Categoría: Inteligencia Artificial

En los últimos años, las nuevas tecnologías sobre aprendizaje profundo han logrado grandes avances en el campo de la visión por ordenador, especialmente en el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos.

Es por esto que, queremos explicarte paso a paso su evolución. Y para ello, nos apoyamos en el artículo de viso.ai

¡Aquí vamos!

1960

Durante esta década salió a la luz la visión por ordenador, justamente cuando los informáticos intentaron emular la vista humana a través de la computación.

Pese a que la investigación pasó por varias décadas más, lo más avanzado que se logró obtener a la época fue la percepción de objetos comunes. Sin embargo esta tenía muchas dificultades para reconocer múltiples objetos naturales con variaciones de forma.

2014

Conocida como la era del aprendizaje profundo. Los investigadores lograron grandes avances al entrenar ordenadores con al menos 15 millones de imágenes del mayor conjunto de datos de clasificación de imágenes (ImageNet). Todo esto fue posible gracias a la tecnología de Deep learning (aprendizaje profundo).

En todas las pruebas y retos realizados de visión por ordenador, el aprendizaje profundo demostró una superioridad sobre los algoritmos tradicionales.

2016

¡Aprendizaje profundo casi en tiempo real! El aprendizaje profundo, una clase particular de algoritmos de aprendizaje automático, es capaz de simplificar el proceso de extracción y descripción de características mediante una red neuronal convolucional multicapa (CNN).

Gracias a los datos masivos de ImageNet, a las modernas unidades centrales de procesamiento (CPU) y a las unidades de procesamiento gráfico (GPU), las redes neuronales profundas aportan un desarrollo sin precedentes de la visión por ordenador y logran un rendimiento de vanguardia.

Especialmente, el desarrollo de detectores de objetos de una sola etapa hizo que la visión de IA de aprendizaje profundo fuese mucho más eficiente y veloz.

2020

Durante este año, ocurrió el despliegue del aprendizaje profundo y Edge IA. Hoy en día, la CNN se ha convertido en el marco de cálculo estándar de facto en la visión por ordenador. 

Además se han desarrollado numerosas redes más profundas y complejas para que las CNN ofrezcan una precisión casi humana, en muchas aplicaciones de visión por ordenador.

Los modelos de IA optimizados y ligeros permiten realizar la visión por ordenador en hardware y dispositivos móviles de bajo coste.

El hardware de IA de borde (Edge IA), como los aceleradores de hardware de aprendizaje profundo, permiten una inferencia de borde altamente eficiente para la visión por ordenador.

Finalmente, podemos recalcar que las tecnologías de Visión por ordenador han evolucionado con el paso del tiempo, pasando de la percepción de objetos comunes a tener casi la visión humana.

Todo esto ha sido posible gracias a pruebas, estudios y mucha data capaz de hacer que los sistemas puedan entender a medida que van trabajando.

En nuestro próximo artículo queremos complementarte esta información con 6 casos de usos de la Visión por ordenador, ¡no te lo pierdas!

En el artículo anterior, te dimos un abrebocas sobre qué es la visión por ordenador, el valor, cómo funciona y un ejemplo. Hoy, te explicaremos cómo funciona la visión por ordenador.

¿Cómo trabaja la visión por ordenador?

Para entrenar un algoritmo para la visión por computadora, las tecnologías empleadas se basan en el aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático. Muchos métodos de alto rendimiento en el software moderno de visión por computadora se basan en una red neuronal convolucional (CNN).

Estas redes neuronales se usan para permitir que una computadora aprenda sobre el contexto de los datos visuales a partir de imágenes. Si hay suficientes datos disponibles, la computadora aprende a distinguir una imagen de otra. A medida que los datos de la imagen se alimentan a través del modelo, la computadora aplica una CNN para «observar» los datos.

La CNN ayuda a un modelo de aprendizaje automático / aprendizaje profundo a comprender las imágenes dividiéndolas en píxeles a los que se les asignaron etiquetas para entrenar características específicas, las llamadas anotaciones de imágenes .

