Las nuevas tecnologías en la actividad aseguradora
| Autor | Martín Zapiola Guerrico |
| Cargo | Abogado en la Universidad de Derecho y Ciencias Sociales de la Universidad de Buenos Aires, socio fundador de Zapiola Guerrico & Asociados, tiene una extensa experiencia en litigios civiles y comerciales en los distintos niveles jurisdiccionales, incluyendo la instancia extraordinaria ante Tribunales Superiores provinciales y la Corte Suprema de Ju |
Las nuevas tecnologías en la actividad aseguradora
Insurtech
Martín Zapiola Guerrico*
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Introducción [arriba] -
El objeto del presente trabajo es analizar el impacto de las nuevas tecnologías en el negocio de seguros –fenómeno conocido como Insurtech– y al mismo tiempo destacar las posibles cuestiones jurídicas que podrían surgir como consecuencia de las prácticas y operatorias resultantes del fenómeno mencionado.
En esta presentación dedicaremos un espacio significativo al análisis conceptual de las tecnologías en cuestión y a otras cuestiones eminentemente operativas como las posibles aplicaciones en las distintas áreas del negocio del seguro. Si bien este abordaje puede resultar inusual en un análisis de carácter jurídico, entendemos que resulta muy importante explicar con claridad el funcionamiento básico de las distintas tecnologías (qué entendemos por Inteligencia Artificial, cuál es la función de un algoritmo, cómo funciona básicamente un "contrato inteligente”, etc.) para luego poder sacar conclusiones sobre las implicancias jurídicas de su aplicación.
Resulta claro que el derecho sigue a la realidad, y nunca la precede, razón por la cual creemos que resulta esencial conocer primero los aspectos esenciales de dicha realidad para luego intentar anticipar las implicancias jurídicas de la misma.
Hemos elegido analizar el impacto de las nuevas tecnologías recorriendo cada una de las áreas operativas del negocio asegurador, según las conocemos por nuestro trabajo profesional; de tal forma nos referiremos a las áreas de Diseño de Productos y Suscripción, Comercialización (directa e indirecta) y, finalmente, Gestión de Siniestros.
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¿Qué se entiende por Insurtech? [arriba] -
El término Insurtech surge de la conjunción de las palabras inglesas insurance (seguros) y technology (tecnología) y está inspirada en el término Fintech (unión de finance y technology) que alude a un fenómeno que se anticipó en muchos años al de Insurtech.
El término tiene dos aplicaciones, distintas pero relacionadas:
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Por un lado, alude a la utilización de las nuevas tecnologías para mejorar y agilizar las transacciones y procesos de la industria aseguradora. Esta utilización está generando una mejora sustancial en los procesos y modelos tradicionales de negocios del sector asegurador.
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En segundo lugar, alude a las empresas de seguros que se constituyen desde su mismo inicio (start-ups) como organizaciones estructuradas en base a las nuevas tecnologías, a los efectos de brindar cobertura a sectores de consumidores más adeptos a los dispositivos digitales y que utilizan los mismos en aspectos sustanciales de su vida diaria. A diferencia de las aseguradoras ya establecidas o "tradicionales", tienen la posibilidad de diseñar todos sus procesos, productos y sistemas –"desde cero"– con base en las nuevas tecnologías, y no están atadas o limitadas por sistemas tradicionales pre-existentes (legacy systems)[1].
De todas formas, existe una interacción creciente entre las Insurtech y las aseguradoras ya establecidas: en algunos casos las Insurtech son creadas por las propias aseguradoras "establecidas"[2] y en otros casos estas nuevas compañías proveen servicios a las ya establecidas a efectos de mejorar y "digitalizar" aspectos o sectores específicos de su operatoria.
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Las distintas tecnologías involucradas [arriba] -
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inteligencia artificial y algoritmos
A1) Inteligencia Artificial:
El término "Inteligencia Artificial" (en inglés Artificial Intelligence o su sigla "AI") fue acuñado por el científico John McCarthy en el año 1956 para definir "la ciencia e ingeniería de producir máquinas inteligentes".
Ya años antes, el matemático y criptógrafo Alan Turing[3] se preguntaba si las máquinas podían llegar a "pensar" como los seres humanos y a tal efecto ideó el luego llamado "Test de Turing", que consiste en lo siguiente: se ubica en tres cuartos diferentes a una computadora, una persona, y una segunda persona que actúa como interrogador –que sólo puede comunicarse con la computadora y la otra persona mediante un sistema escrito tipo "telex" (o sea, aclaro para los más jóvenes, utilizando únicamente texto escrito). El "interrogador" debe realizar preguntas a ambos "participantes" para intentar descubrir cuál es el ser humano y cuál es la computadora. Si no lo logra, la computadora habrá aprobado el "Test de Turing".
Existen innumerables definiciones sobre lo que debe entenderse por Inteligencia Artificial pero, a los efectos del presente trabajo hemos elegido la siguiente: "un conjunto de técnicas de las ciencias de la computación que permiten a los sistemas informáticos realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, tales como percepción visual, reconocimiento de la voz, toma de decisiones y traducción de idiomas"[4].
