La Inteligencia Artificial (IA) lleva décadas abriéndose paso en nuestra vida profesional y personal, ayudando a transformar el mundo en el que vivimos. La Inteligencia Artificial Generativa (también nombrada como “IA Generativa” o “GenAI”) promete seguir el mismo camino, con un ritmo de desarrollo tecnológico y adopción social y empresarial mucho mayor.
Esta tecnología está siendo rápidamente adoptada por su facilidad de uso y la sorprendente calidad, rapidez y versatilidad de sus resultados. Entre sus grandes ventajas se destaca la accesibilidad: tan solo con un ordenador, un smartphone o tableta con acceso a Internet, cualquier persona puede utilizar herramientas muy potentes, a diferencia de otras tecnologías en las que las aplicaciones más avanzadas están limitadas a “expertos”.
La tecnología tiene un impacto tan transversal que todos los sectores han reaccionado de manera casi instantánea a su eclosión, dedicando recursos a explorar posibles aplicaciones en sus operaciones y modelos de negocio actuales. En paralelo, existe un intento por ejercer control sobre su utilización en el ámbito empresarial, a pesar de que su uso en el personal es ampliamente aceptado, lo cual resulta paradójico. Este fenómeno también representa una reacción notablemente inusual en el surgimiento de otras tecnologías.
En este sentido, nos encontramos inmersos en la exploración de las posibilidades que ofrece la Inteligencia Artificial Generativa, buscando formas de aplicarla para optimizar tanto las operaciones como los productos y servicios. Esta tecnología está siendo adoptada por una amplia variedad de usuarios, independientemente de su edad, su habilidad o su interés por la tecnología. Esta diversidad de usuarios y sus diferentes usos revela un vasto abanico de posibilidades para cualquier individuo que disponga de un dispositivo digital.
En MAPFRE intentan profundizar en el uso que la sociedad hace de esta tecnología y reflexionar sobre cómo su adopción generalizada, junto con las diversas posibilidades de desarrollo tecnológico, puede impactar nuestra forma de vida. Asimismo, buscan razonar sobre los nuevos comportamientos que podríamos adoptar, los riesgos emergentes y las potenciales necesidades que surgirían en diversos escenarios futuros.
Para este propósito, han aplicado la metodología de Futurecasting, que permite la anticipación de escenarios derivados del avance y adopción masiva de la IA Generativa, tanto en la esfera personal como en la corporativa. Esta metodología rigurosa y probada ha sido la herramienta principal del estudio. Además, han llevado a cabo una amplia investigación soportada por entrevistas a expertos de diversos campos a nivel global, incluyendo tecnólogos, economistas, sociólogos, psicólogos, antropólogos, entre otros. Con esta información, han delineado cuatro escenarios posibles. No se han enfocado en determinar su probabilidad sino en su posibilidad, basándose en la investigación realizada. Estos escenarios brindan una base para la reflexión y la formulación de iniciativas destinadas a generar un impacto positivo en la sociedad.
Catálogo de drivers
Para establecer esos cuatro escenarios, desde MAPFRE se han basado en que la evolución del impacto de la IA Generativa depende de catorce drivers principales, siete ciertos y siete inciertos.
Drivers ciertos: los drivers ciertos se refieren a aquellos factores/impulsores que apenas cambian o cuyo grado de incertidumbre no impacta excesivamente para la evolución de la IA Generativa. Por lo tanto, es relativamente fácil prever su estado y su evolución futura dentro del período analizado.
- Aceptación social de la IA Generativa: se refiere a la medida en que la población está dispuesta a probar/utilizar/adoptar la IA Generativa. La disposición hacia la IA Generativa desde 2022 ha sido de curiosidad, sorpresa y fascinación. Si bien esta tecnología está empezando a generar cierto recelo por cuestiones éticas y potenciales efectos sociales (hiper-personalización, influencia, etc.), es previsible imaginar que la sociedad la acabará aceptando con naturalidad por su capacidad de facilitar la vida de las personas.
- Tecnologías complementarias: la IA Generativa amplía el potencial de tecnologías complementarias, como la IA tradicional, la robótica y la XR, en varias dimensiones. Al combinarlas, mejora su capacidad de transformación, abre nuevas aproximaciones tecnológicas y habilita formas innovadoras de interacción a través de dispositivos multimodales, conectándola así con el entorno físico de manera más eficiente.