Por lo tanto, el modelo de IA usa las etiquetas para realizar convoluciones y hacer predicciones sobre lo que está «viendo» y verifica la precisión de las predicciones de forma iterativa hasta que las predicciones cumplen con las expectativas. 

Visión computacional inspirada en el cerebro humano

Por lo tanto, la visión por computadora funciona reconociendo imágenes o “viendo” imágenes similares a las de los humanos, utilizando características aprendidas con una puntuación de confianza. Es por ello que, las redes neuronales, simulan esencialmente la toma de decisiones humana y el aprendizaje profundo entrena a la máquina para que haga lo que el cerebro humano hace de manera natural.

Rendimiento a nivel humano de la IA de visión artificial

Las tareas de aprendizaje profundo son computacionalmente pesadas y costosas, dependiendo de importantes recursos informáticos, y requieren conjuntos de datos masivos para entrenar modelos.

En comparación con el procesamiento de imágenes tradicional, los algoritmos de aprendizaje profundo permiten que las máquinas aprendan por sí mismas. Esto sin que un desarrollador lo programe para reconocer una imagen en función de características predeterminadas. 

¿Sabías que en el reconocimiento facial profundo, los modelos de IA logran una precisión de detección que es más alta que la precisión que los humanos?

Además la visión computacional con aprendizaje profundo también ha logrado el desempeño humano en la clasificación del cáncer de piel con un nivel de competencia comparable al de los expertos dermatólogos.

Funciones de los sistemas de visión por ordenador

Según el artículo de viso.ai, todos los sistemas de visión por computadora contienen las mismas funciones típicas:

1.Adquisición de imágenes: La imagen digital de una cámara o sensor de imagen proporciona los datos de la imagen o el video. Básicamente, puede usarse cualquier cámara o sensor 2D o 3D para proporcionar marcos de imagen.

2. Preprocesamiento: La entrada de imágenes de las cámaras debe procesarse con anterioridad para optimizar el rendimiento de las tareas posteriores de visión por computadora. El preprocesamiento incluye reducción de ruido, mejora de contraste, cambio de escala o recorte de imagen.

3.Algoritmo de visión por computadora: El algoritmo de procesamiento de imágenes, realiza la detección de objetos, la segmentación de imágenes y la clasificación en cada imagen o fotograma de video.

4.Lógica de automatización: La información de salida del algoritmo de IA debe procesarse con reglas condicionales basadas en el caso de uso. Esta parte realiza la automatización basada en la información obtenida de la tarea de visión por computadora. 

Por ejemplo, pasa o no pasa para aplicaciones de inspección automática, coincide o no coincide en los sistemas de reconocimiento, marca para revisión humana en aplicaciones de seguridad, militares o de reconocimiento médico.

Finalmente…

El computer vision tiene como finalidad, ayudar a las computadoras a comprender e interpretar el contenido de las imágenes digitales. Esto con el propósito de aportar a los ordenadores en su proceso de entendimiento del mundo visual mediante la simulación de la visión humana.

En LISA Insurtech, hemos tomado la tecnología más vanguardista para ofrecer en los procesos de liquidación de siniestros, análisis documental y fotográfico gracias a la ayuda de nuestra inteligencia artificial, Burns.

¿Quieres saber más? Agenda una DEMO

En el presente artículo te compartiremos una visión profunda y extensa sobre el Computer vision, uno de los campos clave de la inteligencia artificial (IA).

La inteligencia artificial ha permitido a los sistemas informáticos: analizar imágenes digitales, videos y otras entradas visuales con métodos computacionales. Con esto se consigue derivar información que puede utilizarse para tomar decisiones basadas en ella.

Entonces, dicho esto, ¿qué es el Computer vision?

Tal y como lo explica el artículo de viso.ai, se trata de un campo de la Inteligencia Artificial (IA), el cual se ocupa de los métodos computacionales para ayudar a las computadoras a comprender e interpretar el contenido de las imágenes digitales. 

Por lo tanto, el Computer vision tiene como objetivo hacer que las computadoras vean y comprendan la entrada de datos visuales de cámaras o sensores de vídeo. Esto con la finalidad de ayudar a los ordenadores a entender automáticamente el mundo visual al simular la visión humana mediante métodos computacionales.

