Las aseguradoras tienen mucha experiencia con tecnologías disruptivas y pueden aplicar las lecciones del pasado para trazar el camino correcto a seguir. Las prioridades inmediatas son identificar y pilotar sistemáticamente los casos de uso, al tiempo que se establecen los modelos de gobernanza, infraestructura y operación necesarios para escalar la adopción con éxito. Dado que ambas vías son críticas, los líderes deben encontrar un equilibrio en su gestión.
Los hallazgos de la investigación de EY confirman nuestra experiencia trabajando con aseguradoras de todo el mundo: que es fundamental tomar medidas rápidas para comenzar el viaje de GenAI y construir metódicamente una base estable para el éxito futuro. Las aseguradoras que se mueven demasiado lento corren el riesgo de ser superadas por la competencia. Y aquellos que no logren construir la infraestructura central, la gobernanza y las capacidades tendrán dificultades para desarrollar y escalar constantemente las aplicaciones de GenAI y maximizar los rendimientos de sus inversiones. Las empresas que adopten un enfoque de doble vía estarán bien posicionadas para desbloquear el valor inmediato, incluso mientras preparan el escenario para el éxito sostenible a escala.
1. Fomentar la experimentación equipando a tu gente con herramientas de GenAI
Acelerar la innovación de base mediante la implementación de herramientas de GenAI, incluidos copilotos y entornos de sandbox desarrollados interna y externamente, y capacitar a los usuarios para explorar y desarrollar posibles casos de uso. Las medidas de protección adecuadas pueden promover un entorno seguro y protegido, como las protecciones sobre el uso de datos internos con herramientas públicas. Comenzar con la mejora de las habilidades del talento y la capacitación básica, luego priorizar los casos de uso de ganancia rápida que se puedan probar y lanzar de manera eficiente y con bajo riesgo, como el resumen de datos y la generación de informes en horizontes temporales a corto plazo, por ejemplo, de 8 a 18 meses.
- Tomar medidas inmediatas, pero preparándose para fracasar rápidamente: los líderes de los equipos de estrategia e innovación pueden defender una cultura de base y encabezar los pilotos iniciales, ya que entienden dónde se pueden aplicar las aplicaciones específicas de GenAI para abordar problemas comerciales específicos. Alentar a todos los niveles y funciones del personal a probar los casos de uso de forma autónoma con una supervisión mínima en entornos de espacio aislado. Los equipos de EY están trabajando con una aseguradora especializada que ha formado equipos multifuncionales para identificar las necesidades comerciales insatisfechas y evaluar cómo las soluciones de GenAI pueden ayudar, por ejemplo, automatizando el proceso de renovación de pólizas.
- Priorizar y pilotar rápidamente: los marcos "lite" pueden ayudar a determinar la viabilidad de las soluciones de GenAI para casos de uso de punto de partida. Para identificar las victorias rápidas, los líderes pueden sopesar el valor del negocio frente a la capacidad de ejecución. Los equipos de EY apoyaron recientemente a una aseguradora de vida en la evaluación y priorización de una larga acumulación de casos de uso; la identificación de "clusters de valor", por ejemplo, una suscripción mejorada, y la facilidad para hacer negocios, fue fundamental para preseleccionar casos de uso alineados con los objetivos de la empresa.
El pilotaje rápido en toda la organización puede validar rápidamente las suposiciones e hipótesis. Para otras aseguradoras, los equipos de EY están llevando a cabo sprints de seis a ocho semanas para agilizar el desarrollo y el lanzamiento de casos de uso de alta prioridad.
- Establecer barreras de protección: determinar el apetito de riesgo de la organización y desarrollar pautas claras sobre lo que está y no está permitido para el uso de GenAI por parte de los empleados. Implementar modelos listos para usar en un entorno de espacio aislado para acelerar la innovación a través de iteraciones de "prueba y aprendizaje". Para una compañía de seguros líder a nivel mundial, los equipos de EY ayudaron a crear un entorno de desarrollo dedicado y adecuado para promover la experimentación y las pruebas con ideas innovadoras.
El cumplimiento de la Ley de Inteligencia Artificial de la UE será una expectativa básica. Otras investigaciones de EY muestran que los líderes senior se centran en establecer las medidas y políticas adecuadas. En una encuesta reciente realizada a directores de riesgos (CRO, por sus siglas en inglés) de seguros, el 81 % dijo que sus empresas ya habían mejorado o estaban en proceso de mejorar las políticas en torno al desarrollo, la validación y el uso de la GenAI. Un número similar, el 82 %, dijo que había establecido un marco de gobernanza, políticas y procedimientos para la adopción de LLM y GenAI o que estaban trabajando para establecerlos. Puedes ver los resultados completos aquí.
2. Desarrollar la infraestructura estratégica y técnica de la empresa para GenAI
Incluso mientras buscan ganancias rápidas y buscan generar confianza con la IA, las aseguradoras deben elaborar la visión general y determinar cómo GenAI puede transformar el negocio a largo plazo. Los elementos clave de la estrategia de GenAI incluyen el modelo de entrega, la gobernanza de datos, la infraestructura informática (es decir, en las instalaciones frente a la nube) y un marco de priorización para respaldar los resultados comerciales deseados.
En última instancia, el éxito de GenAI estará determinado por casos de uso innovadores y orientados externamente que proporcionen beneficios tangibles a largo plazo, como el crecimiento de los ingresos y una fijación de precios de riesgo más precisa. Para muchas aseguradoras, llevar a cabo una evaluación exhaustiva de la preparación de la organización y la madurez de las capacidades actuales será un primer paso sensato.
- Movilizar equipos multifuncionales y centralizar la gestión: los equipos multidisciplinarios con diferentes competencias, como negocios, IT, seguridad, cumplimiento, deben encargarse de diseñar y entregar soluciones integrales. Hemos visto de primera mano cómo la gestión centralizada, junto con capacidades mejoradas y competencias selectas, proporciona una base sólida para el éxito de los programas de GenAI.
A medida que la adopción de GenAI se expande a través de la cadena de valor, los equipos multifuncionales deben contar con el apoyo de patrocinadores de alto nivel. Cada vez más, esperamos que más jefes de equipos dedicados a GenAI reporten directamente a la C-suite, incluido el CEO.
La mayoría de las empresas tendrán que llenar las brechas de competencias clave con talento externo. Interactuar con terceros y aprovechar un ecosistema de actores de GenAI puede acelerar aún más la adopción; las grandes aseguradoras pueden establecer un marco para informar la toma de decisiones de construcción-compra-socio.
- Establecer la infraestructura de datos y las prácticas de gobernanza: a medida que las aseguradoras maduran su uso de la GenAI, deben mejorar la gobernanza y las políticas en línea con sus propias necesidades y las cambiantes regulaciones. Es esencial un seguimiento continuo del panorama regulatorio.
Una gobernanza de datos sólida comienza con la comprensión de la fuente de datos, dónde residen y quién tiene acceso a ellos. Identificar los datos críticos que se utilizan para generar juicios y establecer controles claros para los procesos de toma de decisiones. Realizar revisiones periódicas de los contenidos generados por IA. Al mantener la transparencia y la responsabilidad de los datos, las aseguradoras pueden evitar escenarios de "entrada y salida de basura".
Las aseguradoras deben establecer un entorno de datos sólido, como LLM de código cerrado o abierto, para crear, entrenar e implementar modelos y soluciones de GenAI, y planificar su mejora continua. Paralelamente, deben diseñar una capacidad para procesar y gestionar datos no estructurados y semiestructurados que apoyen la reutilización en línea con las prioridades estratégicas.