- Políticas de descarbonización: a nivel mundial, gobiernos e instituciones están reforzando metas de descarbonización para combatir el cambio climático. Esto incluye iniciativas como limitar emisiones, enfocarse en reciclaje y reutilización, reducir residuos contaminantes y migrar hacia alternativas más limpias en movilidad y generación de energía. Esta transición afectará los requisitos energéticos de la IA Generativa, lo que influirá en su trayectoria y desarrollo.
- Intensidad de colaboración: la colaboración ha sido fundamental en el desarrollo de proyectos de innovación en IA, particularmente a través de iniciativas open-source. El nivel de colaboración entre empresas, reguladores y comunidades continuará influyendo en el ritmo de desarrollo tecnológico y del mercado. Además, la colaboración institucional y entre organizaciones será crucial para establecer estándares y normativas que impulsen la innovación y el potencial tecnológico.
- Preocupación por la ciberseguridad: la IA Generativa potencia la accesibilidad y el impacto de técnicas de ciberdelincuencia como el deepfake, phishing e ingeniería social. Aunque también se espera que impulse herramientas de ciberseguridad más efectivas contra estos nuevos ataques, podemos vislumbrar un futuro cercano en el que la preocupación por la ciberseguridad aumente considerablemente.
- Preparación de la economía: la adopción de la IA Generativa requiere preparación tanto a nivel empresarial como económico. Se necesita capital humano técnico para seguir el ritmo de innovación y integrar la IA Generativa en las cadenas de valor, actualizar los stacks tecnológicos existentes garantizando su escalabilidad y depender del nivel de digitalización de la economía en general.
- Disponibilidad de computación: paralelamente al desarrollo de procesadores más avanzados y eficientes y a la creación de nuevos modelos, un factor crítico para su implementación masiva en el mercado es la disponibilidad de recursos computacionales. Se espera que la adopción generalizada de la IA Generativa demande una cantidad considerable de potencia de cálculo, lo que podría generar ciertos eventos de cuello de botella que frene el ritmo de expansión debido a la necesidad de producir nuevos chips y a la insuficiencia de infraestructura existente.
Drivers inciertos: los drivers inciertos se refieren a los factores/impulsores que, debido a su naturaleza disruptiva o su alta volatilidad, es difícil predecir su estado y su evolución futura dentro del período analizado.
- Nivel de desarrollo tecnológico: el desarrollo tecnológico de la IA Generativa es crítico para su potencial y su impacto e incluye factores clave como la velocidad, versatilidad y calidad del contenido, la corrección de sesgos, alucinaciones y el nivel de autonomía. El desarrollo requiere innovación en capacidad y eficiencia de computación, nuevas arquitecturas de modelos, y mejoras en la obtención y curación de datos, así como en los procesos de entrenamiento.
- Regulación de la IA/IA Generativa: la IA Generativa impacta en bienes jurídicos como la privacidad de datos y la propiedad privada, justificando una intervención regulatoria. Geografías como la Unión Europea, Estados Unidos y China están empezando a crear normativa específica al respecto con diverso alcance y grado de rigurosidad. El enfoque y nivel de regulación influirán en la seguridad jurídica, inversión y aceptación, con un impacto en el desarrollo y la adopción social y empresarial.
- Acceso a financiación y subvenciones: el acceso a financiación de gobiernos, grandes empresas tecnológicas, startups, instituciones y/o inversores privados es crucial para el desarrollo de iniciativas en IA Generativa. Este respaldo financiero impulsa la creación, producción y aplicación de sistemas avanzados, siendo fundamental para su avance. Estas inversiones fomentan el progreso tecnológico y establecen las bases para mejoras significativas en la investigación y desarrollo de la IA Generativa.
- Dinámicas de mercado: el mercado de la IA Generativa está dominado por grandes actores a lo largo de la cadena de valor, con alta concentración en capacidad de computación y una moderada concentración en la creación de modelos. Sin embargo, la producción de aplicaciones está relativamente atomizada. La futura concentración o fragmentación del mercado influirá en la evolución tecnológica y en cómo se materializa el impacto de la IA Generativa en nuestra realidad.
- Impacto en el mercado laboral: la tecnología GenAI, especialmente su capacidad para automatizar tareas recurrentes y creativas, está cambiando la demanda de habilidades y la disponibilidad de empleos. Aunque supone una potencial sustitución de determinados perfiles de empleo en varios sectores, también crea nuevas oportunidades en el diseño, implementación y mantenimiento de sistemas de IA Generativa.
