Los impactos de la Inteligencia Artificial (IA) en el mercado de seguros son cada vez más evidentes. Los individuos, gobiernos y mercados se encuentran cada vez más perplejos con el desarrollo de la IA generativa, un amplio concepto que se utiliza para referirse a cualquier tipo de IA capaz de crear textos, imágenes, videos, audios, códigos o datos sintéticos de forma autónoma e independiente, incluyendo algoritmos capaces de hacer predicciones, escribir artículos, pintar cuadros y suscribir, monitorear y establecer precios para riesgos asegurables.
Estamos perplejos porque no podemos identificar, anticipar, medir o manejar las externalidades positivas y negativas del uso de la IA. La sociedad no cuenta con una superestructura adaptada al rápido avance tecnológico que estamos experimentando en dirección a la singularidad. Nuestras instituciones políticas, religiosas, jurídicas y económicas se basan en técnicas, valores y arquetipos lineales, binarios y analógicos. Hemos cimentado nuestro modo de vida en el vano intento de hacer que la naturaleza y las relaciones sociales sean predecibles, pero el mundo VUCA (volátil, incierto, complejo y ambiguo) está marcado por lo impredecible, aún más cuando las máquinas autoentrenadas tienen la capacidad de moldear o incluso construir la realidad.
Aunque el mundo se dirige cada vez más hacia la ambigüedad, incertidumbre, complejidad y volatilidad, la industria del seguro se basa en la «mágica» retrospectiva de la teoría de los grandes números. Es decir, continúa recopilando (o tomando prestados) datos históricos de eventos o accidentes y, al normalizarlos, extrae la probabilidad de su ocurrencia para calcular las primas a cobrar dentro del pool de pólizas del mismo ramo de negocios que cubren dichos eventos.
La asimetría de información de buena fe (es decir, ajena al riesgo moral y a la selección adversa) y la teoría de los grandes números han permitido hasta ahora un funcionamiento más o menos equilibrado del mercado de seguros, que, basado en criterios ampliamente probados, logra contemplar a los asegurados expuestos a diversos grados de riesgo, normalizados mediante la cobranza de una prima aceptable, cumpliendo así con el objetivo principal de la técnica de seguro: la socialización del riesgo.
Sin embargo, ante la evolución y aplicación cada vez más extendida de la IA, la dirección de la información que fluye predominantemente del proponente/asegurado hacia la aseguradora tiende a cambiar de polaridad. Esto permitirá que las aseguradoras accedan y monitoreen riesgos de manera novedosa, más eficiente, personalizada y detallada, lo que les permitirá ofrecer garantías adaptadas a la exposición de riesgo, comportamientos y hábitos específicos de cada asegurado.
No sería exagerado afirmar que el uso de la IA romperá los cimientos seculares del seguro para dar paso a una técnica prospectiva e individualizada de análisis de riesgo. Los robots y algoritmos serán capaces de analizar en cuestión de segundos cientos, miles de variables de un determinado riesgo y de quien lo soporta, comparando con datos históricos disponibles en big data, fijando precios de manera individualizada y adaptando automáticamente la vigencia, coberturas y exclusiones a lo largo del tiempo.
En este escenario, no se puede descartar el riesgo de que las aseguradoras realicen «selecciones oportunísticas», es decir, utilizando métodos de análisis de riesgo estrictamente personalizados para cada asegurado, así como ofreciendo coberturas y fijando primas individualizadas hasta el último detalle. En este sentido, las familias y corporaciones que presenten menor riesgo de siniestros serán disputadas por el mercado, mientras que las personas con riesgos más elevados podrían no obtener protección de seguros o enfrentar costos elevados para transferir sus riesgos.
Sin restricciones éticas, la inteligencia artificial (IA), carente de conciencia y sentido de pertenencia a un grupo social, basada únicamente en su «pensamiento» matemático, puede no ser capaz de utilizar criterios de equidad y justicia al celebrar contratos de seguros, potenciando incluso discriminaciones por clase social, género, raza, origen, orientación política, región geográfica (redlining), etc.
Mediante el uso de correlaciones matemáticamente correctas pero políticamente y socialmente inadecuadas, una suscripción basada en algoritmos inteligentes creados únicamente para minimizar pérdidas e incrementar ganancias puede pasar por alto, por ejemplo, la aceptación de riesgos asociados a razas que puedan tener mayor predisposición a ciertas enfermedades, o personas cuyo perfil psicológico o comportamiento en redes sociales indique un historial de comportamientos más arriesgados, e incluso niños que, por su perfil psicomotor, tiendan a practicar deportes extremos.
Por otro lado, la IA puede desempeñar un papel relevante en la penetración y difusión de las coberturas de seguros, al acceder y evaluar riesgos que actualmente no son asegurables o solo lo son parcialmente, como los riesgos cibernéticos, así como los derivados de pandemias, guerras y catástrofes. El uso de la IA puede prever con precisión la probabilidad de que ocurran tales eventos o anticiparlos lo suficientemente temprano como para prevenir o mitigar pérdidas. Además, con la difusión de la IA, se espera una mayor agilidad en la prevención, regulación y liquidación de siniestros, así como un aumento en el arsenal de técnicas y procedimientos para prevenir y combatir el uso fraudulento de los seguros.
En este escenario de externalidades positivas y negativas, para mantener la relevancia de la actividad aseguradora, será importante que el mercado de seguros y los reguladores fomenten la socialización del riesgo como un instrumento de compensación frente a la suscripción excesivamente detallada, de manera que se frene o mitigue el impacto de la selección oportunística que puede ser llevada a cabo por la IA. Para lograrlo, se deberán implementar nuevas técnicas de seguros y regulaciones, como la institución de seguros obligatorios adicionales, subsidios cruzados y la obligación de ofrecer coberturas, entre otras medidas.
Finalmente, con la inversión del flujo de información, se espera que las aseguradoras reconsideren la forma de llevar a cabo su actividad, reduciendo su carácter puramente indemnizatorio y priorizando un enfoque cada vez más centrado en servicios, con el objetivo de eliminar o mitigar los riesgos incurridos no solo por un asegurado promedio, sino por cada uno de los asegurados de sus carteras, con características y comportamientos únicos y cambiantes.
