La Inteligencia Artificial (en adelante IA) va a desempeñar un papel cada vez más importante en la forma en que los profesionales del sector de los seguros enfocaran su trabajo. Los corredores, que son una parte fundamental en la distribución de Seguros, ven que la IA tendrá un impacto potencial en el sector, y aunque tienen una visión abrumadoramente positiva de la misma, siguen siendo cautelosos ante sus retos y el impacto en los clientes, al igual que el resto de los profesionales del sector ante esta innovación tecnológica.
Hoy día solo se utiliza la IA ocasionalmente, por ejemplo el chatgpt, por la novedad y en modo probar una nueva experiencia, por lo que en el futuro habrá margen para la integración y utilización de esta tecnología transformadora, a medida que se comprendan mejor sus ventajas y se aborden los retos. Adelantando el futuro y previendo que es difícil fijar un área específica de su práctica, creemos que podría beneficiar a múltiples áreas del desempeño estratégico del negocio de seguros.
Si entramos específicamente en la distribución la IA cambiará la forma en que los corredores y empresas aseguradoras abordaran la experiencia del cliente. Gracias al aprendizaje automático y al análisis de millones de comentarios de clientes, los corredores podrán tomar decisiones más informadas para mejorar la experiencia del cliente y fortalecer su relación con los productos aseguradores. Esto llevará a un aumento significativo en el interés de los corredores en estas tecnologías, con un enfoque creciente en la experiencia del cliente y la fidelización, core de sus negocios.
Entre las ventajas clave de la IA en la gestión de la experiencia del cliente se incluyen el reconocimiento y segmentación de clientes, una mayor personalización, una mejor experiencia de servicio, aprendizaje continuo sobre percepciones y necesidades de los clientes y por supuesto apoyo a la eficacia y eficiencia operativa. Sin embargo, a pesar de los potenciales beneficios, es esencial abordar precauciones importantes que van a afectar a los corredores:
Normas de privacidad: Antes de implementar cualquier modelo de IA, es crucial considerar la privacidad y seguridad de los datos, especialmente los que contienen información de identificación personal.
Posibles prejuicios: Los modelos de IA pueden estar sujetos a sesgos debido a su evolución progresiva en el aprendizaje al usar grandes conjuntos de datos, lo que requiere una supervisión, evaluación cuidadosa y correcciones para evitar resultados sesgados que no lleve a aplicaciones que nos lleven a sorpresa en cuanto al resultado esperado.
Coste de escalabilidad: La implementación de la IA puede ser costosa, por lo que es importante evaluar si los beneficios justifican los gastos, por lo que será necesario una cartera de asegurados que tengan suficiente masa crítica para la escalabilidad de los costes, al menos hasta que el mayor desarrollo y evolución de esta tecnología abarate costes.
Coherencia: El contenido generado por la IA debe estar alineado con los valores, estrategia y la posición del corredor, así como con los objetivos de la gestión de la experiencia del cliente.
Adopción en las redes de distribución: Para lograr un impacto máximo, la IA debe ser adoptada por las redes de corredores, ya que en su aplicación puede encontrarse con resistencia más por miedo a la tecnología que por su imbricación en la gestión de servicios hacia los clientes, por lo que es esencial comunicar, formar (por parte de las aseguradoras) para poder demostrar sus beneficios y posibles impactos positivos en estas nuevas formas de trabajar.
La IA tiene el potencial de transformar la experiencia del corredor y de sus clientes, pero es esencial, como mencionábamos anteriormente, abordar precauciones para garantizar un uso preciso, ético y sostenible de esta tecnología en beneficio de todos los stakeholders.
Otras de las capacidades clave de la IA que se pueden identificar y que podrían los corredores aplicar, algunos ya lo están aplicando, para optimizar y ser más eficientes su trabajo serían:
Estas serían otras facetas que hoy en día nos consta que algunos corredores están ya aplicando a su día a día.
No obstante, siendo críticos, toda la aplicación del IA va a exigir la necesidad de supervisión humana para poder garantizar no errar en dar un alto nivel de servicio a los clientes, cada vez más informados y más tecnológicos. Entre los principales cuestionamientos que podrían preocuparnos se encuentra la necesidad de equilibrar la automatización de la IA con el mantenimiento de una experiencia personalizada para el cliente y la garantía de que los algoritmos de IA que toman decisiones críticas sean revisados minuciosamente por el profesional para garantizar que se toman en el mejor interés del cliente y evitando los errores de cualquier proceso de aprendizaje evolutivo. Aunque el aprendizaje lo hagan las máquinas y sea rápido, no podremos evitar eludir la responsabilidad de la toma de decisión que será de un humano.
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