Mencione la tecnología autónoma y la mayoría de la gente piensa en automóviles autónomos. Pero los profesionales de The Hartford ven que la tecnología autónoma evoluciona y se expande en muchas industrias mucho más allá del transporte.
Para evaluar la tecnología autónoma y medir su efectividad en diferentes industrias, The Hartford reunió a líderes de reclamos, riesgos emergentes, TI, ingeniería de riesgos y suscripción para evaluar estas tecnologías desde una variedad de ángulos diferentes y ayudar a las empresas a comprender cómo su cobertura puede necesitar evolucionar.
¿Considerando la autonomía? Evalúe su riesgo
Con base en ideas recientes, Zarkowsky sugiere que los líderes empresariales exploren estos temas con sus socios de riesgo mientras evalúan las inversiones en autonomía:
- Calidad y cumplimiento de datos: los sistemas autónomos son tan buenos como los datos que se introducen en ellos. Asegúrese de que su empresa tenga una supervisión humana concentrada para evitar el uso indebido o la exposición de datos.
- Gobernanza específica de la autonomía: Incorpore profesionales de la gestión de riesgos a su proceso de gobernanza y pruebas en la etapa de desarrollo y de forma regular.
- Suscripción basada en el espectro de riesgo: un dispositivo autónomo no está exento de riesgos, incluso si no se usa en la vía pública. Evalúe cuidadosamente los riesgos de la autonomía en función de cómo y dónde se utiliza la tecnología.
- Posibles brechas en la cobertura: la adopción de la autonomía podría abrir serias brechas en la cobertura comercial existente y puede requerir cambios o nueva cobertura para cerrarlas. Para empezar, Zarkowsky aconseja que los líderes de la compañía deseen revisar estas coberturas con sus socios de seguros a medida que hacen o continúan los planes para automatizar las funciones comerciales:
- Cibernético
- Errores y omisiones tecnológicas
- Seguro de propiedad
- Seguro de responsabilidad civil por productos defectuosos
- Seguro de automóvil comercial y pólizas de vehículos relacionadas
Los dispositivos asistidos por inteligencia artificial (IA) pueden aprender, detectar problemas y potencialmente prevenir riesgos significativos para las personas y las operaciones comerciales, por lo que es fundamental que las empresas y sus expertos en gestión de riesgos estudien esta tecnología en tiempo real.
Tecnología autónoma en una fuerza laboral humana
La tecnología autónoma recopila datos y toma tipos específicos de decisiones que normalmente toman los humanos. Un estudio de Gartner de 2025 predice que para 2028, "al menos el 15% de las decisiones laborales diarias" se tomarán de forma autónoma a través de lo que se conoce como IA agencial, frente a cero en 2024. 1
La IA agencial es solo un enfoque de la IA y puede diseñarse para detectar, medir y potencialmente remediar problemas en entornos y circunstancias específicos para mantener seguros a los empleados y las empresas. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) brindan a estos sistemas autónomos aún más capacidades sin la necesidad de la programación tradicional por código, explica Zarkowsky.
Anteriormente, los robots y vehículos autónomos eran máquinas más rígidas debido a una codificación estrictamente programada que solo podía permitir tareas singulares o simplistas en un espacio confinado. La evolución de las aplicaciones de IA permitirá que las máquinas hagan más.
"Ahora, estos sistemas tienen la capacidad de comprender y comunicarse utilizando el lenguaje natural, lo que les permite trabajar aún más cerca de los humanos que no tienen conocimientos sofisticados de programación de computadoras", dice Zarkowsky. "Trabajando juntos, ambos podrán resolver problemas en tiempo real con más detalles y descubrimientos. Estos avances permitirán que los sistemas autónomos implementen y mejoren funciones más fácilmente, y mucho más rápido que antes y a mayor escala".
Los rápidos avances en inteligencia artificial están acelerando la investigación y el desarrollo en múltiples industrias mediante el uso de funciones autónomas para alinearse con una variedad de comportamientos sensoriales humanos.
"Los productos autónomos deben poder observar y comprender el mundo que los rodea. Por ejemplo, podrían usar láseres de detección y alcance de luz (LIDAR) para imitar los ojos y la visión de un humano", explica Zarkowsky. "La IA está haciendo posibles funciones autónomas más inmediatas y personalizadas".
¿Qué industrias están haciendo que la autonomía funcione?
La industria automotriz es uno de los escenarios más visibles para la tecnología autónoma actual. Muchas compañías de carros están desarrollando formas para que los vehículos controlen algunas funciones de conducción con poca o ninguna intervención del conductor.
Un informe reciente de Citi GPS pronostica que 1.3 mil millones de robots de IA reemplazarán las asignaciones humanas en entornos comerciales y de consumo para 2035 y potencialmente cuatro mil millones para 2050. 2
"Existe la oportunidad de hacer la transición de segmentos de la fuerza laboral de tareas sucias, aburridas o peligrosas y hacia responsabilidades estratégicas más avanzadas con el tiempo", dice Zarkowsky. Es por eso que los casos de uso están evolucionando en empresas que operan fábricas, instalaciones e incluso tierras de cultivo. Por ejemplo, ciertos equipos agrícolas pueden funcionar sin conductor, lo que puede aumentar la seguridad de los trabajadores, mejorar la eficiencia y escalar y hacer crecer el negocio.
Zarkowsky señala que las actividades de reclamos de seguros pueden volverse significativamente más eficientes con procesos autónomos que miden riesgos significativos antes de que lleguen a un ajustador de reclamos.
"Estamos entrando en un mundo en el que, desde la perspectiva de los reclamos, no tomará mucho tiempo averiguar qué le sucedió a un carro durante un accidente", dice Zarkowsky. "Podemos mirar las cámaras en el carro o una cámara en la intersección de la calle. Con el tiempo, estos datos ayudarán a diseñar automóviles, maquinaria y sistemas que ayudarán a los clientes a prevenir reclamos".
Sin embargo, el diseño y las pruebas integrales serán esenciales antes de que la IA pueda adoptarse en áreas centrales de seguros.
Es por eso que la supervisión humana de procesos autónomos y robots sigue siendo parte integral del éxito de una empresa. Las habilidades de pensamiento crítico de un empleado, el conocimiento específico y las habilidades adaptables para la toma de decisiones pueden servir como puntos de control para las tareas que la tecnología autónoma cumplirá.
Abordar los posibles desafíos de responsabilidad de la autonomía
La tecnología autónoma tiene aspectos positivos y negativos para la industria de seguros. Es casi seguro que las aseguradoras y sus asegurados se beneficiarán de las innovaciones que pueden detectar y mitigar los riesgos antes de que sucedan. Sin embargo, si un humano ya no tiene el control del vehículo, la máquina o el sistema digital de una empresa, la cuestión de la responsabilidad podría volverse sustancialmente más complicada para la empresa y sus aseguradoras.
"A pesar de todos los beneficios que proporcionará la autonomía, los líderes de la empresa y sus socios de riesgo deben comprender que un reclamo de responsabilidad de automóviles puede ser en realidad un reclamo de responsabilidad del producto basado en el diseño y la cadena de suministro detrás de esa solución autónoma", dice Zarkowsky.
Independientemente de cómo afecte la autonomía a la industria de seguros en el futuro, Zarkowsky enfatiza la importancia de mantener estrictos principios de suscripción diseñados para monitorear esta evolución.
Lea más sobre cómo The Hartford está apoyando a las empresas en sus prácticas de mitigación de riesgos de IA.
