Juan José Gil Sánchez. Consejo asesor de IGREA.
Hace año y medio, apenas se hablaba de Inteligencia Artificial (IA) fuera de los círculos especializados.
Se repite ahora la misma historia del estallido que se produjo hace décadas cuando surgieron los programas para ordenadores personales que incorporaron a millones y millones de consumidores nada especializados en el uso de herramientas que no necesitaban nociones de programación.
La irrupción rapidísima del concepto IA demuestra que, en el fondo, no existe nada que no tenga un nombre.
La llegada de la aplicación ChatGPT con su facilidad de uso y su extensión en multitud de idiomas nos ha acercado al concepto de Inteligencia Artificial (IA) y ahora nos damos cuenta de que esta concepción tecnológica no es nada nuevo. Ya estaba muy presente en las relaciones con nuestros proveedores de bienes y servicios de todo tipo. Pero utilizábamos otros términos tecnológicos que ahora nos parecen menos sofisticados como “Chatbot”, “Internet de las cosas- Internet of Things”; “Machine Learning”; «Data Science» y «API-Interface de Programación de Aplicaciones».
Sin embargo, la IA engloba todos los conceptos citados y muchos otros, aplicándolos para buscar resultados eficientes y, ante todo, fiables.
Ha de quedar claro que IA significa una nueva fase mucho más sofisticada que el mero uso de la tecnología para eliminar la intervención humana en procesos repetitivos, que llamamos automatización.
La IA incorpora diversas tecnologías y conocimientos digitales para lograr su objetivo que es lograr máquinas (o mejor, procedimientos) que actúen de forma automática. económica y segura para la resolución de situaciones novedosas.
La consecución de este objetivo plantea de forma inmediata una ventaja competitiva para aquellos que lo logren, prácticamente, en cualquiera de las actividades humanas.
Para el gerente de riesgos las consecuencias de esta evolución tecnológica serán muy variadas.
Sin embargo, antes de señalar sólo una de ellas, es necesario hacer notar que el gerente de riesgos tiene que ser capaz de equiparse, en el entorno de la institución a la que sirve, con esta misma tecnología para aportar a su gestión las nuevas capacidades que proveedores y clientes, externos o internos, ya están utilizando.
Pero el uso de la IA necesita su fuente principal de alimento que no es otra que una base de datos fidedigna y del mayor tamaño posible. Esa nube de datos está en las diversas áreas, corporativas, técnicas y comerciales de cada entidad en las que la gestión de los riesgos se realiza.
Esa recolección de información se convertirá en el combustible de la IA en que se apoye la gestión de riesgos. El responsable de riesgos tiene el cometido de hacer ver a las áreas de la empresa a las que sirve la necesidad de su apoyo para la captura de la información, la gestión de la misma y su soporte en la utilización de los instrumentos de IA.
Para una de las armas fundamentales de la gestión de riesgos, la transferencia al mercado, aparece como peligro principal la inferioridad de medios, y por tanto de conocimiento, respecto de aseguradores y reaseguradores. Hay que partir de la realidad práctica de que el universo de observación y, por tanto, de datos disponibles de estas entidades es incomparable. Pero ello obliga a que el gestor de riesgos considere los datos de calidad de su entidad como un activo más que valioso, imprescindible.
Pero más allá de esto, ¿hay alguien ahí?, ¿hay alguien ajeno a nuestra entidad que pueda ayudarnos?
Creo que la mejor ayuda puede estar, como otras muchas veces, en los mediadores de seguros. Su contacto permanente con cuestionarios, contratos, siniestros y conocimiento del mercado, es decir, su capacidad y volumen de información, pueden achicar la notable diferencia entre ofertantes y compradores de seguro.
Si no surge en dicho ámbito una respuesta pronta e “inteligente” -nunca mejor dicho- otras opciones surgirán sin duda.
Pronto veremos.