Mapfre ha realizado un ejercicio de reflexión con el que profundizar en el uso que la sociedad hace da la IA Generativa (IA Generativa o GenAI) y reflexionar sobre cómo dicha adopción puede impactar nuestra forma de vida y que ha sido plasmado en el informe ‘Explorando el mañana: el rol de las aseguradoras en una sociedad marcada por la IA Generativa’, presentado por Miguel Ángel Rodríguez, director global de Innovación de Mapfre, y Bárbara Fernández, directora adjunta de Innovación Disruptiva de la aseguradora.

Para la elaboración de este informe, la aseguradora ha tenido en cuenta hasta 14 drivers (siete considerados ‘ciertos’ y siete ‘inciertos’. Los ‘ciertos’ son aquellos factores o impulsores que apenas cambian o cuyo grado de incertidumbre no impacta excesivamente para la evolución de la IA Generativa y que, por lo tanto, es relativamente fácil prever su estado y su evolución futura dentro del periodo analizado. Como, por ejemplo, la aceptación de la aceptación social de la GenAI; preocupación de la ciberseguridad; tecnologías complementarias; preparación de la economía; políticas de descarbonización; disponibilidad de computación, e intensidad de colaboración. Por su parte, los catalogados como ‘inciertos’ serían aquellos factores o impulsores que, debido a su naturaleza disruptiva o su alta volatilidad, es difícil predecir su estado y su evolución futura dentro del periodo analizado. Como son el nivel de desarrollo tecnológico; impacto en el mercado laboral; regulación de la IA/AI Generativa; definición de responsabilidades sobre la IA; acceso a financiación o subvenciones; coste total de utilización, y dinámicas de mercado.

Teniendo en cuanta estas variables, así como ámbitos como la salud y la sanidad, la movilidad, la ciberseguridad, la relación entre personas y con la tecnología, la adopción de la tecnología a nivel empresarial y usuario, formas de ocio, educación o posibles regulaciones, Mapfre ha planteado la posibilidad de que se desarrollen cuatro posibles escenarios plausibles para 2029.

Escenario 1: ‘Camino al homo sapIAns’

En este escenario, la IA Generativa es una tecnología transformacional y totalmente accesible, con una regulación muy permisiva. Su adopción es masiva, con múltiples casos de uso y una interacción sin fricciones con el usuario gracias a la naturalidad y cercanía de los asistentes. Además, hay una escasa conciencia del alto impacto psicológico de su utilización omnipresente, y se está generando una homogeneización de pensamiento y polarización, una elevada dependencia e incluso adicción a nivel particular.

Se desarrollará una alta capacidad de interacción de los asistentes virtuales, capaces de comunicarse con naturalidad y cercanía (y en ocasiones de forma indistinguible a la interacción humana ), sustituyendo gran parte de las comunicaciones con personas. Confianza generalizada en la GenAI a nivel particular y profesional, incluso para tareas que requieren altos niveles de calidad y robustez, generando una elevada dependencia e, incluso, adicción a nivel particular. Elevados niveles de personalización en productos y servicios, experiencias, mensajes y pricing. Mayor accesibilidad a la tecnología, especialmente para las personas mayores. Mayor capacidad de influencia de gustos y preferencias colectivas e individuales, homogeneización de pensamiento y polarización.

En cuanto a la implicaciones para el sector asegurador, las herramientas de GenAI han democratizado enormemente la ciberdelincuencia y un hacker es capaz de lanzar ataques con un alto nivel de sofisticación. Las defensas, aunque han evolucionado de manera muy positiva, lo han hecho de forma tardía. Se están desarrollando nuevas herramientas y protocolos para evitar el impacto de los deepfakes en estafas por ingeniería social. La alta capacidad de los modelos de crear contenido casi perfecto ha aumentado exponencialmente las posibilidades de engañar y manipular. Esta capacidad ya no está limitada a organizaciones criminales. La mayoría de las personas, si bien están más concienciadas, al igual que las compañías, mantiene un nivel de alerta insuficiente.

Existe un alto riesgo de ciberataques y fraude debido a la democratización de la ciberdelincuencia y la creciente capacidad de daño y engaño, especialmente a los segmentos demográficos más vulnerables, aquellos con menor formación en tecnología, espíritu crítico y concienciación. Este riesgo supone una importante amenaza para el sector, pudiendo llegar a cúmulos de riesgo inasumibles para determinados actores o incluso para la industria.

