impacto que puede tener en la industria de seguros, ya que vimos a muchas aseguradoras experimentar con su potencial. Ahora estamos viendo que los debates de la industria se alejan progresivamente de «¿Qué es la IA generativa?» a «¿Qué puedo hacer con la IA generativa que tenga impacto y qué tan pronto se puede lograr este impacto?». En esta serie de artículos de cinco partes, exploraremos el mundo de la IA generativa a través de la lente de los líderes de la industria de seguros, abordando preguntas prácticas con el objetivo de ayudar a la industria a avanzar, cuidadosamente, en la curva de impacto.
Nuestra edición inicial analiza la oportunidad de la IA generativa para las aseguradoras, cuán importante será la IA generativa para las estrategias comerciales y las formas de trabajo de las organizaciones de seguros, y qué tan rápido es probable que se materialice el impacto. A continuación se muestra un extracto de nuestro informe.
En este artículo, cubrimos las siguientes preguntas:
1. ¿Se diferencia la IA generativa de las tecnologías disruptivas anteriores?
2. ¿Por qué debería preocuparme ahora?
3. ¿Cómo debo pensar en las oportunidades para mi negocio?
4. ¿Qué tan rápido se harán realidad estas diferentes oportunidades?
1. ¿Se diferencia la IA generativa de las tecnologías disruptivas anteriores?
Una encuesta reciente de Celent encontró que para fines de 2023, la mitad de las aseguradoras habrán probado soluciones de inteligencia artificial generativa, y más del 25% de las aseguradoras planean tener soluciones en producción para fin de año.
Estas cifras son significativamente más altas para las compañías de seguros más grandes y es probable que sigan aumentando a medida que las soluciones y plataformas de IA generativa empresarial proliferen y se vuelvan más accesibles.
Sin embargo, la velocidad a la que evoluciona la tecnología requiere que los líderes y los equipos “aprendan sobre la marcha”, tanto sobre “qué hacer” como sobre “cómo implementar los modelos, herramientas y soluciones”.
Si bien los beneficios a corto plazo aún no están claros, creemos que es importante que las aseguradoras continúen experimentando, explorando y ampliando el potencial de ciertas soluciones para mantenerse a la vanguardia y obtener una posible ventaja de ser los primeros en actuar.
A diferencia de las tecnologías disruptivas anteriores (como Internet, los dispositivos móviles, la nube, el código bajo y sin código, o incluso la cadena de bloques), cuya adopción temprana tardó años en materializarse, la IA generativa fomentó la experimentación a gran escala prácticamente de la noche a la mañana.
Esto fue impulsado por una combinación de facilidad de acceso a soluciones para el consumidor, cobertura mediática mundial y la promesa de beneficios casi instantáneos (por reales que sean).
2. ¿Por qué las aseguradoras deberían preocuparse ahora por la IA generativa?
El “lado de la demanda” de seguros insinúa que la IA es un objetivo principal en las organizaciones preparadas para el futuro. Según una encuesta reciente C-Suite sobre oportunidades de crecimiento futuras, la IA y la estrategia digital son las prioridades número uno para las organizaciones que ya han alcanzado sus objetivos de transformación (en comparación con las empresas que no lo han hecho, donde es más bien una prioridad número cuatro). La atención de la gerencia sobre la IA generativa es sustancial en este momento, lo que sugiere un interés e inversión continuos.
En noviembre de 2022, OpenAI presentó GPT-3.5 y ChatGPT. ChatGPT llegó a más de 1 millón de usuarios en cinco días y 100 millones de usuarios en menos de dos meses. Se utiliza para búsqueda, información/servicio al cliente, redacción de contenido, codificación y creación de vídeos.
El “lado de la oferta” de tecnología insinúa una “nueva normalidad” después de los primeros problemas de crecimiento. Si bien el entorno actual indica mucha incertidumbre y riesgos, definitivamente habrá un «antes» y un «después» de ChatGPT, y la IA está experimentando actualmente su «momento iPhone». La tecnología ofrece el poder de cambiar la forma en que trabajamos, producimos e interactuamos con contenido, similar a la forma en que el iPhone cambió la forma en que nos comunicamos, compartimos información, hacemos compras, tomamos fotografías y accedemos a Internet.
