La inteligencia artificial dejó de ser una promesa a futuro para convertirse en una herramienta que ya está transformando los procesos del mercado asegurador. El Cr. Gabriel Marinozzi, socio de Russell Bedford Argentina, comparte su experiencia de implementación y explica por qué el mayor obstáculo no es tecnológico, sino cultural.
Por Cr. Gabriel Marinozzi | Socio de Russell Bedford Argentina
Durante mucho tiempo, la tecnología en el mercado asegurador avanzó de a pequeños saltos: del papel al Excel, del Excel al teléfono celular. Cada etapa trajo mejoras de productividad, pero ninguna cambió radicalmente la forma en que se trabaja. Hoy, con la irrupción de la inteligencia artificial, esa lógica incremental quedó atrás. Ya no se trata de hacer un poco más rápido lo mismo de siempre, sino de repensar de fondo cómo se ejecutan los procesos dentro de una compañía de seguros.
En Russell Bedford Argentina estamos llevando la inteligencia artificial a la práctica cotidiana, aplicándola primero puertas adentro. En esta columna, comparto cómo fue ese proceso de implementación, qué tareas ya se pueden automatizar sin depender del área de sistemas, y afirmo que la verdadera resistencia al cambio no viene de la tecnología, sino de las personas.
En efecto, el primer desafío no fue tecnológico. Fue cultural. Convencer a los equipos de que lo acepten nos costó —y todavía nos cuesta. Aceptar que puede haber una tecnología que reproduzca o realice las tareas de las personas humanas casi igual o mejor, y que además las realice en un tiempo espectacularmente rápido, no es algo que se digiera fácilmente. Pero esa resistencia inicial no cambia la realidad: la inteligencia artificial está acá, y el mercado asegurador tiene que ir a reformular sus procesos basados en ella.
En Russell Bedford Argentina aplicamos la tecnología existente en nuestros propios procesos, como una manera de ensayar cómo funciona el modelo, aprender cómo implementarla, y con ese aprendizaje salir a ofrecer esta nueva línea de servicios a los clientes. No es tan nueva en el fondo: siempre ofrecimos tareas de consultoría sobre procesos en las compañías. Simplemente que antes lo hacíamos manual, artesanalmente, a la vieja usanza. Hoy, con el uso de la tecnología, logramos mayor rapidez y mucha más efectividad y eficiencia en lo que se implementa.
Una revolución bastante superior
Empecé a trabajar hace más de treinta años. Cuando arranqué, las tareas de auditoría las realizábamos en papel, con hojas de siete o catorce columnas. Luego vino el Excel, que nos empezó a ayudar a hacer algunas cosas más rápido: quienes hacíamos sumas a mano con calculadora pasamos a trabajar todo en planillas, y eso redujo tiempos y generó una mejora en la productividad. Después aparecieron los teléfonos: empezamos a sacar fotos en lugar de fotocopias, a mandar mensajes de WhatsApp. A mí me parece que la implementación de la inteligencia artificial es una revolución bastante superior por el impacto que va a tener en todas las actividades, y en la nuestra particularmente.
Un ejemplo concreto: cuando como auditores tenemos que validar los saldos de las inversiones de una compañía de seguros, partimos de la información que nos provee la compañía auditada —planillas de cálculo, información complementaria, extractos bancarios. Tomamos toda esa información, le explicamos a un agente cómo procesarla, cómo validar la existencia contra los extractos de los fondos comunes de inversión o de los agentes de custodia, y cómo validar las valuaciones contra la resolución de la Superintendencia de esa fecha. Todo eso procesado en un Excel que produce la inteligencia artificial, que nos reproduce un papel de trabajo como si lo hubiese hecho una persona de nuestro equipo, con una precisión y una conclusión respecto de la tarea profesional casi perfecta. Por supuesto que no reemplaza la supervisión y la calidad humana, pero sí reduce espectacularmente los tiempos de ejecución y la calidad de ejecución.
Otro ejemplo que parece simple pero que en las compañías de seguros con alto volumen operativo es tremendamente tedioso: la conciliación bancaria. El motor busca las transacciones, identifica cuál es la comparación entre la contabilidad y los extractos bancarios, determina las diferencias y concluye cuáles no están determinadas. Si hay que ver acreditaciones o pagos posteriores, los identifica también, dice en qué página o en qué lugar están, y cuáles quedan pendientes de acreditar. Y los errores en una conciliación bancaria mal hecha tienen consecuencias.
Cómo lo implementamos
Primero probamos los cinco modelos de inteligencia artificial más relevantes del mercado y nos quedamos con uno —que en principio es ChatGPT. Tuvimos una etapa de aprendizaje, contratamos las licencias, capacitamos a la gente, y a partir de ahí decidimos cuál era el camino. A pesar de esa etapa inicial, el proceso fue espectacularmente rápido: en dos meses logramos implementar gran parte de las soluciones que nos habíamos planteado. Empezamos a fin de noviembre y a principio de diciembre ya teníamos implementadas las primeras soluciones.