Por otra parte, la sofisticación y dependencia de los asistentes basados en IA Generativa llevará a un creciente nivel de aislamiento que derivará en un impacto significativo en la salud mental y el aumento de enfermedades crónicas fruto del sedentarismo. Se incrementará la siniestralidad de los seguros de Hogar por mayores tiempos de permanencia en el mismo, mientras que la fluidez de los asistentes reducirá la siniestralidad en carretera atribuida al uso del móvil. Los asistentes personales o profesionales, dotados de un profundo conocimiento del usuario y una hiperpersonalización basada en extensos historiales de interacción, junto con los avatares, mascotas virtuales sofisticadas e, incluso, parejas virtuales, poseen un potencial significativo como activos de valor económico y emocional, tanto para individuos como para empresas.

Surge un riesgo de pérdida de la relación con el cliente por parte de las empresas debido a la intermediación constante de asistentes personales en la satisfacción de necesidades del usuario, interacciones y procesos de compra. La alta disponibilidad de datos, junto con las capacidades de analítica basada en IA y la hipersegmentación, puede llevar a una reducción de la azarosidad, principio básico del sector asegurador. Además, el sector asegurador, al igual que otros, se verá confrontado con el desafío de ajustar sus equipos a los nuevos modelos operativos impulsados principalmente por la IA y la IA Generativa. Este proceso implicará la actualización de habilidades, la captación de talento experto y, en casos extremos, reestructurar capacidades existentes.

Escenario 2: ‘¿Te acuerdas del hype de la GenAI?’

Aquí la IA Generativa es una tecnología madura, sin altos flujos de financiación y con elevados costes de uso (similar a lo que ocurre en la actualidad). Su adopción está orientada, principalmente, a la productividad, con una interacción limitada que supone una barrera para su uso. También hay una alta concienciación sobre sus funcionalidades. Las empresas han desincentivado su uso y no es una tecnología que genere expectación en sí misma, pero sí una habilitadora relevante en el desarrollo de otras tecnologías disruptivas.

Este escenario se caracteriza por el incremento notable de la productividad en la realización de tareas rutinarias que impliquen un elevado tratamiento de información, aunque con una capacidad de interacción limitada que requiere la formación del usuario en técnicas de prompting. El uso de la GenAI se limita a su utilidad práctica, sin capacidad de generar relaciones afectivas. Las empresas han desincentivado el uso de la Inteligencia Artificial Generativa. La GenAI no es una tecnología que genere expectación en sí misma, pero sí es una tecnología habilitadora relevante en el desarrollo de otras tecnologías disruptivas. Vulnerabilidad frente a ataques cibernéticos, especialmente en personas mayores no familiarizadas con la capacidad de la tecnología.

Respecto a las implicaciones de este escenario para el sector, aunque los resultados de la IA Generativa no hayan alcanzado las expectativas generadas, sí que tendrá un impacto relevante para el sector asegurador en ciertos ámbitos como la ciberseguridad y el fraude o la productividad. El desarrollo de la IA Generativa será suficiente para facilitar el surgimiento de nuevas técnicas de ciberataque y fraude que causarían daños significativos tanto a particulares como a empresas, pudiendo representar grandes cúmulos de riesgo a nivel de actores concretos o de la industria en su conjunto.

En el ámbito empresarial, la utilización generalizada de la IA Generativa estará desaconsejada para tareas críticas que exijan exactitud plena; sin embargo, su potencial para automatización de tareas relativamente sencillas y recurrentes se materializará de forma general hasta donde permitan sus costes de utilización. A nivel personal su uso estará más extendido como herramienta generación de contenido y de productividad, donde facilita muchas tareas del día a día.

La decepción por el progreso limitado de la IA Generativa, a pesar de la atención masiva que ha recibido tanto en el ámbito social como empresarial, superando incluso a tecnologías previas de moda como el blockchain o el metaverso, y equiparable solo al surgimiento de Internet o los smartphones, podría generar un aumento del escepticismo hacia futuras tecnologías que prometan un cambio revolucionario en el futuro. De igual forma, la devaluación del potencial de la IA Generativa y el interés por nuevas tecnologías que capten la atención de las empresas podrían resultar en una subutilización de su capacidad debido a un “efecto de saturación”. El impacto de la IA Generativa en los ramos de hogar, movilidad, y vida y ahorro se prevé marginal.

Escenario 3: ‘Se busca antídoto al caos’.

La regulación, bastante restrictiva, limita el potencial del desarrollo tecnológico de la IA Generativa, eleva los costes de uso, restringe los casos de uso viables, dificulta su adopción por parte de empresas y desincentiva el uso doméstico. También se produce una gran concienciación sobre los efectos psicológicos y prevalece cierta preferencia por la interacción humana frente a las máquinas, especialmente en atención al cliente.

