Bain & Company Iberia afirma que los siniestros son el punto de inflexión de las compañías aseguradoras. Cómo se negocia un siniestro influye de forma decisiva en que un cliente se gane, se fidelice o se pierda e incluso se convierta en ferviente detractor; también es la operación más costosa de la entidad porque, de un lado, implica a un gran número de empleados. De otro, añade que dada la elevada inflación, las interrupciones de la cadena de suministro y los fenómenos meteorológicos extremos de los últimos años, los costes no han dejado de incrementarse.

Como explica Santiago Casanova, socio de Servicios Financieros en Bain & Company Iberia, «los avances en inteligencia artificial generativa prometen doblar la curva de la productividad, reducir costes y mejorar la experiencia de la gestión de siniestros tanto para los clientes como para los empleados. La tramitación de siniestros ofrece, en nuestra opinión, un terreno fértil y enormemente interesante para que las aseguradoras pongan a prueba la tecnología de IA generativa».

Bain & Company estima que la IA generativa, en todo su potencial, podría reducir entre un 20% y un 25% los gastos de siniestralidad del sector P&C a escala global. El ahorro procedería, según indica, «en parte de una gestión más eficiente al localizar y conectar más eficazmente la información sobre pólizas y reclamaciones. Las herramientas de IA pueden ayudar enormemente a los gestores transcribiendo llamadas, recopilando datos, redactando correos electrónicos de seguimiento o tramitando procesos internos, entre otras muchas tareas».

En paralelo, Bain & Company prevé que la IA generativa reducirá entre un 30% y un 50% las pérdidas totales, «es decir, la diferencia entre lo que se paga y lo que se debe según el contrato; una diferencia o fuga que se produce cuando los peritos se desvían de las directrices de la póliza o cuando problemas en la cadena de suministro provocan costes imprevistos». Actualmente, las aseguradoras abordan las fugas mediante auditorías manuales de expedientes cerrados, pero son procesos largos y tediosos por lo que sólo pueden abarcar un número limitado de expedientes.

La IA generativa es capaz de manejar grandes volúmenes de siniestros y liquidaciones anteriores con rapidez, estableciendo patrones útiles tanto para orientar y ahorrar tiempo a los peritos veteranos como para formar a los nuevos.

En total, Bain & Company cree que la disminución de los gastos de siniestralidad y fugas podría generar más de 100.000 millones de dólares en beneficios económicos a escala mundial, repartidos en forma de beneficios para las aseguradoras y tarifas más bajas para los clientes.

Proceso no exento de riesgos

Obtener estos resultados lleva tiempo y requiere una estrategia meditada y una ejecución disciplinada para afrontar los riesgos de la aplicación de la IA generativa al sector P&C, entre ellos, la preocupación en torno a la precisión y la imparcialidad de los contenidos generados mediante IA; la visión de los peritos como una amenaza para su trabajo; la justificación de los resultados a empleados, clientes y reguladores; la transparencia y la trazabilidad de los modelos; los intentos de fraude con fotos generadas por IA, o la privacidad de los datos de los clientes.

Para Santiago Casanova, «las aseguradoras que aún no se hayan adentrado en la aplicación de la IA generativa deberían empezar con casos de uso sencillos, pero de gran valor, en los que el riesgo pueda gestionarse con supervisión humana, como un asistente para la elaboración de resúmenes de expedientes de siniestros que asista al primer perito. La experiencia con estos casos de uso sentará las bases para el despliegue de casos de uso internos más complejos y otros externos sencillos. Superada con éxito esta fase, estarán en condiciones de implantar aplicaciones más complejas y ambiciosas, como un asistente virtual de siniestros con un alto nivel de autonomía».

Trabajar a gran escala: obtener beneficios

El 41% de las empresas de servicios financieros encuestadas recientemente por Bain & Company han superado ya las fases de prueba y están utilizando IA generativa a plena producción. Desde el punto de vista de la consultora, las aseguradoras pueden ampliar su escala por dos vías:

• A través de casos de uso similares: una vez creado el arquetipo de un primer caso de uso puede reproducirse el modelo de forma rápida y económica reutilizando tecnologías y metodologías, lo que agiliza el despliegue en todos los casos de uso descendientes. Un asistente de conocimientos, por ejemplo, podría realizar muchas de las tareas relacionadas con la información sobre pólizas, la verificación de coberturas, los detalles del expediente de siniestros y la formación de nuevos peritos.
• Dentro de un flujo de trabajo: la combinación de varios casos de uso dentro de un flujo de trabajo puede optimizar los procesos, con la consiguiente rentabilidad y mejora general de la experiencia del cliente. Por ejemplo, si la IA se encarga de hacer el resumen de llamadas, el análisis de los motivos de esas llamadas y la información y el seguimiento de las mismas puede disminuirse notablemente la carga de trabajo de un perito y aumentar su productividad. Aplicar IA en un flujo de trabajo permite a las aseguradoras asignar recursos de forma más eficaz, priorizar iniciativas, gestionar dependencias y determinar responsabilidades.

Desde Bain & Company se aconseja a las aseguradoras iniciar la aplicación de IA generativa en proyectos sencillos que tengan un valor claro y se ajusten a la tolerancia al riesgo de la organización. La consultora recomienda un enfoque de prueba y aprendizaje que permita conocer cómo extraer el máximo valor de cada iniciativa. Es importante también involucrar a los gestores de reclamaciones y a los empleados de primera línea para que prueben las soluciones y evalúen su integridad y precisión. Asimismo, para Bain & Company es fundamental crear equipos en los que convivan diferentes perfiles y formarlos adecuadamente en el uso de la IA, ya que la colaboración y la formación son cruciales para garantizar que las soluciones responden a las necesidades de los usuarios y son técnicamente viables.

«Los mayores defensores de la IA generativa en la compañía pueden ayudar a acelerar la adopción comunicando al resto cómo la tecnología puede ayudar y mejorar la forma de trabajar. La IA generativa es una herramienta poderosa, pero, una herramienta al fin y al cabo, por lo que encontrar el equilibrio adecuado entre persona y tecnología a la hora de asignar y entender el trabajo determinará en última instancia la ventaja competitiva que una aseguradora puede conseguir de aplicar la IA generativa al ámbito de los siniestros», concluye Santiago Casanova.