El valor de la visión por computadora

Los sistemas de visión por computadora están capacitados para inspeccionar productos, vigilar la infraestructura o un activo de producción para analizar miles de procesos en tiempo real, notando defectos o problemas. Debido a su velocidad, continuidad, precisión y escalabilidad, puede superar rápidamente las capacidades humanas.

Los últimos modelos de aprendizaje profundo logran una precisión y un rendimiento superiores al nivel humano en tareas de reconocimiento de imágenes como: El reconocimiento facial , la detección de objetos y la clasificación de imágenes.

Las aplicaciones de visión por computadora se utilizan en una amplia gama de industrias, que van desde la seguridad y las imágenes médicas hasta la fabricación, la automoción, la agricultura, la construcción, el transporte, la ciudad inteligente y muchas más. A medida que la tecnología avanza y se vuelve más flexible y escalable, se hacen posibles más casos de uso.

¿Sabías que según un informe (2021) de Verified Market Research , el tamaño del mercado de IA en visión por computadora se valoró en USD 7 mil millones en 2020 y se prevé que alcance los USD 144 mil millones para 2028, creciendo a una tasa compuesta anual del 45% de 2021 a 2028?

¿Cómo funciona la visión por computadora?

Generalmente, el Computer vision funciona en tres pasos básicos:

1. Adquirir la imagen / vídeo de una cámara.

2.Procesar la imagen 

3.Comprender la imagen.

Y ahora un ejemplo práctico de visión por computadora

La visión por computadora requiere una gran cantidad de datos para entrenar un algoritmo de aprendizaje profundo que pueda reconocer imágenes con precisión. 

Por ejemplo, para entrenar a una computadora para que reconozca un sombrero, necesita ser alimentada con grandes cantidades de imágenes de sombreros, con personas usando sombreros en diferentes escenas para aprender las características de un sombrero.

A continuación, el algoritmo entrenado se puede aplicar a imágenes recién generadas, por ejemplo, videos de cámaras de vigilancia, para reconocer un sombrero.

Finalmente…

Comprendiendo el mundo visual, es posible reconocer intentos de fraude en la industria aseguradora, así como también acelerar los procesos de liquidación de siniestros.

Todo esto es una realidad en LISA Insurtech, pues hemos tomado la tecnología más vanguardista para ofrecer análisis documental y fotográfico en todos los procesos de liquidación de siniestros, gracias a la ayuda de nuestra inteligencia artificial, Burns.

¿Quieres saber más?

Esta semana iniciamos con un tema interesante, la Ciencia de datos y sus usos. Por eso, tal y como te lo prometimos, acá va la segunda parte, donde podrás ver 3 aplicaciones más y cómo impacta en los seguros.

¡Así que empecemos!

Asistencia virtual para pacientes y atención al cliente

La optimización del proceso clínico se basa en que en muchos casos no es realmente necesario que los pacientes visiten al médico en persona. En palabras más simples, una aplicación móvil puede ofrecer una solución más eficaz si lleva al médico al paciente.

Otra forma de ver este punto, es a través de las aplicaciones móviles impulsadas por Inteligencia artificial, las cuales pueden proporcionar soporte básico de atención médica, generalmente como chatbots. 

Lo anterior se traduce en describir nuestros síntomas o responder a preguntas y luego recibir información clave sobre la afección médica derivada de una red que vincula síntomas-causas. Igualmente, las aplicaciones pueden recordarnos que debemos tomarnos un medicamento y, si es necesario, asignarnos una cita con un médico.

¿Qué beneficios podemos conseguir de todo esto?

-Promueve un estilo de vida saludable al alentar a los pacientes a tomar decisiones saludables.

-Ahorra el tiempo de los pacientes que no deberán esperar en una fila para la cita. 

-Permite a los médicos enfocarse en casos más críticos.

Reconocimiento de imagen avanzado

Un claro ejemplo de este punto es Facebook y su manera de sugerirnos etiquetas de nuestros amigos en varias fotos. Esta función de sugerencia automática usa un algoritmo de reconocimiento facial.

