Durante los últimos años, la inteligencia artificial transformó progresivamente la forma en que las aseguradoras suscriben riesgos, gestionan siniestros, detectan fraudes o atienden a sus clientes. Sin embargo, para ERGO Innovation Lab y Google Cloud, la siguiente gran evolución de esta tecnología no consistirá en automatizar más tareas, sino en resolver uno de los problemas menos visibles (y más críticos) de las organizaciones: evitar que décadas de experiencia desaparezcan cuando las personas abandonan la empresa.
Esa es la principal conclusión del whitepaper “From Tribal Knowledge to Self-Evolving Agents: Capturing, Governing, and Scaling Institutional Knowledge in Financial Enterprises” (“Del conocimiento tribal a los agentes de autoevolución: captura, gobernanza y escalado del conocimiento institucional en empresas financieras”), desarrollado por el Laboratorio de Innovación de ERGO, uno de los mayores grupos aseguradores de Europa, perteneciente a Munich Re, junto con Google Cloud.
El estudio plantea un cambio de paradigma en la evolución de la inteligencia artificial agéntica. Mientras los agentes actuales son capaces de ejecutar tareas, consultar información o automatizar procesos definidos, la próxima generación aprenderá continuamente de la experiencia de los profesionales, incorporará ese conocimiento a una base corporativa compartida y mejorará progresivamente su forma de trabajar.
El desafío del conocimiento que nunca se documenta
Las aseguradoras son organizaciones intensivas en conocimiento. Gran parte de las decisiones que toman diariamente suscriptores, actuarios, liquidadores de siniestros, especialistas en fraude o expertos regulatorios no depende únicamente de manuales o procedimientos escritos, sino de años de experiencia acumulada.
Ese conocimiento tácito, conocido como tribal knowledge o “conocimiento tribal”, rara vez queda documentado. Se transmite mediante conversaciones, tutorías, excepciones resueltas y criterios desarrollados durante décadas de práctica profesional.
El problema es que, cuando esos especialistas se jubilan o abandonan la organización, buena parte de ese capital intelectual desaparece con ellos.
Según recuerda el informe, este desafío adquiere especial relevancia en un contexto de cambio demográfico. Solo en Alemania, uno de cada cuatro trabajadores del sector asegurador pertenece a la generación del baby boom y una proporción significativa alcanzará la jubilación durante los próximos cinco años, con el consiguiente riesgo de perder conocimientos difíciles de reemplazar.
De ejecutar tareas a aprender continuamente
El documento sostiene que los agentes autoevolutivos representan una evolución respecto de la inteligencia artificial agéntica que comienza a desplegarse actualmente.
La diferencia fundamental radica en que estos sistemas no solo ejecutan tareas o siguen instrucciones. También observan cómo trabajan los especialistas humanos, registran las decisiones adoptadas, analizan las excepciones, identifican patrones de razonamiento e incorporan esos aprendizajes para perfeccionar continuamente su comportamiento.
Con el tiempo, los agentes pueden actualizar, ampliar o retirar conocimiento conforme evolucionan la regulación, los riesgos o las prioridades del negocio, convirtiéndose en verdaderos gestores dinámicos del conocimiento institucional.
Para Emilia Dang, desarrolladora de innovación del Laboratorio de Innovación de ERGO, este cambio trasciende ampliamente la automatización:
“La siguiente etapa en el desarrollo de la IA agéntica no solo implica una mayor automatización, sino también la forma en que las empresas preservan, desarrollan y aprovechan el conocimiento. Esto cobra cada vez más importancia ante los cambios demográficos y la creciente escasez de trabajadores cualificados. De hecho, sin una estrategia sostenible, las organizaciones corren el riesgo de perder sus criterios de toma de decisiones, su conocimiento contextual y su experiencia práctica. El valor de los agentes con capacidad de autoevolución reside precisamente donde termina la automatización tradicional: en la experiencia, el contexto y el criterio. Ahí es exactamente donde pueden ayudar a capturar sistemáticamente la experiencia individual a través de las generaciones y transformarla en conocimiento institucional escalable”.
Del experto individual a la inteligencia colectiva
Uno de los conceptos más novedosos del informe consiste en reemplazar la lógica tradicional de gestión documental por un modelo de inteligencia colectiva.
En lugar de almacenar únicamente documentos o bases de conocimiento estáticas, los agentes autoevolutivos capturan el razonamiento que hay detrás de cada decisión, consultan simultáneamente múltiples especialistas, políticas internas y fuentes externas y terminan construyendo un conocimiento organizacional vivo y permanentemente actualizado.
A medida que estos sistemas maduran, los distintos agentes comienzan incluso a compartir conocimiento entre sí, aprendiendo unos de otros y creando una inteligencia colectiva distribuida capaz de extender la experiencia de toda la organización.
El informe sostiene que esta evolución se producirá de forma gradual, pasando por distintas etapas que van desde la simple incorporación de retroalimentación humana hasta la simulación de escenarios futuros y la generación autónoma de nuevos aprendizajes.
Aplicaciones concretas para las aseguradoras
ERGO identifica numerosas aplicaciones para este tipo de agentes dentro del negocio asegurador. Entre ellas aparecen la transferencia del conocimiento de suscriptores sénior hacia nuevos profesionales, el apoyo a la gestión de siniestros complejos, la detección de fraude, la interpretación de cambios regulatorios, el diseño de nuevos productos y la recomendación de coberturas para riesgos altamente especializados.
El informe también presenta un caso práctico desarrollado por ERGO: un motor de generación de contenidos de marketing basado en una arquitectura multiagente capaz de producir automáticamente textos, imágenes, podcasts, videos y páginas web a partir de una única instrucción.
Durante las pruebas realizadas, la versión autoevolutiva obtuvo mejores resultados que un sistema convencional tanto en profundidad temática como en las evaluaciones realizadas por revisores humanos.
Siempre con el experto en el centro
Pese al elevado nivel de autonomía que podrían alcanzar estos sistemas, el informe descarta expresamente un modelo donde la inteligencia artificial sustituya completamente a las personas.
La propuesta de ERGO mantiene un esquema de “humanos en el circuito” (Human in the Loop), donde los especialistas supervisan, validan, corrigen y enriquecen continuamente las decisiones del agente, mientras este incorpora esos aprendizajes a una base de conocimiento gobernada, auditable y trazable.
“En sectores altamente regulados como el de los seguros, el verdadero potencial de la IA agéntica reside en una autonomía guiada por humanos. Al combinar el ecosistema de IA seguro y escalable de Google Cloud con la profunda experiencia sectorial de ERGO, este informe técnico ofrece una hoja de ruta orientada al futuro para preservar y escalar el conocimiento institucional de manera responsable”, reveló Michael Zimmermann, ingeniero principal de Google Cloud.
Un nuevo activo estratégico para el seguro
El whitepaper concluye que la verdadera innovación no dependerá únicamente de disponer de modelos de inteligencia artificial cada vez más potentes.
El factor diferencial estará en la capacidad de las organizaciones para capturar la experiencia acumulada de sus profesionales, convertirla en conocimiento institucional reutilizable y ponerla al servicio de toda la empresa durante décadas.
En otras palabras, el próximo gran salto de la inteligencia artificial en seguros no consistirá solamente en automatizar procesos, sino en evitar que el conocimiento crítico desaparezca con las personas y transformarlo en un activo estratégico capaz de evolucionar continuamente junto con el negocio.