- Definición de responsabilidades sobre la IA: si la IA Generativa alcanza cierto nivel de autonomía, podrían surgir situaciones en las que las consecuencias de sus decisiones no puedan atribuirse a personas físicas o jurídicas. Por lo tanto, la regulación deberá proporcionar herramientas a las instituciones públicas para adaptar los principios de asignación de responsabilidades a este nuevo entorno, promoviendo así un marco de seguridad jurídica que impulse la iniciativa privada.
- Costo total de utilización: el costo de adopción y utilización, esencial para el desarrollo y aplicación de nuevos modelos, está determinado por diversos factores como la eficiencia de los chips, el costo energético, la disponibilidad de talento, la facilidad de integración organizacional y la fiscalidad. Así, este aspecto será determinante en la adopción de la IA Generativa y su impacto en la realidad.
Escenarios
A partir de la investigación llevada a cabo por MAPFRE, en la que se han revisado informes, papers, artículos y se han realizado entrevistas a expertos de diferentes ámbitos (tecnología, sociología, psicología, economía, regulación, etc.), se han compuesto cuatro escenarios plausibles para 2029.
Estos escenarios describen realidades extremas, aunque dentro de lo posible, según las perspectivas recogidas durante la investigación. No se valora la probabilidad de que ocurran, sólo se dice que son posibles y que la combinación entre ellos configurará la realidad marcada por la evolución de la IA Generativa.
Escenario 1: Camino al homo sapIAns
- La IA Generativa es una tecnología transformacional y totalmente accesible.
- Adopción masiva, con múltiples casos de uso y una interacción sin fricciones con el usuario.
- Escasa conciencia del alto impacto psicológico de su utilización omnipresente.
Claves
- Alta capacidad de interacción de los asistentes virtuales, capaces de comunicarse con naturalidad y cercanía -y en ocasiones de forma indistinguible a la interacción humana-, sustituyendo gran parte de las comunicaciones con personas.
- Confianza generalizada en la IA Generativa a nivel particular y profesional, incluso para tareas que requieren altos niveles de calidad y robustez, generando una elevada dependencia e, incluso, adicción a nivel particular.
- Elevados niveles de personalización en productos y servicios, experiencias, mensajes y pricing.
- Mayor accesibilidad a la tecnología, especialmente para las personas mayores.
- Mayor capacidad de influencia de gustos y preferencias colectivas e individuales, homogeneización de pensamiento y polarización.
Escenario 2: ¿Te acuerdas del hype de la GenAI?
- La IA Generativa es una tecnología madura, sin altos flujos de financiación y con elevados costos de uso (similar a la actualidad).
- Adopción orientada principalmente a la productividad, con una interacción limitada que supone una barrera de uso.
- Alta concienciación sobre sus limitaciones.
Claves
- Incremento notable de la productividad en la realización de tareas rutinarias que impliquen un elevado tratamiento de información, aunque con una capacidad de interacción limitada que requiere la formación del usuario en técnicas de prompting.
- El uso de la IA Generativa se limita a su utilidad práctica, sin capacidad de generar relaciones afectivas.
- Empresas han desincentivado el uso de la IA Generativa.
- La IA Generativa no es una tecnología que genere expectación en sí misma, pero sí es una tecnología habilitadora relevante en el desarrollo de otras tecnologías disruptivas.
- Vulnerabilidad frente a ataques cibernéticos, especialmente en personas mayores no familiarizadas con la capacidad de la tecnología.
Escenario 3: Se busca antídoto al caos
- La regulación limita el potencial del desarrollo tecnológico de la IA Generativa, eleva los costes de uso y limita los casos de uso viables.
- La regulación dificulta la adopción por parte de empresas y desincentiva el uso doméstico.
- Alta concienciación sobre los efectos psicológicos.
Claves
- Interacción fluida, aunque requiere de cierto aprendizaje y adaptación por parte del usuario, y sin el componente de naturalidad necesario para generar relaciones afectivas.
- Prevalece cierta preferencia por la interacción humana frente a la interacción con bots, especialmente en la atención al cliente por parte de las empresas.
- La regulación genera una mayor concienciación social, sienta las bases de un debate sobre los riesgos de la digitalización y las posibles limitaciones a su uso abusivo.
