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En el año 1942 un desconocido escritor de ciencia-ficción publicó un relato corto llamado Círculo Vicioso en el que aparecen por primera vez las que el llamó “Tres Leyes de la Robótica”. Ese desconocido autor se convirtió con el tiempo en el escritor de ciencia-ficción más leído de la historia: Isaac Asimov. Esta es la formulación de las Tres Leyes que luego utilizó ampliamente a lo largo de toda su obra:

Primera Ley: Un robot no puede dañar a un ser humano ni, por inacción, permitir que un ser humano sufra daño.

Segunda Ley: Un robot debe cumplir las órdenes dadas por un ser humano, a excepción de aquellas que entren en conflicto con la primera ley.

Tercera Ley: Un robot debe proteger su propia existencia, siempre que esa protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley.

Asimov fue, como tantos otros escritores del género, un visionario capaz de anticiparse casi 100 años a la llegada de la Inteligencia Artificial (IA). Cualquier desarrollador de robots o algoritmos de IA conoce las mencionadas Tres Leyes y aún hoy sirven de base para el desarrollo, aún incipiente, de la ética asociada a la Inteligencia artificial.

¿Seguros inteligentes? La Inteligencia Artificial en el seguro

De momento los robots pensantes de Asimov siguen estando en el campo de la utopía. Sin embargo, cada vez son más las aplicaciones de los algoritmos de Inteligencia Artificial. Esos algoritmos constituyen un software capaz de imitar uno de los aspectos básicos de lo que definimos como “inteligencia”: la capacidad de aprender de la experiencia. Los coches autónomos son el ejemplo más conocido de las aplicaciones de la IA, sin embargo, los robots autónomos están ya presentes en la industria desde hace años, aunque trabajan “enjaulados” en entornos en los que los humanos no pueden acceder, como los robots de las cadenas de montaje de vehículos.

La última generación de estos robots industriales son los denominados cobots, que son robots diseñados para operar en entornos en los que hay seres humanos y en cooperación con ellos. Robots que deben cumplir, para ser operativos en esos entornos sin riesgo, las mencionadas Tres Leyes de la Robótica.

Pero la Inteligencia Artificial va más allá de los robots físicos. Se trata, como ya hemos dicho, de un tipo de software y, como tal, tiene múltiples aplicaciones en el entorno del análisis y procesamiento de grandes flujos de datos (Big Data). Google y Facebook, sin ir más lejos, utilizan esta capacidad de aprender de la experiencia en los algoritmos que utilizan para mostrar al usuario lo que (en teoría) le interesa más. Es en este campo, en el del software y el Big Data, donde entra el sector del seguro.

Las compañías aseguradoras se sostienen sobre un delicado equilibrio financiero. Por un lado, deben calcular las primas de seguro para no perder dinero, pero por el otro están en un entorno altamente competitivo donde el coste de esas primas tiene un peso decisivo sobre la elección del consumidor. Es decir, tienen que intentar cobrar lo mínimo posible, pero nunca tan poco como para no poder hacer frente a las indemnizaciones por siniestros, para no poner en riesgo su viabilidad financiera.

Para resolver este dilema y no romper el equilibrio, las aseguradoras han seguido tradicionalmente dos caminos paralelos:

1. Establecimiento de baremos y reglas que les permiten calcular el riesgo mediante técnicas actuariales, en función de las características de la persona, empresa o bien que se asegura. Por ejemplo, en un seguro de vehículos se tiene en cuenta la marca y modelo de coche, el historial de siniestralidad de esa marca y/o modelo, la edad del vehículo y las características del conductor, la zona de residencia y su siniestralidad… todo ello para definir un % de probabilidades de que ocurra un siniestro y cuál puede ser el coste de las indemnizaciones derivadas de éste.
2. Selección de riesgos que no admiten, restricciones, franquicias y exclusiones de cobertura. Una forma de bajar la prima de seguro es establecer en el contrato una serie de cláusulas que restringen los servicios o indemnizaciones en caso de siniestro y/o excluyen determinados supuestos de las coberturas. Un ejemplo clásico en los seguros de salud son los copagos, en dónde el cliente se tiene que hacer cargo de un porcentaje o un fijo del coste del servicio, o volviendo al caso de los seguros de vehículos, favorecer una red de talleres de reparación con los que tienen precios pactados penalizando la libre elección del taller, las coberturas de asistencia en carretera o establecer franquicias más o menos elevadas sobre los daños propios.

