IA en entornos Legacy

El verdadero obstáculo para la adopción de la inteligencia artificial en la industria aseguradora no radica en la elección de la herramienta, sino en la madurez del modelo operativo. La IA no corrige flujos de trabajo fragmentados ni datos inconsistentes; por el contrario, suele amplificar las deficiencias preexistentes en los procesos.

«No se debe tratar a la IA como una capa colocada sobre el desorden operativo. Es el paso posterior a la disciplina de procesos y datos», destaca Illia Pinchuk, especialista en mejores prácticas del sector.

Puntos clave del análisis operativo

• El problema del dato antes que la herramienta: La información en las aseguradoras suele estar dispersa en múltiples sistemas de administración, correos, archivos adjuntos y hojas de cálculo. Sin una fuente de datos única, identificable y actualizada, el despliegue de soluciones de IA carece de fiabilidad.
• Estandarización previa de procesos: Si cada suscriptor o administrador procesa los expedientes de forma distinta, la IA no encuentra un flujo estable que respaldar. Es indispensable mapear el proceso de principio a fin y diferenciar el trabajo estandarizable de aquel que requiere juicio profesional.
• Caso de estudio en un MGA (250 solicitudes semanales):
  • Problema: El equipo dedicaba unos 12 minutos por correo/solicitud para la revisión inicial (50 horas semanales en total).
  • Acción: Se estandarizaron los campos obligatorios, se definió una plataforma central de registro y se implementó extracción de datos por IA con validación humana.
  • Resultado: El tiempo de gestión por solicitud cayó a 5 minutos, reduciendo las horas semanales de procesamiento a 20,8 (una mejora del 58%).
• Pilotos con salvaguardas y escalado por fases: Probar la IA en proyectos piloto delimitados, manteniendo a los profesionales como responsables de las decisiones finales sobre cobertura, precio y siniestros. La velocidad debe medirse junto con la precisión y el porcentaje de excepciones.

FUENTE: www.propertycasualty360.com