Siguiendo con el primer punto, otro ejemplo que podemos mencionar es la capacidad de nuestra IA para reconocer los daños causados en los vehículos u hogares, debido a choques, inundaciones, filtraciones, entre otras.

Ciencia de datos en el sector seguros

Según el artículo de 7puentes.com, transformar los datos para generar conocimiento y optimizar la toma de decisiones inteligentes en los negocios, es una herramienta valiosa. Esto nos va a permitir medir la eficacia y satisfacción del cliente en cada interacción.

Los datos son la puerta de entrada para el desarrollo de nuevos productos y servicios. 

Inmediatamente, en el caso de las aseguradoras, el análisis de los datos permite categorizar a los usuarios e identificar qué tipo de servicio brindarles y que se ajusten a sus necesidades.

El apoyo en el Machine learning es necesario puesto a que supone acelerar la valoración del riesgo de un posible tomador, lo cual es un factor clave y diferenciador. 

Como resultado, las compañías reducen costos y mejoran la efectividad de los servicios, ofreciendo precios competitivos en el mercado que además permiten cubrir las indemnizaciones.

¿Qué podemos concluir?

Contar con una infraestructura adecuada para capturar y procesar la información se vuelve vital  para acoplarse a la marcha tecnológica actual. No solo es cuestión de un solo sector industrial, sino que el Data Science se hace presente en todos lados.

Entender el impacto y los beneficios que podemos obtener de esto, hará posible que más que una “amenaza”, sea una oportunidad de crecimiento en un mundo tan competitivo y transformado a raíz de la pandemia.

Para LISA Insurtech, gracias al uso Data Science trabajamos de manera automatizada con ayuda de la tecnología más vanguardista. 

De hecho, uno de nuestros principales motores es el uso de Reconocimiento de imagen avanzado, donde nuestra IA, Homero y Burns, se encargan de hacer todo el análisis documental y fotográfico para acelerar el proceso de liquidación y evitar fraudes.

Esto nos permite recopilar, almacenar e interpretar una gran cantidad de datos y con ello ofrecer a las compañías de seguros:

-Ahorro de un 60% del costo del manejo del siniestro.

-Disminución de 80% de los tiempos de liquidación.

-Aumento de hasta 20% del NPS.

Las aplicaciones de Data Science nos sacudieron a todos en un santiamén. Gracias al almacenamiento y a una informática más veloz, podemos predecir resultados en pocos minutos, lo cual supone una gran cantidad de horas humanas en realizarse.

En esta serie de artículos, te contaremos los usos más relevantes del Data Science y finalmente el impacto dentro de la industria de seguros.

1.Detección de fraudes y riesgos

Las primeras aplicaciones de la ciencia de datos se encontraban en las finanzas, de hecho las empresas estaban entre deudas y pérdidas anuales. Sin embargo, estas tenían una gran cantidad de datos que solían recopilarse durante el papeleo inicial.

Lo cual trabajo como consecuencia que decidieran traer científicos de datos para rescatarlos de las pérdidas.

Las empresas bancarias aprendieron a dividir y conquistar datos a través de perfiles de clientes, gastos pasados ​​y otras variables esenciales para analizar las probabilidades de riesgo e incumplimiento. Todo lo anterior las ayudó a impulsar sus productos bancarios en función del poder adquisitivo del cliente.

2.Cuidado de la salud

El sector de la salud, recibe grandes beneficios de las aplicaciones de ciencia de datos y acá te dejamos los más importantes, según el artículo de Edureka!

-Análisis de imágenes médicas: procedimientos como la detección de tumores, la estenosis de arterias y la delimitación de órganos emplean varios métodos para hallar parámetros óptimos para tareas como clasificación de la textura de los pulmones.

Además se aplican métodos de aprendizaje automático, indexación de imágenes médicas basadas en contenido y análisis de ondas para la clasificación de texturas sólidas.

-Genómica y genética: la ciencia de datos permite un nivel avanzado de personalización del tratamiento mediante la investigación en genómica y genética. En consecuencia, su objetivo es comprender el impacto del ADN en la salud y conseguir conexiones biológicas de manera individual entre la genética, las enfermedades y la respuesta de los medicamentos.

