En este presente digital y dominado por el impacto de la inteligencia artificial, las compañías aseguradoras necesitan adaptarse rápido a los cambios para satisfacer a sus clientes, cada vez más demandantes de una experiencia digital y con una propuesta personalizada. La IA generativa nos permite, en pocos segundos, obtener respuestas concretas y precisas a todo tipo de preguntas sobre nuestra cartera de clientes, en un lenguaje directo y simple, sin necesidad de engorrosos procesos manuales. Esto permite tomar decisiones estratégicas claves para el negocio.
Sin embargo, ¿cuántos se animan a implementar la IA con estos fines?
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¿Cómo tomar decisiones estratégicas?
Imaginemos un caso potencial: Lucía, gerente de una importante compañía de seguros, necesita tomar decisiones estratégicas, y para esto debe contar con datos confiables y precisos que le permitan descubrir insights que a simple vista no se ven. Para ello, quiere aprovechar las nuevas tecnologías y saber si la IA generativa puede resultar útil en ese camino.
Lucía no quiere dedicar mucho tiempo a buscar información en diferentes planillas y aplicativos, ni perderse en el océano de datos acumulados en los sistemas de la compañía. Sería mucho más fácil contar con un “asistente virtual” a quien pudiera hacerle esas preguntas para que busque y conecte los datos para darle respuestas. ¡Y que hable en su idioma! (Ese idioma es lo que llamamos “lenguaje natural”).
Ese asistente virtual le permitiría a Lucía enfocarse en lo que realmente le importa: tomar decisiones estratégicas, para llegar a nuevos clientes con nuevos productos y soluciones a medida, y fidelizar a los clientes actuales.
El poder del aprendizaje automático
La realidad es que el análisis de datos que describe lo que sucedió en el pasado para predecir qué podría suceder en el futuro no es algo nuevo, hace ya varios años se lo utiliza y se lo conoce como “aprendizaje automático” o machine learning, una rama de la inteligencia artificial que permite crear modelos predictivos. Pero su uso requería conocimientos profundos en estas herramientas, reservados a profesionales del campo de la ciencia de datos, el análisis probabilístico y la programación de computadoras.
La gran revolución que plantea la IA generativa es que permite preguntar y obtener respuestas en lenguaje natural. Es decir, en el mismo “idioma” en que hablamos las personas, sin necesidad de ningún conocimiento técnico en particular.
Convertir datos en información accionable para tomar mejores decisiones estratégicas
Ahora imaginemos otro escenario: Víctor es un productor de seguros que en su día a día busca potenciar los resultados sobre su cartera de clientes. Para esto, se plantea interrogantes como: “¿Cuáles son los clientes con mayor probabilidad de aceptar una propuesta de up-selling de su póliza? ¿Cuál es la mejor manera de comunicar a cada cliente un nuevo producto, en base a todo lo que sé de esa persona y de su historia?”
Víctor quiere tener una visión clara y concreta de su cartera de clientes para tomar decisiones con buenos resultados. Y se cuestiona algunos puntos clave como: “¿Quiénes son los clientes que corro mayor riesgo de perder, que puedan no renovar contrato o irse a mi competencia? Tengo la tarde disponible para hablar con ellos, escucharlos y ofrecerles alternativas para fidelizarlos, pero ¿a quienes debería llamar primero? Tengo una propuesta sobre un nuevo producto con un descuento excepcional para ofrecer, pero ¿quién podría estar realmente interesado?”
La IA generativa también puede analizar conversaciones, historial de correos, comentarios previos y todo lo que nos acerque indicios sobre la próxima mejor acción a realizar con cada cliente para maximizar los resultados. Víctor pensará: “¿Pueden entonces los hábitos de consumo, los patrones de siniestralidad o el historial de venta darme esas pistas para identificar rápidamente al mejor candidato?”
Definitivamente la IA generativa puede ayudarnos a explorar los datos, encontrar patrones y tendencias, y hacerlo de una manera amigable para el usuario no técnico, creando visualizaciones simples pero relevantes.
Miedos y limitaciones
La implementación de la IA generativa en el sector asegurador no es un camino de rosas, ni está libre de desafíos y miedos. Si bien es accesible para cualquier usuario, requiere una leve curva de aprendizaje y capacitación para poder aprovecharla en su totalidad.
Un estudio de Deloitte (2023) reveló que el 78% de las aseguradoras consideran la falta de habilidades técnicas como el principal obstáculo para la implementación de IA avanzada. Además, para muchos, la sola mención de la inteligencia artificial se asocia a la posibilidad de ser reemplazado de su rol laboral o de perder oportunidades de trabajo.
Es natural que estos cambios tan disruptivos generen resistencia, pero una vez superado este prejuicio inicial, los profesionales del sector Seguros descubren que la adopción de estas herramientas puede ser la oportunidad para dedicar menos tiempo a tareas administrativas o a llenar formularios, y concentrar el esfuerzo en desarrollar nuevas capacidades y actividades que agreguen valor e impacten exponencialmente en los resultados comerciales. Sólo es cuestión de animarse a usar ese as bajo la manga.
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