Creo que los futuros libros de historia probablemente mencionarán el 30 de noviembre de 2022 como el día en que todo cambió. Ese fue el día en que OpenAI lanzó ChatGPT a la naturaleza.

La gente tardó unos días en darse cuenta del avance que representaba con respecto a los modelos de lenguaje grande anteriores (conocidos como "LLM"). Los resultados que la gente estaba obteniendo ayudaron a muchos a darse cuenta de que podían usar esta nueva tecnología para automatizar una amplia gama de tareas.

Desde entonces, ha habido una lucha frenética para evaluar las posibilidades. Solo un par de meses después del lanzamiento de ChatGPT (lo que yo llamo "AC"), una encuesta de 1.000 líderes empresariales realizada por ResumeBuilder.com encontró que el 49% de los encuestados dijo que ya lo estaba usando. Casi todos (93%) planeaban expandir su uso de la tecnología. Otro 30% de las empresas dijo que planea comenzar a usarlo pronto.

LLM y la industria de seguros

El sector de los seguros es un gran empleador de seres humanos. Muchas tareas en nuestro sector han requerido nuestra increíble capacidad para resolver problemas sobre la marcha. Tenemos que buscar la información correcta para una situación particular y luego comunicarla a colegas o clientes de manera digerible.

El gigante de seguros Zurich anunció que ya está probando la tecnología "en áreas como reclamos y modelado", según el Financial Times. Creo que es razonable suponer que la mayoría, si no todas, las demás compañías de seguros también están analizando la tecnología.

¿Qué sigue para los seguros habilitados para chat?

Si eso es lo que nos puede llevar en unos pocos meses, ¿qué más podemos esperar? Los LLM pueden tener un impacto significativo en el futuro del trabajo, según un artículo de OpenAI. Esto incluye la industria de seguros. El documento clasifica las tareas en función de su exposición a la automatización a través de LLM, que van desde ninguna exposición (E0) a alta exposición (E3).

Los LLM pueden impactar en la industria de seguros al automatizar algunas tareas, mejorar otras y crear nuevas oportunidades para el aprendizaje y la innovación. Algunas de las tareas en la industria de seguros que podrían estar expuestas a la automatización impulsada por LLM son:

Redacción y edición de pólizas y contratos de seguros

Los LLM pueden ayudar a los profesionales de seguros a redactar y editar pólizas y contratos que sean claros, precisos y que cumplan con las reglamentaciones. También pueden generar plantillas y sugerencias basadas en las necesidades y preferencias de los clientes.

Ingreso y análisis de datos

Los LLM pueden ayudar a los profesionales de seguros a ingresar y analizar datos de diversas fuentes, como formularios, documentos e imágenes. También pueden extraer información relevante, realizar cálculos y crear informes y paneles.

Servicio y soporte al cliente

Un chatbot puede responder preguntas comunes, proporcionar información, ayudar a resolver problemas y ofrecer recomendaciones personalizadas.

Detección y prevención del fraude

La IA puede ayudar a detectar y prevenir el fraude mediante el análisis de patrones, anomalías y comportamientos en los datos. También es posible marcar transacciones sospechosas, alertar a las autoridades y sugerir acciones para mitigar los riesgos.

Evaluación y gestión de riesgos

El procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático pueden ayudar a los profesionales de seguros a evaluar y gestionar los riesgos mediante la comprensión de escenarios complejos, la evaluación de probabilidades y la estimación de resultados. Los LLM también pueden brindar orientación y asesoramiento sobre cómo reducir o transferir riesgos.

Procesamiento y liquidación de reclamos

Los LLM pueden ayudar a verificar la validez, precisión e integridad de los reclamos. También pueden automatizar tareas como la revisión de documentos, la evaluación de daños, el cálculo de pagos y la comunicación con los reclamantes.

Entonces, ¿es todo sencillo?

Un momento, esta no es una calle de un solo sentido, y hay problemas serios que necesitan una reflexión cuidadosa. Por ejemplo, una encuesta de Ipsos de febrero de 2023 de 1.109 adultos estadounidenses encontró que menos de un tercio de los encuestados confía en los resultados de búsqueda generados por IA. Las aseguradoras deberán persuadir y tranquilizar a los clientes sobre el uso de los LLM.

Para persuadir y tranquilizar a los clientes sobre la IA, es importante que las aseguradoras sean transparentes sobre cómo utilizan la tecnología y qué datos recopilan. Las aseguradoras también deben proporcionar a los clientes información clara sobre cómo se protegen sus datos y qué medidas existen para evitar el acceso no autorizado o el uso indebido.

Para los líderes en el sector de seguros, es importante mantener el panorama ético más amplio firmemente en nuestra mira para evitar el riesgo de una reacción negativa del consumidor. Entonces, cuando se trata de determinar cómo y si usarán la IA en el futuro, las aseguradoras deben identificar los casos de uso correctos, asegurándose de que los datos utilizados sean precisos e imparciales. Esto requiere ser consciente de los riesgos potenciales asociados con la IA y tomar medidas para mitigar estos riesgos.

En términos éticos más amplios, ha habido mucha discusión sobre la explicabilidad de la IA, o más bien la falta de explicabilidad de la IA. Como explicó un artículo de Insider Intelligence, "la IA generativa generalmente no es adecuada para explicar completamente sus acciones, lo que la hace inapropiada para tomar decisiones de precios que deben explicarse a las partes interesadas y los reguladores internos".

De hecho, ahora está claro que la IA está lejos de ser perfecta. Tiene limitaciones, como errores, sesgos, incapacidad para comprender el contexto/los matices y cuestiones éticas. Insider también señaló que el "rápido ascenso" de la IA significa que la regulación está actualmente retrasada. Se pondrá al día, pero es probable que sea poco a poco, con diferentes enfoques exigidos en diferentes jurisdicciones nacionales o estatales. Esto puede crear cargas adicionales complejas para las compañías de seguros.

A pesar de estas limitaciones y de los llamados de algunos para reducir el ritmo del desarrollo de la IA , creo que es probable que los chatbots de IA asuman un papel más importante en los seguros en 2023. Para los líderes del sector de seguros, es importante tener en cuenta la ética. Eso podría significar ir más lento a corto plazo, pero antes del 30 de noviembre de 2022, ¿realmente se habría imaginado llegar tan lejos?

*Nota publicada en Forbes US