Las técnicas de Data Science permiten integrar diversos tipos de datos en la investigación de enfermedades. Esto hace posible una comprensión más profunda de problemas genéticos en las reacciones de medicinas y enfermedades particulares. Tan pronto como se obtengan datos confiables del genoma personal, se logrará un entendimiento más extenso del ADN humano.

3. Desarrollo de fármacos

El proceso de descubrimiento de fármacos es muy complejo e involucra muchas disciplinas. Las mejores ideas están limitadas por miles de millones de pruebas, lo cual se traduce en una gran inversión financiera y de tiempo.

En promedio, se necesitan doce años para realizar una presentación oficial. Las aplicaciones de ciencia de datos y los algoritmos de aprendizaje automático simplifican y acortan este largo proceso, agregando una perspectiva a cada paso, desde la selección inicial de compuestos farmacológicos hasta la predicción de la tasa de éxito basada en factores biológicos.

Los algoritmos pueden pronosticar cómo actuará el compuesto en el cuerpo humano al usar modelos y simulaciones matemáticas avanzadas, en lugar de los «experimentos de laboratorio» tradicionales. La idea detrás del descubrimiento de fármacos computacionales, es crear simulaciones de modelos informáticos como una red biológicamente relevante que simplifica la predicción de resultados futuros con alta precisión.

¡Todavía hay más usos! Por eso te invitamos cordialmente a seguir esta serie de artículos en los próximos días 🙂

Hoy en día los productos y servicios, dependen de que las máquinas realicen de forma automática tareas como leer documentos, reconocer los rostros que aparecen en las imágenes, comprender la emoción contenida en el tono de voz de una conversación telefónica, contestar a las preguntas de un cliente en un chat, predecir el gasto energético de una fábrica, inferir qué películas o canciones gustarán más a cada persona, entre otros.

¿Y qué tienen en común todas estas tareas? Pues requieren recopilar y percibir todo lo que pasa en el entorno a través de la adquisición de datos y todas necesitan realizar un procesamiento de la información para su interpretación y seguida toma de decisiones.

De allí nace el Big Data, término que describe al gran volumen de datos, estructurados y no estructurados que ocupan grandes espacios de los negocios. Lo que realmente importa del Big data es lo que las empresas pueden hacer con los datos, ya que al analizarlos se pueden obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos, así lo denota el artículo “Big Data: ¿En qué consiste? Su importancia, desafíos y gobernabilidad”

El primer objetivo es llegar a manejar la gran cantidad de datos, es decir, una vez que las arquitecturas de Big Data permiten almacenar y procesar miles de petabytes de datos, el desafío está en pasar a las fases de adquisición de datos y a la interpretación de ellos para extraer los conocimientos.

El Internet de las cosas (ioT), supone un gran aporte para poder recopilar datos, mientras que la computación cognitiva, aporta inteligencia para extraer el conocimiento.

El auge de los sistemas M2M

M2M o Machine to Machine en el marco del Internet de las cosas ha promovido un crecimiento exponencial del intercambio de datos entre las propias máquinas, pasando de un modelo tradicional donde los sensores obtenían información que luego era usado por los humanos a un modelo donde las máquinas son autónomas, ya que los datos de los sensores no son “consumidos” por los humanos sino que son parte del sistema perceptivo de la red. 

Actualmente existe una “tempestad idónea”, nacida gracias a la convergencia de múltiples tecnologías (Cloud, ioT, Big Data, entre otras), con las cuales las empresas podrán revolucionarse a servicios y productos más personalizados.

LISA cuenta con una fusión tecnológica con la que dotamos a la industria de los seguros para que puedan dejar a un lado la convencionalidad de sus procesos, ofrecer nuevos productos y servicios y fortalecer la relación con sus asegurados.

Visita nuestra sección de productos y conoce más de nuestras tecnologías.

¿Quién iba a pensar que en algún momento esos robots y sistemas con inteligencias similares a la de los seres humanos que veíamos en las pelis iban a ser reales? Parecía una cuestión de ficción pero lo cierto es que sucedió.

