Este paso tecnológico promete entregar valor a través de la automatización, mejoras en la experiencia del cliente, toma de decisiones más asertivas y optimización de procesos operativos en áreas como suscripción, reclamos y detección de fraude.

No obstante, si bien el informe establece que el sector está convencido del potencial y aporte que puede hacer la AI a los negocios, lo cierto es que restan aún desafíos en términos de prácticas de gobernanza adecuada que protejan los datos generados por AI. Al respecto, Kartik Sakthivel, Ph.D., vicepresidente y director general de información en LIMRA y LOMA sostiene: “Es fundamental que las organizaciones prioricen la gobernanza, calidad e integridad de los datos para aprovechar todo el potencial de la IA y generar resultados comerciales significativos”.

En cuanto al estado de madurez tecnológica, a nivel mundial, las aseguradoras de vida están PROGRESIVAS en su Preparación de Datos para la IA. Las organizaciones PROGRESIVAS son aquellas que aprovechan los datos como activo estratégico, la toma de decisiones basada en datos está arraigada en la cultura organizativa, y se hace hincapié en la mejora continua. En cuanto a Latinoamérica, la región es diversa en cuanto a distintas infraestructuras, por lo que las respuestas son más variadas.

Como anticipábamos, restan aún varios desafíos en relación a la generación y protección de datos de IA. Al respecto, el informe presenta algunas recomendaciones:

• Desarrollar, documentar y aplicar un marco de gobernanza de la IA para garantizar que se utilizade forma responsable y de conformidad con toda la normativa aplicable.
• Llevar a cabo auditorías periódicas de las prácticas de gobierno de datos para identificar lagunas y áreas de mejora, realizar ajustes en función de la evolución de las necesidades empresariales y los requisitos normativos.
• Introducir herramientas de seguimiento del linaje de los datos que proporcionen una visibilidad integral del ciclo de vida de los datos. Esto debería incluir la capacidad
• de rastrear los datos desde su origen, pasando por las transformaciones, hasta su uso final
• Invertir en infraestructura de datos en tiempo real.

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