La directora tiene un concepto similar a como funciona ChatGPT. (Freepik)
Interpretando datos de todo el mercado y con la utilización de la inteligencia artificial y el machine learning, se puede saber, por ejemplo, la cantidad de siniestros que una patente tuvo en el último tiempo (Freepik)

Estamos rodeados de información, generamos datos constantemente, es más, con solo leer esta columna desde un dispositivo electrónico estamos generando datos. Pero, ¿qué hacemos con ellos? ¿Sabemos realmente para qué sirven? ¿Usamos la información correctamente?

El verdadero poder de la información radica en saber seleccionar correctamente los valores recolectados, procesarlos para luego usarlos en la toma de decisiones inteligentes. Es decir, los datos por sí solos no tienen ningún tipo de valor, pero, reunir aquellos que son de calidad sirve para generar información y crear estrategias analizando patrones, y consecuentemente llevar a cabo movimientos firmes.

Sin ir más lejos, reunir datos es el combustible que luego permite estudiarlos para detectar enfermedades, indicar patrones de contagio, entre otros. Y esos mismos datos, que se utilizaron para detectar la enfermedad “x” pueden servir para más y nuevos estudios. Precisamente de eso se trata, de unir datos de calidad para generar información importante.

El verdadero poder de la información radica en saber seleccionar correctamente los valores recolectados, procesarlos para luego usarlos en la toma de decisiones inteligentes

Hablando desde mi campo de conocimiento, el mercado asegurador, detectamos que las compañías de seguros no contaban con acceso a suficiente información. Estas miraban sus indicadores pero no los comparaban con el resto. Entonces, ¿por qué no transformar los datos en información que impacte positivamente en el negocio?

En nuestro caso particular, desarrollamos una herramienta con la capacidad de mostrar una comparativa entre lo que ocurre en más de 40 aseguradoras que concentran el 70% del volumen siniestral del país. La solución está basada en tecnología de data analysis que genera insights para la toma de decisiones de los clientes. Así, detecta patrones, desvíos, genera alertas tempranas, monitorea comportamientos y, finalmente, saca conclusiones.

Interpretando datos de todo el mercado y con la utilización de la inteligencia artificial y el machine learning, se puede saber, por ejemplo, la cantidad de siniestros que una patente tuvo en el último tiempo. Este tipo de análisis permite detectar algún patrón anormal o comportamiento indebido por parte de un asegurado.

Reunir datos es el combustible que luego permite estudiarlos para detectar enfermedades, indicar patrones de contagio, entre otros

Es decir, esta tecnología no solo sirve para anticiparse a la solución de problemas, sino que también puede aumentar la productividad y trabajar en una mejora continua, generando eficiencia, eficacia, satisfacción de los usuarios y seguridad, todo de manera medible. Así como también, construir las bases para un relacionamiento más cercano con los prestadores y maximizar su performance. Ahí es cuando la información toma poder.

A su vez, por medio de la misma, se puede ver cuando algo desmejora. Pero lo bueno es que podemos observarlo apenas el rendimiento cambia su dirección y así entender qué pasó y corregirlo al instante. Antes tomábamos una decisión y esperábamos semanas o meses para ver qué ocurría. Ahora, podemos simular y predecir.

Sin dudas el verdadero potencial de la información se refleja cuando se puede actuar en base a los datos, para esto, la inteligencia artificial brinda modelos predictivos que potencian el análisis para ayudarnos a seguir el camino ideal, adelantándonos al futuro. Por todo lo descripto, herramientas como Data Lab, y aquellas otras que cuenten con las mismas características, son indispensables para garantizar el verdadero valor de la información.

El autor es CFO de Claims Services

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