- Altas barreras regulatorias a la innovación basadas en el uso de datos sensibles, como los datos médicos o los datos generados en el hogar.
Escenario 4: Titanes tecnológicos
- Alto ritmo de desarrollo controlado por una pequeña selección de BigTech, que moderan la cadencia de lanzamientos a su antojo.
- Alta adopción por parte de empresas y particulares, con alta compatibilidad con otras tecnologías del ecosistema de esas BigTech.
- Transición efectiva a nivel laboral e irritación por la acumulación de poder de las BigTech.
Claves
- La integración y compatibilidad de las herramientas de IA Generativa con otras tecnologías desarrolladas por las BigTech (e-commerce, entretenimiento, desarrollo de software…) supone el fundamento para la adopción y la experiencia de uso de la tecnología.
- La interacción con bots basados en IA Generativa es habitual, aunque reducida a interacciones transaccionales, puesto que no mejoran la experiencia humana.
- Alta dependencia en las aplicaciones y ecosistemas cerrados de los líderes tecnológicos, agravada por la falta de políticas públicas que limiten la actuación de las BigTech.
- Mayor capacidad de influencia de gustos y preferencias colectivas e individuales, homogeneización de pensamiento y polarización.
- Clima social estable, aunque con ciertas reticencias al poder acumulado por las grandes empresas tecnológicas.
Líneas de acción para el sector asegurador
En estos cuatro escenarios emergen nuevos riesgos y algunos preexistentes se agudizan debido a la proliferación de la IA Generativa. Estos riesgos están intrínsecamente vinculados a necesidades emergentes, o no tan recientes, que adquieren mayor relevancia para los clientes. En respuesta, la industria aseguradora debe abordar dos aspectos clave: por una parte, protegerse y proteger a sus clientes ante estos riesgos; y, por otra parte, adaptarse para satisfacer las nuevas necesidades de protección que surgen.
A continuación se presentan algunos ejemplos de ámbitos de oportunidad a trabajar por el sector asegurador:
Nuevas formas de relación con clientes y productos más adaptados
La IA Generativa potenciará la interacción con los clientes, impulsando un nuevo modelo de relación respaldado por asistentes conversacionales que ofrecerán mayor accesibilidad y transparencia en el mundo del seguro. Este enfoque conversacional no solo facilita el intercambio de información, sino que también enriquece la calidad de los datos recopilados.
De esta forma, se torna imperativo para el sector priorizar el uso ético de los datos, proteger la privacidad de los clientes y evitar la discriminación. Al mismo tiempo, surge una enorme oportunidad de capitalizar esta información para desarrollar productos y servicios cada vez más adaptados a las necesidades del cliente (microsegmentación para seguros dinámicos, seguros on/off, ofertas hiperpersonalizadas, etc.).
En este contexto, con un modelo de relación basado en asistentes personales hiperpersonalizados que intermediarán en la relación con el cliente, la industria debe buscar alianzas y trabajar en su diferenciación.
Fraude
La democratización de herramientas que permiten falsificar imágenes, audios y vídeos desencadenará un aumento exponencial en los intentos de fraude en siniestros para las aseguradoras. Por consiguiente, estas instituciones deben implementar los mecanismos y herramientas que permitan detectar evidencias falsas, cuyo nivel de sofisticación será cada vez mayor.
Capacitación de los equipos
El uso de IA Generativa y otras tecnologías digitales requiere formación para todos los trabajadores de cualquier corporación.
Por un lado, hay una necesidad clara de perfiles expertos en las áreas relacionadas de manera directa con la IA Generativa (infraestructura tecnológica, datos, seguridad, cumplimiento regulatorio, ética, etc.) para asegurar el correcto despliegue, gobierno y uso de la IA generativa en el entorno corporativo. Sin embargo, es incluso más necesario que los perfiles no encargados de desplegarla y gestionarla sino de utilizarla en su día a día conozcan la forma adecuada de hacerlo, sus implicaciones, sus límites (legales y éticos) y los riesgos de un mal uso. De hecho, el uso de esta tecnología se produce en el plano personal con mucha frecuencia, independientemente de si está habilitada en la empresa o no, lo que implica que la necesidad de formar a todos los perfiles sobre IA Generativa sea imperiosa, sin importar los planes de despliegue que se tengan dentro de cada compañía.
