La inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta transformadora para el sector de los seguros. Sin embargo, un reciente informe de Equisoft y LIMRA indica que el 46% de las aseguradoras aún no está preparado para su adopción. Este dato evidencia las barreras que enfrentan las compañías en relación con la calidad y disponibilidad de los datos necesarios para implementar esta tecnología.
El estudio, titulado «Evaluar la preparación de datos para IA en la industria de seguros de vida», destaca que, a pesar de que el 78% de las aseguradoras a nivel global reconoce el potencial transformador de la IA, la falta de preparación en el manejo de datos se constituye como un obstáculo significativo. La disponibilidad y madurez de los datos son las principales razones que impiden una adopción efectiva.
Preparación de datos y madurez organizacional
Para abordar esta problemática, el informe propone un modelo que evalúa el grado de madurez de las aseguradoras en seis dimensiones clave: alineación organizativa, infraestructura, suministro e integración, calidad e integridad, gobernanza y analítica. Según el modelo, las organizaciones pueden clasificarse en uno de tres niveles: madurez básica, intermedia o avanzada.
En cuanto a las áreas prioritarias para avanzar hacia una implementación real de IA, el informe sugiere enfocarse en la gobernanza efectiva de datos, la integración y centralización, la automatización y escalabilidad, la analítica avanzada e IA, la cultura organizacional basada en datos, y el cumplimiento normativo y ético.
La importancia de la gobernanza de datos
La gobernanza de datos se presenta como un pilar fundamental en este proceso. Una correcta gestión de los datos permite que sean confiables, cumplan con las regulaciones, sean transparentes y trazables, y estén gestionados de manera eficiente, lo que reduce los riesgos asociados. Luis Zanon, de Equisoft, señala que «la gobernanza de los datos sigue siendo un área de preocupación. Muchas aseguradoras tienen directrices, pero los niveles de adopción y responsabilidad son bajos. Es una gran oportunidad para evolucionar hacia enfoques más integrados y proactivos».
El informe enfatiza que la implementación exitosa de IA requiere más que tecnología; es esencial construir una cultura organizacional que fomente el uso de datos. Para ello, se recomienda trabajar en aspectos como el liderazgo y patrocinio ejecutivo, la formación continua, el uso de herramientas intuitivas, la comunicación constante, y el reconocimiento y colaboración entre equipos.
Recomendaciones clave para las aseguradoras
Entre las recomendaciones clave para las aseguradoras, se destacan tres puntos fundamentales: comenzar en pequeño y escalar rápidamente, alinear los esfuerzos de IA con los objetivos del negocio, y fomentar una mentalidad de aprendizaje y mejora continua. Zanon concluye que «la inteligencia artificial es poderosa, pero su éxito depende de la calidad de los datos y la estrategia. Para las aseguradoras, lo importante es comenzar con casos medibles y trabajar con socios tecnológicos confiables».
El informe completo está disponible para aquellos interesados en profundizar en los hallazgos y estrategias sugeridas por Equisoft y LIMRA en el siguiente enlace: Informe Completo.