El impulso de la transformación digital al que fueron sometidas las organizaciones, convirtió en entes con un gran apetito de datos y con el deseo de demanda de sistemas con inteligencia avanzada, capaces del procesamiento de una avalancha de datos. Toda esta nueva visión ha estado ocurriendo en la gran mayoría de los sectores y resulta realmente extraño que algunas empresas no hayan buscado beneficiarse de los análisis inteligentes y automatizados de los datos.

El aprendizaje es una de las claves de la IA avanzada, de hecho  necesitamos que las máquinas sean capaces de auto-programarse, es decir, que aprendan de su propia experiencia. El Aprendizaje Automático (Machine Learning), se ocupa de este reto y los servicios de La nube, para construir aplicaciones que aprenden a partir de los datos que ingieren.

¿Qué es el Deep learning?

El aprendizaje automático está en plena ebullición gracias a su aplicación en el mundo del Big Data y el IoT. No dejan de aparecer avances y mejoras de los algoritmos más tradicionales, desde los conjuntos de clasificadores (ensemble learning), hasta el Deep Learning, el cual está en boca de todos por sus capacidades de acercarse cada vez más a la potencia perceptiva humana.

Según el artículo “Cloud Deep Learning: top three platforms compared”, se puede afirmar que aprendizaje profundo se basa en el concepto de red neuronal profunda, que hace pasar las entradas por múltiples capas de conexiones. Las redes neuronales pueden realizar tareas cognitivas complejas, mejorando el rendimiento de forma espectacular en comparación con los algoritmos clásicos de aprendizaje automático. 

Sin embargo, a menudo requieren enormes volúmenes de datos para entrenarse y pueden ser muy intensivas en términos computacionales.

En el Deep Learning se usan estructuras lógicas que se asemejan a la organización del sistema nervioso de los mamíferos, teniendo capas de unidades de proceso (neuronas artificiales), las cuales se especializan en detectar determinadas características existentes en los objetos percibidos. 

El Deep Learning representa un acercamiento más íntimo al modo de funcionamiento del sistema nervioso humano. Esto se debe a que nuestro encéfalo tiene una microarquitectura compleja, en la cual se han descubierto núcleos y áreas diferenciadas (sus redes neuronales están especializadas para tareas específicas).

Una vez que las empresas pueden disponer de datos y sistemas capaces de procesarlos, es el momento de dar un gran paso: la comprensión de esos datos, la adquisición de conocimiento y extracción de valor, en palabras simples, algo parecido a lo que hacemos los humanos cuando accedemos a datos, los interpretamos usando nuestro cerebro y tomamos decisiones.

Sin embargo, cuando hablamos de gigabytes, terabytes o incluso petabytes de información, junto con la necesidad de tomar decisiones en tan solo milisegundos, los humanos estamos literalmente fuera del juego.

La solución más viable es recurrir a máquinas que sean capaces de interpretar los datos, entenderlos y sacar conclusiones de manera inteligente.

Habiendo explicado todo lo anterior, podemos decir que el Big Data, es, por tanto, el combustible de la Inteligencia Artificial y por ende muy relevante para los procesos de LISA. Nos nutrimos de los datos procesados y aprendemos de ellos, creando y reconociendo patrones y desarrollando soluciones sofisticadas de analítica para el sector de los seguros.

¡Indaguemos más del Big data y su impacto en el próximo artículo! ¿Te parece?

El cambio repentino que ocurrió en el último año, 2020, surgió de la noche a la mañana y las organizaciones tuvieron que adaptarse al trabajo a distancia y ampliar sus capacidades digitales. Aunque la mayoría de las empresas probablemente no invirtieron en la Inteligencia artificial durante la pandemia, el mayor énfasis en las tecnologías digitales y una mayor voluntad de adoptar el cambio, las pondrá en una mejor posición para poder involucrar la IA en sus operaciones.