Hoy, los procesos simples los podemos tener resueltos en una semana o diez días. Y muchas veces ese tiempo no es tiempo estricto de trabajo: es más el tiempo se que demora el diálogo con la persona con la que tenemos que hablar, para que nos cuente cómo hace la tarea, para poder explicársela después al modelo. Gran parte del desarrollo es justamente eso: cómo explicarle al motor cómo hacer el trabajo. Pero luego de una pequeña interación de tres o cuatro veces corrigiendo el prompt, el papel de trabajo queda determinado. Y lo que va a pasar es que vamos a tener mucho más tiempo libre para focalizarnos en las cosas importantes.
El atajo que proponemos: micro implementaciones
El mercado va a tener que reformular sus procesos basados en inteligencia artificial. Hay un consenso generalizado en que todo el mundo lo tiene que hacer. Lo que falla o lo que retrasa eso es la capacidad de las empresas de ejecutar esos cambios, porque el día a día hace que pospongan o posterguen las implementaciones. Siempre lo urgente.
Entonces, lo que nosotros estamos proponiendo es un atajo: tomar pequeños procesos, pedacitos de los procesos, y hacer micro implementaciones que nos permitan que en no más de quince días podamos entender el proceso, automatizarlo, replicar o mejorar lo que hace el humano con la tecnología, y ponerlo en marcha. En consonancia con los equipos. En quince días, o en tres semanas, tener un proyecto andando.
Hace un tiempo, una empresa multinacional hizo un ensayo donde en lugar de abordar un megaproyecto de implementación que podría costar cerca de 500 mil dólares, decidió asignarle 3.500 dólares a cada una de las personas de la organización para que, usando esta tecnología, pudiera eficientizar su propio proceso. Tuvieron mucha mejor repercusión. Nuestra propuesta parte de la misma lógica: ir de a uno, de a poco, mapear los procesos que queremos sistematizar e ir implementando en orden.
Qué procesos se pueden automatizar en una aseguradora
Todos los procesos se pueden automatizar. Pero empezamos por lo simple: el cálculo de una ILT, la liquidación de un siniestro, la lectura de las cartas documento, la recepción y canalización de las denuncias para consolidarlas en un solo lugar leyendo los mails, leyendo las cartas documento, leyendo todas las fuentes de denuncia de los asegurados, canalizarlos, procesarlos, levantar la información y que cuando llegue a la persona que tiene que liquidar ya llegue toda la tarea administrativa resuelta.
En China, el proceso completo, seguros de Automotores —desde la denuncia hasta el pago o la gestión de la asistencia del taller— ya se hace con inteligencia artificial. Nosotros estamos focalizados en un paso anterior, pero el horizonte está claro.
Otro proceso que va a tener mucho impacto y que no va a ser difícil de implementar es la determinación de los daños en vehículos asegurados o de terceros. Con una foto de un vehículo se puede identificar dónde está dañado, qué vehículo es, cuánto vale el panel de pintura y cuánto vale el repuesto —porque el agente lo busca en una base de datos pública— y determinar el daño sin error, sin fraude, sin subjetividades. Si el asegurado está de acuerdo, probablemente hasta se le pueda enviar la liquidación en ese momento. Va más allá de la videoperitación tradicional tal como la conocemos desde hace quince años. Todo ese proceso puede estar implementado en un mes y medio.
Estamos trabajando también con una ART en la gestión de traslados de pacientes, que son muy voluminosos y difíciles de controlar. La solución que estamos adaptando puede reducir no sólo la gestión en sí misma, sino el control de la cantidad de traslados y de los kilómetros recorridis por las personas trasladadas, verificando que haya relación entre el traslado y la prestación médica para que no haya traslados que no estén relacionados. Eso no sólo eficientiza y baja la cantidad de recursos, sino que tiene un impacto espectacular en reducir la cantidad de días de ILT y permite gestionar el modelo de traslados de otra manera —por ejemplo, ofreciéndole al asegurado una suma de dinero para que él gestione el viaje, con lo que se puede reducir el costo del traslado en los casos donde el acuerdo organizacional no es el más eficiente.
No hace falta un software especial ni involucrar al área de sistemas
Esta implementación no requiere un software especial específico. No hay que ponerse de acuerdo con el área de sistemas, que tiene un montón de proyectos en cola y donde siempre hay que discutir cuál es la priorización. Esto lo vamos a poder lograr caso a caso, persona a persona. El tiempo que demandamos de la gente es muy breve —tal vez inferior al que necesitábamos antes para hacer un relevamiento de procesos— y la implementación es ajena a todas las estructuras tradicionales de la organización.
Lo que estamos intentando hacer en esta etapa inicial es sistematizar todas aquellas tareas que hoy no las gestiona el área de sistemas porque son tareas manuales: desde la atención de un llamado telefónico hasta una tarea que alguien hace en un Excel. Sistematizarla, implementarla, y lograr el mismo producto —o mejor— más rápido y sin tanto esfuerzo.
Esa es la revolución que está disponible hoy. Y la única pregunta que le haría a cada compañía del mercado asegurador es cuánto tiempo más está dispuesta a postergarla.
El Cr. Gabriel Marinozzi es contador público (UBA), socio de Russell Bedford Argentina y especialista en procesos y auditoría para el mercado asegurador.
