Por Patrick Gill, vicepresidente sénior y director general de Seguros y Soluciones Comerciales
Durante años, los debates sobre la eficiencia operativa en el sector de los seguros se han centrado en un único objetivo: reducir los gastos. Automatizar un proceso. Eliminar una tarea manual. Acortar los tiempos de ciclo. Eliminar pasos innecesarios.
Todos esos son objetivos loables. Pero pasan por alto una oportunidad aún mayor. La próxima era de la eficiencia operativa no consiste simplemente en trabajar más rápido. Se trata de tomar mejores decisiones gracias a que se dispone de mejor información antes incluso de empezar a trabajar. Esa distinción es importante.
Históricamente, el sector de los seguros ha funcionado en un entorno en el que demasiadas decisiones se tomaban únicamente después de que alguien se desplazara al lugar de los hechos. Los peritos se desplazaban hasta la vivienda para evaluar su estado. Los contratistas subían a los tejados para medirlos. Los responsables de siniestros esperaban a que se realizaran las inspecciones antes de decidir cómo asignar los recursos. Los equipos de gestión de catástrofes solían reaccionar solo después de que las reclamaciones comenzaran a llegar en masa a la organización.
El resultado no fue solo una tramitación más lenta de las reclamaciones. Fue incertidumbre. Múltiples visitas in situ. Trabajo duplicado. Decisiones incoherentes. Se destinaron recursos costosos a donde no eran necesarios, mientras que las reclamaciones de mayor prioridad quedaban en espera.
La inteligencia artificial está cambiando esa ecuación. No porque la IA sustituya a los peritos o a los profesionales de la gestión de siniestros. No es así. La IA genera eficiencia operativa porque permite a las aseguradoras disponer de mucha más información antes de que nadie salga de la oficina. Se trata de una forma fundamentalmente diferente de enfocar la gestión de siniestros.
En Eagleview, llevamos más de dos décadas ayudando a las aseguradoras a conocer mejor los inmuebles mediante imágenes aéreas e información sobre los mismos.
Al principio, eso supuso resolver un problema muy práctico.
Las mediciones de los tejados solían ser objeto de controversia. Los peritos, los contratistas y los propietarios podían llegar a conclusiones diferentes sobre algo tan sencillo como el tamaño de un tejado. Esas discrepancias generaban tensiones en casi todas las reclamaciones relacionadas con los tejados.
El hecho de disponer de mediciones objetivas e independientes eliminó esa incertidumbre. Todo el mundo podía basarse en los mismos datos. Eso por sí solo generó una enorme eficiencia operativa.
Pero las mediciones no fueron más que el principio.
Hoy en día, las aseguradoras tienen acceso a un nivel de información sobre los inmuebles totalmente diferente: el estado del tejado, su antigüedad, las características estructurales, imágenes históricas, los cambios que ha sufrido el inmueble a lo largo del tiempo, datos meteorológicos y la detección de cambios mediante inteligencia artificial.
Cada nueva capa de información responde a otra pregunta antes de que alguien tenga que plantearla sobre el terreno.
Nuestro lema interno se ha vuelto muy sencillo:
¿Cuánto mejor podrías trabajar si tuvieras más información antes de ponerte en marcha?
Pues bien, la respuesta es: mucho mejor.
La IA transforma la economía de la gestión de siniestros
Uno de los mayores errores que se cometen al hablar de la inteligencia artificial es pensar que se trata principalmente de automatización.
La verdadera oportunidad es la inteligencia.
Las entidades de gestión de siniestros ya cuentan con profesionales experimentados que saben cómo tomar decisiones difíciles. Su reto no es la capacidad, sino la visibilidad.
La inteligencia artificial permite a las operadoras recopilar enormes volúmenes de información dispar que antes habrían requerido semanas de trabajo de ciencia de datos y ponerla a disposición en cuestión de minutos mediante consultas en lenguaje natural.
En lugar de buscar en sistemas inconexos, los responsables de siniestros pueden plantear preguntas directas: ¿Qué tejados antiguos se encuentran dentro de la trayectoria del granizo de ayer? ¿Qué inmuebles asegurados ya mostraban signos de deterioro antes de la tormenta? ¿A qué siniestros se debe dar prioridad? ¿Dónde se debe enviar primero a los peritos con experiencia?
No se trata de capacidades teóricas, sino de decisiones prácticas que influyen directamente en la gravedad de los siniestros, la satisfacción de los clientes y los gastos de explotación.
La eficiencia operativa no consiste simplemente en tramitar las reclamaciones más rápidamente. Se trata de garantizar que cada reclamación reciba la atención adecuada por parte del recurso adecuado en el momento oportuno.
La IA lo hace posible.
