"Al mar no hay que tenerle miedo, pero hay que respetarlo. Con la IA igual"

El apellido ‘tech’ ha llegado para quedarse en todas las industrias (edtech, fintech, legaltech, y un largo etcétera), reflejo del fuerte impacto que han tenido las startups en los distintos sectores. Al igual que la banca, el sector asegurador ha sido considerado uno de los más tradicionales históricamente, sin embargo, estas compañías han sabido surfear la ola tecnológica de forma bastante exitosa, de la mano de las insurtech. 

Mapfre, la aseguradora española con 90 años de vida, ha logrado avanzar al ritmo de esta evolución. Con su división de innovación abierta, han tendido una mano amiga a las startups del sector para crear un espacio de colaboración basado en el quid pro quo, donde ellos aportan experiencia y miles de millones de datos, y las insurtech les ayudan a adoptar rápidamente las nuevas tecnologías. Así, ya han pasado por Mapfre Open Innovation más de 120 startups, de las cuales unas 25 han permanecido en proyectos con la compañía. 

En entrevista con CIO, Miguel Ángel Rodríguez, director global de Innovación de Mapfre Open Innovation, analizó los grandes cambios por los que ha pasado el sector y los futuros desafíos a los que se enfrenta, como la popularización de la inteligencia artificial (IA), a la que miran con ojos cautelosos. Por su parte, Mercedes Fernández, subdirectora corporativa de Analítica del Dato de Mapfre, detalló los aportes que su división realiza en los procesos de innovación abierta de la aseguradora y el rol de los datos en esa estrategia. 

"Las aseguradoras tradicionales hemos dejado de percibir a esas nuevas startups como enemigos y han pasado a ser compañeros de viaje"

 

Miguel Ángel Rodríguez, director global de Innovación de Mapfre Open Innovation

¿Cómo ha evolucionado el mercado de los seguros y el insurtech en los últimos años? 

Miguel Ángel Rodríguez: Hemos visto una evolución muy rápida, muy relevante. Hay un incremento en la inversión por parte de los venture capital, de los inversores angels, que han favorecido esa evolución tan positiva. Y lo que también hemos visto es que se han especializado, se han centrado en algunos puntos de la cadena de las compañías aseguradoras, sobre todo en la parte de distribución, en productos de Property and Casualties. Ya tenemos ahí un mapa muy interesante y a partir de ahí hemos evolucionado: las compañías aseguradoras tradicionales hemos dejado de percibir a esas nuevas startups como enemigos, como competidores agresivos, han pasado a ser compañeros de viaje y eso nos ha ayudado muchísimo. Ellos traen debajo del brazo cosas interesantes que nos ayudan a acelerar nuestra transformación, a poder conseguir hacer cosas en menos tiempo que si las hiciéramos por nuestra cuenta. Y por otro lado, nosotros las ayudamos aportándoles dos cosas muy ricas, una experiencia dilatada en el sector asegurador y además datos, el maná. 

¿Qué tecnologías han impactado más fuertemente al sector? 

Miguel Ángel Rodríguez: La inteligencia artificial, por lejos.  

¿Más que otras, como el big data o la nube, por ejemplo? 

Miguel Ángel Rodríguez: Inteligencia artificial sin datos para nosotros es inconcebible, van de la mano. Por eso trabajamos muy estrechamente el área de Innovación con el de Data & Analytics, porque nos necesitamos mutuamente. No conseguimos implementar ningún proyecto en solitario por separado sin involucrar a nuestros data scientists. Para nosotros es un matrimonio profesional, inteligencia artificial y big data. Lo concebimos como una pareja de baile necesaria y dependiente.

¿Cómo han abordado el tema del GDPR con los datos, que son especialmente sensibles en su industria? 

Mercedes Fernández: Nosotros aquí vamos uniendo parejas de baile a todo. Trabajamos muy de la mano con la Dirección Corporativa de Seguridad de Mapfre, que son los que nos ayudan continuamente a estar vigilando cualquier normativa, cualquier cambio en la ley, cualquier novedad que tengamos que tener en cuenta en nuestros modelos para ir siempre muy alineados con lo que los marcos reguladores nos están exigiendo, y de hecho, todo lo que viene nuevo en cuanto a la nueva Ley de IA. Cada uno aporta su pieza de valor y para nosotros es fundamental ir aprendiendo paso a paso los trocitos, como con la parte de IA responsable, ir siendo capaces de poner foco en entender cuáles son los riesgos, los riesgos legales, cómo podemos medirlos, identificarlos, y a partir de ahí, gestionarlo. En algunas piezas estamos un poquito más maduros, y en otras estamos todavía en unas fases más de aprendizaje, como con la nueva Ley de IA. 

"Primero vamos a aprender y veremos si hay una oportunidad para poder comercializar un producto asegurador en materia de IA"

 

Miguel Ángel Rodríguez

¿Ya están trabajando en un seguro de IA que eventualmente se pueda comercializar a empresas? 

Miguel Ángel Rodríguez: Nosotros lo que estamos explorando es dónde van a estar las futuras necesidades de nuestros clientes en materia de consumo de productos y seguros aseguradores. El producto asegurador tradicional ya no pesa tanto, es un producto completo que incluye las coberturas del seguro más servicios complementarios a esas coberturas, entonces nosotros tenemos la obligación desde Innovación de explorar dónde van a estar esas nuevas necesidades, cuál va a ser el portfolio futuro que tenemos que ofrecer a nuestros clientes. Hemos hecho un horizonte a 10 años y nos hemos atrevido incluso a hacer uno a 30 años. Y una de esas posibles oportunidades es la que comentas. Como [la IA] es algo muy reciente, que no dominamos, lo primero que hemos dicho es que vamos a aprender con lo que tenemos en nuestra propia cocina en Mapfre, en todos los países que tenemos. Luego empezaremos a ver si hay una oportunidad para poder comercializar un producto asegurador en materia de IA. Vamos a ir poco a poco. Somos tradicionales, una compañía de seguros a lo que se dedica es a gestionar riesgos, y cuando una compañía de seguros no se atreve con un riesgo, suele preferir esperar.

