El estudio, realizado en colaboración con ICEA, ha contado con la participación de 57 entidades que respresentan el 70,7% del volumen de primas del sector asegurador.

Tal y como señaló el responsable de IA en Minsait para el mercado financiero y de seguros, Andrés Duque, muchas de estas empresas cuentan además con un presupuesto planificado recurrente para atender esta necesidad considerada "estratégica" por la gran mayoría de ellas. Además, el 68% de las entidades que están desarrollando proyectos de inteligencia artificial afirmó que cuenta con un departamento específico dedicado exclusivamente a esta digitalización.

El estudio también destaca las dificultades que enfrentan las aseguradoras para atraer talento especializado en IA y datos. Los perfiles más difíciles de encontrar incluyen arquitectos de infraestructuras, expertos en legislación de IA (AI Legalists), profesionales en MLOPS y especialistas en ingeniería de aprendizaje automático (Machine Learning Engineers).

El porqué del éxito de esta tecnología se debe a que, según los autores del estudio, esta tecnología aumentará la competitividad de las aseguradoras, permitiéndoles reducir costes, disminuir el fraude y mejorar procesos en tiempo y experiencia del cliente. Además, también facilitará operaciones como la tarificación, suscripción o la gestión del siniestro en cualquier ramo.

Entre los retos más relevantes identificados por las compañías participantes destaca “la necesidad de la alineación más estrecha de negocio y tecnología para este ámbito, y la necesidad de capacitación amplia en todos los perfiles en las aseguradoras, así como la disponibilidad de perfiles especializados”.

REGULACIÓN DE LA IA

En cuanto a la regulación, aunque se trata de un aspecto inherente al propio sector asegurador, no es percibido por las firmas consultadas como el reto más relevante a superar y ocho de cada diez entidades involucradas en proyectos de esta tecnología ya están implementando diversas medidas o gestionando planes específicos para cumplir con los nuevos requisitos normativos.

Estas iniciativas abarcan desde la revisión de sus procesos de desarrollo hasta la actualización de políticas internas y de gestión de datos, con el fin de alinearse con los estándares de seguridad, transparencia y ética de los nuevos requisitos.

Según la responsable de Estrategia y Gobierno de la IA en Minsait, Leticia Gómez, con la entrada en vigor de la normativa AI Act este pasado agosto, “las aseguradoras encuentran el reto de traducir la normativa a prácticas". Entre estas buenas prácticas Gómez citó la auditoría de sistemas de IA, un inventariado coherente con los requerimientos legislativos y establecer itinerarios según exigencias de AI Act, siempre con atención a la idiosincrasia de cada caso de uso para dosificar esfuerzos. "Esto impacta a numerosos actores internos de las aseguradoras, así como a sus procesos: por esto, un reparto inteligente de responsabilidades y el traslado de buenas prácticas a herramientas cotidianas se hacen muy necesarios”, señaló Gómez

El estudio revela que las plataformas de Big Data Framework (sistemas para manejar grandes volúmenes de datos) más utilizadas por el sector siguen siendo, en orden de preferencia, Spark, Apache Kafka y Hadoop. Asimismo, las aplicaciones de visualización de Business Intelligence, que se encargan de extraer valor a los datos, están ampliamente adoptadas en las empresas, destacando un año más a Power BI como la herramienta preferida.

En cuanto a la IA, ocho de cada diez organizaciones que ya tienen implementada la IA están utilizando plataformas de 'data science' para poder analizar esas cantidades de información, mientras que el uso de plataformas de 'deep learning' (que promueven el aprendizaje automático de los sistemas) se reduce al 68,1%. Por otro lado, los servicios en la nube mantienen una fuerte presencia en el sector asegurador, con nueve de cada diez haciendo uso de ellos, siendo Microsoft Azure y AWS las opciones más populares.

EL CLIENTE EN EL CENTRO

Asimismo, el estudio apunta que los proyectos de inteligencia artificial están enfocándose cada vez más en áreas relacionadas con el cliente, con el objetivo de comprender mejor sus necesidades y mejorar su fidelización hacia la marca, además de reducir riesgos como la fuga de clientes y el fraude. En el caso de los seguros para el sector automovilístico, el uso de video peritaje basado en IA sigue en ascenso año tras año, consolidándose como una herramienta esencial para las empresas que implementan esta tecnología

Además, el número promedio de modelos de IA Implementados sigue aumentando año tras año, alcanzando una media de 17 por entidad y loos algoritmos de inteligencia artificial continúan alimentándose principalmente de datos estructurados, aunque se observa un crecimiento en el porcentaje de organizaciones que están incorporando datos semiestructurados y no estructurados en sus modelos.

Respecto a la supervisión automatizada de modelos cobra cada vez más relevancia, con un 87% de las entidades ya implementándola en al menos uno de sus procesos.

Por último, desde Minsait señalaron que los datos presentados coinciden con el despegue mostrado por este sector en el Informe Ascendant, que Minsait presentó hace unos meses y donde la compañía analizó el grado de adopción de la IA en más de 900 organizaciones de España y otros países procedentes de 15 sectores de actividad.