Es un hecho que la inteligencia artificial ha calado hondo en todos los ámbitos empresariales mundialmente, su usos son incontables y cada vez se conocen más aplicaciones de esta en distintos niveles. Ahora, ¿qué ocurre cuando en el mundo asegurador se necesitan armar escenarios y estrategias para llegar a soluciones cada vez más eficientes con los clientes? Como es sabido, está prohibido utilizar datos reales de personas para realizar estas prácticas, y es ahí donde entran en juego los datos sintéticos.
El economista y periodista José Mendiola Zuriarrain lo deja muy claro en una columna publicada en el blog de MAPFRE: los datos sintéticos son aquellos que, gracias a la IA, algoritmos y técnicas computacionales avanzadas, emulan datos reales con el fin de generar estrategias lo más cercanas posibles a la realidad, pero sin utilizar datos verídicos de personas.
«A diferencia de los datos obtenidos a través de observaciones o mediciones directas, los datos sintéticos se crean utilizando modelos que imitan las características estadísticas de conjuntos de datos auténticos», explica el especialista.
Este modelo tiene diferentes beneficios, como garantizar la protección de la privacidad y el cumplimiento normativo al no estar vinculados a individuos específicos. En segundo lugar, mejoran la calidad de las simulaciones para el desarrollo de nuevos productos, especialmente en sectores como el de seguros, al poder generar datos en volumen y abarcar una amplia gama de escenarios potenciales.
También facilitan el cumplimiento normativo y la realización de pruebas de estrés, asegurando que las compañías cumplan con las regulaciones vigentes, ya que no se compromete la confidencialidad de los datos. Otra gran ventaja es que el uso de datos sintéticos libera a las empresas de la necesidad de recolectar datos reales, lo que a menudo implica recursos y tiempo significativos.
«Al proporcionar acceso inmediato a información adecuada para el análisis, los datos sintéticos aceleran los procesos de investigación y desarrollo, permitiendo a las empresas explorar y probar nuevos modelos y algoritmos a una velocidad sin precedentes», agrega.
La columna destaca que este tipo de modelo de datos es crucial en el mundo asegurador para determinar primas y evaluar riesgos. Esta metodología permite crear modelos más precisos y útiles, lo que facilita la identificación eficiente de fraudes y una evaluación de riesgos más acertada en el sector asegurador.
Gracias a su alto nivel de similitud con la realidad (que se debe a algoritmos de inteligencia artificial, en concreto en sistemas que emplean machine learning y redes neuronales), permite simular con precisión escenarios de riesgo, incluso aquellos eventos catastróficos o de alto riesgo que son poco frecuentes pero pueden tener un impacto significativo en la industria aseguradora. Esta capacidad de simulación detallada ayuda a las aseguradoras a anticiparse a situaciones críticas, desarrollar planes de contingencia efectivos y reducir su exposición al riesgo que contribuye a una gestión más eficaz de los riesgos en el sector.
Todas estas ventajas estratégicas hacen que los datos sintéticos sean una solución valiosa para empresas y organizaciones que buscan optimizar sus procesos de análisis y desarrollo, generando luego grandes resultados y posibilidades de posiciones de liderazgo para aquellas compañías que lo utilicen.