En Mapfre han dicho que la innovación es abierta o no lo es. ¿Por qué este mantra? 

Miguel Ángel Rodríguez: Mapfre Open Innovation empezó diciendo cuando se creó 'oye, tenemos mucho talento dentro de la casa, mis empleados son grandes startuperos en potencia, pero no puedo permanecer de forma endogámica, tengo que mirar también lo que hacen fuera, nuestros competidores, las big tech y sobre todo, el ecosistema insurtech’. Es muy bonito el postulado, pero a veces nos encontramos con ciertas barreras que con mucha mano izquierda, con hechos, con casos reales, demostrando la valía sobre ejemplos prácticos del día a día, vamos venciendo y al final entienden que nosotros tenemos mucha experiencia. Nos sentimos muy orgullosos de lo que hemos hecho hasta ahora, de que tenemos en nuestro ADN ser innovadores y cambiar muchas cosas, pero también hay gente de fuera que, de forma respetuosa, debemos aceptar e incorporarlos como compañeros de viaje y no como enemigos. 

¿En qué áreas dentro de su línea de negocio están innovando? 

Miguel Ángel Rodríguez: Joan [Cuscó, director global de Transformación de Mapfre Open Innovation] y yo un día dijimos que no podíamos seguir innovando sobre pájaros y flores, no podíamos seguir enamorándonos de todo lo que nos llega, así que vamos a poner el esfuerzo económico y humano en muy poquitas cosas. Vamos a hacer poco, pero muy bien. Entonces creamos los focos de innovación. Y vamos a innovar para qué, con qué propósito. Después de una reflexión interna dijimos que vamos a innovar para cambiar radicalmente la experiencia de los clientes, y con eso conseguimos un impacto positivo en nuestros clientes, en nuestra compañía y en nuestra sociedad. 

"El proceso de búsqueda de los mejores datos para el modelo [de IA] es una de las partes a la que más tiempo le dedicamos"

 

Mercedes Fernández, subdirectora corporativa de Analítica del Dato de Mapfre

Con eso dijimos 'vale, cuáles son los momentos más relevantes para un cliente cuando entra en contacto con su compañía'. Hay muchos, pero los más relevantes son cuando se acerca Mapfre para interesarse a ver qué le ofrece y a qué precio, y cuando ya siendo asegurado nuestro, ocurre un siniestro sobre un bien que tiene asegurado. Ahí estamos metiendo inteligencia artificial a cascoporro. En el ciclo de vida de esos procesos que son muy core de una compañía aseguradora, como la suscripción o la evaluación del riesgo, hay muchos ámbitos en el que la IA se aplica perfectamente. Cuando ocurre el siniestro y el asegurado comienza su proceso, hay flujo documental. La IA que procesa documentos, los lee, extrae la información adecuada y toma decisiones a partir de eso, funciona de maravilla. El canal de contacto mayoritario que tenemos en Mapfre es de llamada telefónica, ahí tenemos una oportunidad de aplicar en el ámbito de la voz la IA. Luego hay muchas decisiones que ahora están en la mente de un humano, pero si quieres tomar decisiones sin tener que depender de un humano, hay motores cognitivos. La IA aplicada a las fotos, que es una de las más sofisticadas y de las más difíciles de conseguir, también la estamos aplicando. El cliente, cómodo en su casa, puede bajar a la calle a sacar fotos a su coche en lugar de desplazarse, irse al taller, esperar que se pase el perito en la ruta, que le digan si hay algo anómalo. Eso se puede resolver haciendo unas fotos y aplicando IA, y el cliente lo agradece. De hecho, las encuestas de satisfacción de los clientes que están ya utilizando estas soluciones de IA sacan las notas más altas. 

Yo me crié cerca del mar y mis padres siempre decían: ‘Al mar no hay que tenerle miedo, pero hay que respetarlo'. Con la IA igual. No hay que tenerle miedo, pero ojo, tienes que tener la garantía de que está debidamente entrenada, que no tiene sesgo, que cumple la normativa, que está acertando, y eso te lo garantiza un parámetro que se llama el ‘umbral de confianza’, que se hace siempre con el rigor del data science.

¿Cómo abordan la selección de datos con la que entrenan estos modelos de IA, para poder garantizar la responsabilidad de la lA en su negocio? 

Mercedes Fernández: El proceso de búsqueda de los mejores datos para el modelo es una de las partes a la que más tiempo le dedicamos, porque al final nosotros tenemos también el mantra de que no hay modelo bueno si no hay datos buenos. Ahí realmente es donde estamos invirtiendo la mayor parte del tiempo, a que los datos estén bien tratados, bien gobernados, con una calidad adecuada. Trabajamos de la mano siempre también de los equipos de gobierno del dato, que nos ayudan mucho a trabajar todo lo que tiene que ver con esta estructura de los datos, la calidad, toda la información que vayamos a necesitar para los modelos. Casi que el mayor tiempo lo dedicamos a analizar, a buscar y a depurar esos datos para buscar realmente ese oro que nos proporcionan los datos, y a entender bien cuál es la información que hay debajo de esos datos, ya sea dato numérico, de texto, de imagen o lo que sea. Luego en función del tipo de dato, si es más o menos sensible, se le da esa rigurosidad que necesita para poderlos utilizar y tener cuidados con temas éticos o de sesgos.