La mayoría de los programas de Inteligencia Artificial en la actualidad se elaboran con un propósito específico (v.g. para jugar al ajedrez, para predecir el clima, o asistir a clientes en una tarea determinada). Este tipo de aplicaciones de "IA" se conoce como narrow AI o weak AI (IA estrecha o IA débil). Para este tipo de aplicaciones los humanos han pre–definido qué datos, qué algoritmos y qué modelo de análisis utilizar. Se construye y entrena una máquina que puede aprender –en base a los datos recibidos– como realizar una tarea determinada, pero únicamente esa tarea y ninguna otra. En muchas de esas tareas, las máquinas pueden superar a los humanos y por lo tanto tener habilidades "sobre–humanas", pero sólo para una limitada tarea específica y no para tareas generales. Algunos ejemplos famosos incluyen a "DeepBlue" (IBM) venciendo a Garry Kasparow en ajedrez en 1997, a "Watson" (IBM) ganándole a los humanos en el juego de "Jeopardy" en 2011 y a "AlphaGo" (Google) venciendo en juego de Go en 2015 [5]. Todas las manifestaciones de Inteligencia Artificial con las que tenemos contacto actualmente, aún las más sofisticadas, (como el Traductor de Google, el asistente digital Siri de Apple, etc.) son ejemplos de narrow AI.
Por oposición a la narrow IA tenemos la Artificial General Intelligence ("IA general") o strong AI ("IA fuerte") que se refiere a sistemas que pueden realizar cualquier actividad intelectual que puede desarrollar un ser humano (eso implica la habilidad de pensar en abstracto, plantear distintas estrategias, y recurrir a nuestra memoria y pensamientos para tomar decisiones o generar ideas creativas). No existen en la actualidad –por ahora– sistemas que puedan considerarse como ejemplos de strong AI. Este tipo de Inteligencia Artificial es la que vemos en películas como "Ella" (donde el protagonista se enamora de un sistema operativo que sólo conoce por su voz femenina y sensual) u otras películas de ciencia ficción en donde seres humanos interactúan con máquinas o sistemas operativos que tienen conciencia y sensibilidad y evidencian una capacidad intelectual generalizada[6].
Una de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial más utilizadas en la actualidad, y que generan más sistemas útiles para nuestra vida diaria, se denomina Machine Learning ("Aprendizaje Automático"), la cual consiste en dotar a los sistemas de la habilidad de aprender automáticamente y mejorar en base a su propia experiencia sin haber sido programados expresamente a tal efecto. Es el proceso por el cual una computadora detecta patrones o "regularidades" en determinados –y numerosos– datos que se le suministran para entrenarla. Si, por ejemplo, deseamos crear un algoritmo para detectar el "spam" en correos electrónicos, tendremos que "entrenar" al algoritmo exponiéndolo a muchos ejemplos de correos electrónicos que han sido previamente marcados (tagged) como spam o no spam. El algoritmo "aprende" entonces a identificar patrones en los ejemplos suministrados –como la aparición de determinadas palabras o combinación de palabras– que determinan la posibilidad de que un correo sea considerado como spam.
Con respecto a la actividad aseguradora, la técnica de Machine Learning puede utilizarse para reconocer rápidamente un reclamo fraudulento o reclamos que pueden ser tramitados aceleradamente por sus características, automatizar elementos de un proceso regular de gestión de siniestros o crear chatbots (programas de AI que pueden imitar una conversación humana interactiva en temas específicos) para atender consultas de los clientes.
A2) Algoritmos
Los algoritmos son elementos esenciales de cualquier programa de computación y, asimismo, de los sistemas más complejos de Inteligencia Artificial.
Se denomina algoritmo a un grupo finito de operaciones organizadas de manera lógica y ordenada que permite solucionar un determinado problema. Se trata de un conjunto de instrucciones o reglas establecidas que, por medio de una sucesión de pasos, permiten arribar a un resultado o solución (en términos de la vida diaria, podemos decir que una receta de cocina es básicamente un algoritmo). En nuestra propia profesión, y sin ser conscientes de ello, aplicamos algoritmos –secuencias de pasos lógicos– constantemente, vg.: para arribar a un diagnóstico legal luego de recibir el "input" derivado del relato de nuestros clientes y los documentos que hemos analizado.
El diseño de un algoritmo comienza con la representación gráfica de los pasos a seguir (lo que se denomina "diagrama de flujo”, o flowchart en inglés), que luego se traduce a un programa informático mediante instrucciones o "líneas de código" en el lenguaje de computación pertinente.
A efectos de visualizar más claramente la idea, exhibimos a continuación un "diagrama de flujo” muy básico, con instrucciones para que un peatón cruce la calle:
Los algoritmos, desarrollados por programadores a los efectos de instruir a las computadoras para realizar nuevas tareas, son hoy elementos esenciales en todos los aspectos de nuestra vida "digital": ellos organizan enormes cantidades de datos a los efectos de suministrarnos información y servicios, basados en ciertas instrucciones y...
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