Será un escenario marcado por la interacción fluida, aunque requiere de cierto aprendizaje y adaptación por parte del usuario, y sin el componente de naturalidad necesario para generar relaciones afectivas. Prevalece cierta preferencia por la interacción humana frente a la interacción con bots, especialmente en la atención al cliente por parte de las empresas. La regulación genera una mayor concienciación social, sienta las bases de un debate sobre los riesgos de la digitalización y las posibles limitaciones a su uso abusivo. Altas barreras regulatorias a la innovación basadas en el uso de datos sensibles, como los datos médicos o los datos generados en el hogar.

En cuento a su impacto en el sector, el constante debate a nivel regulatorio sobre los riesgos derivados de la IA Generativa fomenta una mayor concienciación sobre los peligros de la adopción de la GenAI en relación al impacto en la salud mental, la ciberseguridad y a la protección de datos privados y contenido original. La regulación restrictiva limita el uso legal de la IA Generativa, pero esto no garantiza que se evite su explotación para fines maliciosos. Por lo tanto, la amenaza de ciberataques y fraudes sigue siendo relevante.

El rechazo a la IA Generativa debido a sus posibles efectos perjudiciales puede resultar en una división en cuanto a la preferencia de su uso, emergiendo ciertos grupos con una clara preferencia por la interacción humana con el cliente, a pesar de la notable capacidad de los chatbots basados en GenAI. La acción política, en línea con una regulación activa y restrictiva, puede propiciar un aumento de la inversión pública y la colaboración público-privada, generando un clima favorable para la demanda de protección y remediación frente a riesgos, en particular en el ámbito de la salud. La regulación restrictiva limitará la implementación en las empresas por los exigentes requisitos a cumplir, las restricciones de uso y las responsabilidades derivadas del uso de la GenAI. Esto también puede influir negativamente en el desarrollo del ecosistema de startups debido a la dificultad para cumplir con la estricta regulación, en favor de los grandes players.

Una regulación laboral restrictiva, diseñada para mitigar el impacto del aumento de la productividad provocado por la IA Generativa, podría resultar en una ventaja competitiva para nuevos actores del mercado o aquellos con estructuras más ágiles que pueden escalar gracias a la tecnología sin las restricciones de organizaciones heredadas. Puede generarse un contexto de inestabilidad social y económica por el impacto incipiente de la IA Generativa en el empleo, que afectaría principalmente a la clase media.

Escenario 4: ‘Titanes tecnológicos’.

Hay un alto ritmo de desarrollo controlado por una pequeña selección de BigTech que moderan la cadencia de lanzamientos en función de sus necesidades. En este contexto, se produce una alta adopción por parte de empresas y particulares, con una también alta compatibilidad con otras tecnologías del ecosistema de esas BigTech. Destaca una transición efectiva a nivel laboral e irritación por la acumulación de poder de dicha selección de compañías.

En este entorno, la integración y compatibilidad de las herramientas de IA Generativa con otras tecnologías desarrolladas por las BigTech (e-commerce, entretenimiento, desarrollo de software, …) supone el fundamento para la adopción y la experiencia de uso de la tecnología. La interacción con bots basados en GenAI es habitual, aunque reducida a interacciones transaccionales, puesto que no mejoran la experiencia humana. Alta dependencia en las aplicaciones y ecosistemas cerrados de los líderes tecnológicos, agravada por la falta de políticas públicas que limiten la actuación de las BigTech. Mayor capacidad de influencia de gustos y preferencias colectivas e individuales, homogeneización de pensamiento y polarización. Clima social estable, aunque con ciertas reticencias al poder acumulado por las grandes empresas tecnológicas.

Para el sector asegurador el control de la tecnología por parte una selección de players puede resultar en una homogeneización notable en los patrones de comportamiento. Esta homogeneidad puede limitar el potencial de la personalización de oferta dado que los patrones tienden a converger. El dominio de las BigTech de la relación con el cliente y los datos a través de los asistentes y su ecosistema, el control de la cadena de valor tecnológica y su enorme capacidad analítica puede llevar a su intermediación en el mercado asegurador, e incluso a su entrada en el mercado amenazando la posición de los actores actuales.