Anticipamos que las soluciones empresariales y orientadas al cliente incorporarán IA generativa en diversas formas en 2024 y más allá, basándose en la sólida tendencia que ha comenzado a surgir en los primeros meses de 2023.
3. ¿Cómo debo pensar en las oportunidades para mi negocio de seguros?
La IA generativa no es simplemente un sustituto de suscriptores, agentes, corredores, actuarios, ajustadores de reclamaciones o representantes de servicio al cliente.
Más bien, es una oportunidad para crear nuevas eficiencias operativas, generar una mayor satisfacción del cliente y capacitar a los empleados para que se concentren en actividades de valor agregado.
AUMENTE Y “COPILOTO” LA TOMA DE DECISIONES UTILIZANDO IA GENERATIVA
La tecnología de IA generativa ofrece un circuito de retroalimentación instantánea de información, lo que permite a las aseguradoras analizar los conocimientos de los clientes o resolver rápidamente un problema a través de múltiples medios, incluidos correos electrónicos, interacciones con sitios web y discusiones de servicio al cliente.
Los conocimientos se pueden producir en períodos de tiempo más cortos: desde segundos, minutos y horas, en lugar de varios días o semanas.
Esto ofrece un potente copiloto para aseguradores, ajustadores de reclamaciones, agentes y otros roles, que puede aumentar la experiencia humana y ayudar a acelerar la toma de decisiones complejas.
Muchas de estas funciones dependen de una gran cantidad de experiencia que no puede ser reemplazada por algoritmos basados en reglas.
La IA generativa puede ayudar a acelerar los análisis y evaluaciones de los expertos.
La IA generativa no es simplemente un sustituto de suscriptores, agentes, corredores, actuarios, ajustadores de reclamaciones o representantes de servicio al cliente. Más bien, es una oportunidad para crear nuevas eficiencias operativas, generar una mayor satisfacción del cliente y capacitar a los empleados para que se concentren en actividades de valor agregado.
La IA generativa puede ayudar a optimizar las tareas manuales o repetitivas para que los empleados puedan centrarse en actividades de mayor valor añadido. Las oportunidades de eficiencia incluyen soporte de consultas de servicio al cliente, investigación y evaluación comparativa de productos, capacitación de agentes mediante consultas sintéticas de los clientes, ganancias de eficiencia de las funciones corporativas: existen oportunidades similares en los sectores legal, cumplimiento, finanzas, recursos humanos, etc. ¿Qué pasaría si se pudiera mejorar la productividad de las reclamaciones?La IA generativa tiene el poder de automatizar las tareas «mundanas» de los ajustadores y hacer que los trabajos de los ajustadores sean más eficientes y se centren en generar resultados en lugar de documentar archivos y actualizar la gestión.
Potencial de beneficios de ahorro de tiempo de entre un 5 % y un 20 % (según el tipo de reclamo, la línea de negocio y el porcentaje de documentación que se puede automatizar
AUMENTE Y “COPILOTO” LA TOMA DE DECISIONES UTILIZANDO IA GENERATIVA
La tecnología de IA generativa ofrece un circuito de retroalimentación instantánea de información, lo que permite a las aseguradoras analizar los conocimientos de los clientes o resolver rápidamente un problema a través de múltiples medios, incluidos correos electrónicos, interacciones con sitios web y discusiones de servicio al cliente. Los conocimientos se pueden producir en períodos de tiempo más cortos: desde segundos, minutos y horas, en lugar de varios días o semanas.
Esto ofrece un potente copiloto para aseguradores, ajustadores de reclamaciones, agentes y otros roles, que puede aumentar la experiencia humana y ayudar a acelerar la toma de decisiones complejas. Muchas de estas funciones dependen de una gran cantidad de experiencia que no puede ser reemplazada por algoritmos basados en reglas. La IA generativa puede ayudar a acelerar los análisis y evaluaciones de los expertos.
