Preparación para la Ley de IA de la UE en el sector de seguros
La Ley de Inteligencia Artificial de la UE está marcando el comienzo de una nueva era de responsabilidad y transparencia para las organizaciones que implementan sistemas de IA, especialmente en sectores de alto impacto como el de seguros.
Evaluación del Impacto en los Derechos Fundamentales (FRIA)
El FRIA es un requisito clave bajo el Artículo 27 de la Ley. Para los aseguradores que utilizan IA para optimizar la suscripción, establecer primas o evaluar riesgos, comprender y prepararse para el FRIA no es solo un ejercicio de cumplimiento, sino que es esencial para mantener la confianza, asegurar la equidad y proteger los derechos de los clientes.
Por qué los proveedores de seguros deben prestar atención
La Ley de IA de la UE identifica específicamente al sector de seguros como un sector de alto riesgo. En particular, el Anexo III, punto 5(c) de la regulación se aplica a los sistemas de IA utilizados para la evaluación de riesgos y la fijación de precios de seguros de vida y salud. Si su empresa utiliza modelos de IA para calcular primas, evaluar elegibilidad o segmentar perfiles de riesgo de clientes, debe realizar un FRIA para evaluar posibles sesgos y asegurar una implementación responsable.
Implicaciones del FRIA para su organización
El FRIA requiere un análisis estructurado sobre cómo sus sistemas de IA impactan los derechos fundamentales de los individuos. Para las compañías de seguros, esto implica examinar si las decisiones automatizadas podrían resultar en discriminación, exclusiones injustas o falta de transparencia para ciertos grupos de clientes.
Por ejemplo, si su sistema utiliza datos de salud, información geográfica o métricas de comportamiento para ajustar precios, deberá evaluar cómo esas características podrían afectar desproporcionadamente a individuos en función de su edad, discapacidad, estatus socioeconómico u otras características protegidas.
Es importante destacar que esta evaluación no es una tarea de un solo equipo. Requiere la colaboración de:
- Equipos de cumplimiento y legales para interpretar los requisitos regulatorios y documentar la alineación.
- Departamentos de riesgos y actuariales para evaluar el potencial de daño y definir umbrales de riesgo.
- Científicos de datos y equipos de TI para explicar la lógica del modelo y las salvaguardas técnicas.
- Experiencia del cliente y operaciones para proporcionar información sobre el uso en el mundo real y el impacto en los clientes.
- Alta dirección para asegurar la supervisión estratégica y la asignación adecuada de recursos.
Elementos clave del FRIA en el contexto de seguros
El Artículo 27 describe seis componentes esenciales que cada FRIA debe incluir, cada uno con relevancia particular para las compañías de seguros:
- Uso del sistema: Explicar claramente cómo se utiliza la IA, como para evaluar a individuos basándose en factores de riesgo de salud o datos de comportamiento para determinar primas.
- Línea de tiempo de uso: Indicar cuándo y con qué frecuencia opera el sistema. ¿Evalúa el riesgo en el momento de la solicitud, continuamente durante el término de la póliza, o solo en la renovación?
- Individuos afectados: Identificar segmentos de clientes que pueden estar impactados, especialmente aquellos que son potencialmente vulnerables, como personas con condiciones de salud crónicas o adultos mayores.
- Posibles daños: Explorar cómo su sistema de IA podría llevar a resultados sesgados, como aumentos injustos de primas o denegaciones de cobertura.
- Supervisión humana: Detallar cómo se revisan o anulan las decisiones, particularmente en casos límites o sensibles. Esto podría implicar establecer umbrales de confianza o requerir revisión humana de decisiones que impacten negativamente a los solicitantes.
- Medidas de remediación: Explicar qué sucede si algo sale mal. ¿Tiene procedimientos claros para que los clientes impugnen una decisión? ¿Cómo maneja las correcciones?
El cumplimiento es continuo, no una tarea única
Completar un FRIA no es un ejercicio de simple verificación. Los proveedores de seguros deben notificar a las autoridades supervisoras relevantes una vez que se finaliza la evaluación y actualizarla cada vez que cambien el sistema de IA, los datos de entrada o los modelos de riesgo.
Además, si su organización ya realiza Evaluaciones de Impacto en la Protección de Datos (DPIAs) bajo el GDPR, especialmente relevante al procesar datos de salud sensibles, su FRIA puede construir sobre esta base. El Artículo 27(4) fomenta el uso de DPIAs existentes como base para evitar duplicar esfuerzos.
Superando desafíos específicos de la industria
La industria de seguros enfrenta varios desafíos únicos al implementar el FRIA. También existe una tensión entre la fijación de precios basada en riesgos y la equidad, especialmente cuando la precisión actuarial puede desventajar inadvertidamente a ciertos grupos.
Los silos internos entre los equipos de suscripción, cumplimiento y ciencia de datos pueden complicar aún más la situación. Con actualizaciones frecuentes de modelos y datos, mantener una evaluación actualizada es una tarea que consume recursos.
Para navegar estas complejidades, los aseguradores deben centrarse en construir fuertes marcos de gobernanza interna, invertir en herramientas de explicabilidad y fomentar la colaboración entre departamentos. Asociarse con expertos en gobernanza de IA y adoptar herramientas diseñadas para este propósito puede aliviar significativamente la carga.
Apoyando la IA ética y conforme en seguros
A medida que la IA continúa transformando el sector de seguros, el FRIA ofrece una oportunidad para cumplir con las expectativas regulatorias y construir sistemas más transparentes, justos y responsables. Es una oportunidad para demostrar a los clientes que sus derechos están protegidos, incluso cuando las decisiones se toman a la velocidad de los algoritmos.
Si su organización se está preparando para la Ley de IA de la UE y necesita apoyo para alinearse con los requisitos del FRIA, considere buscar ayuda externa.