Dado que ambos sistemas distan mucho de ser perfectos, las compañías aseguradoras intentan ser todo lo conservadoras posible para preservar sus márgenes de negocio y su sostenibilidad financiera. Ahí es donde la inteligencia artificial puede jugar un papel muy relevante. Otro enfoque sería también en la captación comercial y en la mejora de los productos para adaptarse a las necesidades de los clientes pero esto ya es más común a otros sectores.

La IA aplicada al seguro tiene un enfoque predictivo. La idea es que un algoritmo capaz de aprender, alimentado con la suficiente cantidad de datos, sea capaz de predecir el grado de siniestralidad de una persona, empresa, inmueble o bien concreto. Hay que entender que “suficiente” en este caso significa una enorme cantidad de datos. Es decir, que pueda realizar una evaluación de los riesgos mucho más acertada que la que haría un ser humano.

Esto permite la automatización del cálculo de la prima e incluso del condicionado de la póliza, abriendo la puerta al seguro 100% personalizado y a la carta, al pago del seguro por uso (horas, días, tiempo de actividad, por ejemplo, de un vehículo) y a la incorporación de nuevos servicios de monitorización de la salud, por poner algunos ejemplos.

No obstante, las Tres Leyes de la Robótica también rigen en este caso: la prestación de servicios al asegurado tiene que estar por encima de los intereses de la compañía aseguradora. Es decir, aplicando la Primera Ley, una IA no puede permitir que un ser humano sufra daño por inacción.

Del mismo modo, también es de aplicación la Segunda Ley: La IA no puede tener la última palabra a la hora de decidir. Es decir, debe obedecer órdenes humanas, ya que existen condicionantes éticos importantes. Las compañías aseguradoras no pueden tomar decisiones que supongan discriminación o exclusión de colectivos concretos en sus seguros. Por ejemplo, una reforma legal relativamente reciente obligó a las aseguradoras de salud a admitir a las personas con infección por VIH, considerando dicha infección una enfermedad preexistente (y por tanto excluida de la cobertura) pero no negando la cobertura en otras patologías no relacionadas con el VIH, como se hacía de forma sistemática hasta ese momento.

Por último, la Tercera Ley entra en juego cuando la IA se ha asegurado de aplicar las dos anteriores: la compañía tiene intereses económicos por los que debe velar (proteger su propia existencia).

Estamos sólo al comienzo de una auténtica revolución en el vetusto pero imprescindible campo de los seguros. Desde la perspectiva de una correduría de seguros independiente damos la bienvenida a las innovaciones tecnológicas siempre y cuando supongan un beneficio para nuestro cliente, que es nuestra razón de ser. Todavía vemos lejos el momento en que la Inteligencia Artificial se aplique al trabajo de las corredurías para escoger el mejor seguro según las características y necesidades del cliente y (no menos importante) nuestro conocimiento de los servicios que presta cada aseguradora (del dicho al hecho…). El nuestro es un trabajo en el que la experiencia con las distintas aseguradoras es un plus muy importante, algo que es muy difícil de convertir en cadenas de bits. Pero estaríamos ciegos y sordos si no fuéramos conscientes de que tarde o temprano esto también llegará al sector de las corredurías de seguros, por lo que tenemos siempre un ojo puesto en los avances que se nos presentan.

Mientras tanto, ¿qué papel jugamos las corredurías en un entorno en el que las pólizas de seguro y las primas las diseña un software? Muy sencillo: Somos la parte humana de la cadena de valor del seguro. Si las aseguradoras dejan cada vez más en manos de máquinas la toma de decisiones por una cuestión de costes, habrá distribuidores de seguros (como los bancos) que no se pararán a pensar o a pelear una póliza, limitándose a vender lo que les digan. Nosotros no. Somos un canal de distribución e intermediación lo suficientemente potente como para actuar de freno y forzar a los seres humanos que están al frente de las compañías aseguradoras a negociar. Y eso, por ahora, no hay Inteligencia Artificial que lo sustituya.