La inteligencia artificial está transformando el negocio asegurador a un ritmo que hace apenas unos años parecía impensado. Sin embargo, para McKinsey, el mayor riesgo para las compañías no consiste en elegir la tecnología equivocada, sino en diseñar estrategias demasiado rígidas para un entorno que cambia permanentemente.
Esa es una de las principales conclusiones del informe “How AI will reshape the economics of insurance: A CEO’s guide to strategy”, donde la consultora plantea que el éxito ya no dependerá de elaborar un plan detallado para los próximos cinco años, sino de construir organizaciones capaces de adaptarse de manera continua a medida que evolucionan la inteligencia artificial, el mercado y las expectativas de los clientes.
Según McKinsey, la industria aseguradora enfrenta hoy una transformación que podría modificar cuatro características que definieron al sector durante las últimas dos décadas: la creciente pérdida de relevancia frente a otros actores, los elevados costos de distribución, el estancamiento de la productividad y la lenta capacidad para introducir cambios.
No obstante, la consultora también admite que el futuro aún permanece abierto. Es posible que la inteligencia artificial termine mejorando la productividad sin alterar profundamente la estructura tradicional del negocio y que agentes, productores y brokers continúen ocupando un lugar central gracias a un asesoramiento cada vez más sofisticado y a una relación más estrecha con los clientes.
Precisamente por esa incertidumbre, McKinsey sostiene que intentar construir hoy una hoja de ruta completamente cerrada representa un error estratégico. La prioridad ya no pasa por anticipar exactamente cómo evolucionará la inteligencia artificial, sino por desarrollar la capacidad de ajustar el rumbo una y otra vez conforme cambian las condiciones competitivas.
La ventaja será para quienes aprendan más rápido
A partir de su trabajo con compañías de todo el mundo, la consultora global observa que las organizaciones líderes no están esperando que el panorama tecnológico se estabilice. Por el contrario, ya comenzaron a invertir en capacidades, infraestructura de datos y nuevos modelos operativos que les permitirán mantener una posición competitiva cualquiera sea el escenario que finalmente prevalezca.
Para lograrlo, la consultora identifica tres decisiones estratégicas que todos los CEOs deberían comenzar a adoptar desde ahora:
1. Definir una ambición clara y asignar un liderazgo único
La primera recomendación consiste en responder una pregunta fundamental: ¿en qué tipo de aseguradora quiere convertirse la organización gracias a la inteligencia artificial?
Para McKinsey, las compañías que obtienen mejores resultados parten de una visión estratégica muy precisa. Algunas utilizarán la IA principalmente para fortalecer su relación con clientes y canales de distribución. Otras buscarán convertirse en las organizaciones con mayor capacidad de análisis de riesgos y desarrollo de productos, incluso abasteciendo a plataformas o distribuidores externos.
También deberán decidir si competirán mediante economías de escala o si apostarán por una especialización profunda en determinados segmentos donde puedan construir ventajas difíciles de replicar. La consultora advierte que intentar perseguir simultáneamente todos esos objetivos suele conducir a una dispersión de recursos e inversiones insuficientes en las verdaderas prioridades.
Pero definir una dirección estratégica constituye apenas la mitad del desafío. Las organizaciones que avanzan con mayor rapidez son aquellas donde el propio CEO lidera públicamente la transformación impulsada por inteligencia artificial y designa a un ejecutivo con autoridad, recursos y responsabilidad directa para coordinar toda la agenda de IA junto con las áreas de negocio, tecnología y recursos humanos. Ese liderazgo visible resulta indispensable para transformar la estrategia en resultados concretos.
2. Construir el motor que permita ejecutar la estrategia
La segunda recomendación apunta a desarrollar las capacidades necesarias para convertir esa visión en una realidad.
Según McKinsey, muchas transformaciones fracasan no porque la tecnología sea insuficiente, sino porque las organizaciones mantienen intactas sus antiguas formas de trabajar. Por eso propone avanzar simultáneamente sobre tres pilares:
Una infraestructura tecnológica preparada para aprender continuamente
La consultora sostiene que las aseguradoras necesitan construir arquitecturas tecnológicas capaces de aprender, desplegar mejoras e incorporar nuevos modelos de manera permanente, en lugar de acumular proyectos piloto desconectados entre sí.
En lugar de intentar transformar toda la organización al mismo tiempo, recomienda seleccionar dos o tres problemas de negocio con alto impacto, desarrollar allí capacidades reales de inteligencia artificial y utilizar esas primeras experiencias para acelerar posteriormente la transformación del resto de la compañía.
Un nuevo modelo operativo
La incorporación de IA también exige rediseñar la forma en que trabajan conjuntamente las personas y la tecnología. Las estructuras de aprobación, los procesos de decisión y los mecanismos de gobierno corporativo concebidos para una industria mucho más lenta difícilmente puedan responder a la velocidad que hoy exige el mercado.
Por eso, la consultora propone rediseñar esos modelos operativos comenzando por las áreas prioritarias, manteniendo el juicio humano allí donde aporta mayor valor y delegando en la automatización aquellas tareas donde la inteligencia artificial ofrece mejores resultados.
El talento como ventaja competitiva
El tercer componente es el capital humano. La consultora recomienda concentrar a los mejores especialistas en inteligencia artificial, ingeniería, ciencia de datos y negocio dentro de las áreas estratégicas donde la organización haya decidido competir, en lugar de mantenerlos aislados en centros de excelencia.
Según McKinsey, estos perfiles constituyen actualmente uno de los recursos más escasos del mercado y su desarrollo dependerá mucho más de la formación interna y del aprendizaje práctico que exclusivamente de nuevas contrataciones.
3. Cambiar la forma en que las organizaciones gestionan el cambio
La tercera recomendación aborda uno de los aspectos que suele recibir menor atención: la adopción por parte de las personas.
Implementar una herramienta de inteligencia artificial no significa que una organización haya cambiado su manera de trabajar. La verdadera transformación ocurre cuando cientos o miles de empleados incorporan nuevos comportamientos, nuevas competencias y nuevas formas de tomar decisiones en su actividad cotidiana. Por ese motivo, las compañías más avanzadas consideran la gestión del cambio como una capacidad estratégica en sí misma.
El proceso comienza explicando claramente cómo la inteligencia artificial contribuye al propósito de la organización y continúa mediante programas de capacitación orientados a las necesidades concretas de cada función, sistemas de acompañamiento permanente y mecanismos que permitan recoger retroalimentación desde los equipos operativos.
Para McKinsey, disponer de información en tiempo real sobre el nivel de adopción resulta tan importante como medir los resultados económicos. Sin esa visibilidad, las organizaciones corren el riesgo de creer que la transformación avanza cuando, en realidad, muchas áreas ya han regresado silenciosamente a sus antiguos hábitos de trabajo.