Como lo prometido es deuda, acá te compartimos las tendencias que nos faltaron en el artículo anterior, las cuales complementarán y dejarán resaltada la importancia de renovar constantemente las empresas para que sirva de desarrollo para su futuro:

3. Auge de ecosistemas de datos y de código abierto

A medida que más datos estén en muchos lugares, surgirán protocolos de código abierto para garantizar que los mismos se puedan compartir y utilizar en todas las industrias. Muchas entidades públicas y privadas se unirán para crear ecosistemas con el fin de compartir datos para múltiples casos de uso bajo un marco normativo y de ciberseguridad común.

Un ejemplo de lo anterior, es que los datos portátiles se podrían transferir directamente a las compañías de seguros, y los datos de hogares conectados y automóviles podrían estar disponibles a través de Amazon, Apple, Google y una variedad de fabricantes de dispositivos de consumo.

Todo esto haría posible la interoperabilidad, lo cual resulta realmente beneficioso en un mundo donde estamos conectados en todo momento, al habilitar la capacidad de comunicación que existe entre diversos sistemas y diferentes datos, de manera que la información pueda ser compartida, accesible desde varios entornos y comprendida por cualquiera de estos.

¿Qué beneficios aporta?

• Garantiza una comunicación sin barreras entre todos los actores asociados a una compañía de seguros tradicional: banca seguros, startups, corredores, brokers y cliente final.
• Incrementa la satisfacción de sus clientes.
• Mejora la calidad del servicio.

4. Avances en tecnologías cognitivas

Las redes neuronales y otras tecnologías de aprendizaje profundo que se utilizan actualmente, principalmente para el procesamiento de imágenes, voz y texto no estructurado evolucionarán para aplicarse en una amplia variedad de aplicaciones. Estas tecnologías cognitivas, que se basan en la capacidad del cerebro humano para aprender a través de la descomposición y la inferencia, se convertirán en el enfoque estándar para procesar los flujos de datos grandes y complejos que se generarán mediante productos de seguros «activos» vinculados al comportamiento y ocupaciones. 

Con la creciente comercialización de este tipo de tecnologías, los operadores tendrán acceso a modelos que están constantemente aprendiendo y adaptándose al mundo que los rodea, permitiendo nuevas categorías de productos, mientras responden a cambios en los riesgos o comportamientos en tiempo real.

Si bien la tecnología lleva años a nuestro lado y se ha masificado enormemente, lo cierto es que en algunas industrias ha tardado mucho tiempo en llegar por una causa u otra. Es por ello que debemos tomar impulso agarrando las oportunidades que tengamos en nuestras manos.

La industria de seguros no ha sido tan fanática de la tecnología como se quisiera, pero los nuevos clientes y tendencias, la obligan a ir lo más rápido posible para así no quedarse atrás y seguir manteniéndose.

Con la Inteligencia artificial como apoyo, la industria de seguros podrá mejorar y crear nuevos productos y servicios más acertados y útiles, garantizando así la satisfacción y recomendación de clientes felices.

La tecnología avanza a pasos agigantados y no mira hacia atrás, es por ello que durante los próximos años se esperan un sinfín de oportunidades gracias a la masificación de Inteligencia artificial en muchas industrias.

¿Te imaginas que la industria de seguros pueda tener más influencia de la tecnología? Lo cierto es que así va a ser en la próxima década y debemos prepararnos desde ya para no quedar rezagados y poder conseguir más competitividad, diferenciación e influencia.

¿Cómo crees que se sentirían tus clientes si les das una comunicación oportuna, facilidades para contratar nuevos productos y servicios que estén ajustados a sus necesidades, procesos seguros y plataformas interconectadas que funcionen 24/7?

Suena un poco utópico pensar que una de las industrias a las que más le ha costado salir de su zona de confort, pueda crecer y desarrollarse a punto tal de que no necesite de manualidades, papeles y tiempos extensos de respuesta, ¿no es así? Sin embargo, se proyecta que para dentro de 1 década, la industria de los seguros sufra una metamorfosis como consecuencia de la Inteligencia artificial.

Con la nueva ola de técnicas de aprendizaje profundo, la Inteligencia artificial tiene el potencial de cumplir su promesa de imitar la percepción, el razonamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas de la mente humana.

En ese mismo sentido, la evolución tecnológica hará posible que los seguros pasen de su estado actual de “detectar y reparar” a “predecir y prevenir”, transformando todos los aspectos de la industria en ese proceso.

