Modelos algorítmicos reemplazan evaluaciones humanas en pólizas y siniestros

 14-06-2025
Sergio F Cara
   
Foto: Sergio F Cara (NotiPress/Composición)

Foto: Sergio F Cara (NotiPress/Composición)

El uso de inteligencia artificial (IA) en aseguradoras está desplazando el criterio humano en áreas clave como la aprobación de pólizas y evaluación de siniestros. Mauricio Monroy, vicepresidente de Equisoft para Latinoamérica, afirmó para NotiPress que "un ajustador con 20 años de experiencia evaluaba siniestros basándose en su criterio profesional. Con IA, estos profesionales deben ahora confiar en algoritmos que procesan millas de variables simultáneamente".

La incorporación de modelos de aprendizaje automático también ha afectado a suscriptores con amplia trayectoria. En estos casos, el especialista explicó, "la organización debe cultivar una cultura donde la evidencia empírica supere la intuición, sin descartar completamente el valor del juicio humano". Este enfoque ha generado resistencias en profesionales que tradicionalmente tomaban decisiones con base en su experiencia.

En el área actuarial, se exige a los especialistas que dominen conceptos técnicos como overfitting y sesgos algorítmicos. Monroy indicó que los actuarios, acostumbrados a trabajar con herramientas tradicionales como Excel, deben ahora comprender técnicas avanzadas vinculadas a redes neuronales y aprendizaje profundo.

Cambio cultural

Agentes de seguros también enfrentan nuevas responsabilidades, al tener que explicar ajustes de primas personalizados obtenidos mediante telemática o datos de dispositivos vestibles. Esta situación implica cambios en su interacción con clientes y requiere una mayor alfabetización tecnológica.

El informe Evaluar la preparación de datos para la IA en la industria de seguros de vida, elaborado por Equisoft y LIMRA, indicó que 78% de las aseguradoras identifica los datos como el mayor desafío para aprovechar la IA, y 46% declaró no estar listas para implementarla.

Otras áreas también han modificado su funcionamiento. En la detección de fraudes, los analistas ahora interpretan puntuaciones de riesgo generadas por algoritmos, lo que exige nuevos conocimientos técnicos. La implementación de IA ha llevado además a una colaboración transversal entre áreas como software, cumplimiento normativo y experiencia del cliente.

El uso de modelos predictivos ha planteado interrogantes éticos. Monroy se cuestionó si "debe considerar un algoritmo códigos postales que podrían correlacionar con factores socioeconómicos", lo que pone el foco en la necesidad de marcos éticos específicos para estas tecnologías.

Pese a que la mayoría de las aseguradoras se clasifican como "progresivas" en madurez de datos, el reporte de Equisoft advierte sobre brechas en integración, gobernanza y calidad que obstaculizan una adopción plena de la inteligencia artificial.




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