allianzpartners iaLos últimos avances de la IA han puesto en jaque el sector. Ahora los expertos buscan cómo automatizar los procesos al mismo tiempo que mantienen el compromiso ético, los valores corporativos y el trato humano.

La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser futuro para pasar a formar parte del presente. Sus múltiples aplicaciones en prácticamente todas las actividades de la economía hacen que los expertos se cuestionen la relación entre su utilidad y sus riesgos. Por eso, ahora la atención en el sector asegurador se centra en qué pueden hacer las empresas para optimizar los procesos y resultados sin interceder en cuestiones éticas.

Es cierto que las ventajas de la IA son innumerables. Gracias al Machine Learning (ML), por ejemplo, la Inteligencia Artificial es capaz de realizar análisis predictivo, garantizar la optimización y la eficiencia operativa y trabajar en la reducción de errores. Y si a esta herramienta se une el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), entonces la máquina pasa a mejorar la toma de decisiones complejas y la expansión de capacidades. Fabien Mellano, Head of Innovation and Product Management de Allianz Partners, explica que más allá de los beneficios tangibles, lo realmente transformador de la IA es su capacidad para reinventar la forma en que las empresas se acercan a sus clientes: “Gracias a la inteligencia artificial, es posible ofrecer un servicio más cercano, personalizado y continuo, adaptándose dinámicamente a las necesidades y expectativas del cliente”.

Para implementar todo esto de forma exitosa es fundamental contar con recursos tecnológicos adecuados, así como con una batería de datos que ofrezca cantidad y calidad. También, por supuesto, es fundamental contar con un equipo humano lleno de talento. Es vital tener profesionales que entiendan profundamente el funcionamiento y las implicaciones de la IA en el contexto empresarial, como explica Mellano: “En nuestro caso, como compañía dedicada a la Asistencia, encontramos un valor añadido gracias a la IA”.

Ahora la industria se enfrenta a un nuevo reto: el de la llamada Gen AI (Inteligencia Artificial Generativa). Una especie de versión avanzada que, en lugar de tener que enseñarle todo a una máquina con montones de datos, ya viene «enseñada» y puede aprender e interactuar por sí sola.

Lo más destacado de esta tecnología es que entiende el contexto. Puede seguir una conversación y adaptarse a ella. “Antes -dice Mellano-, si le hacías una pregunta a una máquina, podía responder basada en lo que le enseñaste. Pero con Gen AI es como hablar con alguien que puede seguir la charla, recordar lo que dijiste antes y añadir información nueva”. Esto nos permite conversar con la máquina y añadir nuevos conocimientos.

Ahora más que nunca, el uso de la IA es todo un reto para las empresas. Su aplicación debe estar alineada con los valores corporativos. Por eso es fundamental acotar su propósito, medir el impacto en la cultura organizacional, comprender la compleja técnica de la herramienta y fijar unos niveles de ética, cumplimiento y responsabilidad. Eso último es, quizás, el mayor quebradero de cabeza de las compañías: “Las organizaciones deben establecer mecanismos robustos para garantizar que las implementaciones de Gen AI se alineen con los valores corporativos y cumplan con todas las regulaciones pertinentes. Además, es esencial anticipar y gestionar los posibles impactos socioculturales y económicos de las decisiones tomadas por estos sistemas”, concluye Mellano.

Por eso, las compañías tienen que tomar una serie de medidas para garantizar la integridad de cuestiones tan básicas como la seguridad y la privacidad, la propiedad intelectual o la toma de decisiones sesgadas. Aquí entran en juego ciertos mecanismos que a las empresas no les queda más remedio que asumir como la transparencia, las auditorías, la supervisión humana, las pruebas rigurosas y un amplio sistema de privacidad. Siguiendo estas prácticas recomendadas, las compañías no solo pueden aprovechar el potencial de Gen AI, sino que también pueden mitigar muchos de los riesgos asociados, asegurando una implementación más ética y responsable.