La posición de control de una pequeña selección de players puede llevar a que estos puedan articular mecanismos de
ciberprotección y antifraude con mayor efectividad. A pesar de ello, el potencial malicioso de la tecnología para habilitar ciberataques y fraudes seguirá siendo alto. La extensa dependencia de la sociedad y la economía en estos actores representa un riesgo considerable desde la perspectiva de la seguridad digital. En caso de una interrupción temporal en sus modelos o aplicaciones GenAI, el impacto sería sistémico para el sector asegurador.

Los costes de utilización moderadamente altos de la IA Generativa, aunque no sean limitantes, sí pueden conducir a generar una brecha de capacidades entre las empresas y particulares que puedan permitirse las herramientas y tecnologías más avanzadas y los que no. En este contexto, es previsible que surja cierta irritación social por el creciente control por las BigTech, lo que podría dar lugar a movimientos minoritarios en oposición a estas empresas y a la omnipresencia y dependencia de la tecnología.

Ante estos escenarios, Mapfre declara que desde la aseguradora  “no entramos a valorar la probabilidad de que ocurran, solo decimos que son posibles y que la combinación entre ellos configurará la realidad marcada por la evolución de la GenAI”.

Líneas de acción para el sector asegurador

En estos cuatro escenarios emergen nuevos riesgos, y algunos preexistentes se agudizan debido a la proliferación de la IA Generativa. Estos riesgos están intrínsecamente vinculados a necesidades emergentes, o no tan recientes, que adquieren mayor relevancia para las personas. En respuesta, la industria aseguradora debe abordar dos aspectos clave. Por un lado, protegerse y proteger a sus clientes ante estos riesgos; por otro, adaptarse para satisfacer las nuevas necesidades de protección que surgen. En este sentido, Mapfre plantea una serie de líneas de acción para que el sector tenga una base sobre la que reflexionar y formular iniciativas destinadas a generar un impacto positivo en la sociedad:

• Ciberprotección. La expansión de la IA Generativa plantea un desafío sin igual en la seguridad de datos y sistemas dado el incremento en la sofisticación de ciberataques (malware indetectable, phishing con lenguaje natural, suplantación de identidad, etc.) contra empresas y personas. Frente a este panorama, habrá una mayor demanda de protección mediante seguros con coberturas adecuadas y servicios destinados a prevenir, detectar, responder y recuperar sistemas tras ataques cibernéticos.
• Uso responsable de la IA/IA Generativa. La adopción de la Inteligencia Artificial Generativa conlleva riesgos que abarcan desde el rendimiento de los sistemas hasta el cumplimiento normativo o la posibilidad de sesgos discriminatorios. Habrá  demanda de protección a través de seguros y servicios que faciliten el uso responsable y fiable de herramientas basadas en IA  Generativa.
• Salud y salud mental. La IA Generativa ofrece un gran potencial de mejora de los procesos de atención médica y de la experiencia del paciente, así como puede liberar al personal sanitario de tareas administrativas. La otra cara de la moneda es que podría agravar  problemas de salud física y mental que ya se observan como tendencia por el uso de tecnologías digitales en general.  La industria aseguradora debe reforzar su apuesta por servicios y productos que permitan prevenir y tratar enfermedades, así  como contribuir al aprovechamiento de estas tecnologías para mejorar la experiencia de los pacientes y la eficacia de los  tratamientos.
• Nuevas formas de relación con clientes y productos más adaptados. La IA Generativa potenciará la interacción con los clientes, generando más datos e impulsando un nuevo modelo de relación respaldado por asistentes conversacionales que  ofrecerán mayor accesibilidad y transparencia en el mundo del seguro. Este enfoque conversacional no solo facilita el intercambio de  información, sino que también enriquece la calidad de los datos recopilados. Así, surge una enorme oportunidad de capitalizar  esta información para desarrollar productos y servicios cada vez más adaptados a las necesidades del cliente, (e.j.:  microsegmentación para seguros dinámicos, seguros on/off, ofertas hiperpersonalizadas, etc.).
• Fraude. La democratización de herramientas que permiten falsificar imágenes, audios y vídeos desencadenará un aumento exponencial en los intentos de fraude en siniestros para las aseguradoras. Por consiguiente, estas instituciones deben implementar los mecanismos y herramientas que permitan detectar evidencias falsas.
• Capacitación de los equipos. Por un lado, hay una necesidad palpable de nuevos expertos en el área de GenAI, pero también en áreas asociadas (negocio, data, seguridad, ética, etc.); por otro, se requieren perfiles procedentes de las ciencias sociales (antropólogos,  sociólogos, etc.) y de humanidades (lingüistas, historiadores, filólogos, etc.) para garantizar un desarrollo y uso responsable y confiable de la IA Generativa.