HIPERPERSONALICE EL COMPROMISO Y REVOLUCIONE LAS EXPERIENCIAS DE LOS CLIENTES
Dentro de la parte de marketing y distribución de la cadena de valor, la IA generativa puede ayudar a las aseguradoras a identificar actualizaciones, complementos y productos más inteligentes y específicos para vender a los clientes y, en última instancia, generar nuevas fuentes de ingresos. El equipo de ventas puede aprovechar la IA generativa para crear listas de clientes potenciales de ventas efectivas, elaborar guiones de ventas atractivos y personalizados y generar materiales de seguimiento personalizados (por ejemplo, correos electrónicos, gráficos y mensajes de marketing). La IA ofrece conocimientos más profundos sobre el comportamiento de los clientes, ayuda a desarrollar experiencias de cliente más personalizadas y puede ayudar a los equipos a gestionar de manera eficiente los precios, la logística y la distribución de productos.
REINVENTAR LOS MODELOS Y LAS PROPUESTAS DE VALOR DE LA INDUSTRIA ASEGURADORA
La combinación de casos de uso de IA generativa para crear eficiencias, “copilotos” e hiperpersonalización junto con otros cambios tecnológicos, operativos y de comportamiento, puede generar nuevas oportunidades para la industria. Estos ofrecen el potencial para reinventar toda la cadena de valor de los seguros y transformar por completo el papel de la aseguradora. Si bien estas oportunidades son prácticamente ilimitadas y están más lejanas en el futuro, a continuación se presentan algunos ejemplos potenciales de reinvención.
4. ¿Con qué rapidez se materializarán estas diferentes oportunidades para la industria de seguros?
En el corto plazo, anticipamos que la IA generativa se materializará en áreas más específicas dentro de las organizaciones de aseguradoras y las cadenas de valor. Estas áreas de enfoque deben cumplir con un conjunto de criterios de materialidad, viabilidad y preparación organizacional, además de ser un faro inicial para escalar hacia soluciones más transformadoras en el futuro previsible.
Estas ambiciones a corto plazo pueden incluir:
- Soluciones de soporte de servicio al cliente que ahorran tiempo a los agentes, pero no incluyen procesos de autoservicio al cliente
- Soluciones de automatización específicas para ajustadores de reclamaciones, que pueden abrir la puerta a casos de uso «aumentados» más amplios en el futuro.
- Soluciones que permiten el desarrollo de numerosas personas de alta fidelidad (por ejemplo, con volúmenes de cientos frente a decenas) y/o el desarrollo rápido de materiales de marketing altamente personalizados que pueden ser revisados y finalizados por equipos de marketing internos.
Estas soluciones iniciales serán el primer paso hacia la generación de resultados más amplios, como la transformación de extremo a extremo de la gestión de reclamaciones complejas o revisiones de suscripción de grandes cuentas. También anticipamos nuevas propuestas de valor empresarial que combinan el poder de la eficiencia, el aumento y la hiperpersonalización, como la capacidad de desarrollar rápidamente propuestas de seguros para pequeñas empresas altamente personalizadas a escala.
Cuadro 6: Oportunidades a corto plazo versus oportunidades a largo plazo para las aseguradoras Aprovechar el poder de la IA generativa ofrece muchas oportunidades para la industria de seguros que continúa evolucionando. A continuación, compartimos áreas que están surgiendo y cómo pueden crear valor e impacto para su negocio, a corto y largo plazo.
Libere el poder de la IA generativa
En Grupo Mcatorce, ayudamos a nuestros clientes a pensar críticamente sobre las oportunidades de IA generativa en toda la cadena de valor, probar y escalar casos de uso, y establecer programas y carteras para generar un impacto inmediato y a largo plazo. Esto incluye el desarrollo de propuestas de valor, diseño y construcción de soluciones, diseño de modelos operativos, consideraciones, capacidades, modelos y procesos de talento y fuerza laboral, licencias y asociaciones, y la adopción de las mejores prácticas de riesgo y gobernanza en toda la empresa.