A medida de que la IA se integra más profundamente en la industria, los operadores deben posicionarse de la mejor manera para responder al panorama industrial cambiante. En ese sentido, los ejecutivos de los seguros deberán comprender los factores que aportarán al cambio y cómo la IA transformará todo. Aquí te van algunas de las tendencias tecnológicas que están habilitadas o acopladas por la Inteligencia artificial:

1. Estallido de datos de dispositivos conectados: en muchas industrias se cuenta con la conexión de equipos con sensores, sin embargo, con el pasar de los años esto irá en aumento. 

La penetración de dispositivos existentes como automóviles, rastreadores de actividad física, asistentes domésticos, teléfonos y relojes inteligentes, seguirá creciendo rápidamente. Se estima que habrá hasta un billón de dispositivos conectados para 2025. 

La avalancha de los nuevos datos creados por los dispositivos mencionados anteriormente, permitirá a los operadores comprender a sus clientes de manera más minuciosa, lo que dará como resultado:

• Nuevas categorías de productos.
• Precios más personalizados.
• Prestación de servicios en tiempo real.

Y por otro lado, conseguimos:

2. Mayor apogeo de la robótica física 

El campo de la robótica ha tenido muchos logros en la actualidad y esta innovación seguirá transformando la manera en la que las personas interactúan con lo que les rodea. La impresión 3D, remodelará radicalmente la fabricación y los productos de seguros comerciales del futuro y se espera que para 2025, los edificios impresos en 3D sean más  comunes por lo que deberá evaluarse cómo este desarrollo cambia las evaluaciones de riesgo. 

Relacionado a lo anterior, también estarán más empleados los drones autónomos programables; equipo agrícola autónomo y los robots quirúrgicos mejorados. Para 2030, una proporción mucho mayor de vehículos estándar tendrá características autónomas como la conducción. 

Queremos expandirnos un poco más en el tema, pero para no hacer este artículo tan extenso y pesado, te invitamos a esperar la segunda parte, la cual es bastante interesante, por lo que si esta tecnología todavía no te ha convencido con todo lo leído, con la segunda parte sí lo hará.

¡Espérala pronto!

Sí, y lo usan para recopilar nuevos conocimientos empresariales. Te lo explicamos en este sencillo ejemplo:

Una empresa emergente de aprendizaje automático, llamada Second Spectrum, creó modelos predictivos para que los entrenadores pudieran distinguir jugadores con buenos tiros y otros que toman malos tiros y así evaluar y corregir las consecuencias en medio de los juegos de baloncesto en EE.UU.

Otro ejemplo puede ser General Electric, empresa que posee una trayectoria de más de 130 años. Esta industria ha ganado miles de dólares al procesar datos que recopila de los pozos de petróleo en aguas profundas o los motores a reacción para optimizar el rendimiento, poder anticipar averías y agilizar los procesos de mantenimiento.

¿Qué hay fuera de América del Norte?

En Europa existen diferentes bancos que han cambiado los enfoques de modelado estadístico antiguos por técnicas de aprendizaje automático y en muchos casos, pudieron mejorar sus números: aumentaron hasta 10% las ventas de nuevos productos, alcanzaron ahorros de 20% en gastos de capital e incluso el incremento de 20% en cobros en efectivo.

¿Cómo hicieron para lograr todo esto? A través del diseño de nuevos motores de recomendación para los clientes del comercio minorista y de las MiPymes.

¿Estamos cerca de que las máquinas reemplacen a los humanos?

Es indiscutible que los cambios a raíz de la aparición de la tecnología se avecinan y los datos que se generan en todo el proceso se hacen con tanta velocidad que la participación humana se ha ido moviendo a un lado.

Sin embargo, en los próximos años, podremos ver más el uso de la Inteligencia artificial, así como del desarrollo de corporaciones autónomas. Sin dudas, las grandes empresas podrán llevar a cabo objetivos de manera autónoma y sin supervisión humana directa.

Si deseas revolucionar con tecnología de vanguardia tu compañía de seguros, esta es tu oportunidad de trabajar de la mano de LISA.