Aprovechar la IA y la tecnología para atender mejor a los millennials

El proveedor sudafricano de seguros digitales Pineapple aprovecha la tecnología para ofrecer productos de seguros de automóviles y de todo riesgo a los más jóvenes. La tecnología es importante, pero el cliente es lo primero. "Empezamos por el cliente y determinamos cuáles son sus puntos débiles antes de ver cómo podemos resolverlos con la tecnología", dice Marnus van Heerden, cofundador y CEO de Pineapple.

La aseguradora ha integrado la tecnología de IA en su negocio para mejorar la eficiencia, llevar el compromiso con el cliente al siguiente nivel y hacer que los seguros sean más comprensibles. Para mejorar los resultados, Van Heerden aboga por una combinación de interfaces de usuario sencillas y fluidas y personal bien formado junto con la IA: "No se trata solo de una solución de IA o de tecnología o de una persona clave", afirma, "sino de utilizar una combinación de todo ello para resolver los problemas de los clientes."

En la aplicación, la IA se utiliza para reconocer fotografías de los artículos que los clientes desean asegurar y preseleccionar los tipos de cobertura adecuados. En el backend, el proveedor de seguros digitales utiliza modelos de IA de desarrollo propio para ayudar en la fijación de precios y la predicción de riesgos, mientras que en el espacio de atención al cliente, los modelos de lenguaje amplio (LLM) ayudan al personal a estructurar las respuestas adecuadas. Pineapple adopta un enfoque dual respecto a la IA, comprando productos ya disponibles o desarrollándolos internamente.

La empresa afirma que existen excelentes soluciones en el espacio de las API respaldadas por IA, especialmente en áreas como el reconocimiento de imágenes y de voz, donde tiene sentido comprar en lugar de desarrollar. La gran diferencia es el volumen de datos que las grandes marcas tecnológicas pueden utilizar para entrenar sus modelos. "Pero si necesitamos una solución a medida y nos encontramos con una capacidad en línea limitada, nos sentimos cómodos construyendo nuestros propios modelos de IA de extremo a extremo", afirma van Heerden. Este tipo de soluciones suelen estar indicadas en nichos como la detección de fraudes, la gestión de riesgos y la fijación de precios.

Lanzada en 2018, Pineapple ha acumulado desde entonces una amplia experiencia en la adopción e implementación de IA. "Las soluciones listas para usar que te dan una puntuación de probabilidad de precisión te permiten gestionar tu riesgo por adelantado", dice van Heerden, "más o menos hacen lo que dice en la lata una vez que las has implementado." Los retos surgen cuando se desarrolla un LLM para ayudar a cotizar o suscribir: "Hay que poner en marcha procesos completos para revisar ese modelo como si fuera un ser humano interactuando con los clientes", advierte.

La IA ha demostrado ser excelente en las categorías relativamente sencillas de cobertura de automóviles y todo riesgo, pero ¿se adapta a la complejidad? El consejero delegado de Pineapple considera que el ritmo exponencial de desarrollo de la inteligencia artificial indica que los contratos de seguros complejos se podrán "gestionar fácilmente", siempre que se disponga de contexto y datos de formación suficientes.

El desarrollo de hardware destaca como el principal impulsor de la mejora continua de la IA. "La velocidad de cálculo de la IA se ha multiplicado por un millón en poco más de seis años, y los últimos chips son unas cuatro veces más rápidos que los utilizados para entrenar a los conocidos chatbots controlados por IA", afirma van Heerden. "Si extrapolamos eso a lo largo del tiempo, estos modelos van a llegar a un punto en el que podrán hacer frente a tareas increíblemente complejas a escala".

Los argumentos a favor de la IA son convincentes, pero también un poco aterradores. A medida que los modelos LLM mejoran, van Heerden prevé un escenario disruptivo en el que los proveedores de seguros establecerán un entorno único y alimentarán el modelo con todo lo que hay que saber sobre el negocio. "Una vez que se alcance el nivel de IA generativa, se podrá pedir al modelo de IA que aplique la estrategia y, en última instancia, darle un presupuesto de marketing y una instrucción para maximizar su resultado de suscripción dentro de un marco de cumplimiento y regulación", predice.

Para quienes han crecido con los rápidos avances tecnológicos, especialmente en la Generación Z y los grupos demográficos más jóvenes, la integración de la IA en los procesos empresariales es una perspectiva a la vez fascinante y desalentadora. Esta generación está bien posicionada para entender y aprovechar las tecnologías emergentes, pero también debe ser consciente de los riesgos potenciales. Tendrán que navegar y dar forma al futuro de las industrias fuertemente influenciadas por la IA, al tiempo que abogan por enfoques equilibrados y éticos.

La regulación constituye un útil contrapeso a la expansión descontrolada de la IA. "La IA podría trastornar por completo sectores enteros a escala mundial, pero en el contexto de los proveedores de seguros será más difícil que se produzca un trastorno global, ya que el sector está regulado por países", concluye van Heerden. Conseguir la financiación necesaria para capitalizar un proveedor de seguros o una solución de seguros es otro posible punto de fricción para las nuevas empresas que se incorporen a este sector.