La empresa SAS ha realizado un estudio con el objetivo de analizar cómo las compañías de seguros de todo el mundo están adoptando y elaborando estrategias en torno a la IA generativa. Así, 9 de cada 10 aseguradoras tienen previsto invertir en esta tecnología en el próximo año.
El 92% de los profesionales del sector cuenta con un presupuesto específico para invertir en IA generativa con diferentes fines: el 81% aspira a mejorar la satisfacción y retención de los clientes, el 76% busca reducir los costes operativos y el ahorro de tiempo, y el 72% planea mejorar la gestión de riesgos y las medidas de cumplimiento.
Índice de temas
¿Cuáles son los principales desafíos?
Hay dos retos que enfrentan los expertos de los seguros en relación con el uso de IA que destacan por encima del resto: la privacidad (75%) y la seguridad (73%) de los datos. Aunque los ciberdelincuentes también recurran a ella para cometer estafas y delitos financieros a gran escala, la IA sigue siendo una herramienta eficaz para combatir el fraude en la industria.
Además, frente a esta creciente preocupación por la privacidad, la generación y el uso de datos sintéticos se ha posicionado como una estrategia óptima para no comprometer la seguridad de los clientes. En esta línea, más de una cuarta parte de los expertos ya los utiliza y casi un tercio lo está considerando.
El estudio también aborda las cuestiones éticas que presenta la IA en el sector asegurador, posicionándolo como el más preocupado por las implicaciones éticas de esta tecnología. A pesar de ello, sus planes de gobernanza y supervisión aún están en progreso. Solo el 5% afirma que su marco de gobernanza de IA generativa está establecido por completo, mientras que el 57% declara que sus marcos se encuentran en proceso de desarrollo.
Solo 1 de 10 empresas aseguradoras está preparada para IA generativa
Un desafío originado por la carencia de grandes conjuntos de datos para detectar sesgos y comprobar la calidad de las aplicaciones de IA, que impide a su vez determinar la exactitud, la imparcialidad y la equidad de los resultados.