La eficiencia operativa comienza antes de que se presente la primera reclamación
Quizás el mayor cambio que permite la IA es adelantar la planificación operativa a la respuesta ante catástrofes. Tradicionalmente, las aseguradoras empezaban a organizarse una vez que llegaban las reclamaciones. Pero, ¿y si ya conocieras tu exposición al riesgo antes de que la tormenta tocara tierra?
Imaginemos que se prevé que un huracán afecte a miles de inmuebles asegurados. Una aseguradora puede ahora combinar las previsiones meteorológicas con información detallada sobre los inmuebles de toda su cartera para identificar a los asegurados que parecen más vulnerables, incluidos aquellos con tejados antiguos, inmuebles que ya muestran signos de deterioro y estructuras con características asociadas a un mayor riesgo de daños.
En lugar de prepararse de forma genérica para una catástrofe, las aseguradoras pueden prepararse de forma específica. Se puede ajustar la dotación de personal para la gestión de siniestros. Se puede distribuir estratégicamente a los peritos independientes. Las comunicaciones con los clientes pueden iniciarse antes. Los recursos pueden asignarse antes de que la demanda alcance su punto álgido, en lugar de después. Esto supone una eficiencia operativa a un nivel completamente diferente. Ya no se trata de reaccionar de forma eficiente, sino de prepararse de forma inteligente.
Tras la tormenta, la IA ayuda a dar prioridad a lo que más importa
Cuando se produce un fenómeno meteorológico a gran escala, las aseguradoras se enfrentan inmediatamente a otro reto: miles —o decenas de miles— de posibles reclamaciones. La cuestión no es simplemente la rapidez con la que se pueden tramitar las reclamaciones, sino la inteligencia con la que se pueden priorizar. No todos los bienes dañados revisten el mismo grado de urgencia.
Al combinar los datos meteorológicos posteriores a un suceso con la información histórica específica de cada inmueble, la inteligencia artificial puede ayudar a las aseguradoras a analizar rápidamente sus pólizas vigentes para identificar qué inmuebles son los que tienen más probabilidades de requerir atención inmediata.
Imagina tener que evaluar toda una cartera tras un episodio de granizo de gran intensidad. En lugar de tratar todas las reclamaciones por igual, las aseguradoras pueden identificar aquellas propiedades que reúnan varios indicadores significativos, como sistemas de cubierta antiguos, un historial de mal estado de la cubierta, la intensidad de la tormenta y características de la propiedad asociadas a una mayor probabilidad de sufrir pérdidas importantes.
Esto permite a las empresas de gestión de siniestros crear flujos de trabajo más eficientes casi de inmediato. Los peritos con experiencia pueden centrarse en donde más se les necesita. Los siniestros de menor complejidad pueden tramitarse mediante procesos optimizados. Las expectativas de los clientes pueden gestionarse de forma más proactiva. El resultado no es simplemente una tramitación más rápida de los siniestros, sino una mejor utilización de los recursos en toda la operación.
La información sobre el mercado inmobiliario histórico transforma la gestión de carteras
Uno de los aspectos más impactantes de las imágenes aéreas es que no son solo una instantánea de un momento concreto. Crean historia.
Cuando se realiza un seguimiento continuado de los inmuebles a lo largo de muchos años, las aseguradoras obtienen algo que el sector rara vez ha tenido a gran escala: una visión clara de cómo evolucionan dichos inmuebles:
Los tejados envejecen
Los materiales se deterioran
Se producen reparaciones
Se añaden nuevas funciones
Las condiciones mejoran... o empeoran
Históricamente, habría sido prácticamente imposible comprender esos cambios en cientos de miles o millones de inmuebles asegurados.
La IA cambia eso.
Al analizar el estado histórico de los tejados en toda la cartera de una aseguradora, las aseguradoras pueden comprender mejor sus obligaciones financieras futuras antes de que se produzcan los siniestros. Empiezan a surgir patrones. Es posible que segmentos enteros de la cartera contengan tejados antiguos que se acercan a su ciclo de sustitución. Algunas regiones geográficas concretas pueden presentar un deterioro acelerado debido a la exposición a las inclemencias meteorológicas. Las características de los inmuebles asociadas a futuras reclamaciones se hacen cada vez más evidentes.
En lugar de basarse únicamente en los índices de siniestralidad históricos, las aseguradoras pueden empezar a tener en cuenta el estado real de los inmuebles en la gestión de su cartera.
Eso es eficiencia operativa a nivel estratégico:
Mejores previsiones.
Mejor sistema de reservas.
Una mejor planificación.
Una mejor asignación del capital.
Ayudamos a los propietarios a formar parte de la solución
La eficiencia operativa no consiste únicamente en mejorar los flujos de trabajo de las aseguradoras. A veces, la mayor eficiencia se consigue evitando por completo que se produzcan siniestros. El análisis individual de los riesgos inmobiliarios ofrece a las aseguradoras la oportunidad de establecer una relación con los propietarios mucho antes de que se produzcan los daños.
