La IA ética impulsa la equidad en los seguros y mejores modelos
Los recientes avances en inteligencia artificial (IA) han capturado la imaginación de líderes empresariales y empleados por igual, con casos de uso tan diversos como ayudar a diagnosticar enfermedades o planificar las próximas vacaciones. Sin embargo, surge la pregunta: ¿cómo sabemos si estas respuestas son justas y no sesgadas?
Importancia en industrias reguladas
En industrias altamente reguladas, como los servicios financieros, esta cuestión adquiere mayor relevancia. Estos servicios son fundamentales para la forma en que todos trazamos nuestras vidas y protegemos a nuestros seres queridos, y las sanciones por sesgo y discriminación pueden ser severas.
Modelos de riesgo y transparencia
Al calcular puntajes de riesgo individuales, los modelos de IA pueden utilizar una amplia gama de variables, como factores socioeconómicos y de estilo de vida, así como datos de consumidores externos para una mayor precisión. Sin embargo, la IA a menudo carece de transparencia en cómo establece relaciones entre puntos de datos y ciertos demográficos.
Adopción de IA en la industria de seguros
Un informe destaca el cambio que está teniendo la IA en la industria de seguros: un 77% de los líderes del sector estaba en alguna etapa de adopción de IA en 2024, un aumento de 16 puntos porcentuales respecto al año anterior. No obstante, la posibilidad de sesgo y discriminación injusta persiste, especialmente en forma de precios desiguales y cobertura inadecuada.
Prácticas de evaluación en la industria
Una compañía de reaseguro ha comenzado a aprovechar la IA en sus modelos predictivos, utilizando grandes cantidades de datos para ayudar a evaluar mejor los riesgos. Para mejorar la confianza de sus clientes en que tiene una metodología robusta para probar sesgos injustos, la compañía recurrió a un asesor con una metodología probada en equidad.
Desarrollo de un manual de pruebas
Se ha desarrollado un nuevo manual de pruebas que proporciona un proceso consistente para evaluar la equidad y el sesgo en los modelos de seguros, equilibrando el riesgo del modelo con una evaluación de la equidad entre demográficos. Este manual se ha convertido en un documento central para el desarrollo, prueba y validación de modelos.
Conclusiones y futuro de la IA en seguros
A medida que la complejidad regulatoria de la IA aumenta, se ha encontrado una manera de brindar tranquilidad a los clientes mientras se mide con mayor precisión el riesgo en el mercado de seguros de vida. Este nuevo manual también proporciona pautas para aplicar la IA de manera responsable y segura, ya que la tecnología continúa ganando nuevos casos de uso poderosos.