Por otro lado, no es suficiente con comprender y asimilar los aspectos técnicos, también hay que entender el contexto que rodea su avance y desarrollo desde el punto de vista de su impacto en los individuos y en la sociedad, así como velar porque las aplicaciones desarrolladas generen un impacto positivo. Para ello será necesario considerar perfiles de áreas como humanidades y ciencias sociales (sociólogos, antropólogos, psicólogos, lingüistas, etc.).
Salud y salud mental
La IA Generativa ofrece un gran potencial de mejora de los procesos de atención médica y del acceso a conocimiento médico. Además, podría revolucionar el desarrollo y la personalización de tratamientos, optimizando su eficacia y mejorando la experiencia del paciente. Esta tecnología también tiene el potencial de mejorar la experiencia del personal médico al liberarlo de tareas administrativas, permitiéndoles enfocarse más en la atención directa a los pacientes.
La otra cara de la moneda es que esta tecnología podría agravar problemas de salud física (por ejemplo, enfermedades crónicas fruto de un mayor sedentarismo) y mental (por ejemplo, aislamiento social o adicción a la tecnología), que ya se observan como tendencia por el uso de tecnologías digitales en general.
La industria aseguradora debe reforzar su apuesta por servicios y productos que permitan prevenir y tratar enfermedades de este tipo, y contribuir al aprovechamiento de estas tecnologías para mejorar la experiencia de los pacientes y la eficacia de los tratamientos.
En éste ámbito, la concienciación y formación de la sociedad sobre un uso adecuado de las tecnologías adquiere una importancia crucial. Los hábitos de vida saludables deben prestar cada vez más atención a explicar formas saludables de integrar la tecnología en nuestro día a día, los efectos que genera en la salud humana, cómo detectarlos y qué medidas tomar al respecto.
Ciberprotección
La expansión de la IA Generativa plantea un desafío sin igual en la seguridad de datos y sistemas, dado el incremento en la sofisticación de ciberataques. Esta tecnología abre la puerta a la creación de malware indetectable, la generación de deepfakes para fines de ciberbullying, el despliegue de ataques de phishing con lenguaje natural y la capacidad de suplantar identidades. Este potencial de engaño no está restringido únicamente a entidades criminales, sino que se vuelve relativamente accesible para cualquier individuo.
Frente a este panorama, las empresas demandarán una mayor protección mediante seguros con coberturas adecuadas y servicios destinados a prevenir, detectar, responder y recuperar sistemas tras ataques cibernéticos. Asimismo, los particulares tendrán una demanda creciente de productos y servicios orientados a la seguridad, abarcando a todos los miembros de la familia. En este contexto, la concienciación y la formación en el uso responsable de la tecnología serán fundamentales para hacer frente a la avalancha de nuevos ataques.
En escenarios más extremos, la IA Generativa podría facilitar la creación de activos digitales altamente personalizados, como asistentes virtuales entrenados para brindar atención hiperpersonalizada o identidades digitales (por ejemplo, mascotas virtuales) con un gran valor para sus propietarios. Este panorama podría impulsar la demanda de productos y servicios diseñados específicamente para proteger estos activos, incluyendo medidas para proteger sus vulnerabilidades, prevenir manipulaciones y usos fraudulentos, así como seguros contra robo o destrucción de dichos activos.
Uso responsable de la IA/IA Generativa
La adopción de la IA Generativa por parte de particulares y empresas conlleva riesgos que abarcan desde el rendimiento de los sistemas hasta el cumplimiento normativo, y, especialmente, la posibilidad de sesgos discriminatorios. Aspectos como la protección intelectual y la privacidad serán prioritarios. Las empresas, y en algunos casos los particulares, demandarán protección a través de seguros y servicios que faciliten el uso responsable y fiable de herramientas basadas en IA Generativa. La noción de Inteligencia Artificial Responsable (RAI, por sus siglas en inglés), entendido como el conjunto de marcos de trabajo que ayudan a controlar la IA y mitigar sus riesgos buscando un impacto positivo, ganará relevancia al abordar el control y la mitigación de riesgos en la creciente adopción de la IA Generativa.
La concienciación y educación de la sociedad en cuanto al uso responsable y adecuado de la Inteligencia Artificial Generativa es esencial en todos los ámbitos. Las aseguradoras deben contribuir en este aspecto como medida preventiva para reducir los riesgos a los que nos vemos sometidos particulares y empresas.