La inteligencia inmobiliaria basada en la IA puede identificar problemas de mantenimiento que los propietarios quizá nunca detectarían a simple vista:
Deterioro del tejado
Salienta de un árbol
Cambios en las condiciones de la propiedad
Problemas de mantenimiento que están surgiendo
Proporcionar a los propietarios información útil les ayuda a comprender mejor el estado de su vivienda y a tomar decisiones de mantenimiento bien fundamentadas antes de que unos problemas relativamente menores se conviertan en pérdidas importantes.
Todo el mundo sale ganando.
Los propietarios reducen la probabilidad de sufrir daños costosos. Las aseguradoras reducen las reclamaciones evitables. Las entidades gestoras de siniestros dedican más tiempo a gestionar las pérdidas inevitables en lugar de las que se pueden prevenir. La eficiencia operativa no consiste únicamente en tramitar las reclamaciones de forma más eficaz.
Se trata, ante todo, de reducir el número de reclamaciones que hay que tramitar.
La IA facilita la respuesta a preguntas que antes resultaban imposibles de resolver
Uno de los avances más interesantes no es simplemente la disponibilidad de más datos, sino su accesibilidad. Históricamente, responder a cuestiones operativas complejas requería analistas especializados, múltiples bases de datos y proyectos de larga duración. Un responsable de siniestros podía tener una idea excelente, pero carecía de una forma eficaz de validarla.
Hoy en día, la IA con capacidad de acción transforma esa experiencia.
Las preguntas que antes suponían semanas de trabajo analítico pueden responderse cada vez más en cuestión de minutos a través de interfaces conversacionales. Esto cambia radicalmente el proceso de toma de decisiones. En lugar de esperar a recibir informes, los responsables pueden explorar escenarios de forma interactiva. Pueden poner a prueba hipótesis, perfeccionar los flujos de trabajo, ajustar los planes de contingencia, optimizar la dotación de personal y mejorar continuamente las operaciones.
La tecnología no sustituye a la experiencia. La potencia.
Durante décadas, el sector de los seguros se ha basado en instantáneas estáticas del riesgo. Las solicitudes reflejaban un momento concreto. Las inspecciones, otro. Las reclamaciones, otro más. Todo lo que había entre medias permanecía, en gran medida, invisible.
Pero los inmuebles no se quedan quietos. Los tejados envejecen. La vegetación crece. Aparecen piscinas. La copa de los árboles cambia. Se realizan trabajos de mantenimiento. Las tormentas dejan efectos acumulativos.
La inteligencia artificial, combinada con imágenes que se actualizan continuamente y con datos sobre los inmuebles, permite a las aseguradoras comprender esos cambios a gran escala. Y lo que es quizás aún más importante, la IA ahora puede detectar esos cambios de forma automática. Ya no es necesario que las personas comparen imágenes una al lado de otra para identificar diferencias significativas. Los algoritmos pueden identificar cambios en millones de inmuebles simultáneamente y extraer la información relevante.
Esa información puede incorporarse directamente a las procesos de suscripción, la planificación ante catástrofes, la gestión de siniestros y la interacción con los clientes. En lugar de reaccionar ante los cambios, las aseguradoras pueden empezar a gestionarlos.
El futuro de la eficiencia operativa
La eficiencia operativa siempre ha sido importante. Pero la inteligencia artificial cambia tanto su definición como las oportunidades que ofrece. La eficiencia ya no se mide únicamente por la reducción de costes o la disminución de los tiempos de ciclo. Se mide por la toma de mejores decisiones en un momento más temprano. Saber qué siniestros merecen una atención inmediata. Comprender la exposición de la cartera antes de que se produzca una catástrofe. Prever las obligaciones financieras utilizando datos históricos sobre los inmuebles. Ayudar a los propietarios a reducir las pérdidas antes de que se produzcan.
No se trata de mejoras aisladas. Son capacidades interrelacionadas que cambian de forma radical el modo de funcionar de las aseguradoras. El denominador común no es la automatización, sino el conocimiento. Y es que cada vez que una aseguradora dispone de más información antes de tomar una decisión, se elimina el trabajo innecesario. Los recursos se aprovechan de forma más eficaz. Los clientes reciben un servicio más rápido. Los profesionales de la gestión de siniestros dedican más tiempo a aplicar sus conocimientos especializados y menos a recabar información.
Ahí es donde la inteligencia artificial aporta su mayor valor. No sustituyendo a las personas, sino garantizando que cada persona cuente desde el principio con mejor información que nunca.
Para las aseguradoras, la eficiencia operativa siempre ha consistido en eliminar el despilfarro. La inteligencia artificial ofrece ahora algo aún más valioso: la capacidad de eliminar la incertidumbre. Y cuando la incertidumbre empieza a desaparecer, se obtienen mejores resultados: para las aseguradoras, para los profesionales de la gestión de siniestros y, en última instancia, para los asegurados.