La Inteligencia Artificial es una realidad que viene generando beneficios en muchos sectores, aunque en la Argentina hay algunas industrias en las que todavía su inserción parece lejana. La no adopción de esta tecnología también puede atribuirse al desconocimiento de sus utilidades: en muchas empresas de distintos rubros no tienen conciencia de las posibilidades infinitas que podría brindarle.
Un caso que resulta muy evidente es el de la industria aseguradora, un área que en materia tecnológica todavía no dio un salto cualitativo. Y justamente, si pensamos en la agilización de trámite, la aplicación de inteligencia artificial podría beneficiarlo como nunca.
¿Cómo sería su uso? Al momento de realizar un trámite con una aseguradora, se nos solicita enviar una serie de fotos y un documento por medio de un correo electrónico. En el caso de una aseguradora de automóviles, se requieren imágenes del vehículo (lateral derecho, lateral izquierdo, frente, posterior y en algunos casos una foto de la rueda de auxilio) y un texto, que puede ser una cédula; un DNI o una denuncia, según sea el caso. Este correo es recibido por un empleado, quien tiene que descargar, abrir, mirar, clasificar y ordenar los archivos recibidos con el fin de construir un perfil del caso.
Conociendo cómo es la secuencia del trámite, resulta natural pensar en algún procedimiento que automáticamente clasifique entre imágenes y documentos, por un lado; y luego, de lo que ha identificado como fotografía, pueda clasificar de qué tipo de contenido se trata. Así, por ejemplo, para los casos de un DNI o una cédula, que éstas sean colocadas en un directorio para su posterior análisis; mientras que, si se trata de una imagen de un vehículo, que se identifique qué tipo de automóvil es y en qué posición se encuentra la foto. Las Redes Neuronales Convolucionales son la herramienta ideal para resolver este tipo de problema.
A partir de una idea se pueden reducir los tiempos utilizando la inteligencia artificial
¿Qué son las Redes Neuronales Convolucionales? Consisten en una técnica que nos permiten identificar y clasificar contenido con precisión. Un ejemplo de ello, para la industria en cuestión, sería distinguir las diferentes posiciones de vehículos en imágenes de automóviles, o cuando una foto pertenece a una rueda.
Utilizando una Red Neuronal Convolucional entrenada previamente se obtienen resultados bastantes buenos sin tanto costo de procesamiento. ¿Qué significa esto? Menos tiempo, menos datos de entrenamiento y mejores resultados.
Existen varias alternativas para desplegar el modelo o ponerlo en producción y las características de este microservicio puede ser tan diverso como las compañías lo requieran. Así, por ejemplo, una empresa que desee enviar todos los documentos a una app y ésta los reasigne en carpetas para cada tipo de documento con un código de identificación común; y otra puede querer que se alojen en carpetas individuales con el diseño de un perfil del trámite y cliente.
Lo importante es que el proceso manual que requiere el trámite en cuanto a: clasificación, ordenar y documentar, puede llevar 15 minutos. Si la automatización reduce en 10 minutos el trámite y se considera que una aseguradora mediana podría tener unos 15 mil trámites mensuales entre pólizas y siniestros; se estaría hablando de aproximadamente 2.500 horas mensuales.
A partir de una idea simple se puede llegar a reducir los tiempos asociados a los trámites utilizando la inteligencia artificial de manera 100% efectiva. La implementación de algo aparentemente tan esotérico, como que una computadora pueda identificar imágenes por medio de un algoritmo de inteligencia artificial, está al alcance de la mano con una computadora particular.
Este tipo de tecnología puede ser utilizada como un asistente administrativo, que agrega valor y evita errores, permitiendo al personal dedicarle un mayor tiempo a la fidelización y asistencia del cliente, sobre todo en momentos críticos como puede ser un siniestro. El conocimiento que podemos utilizar para una solución es equivalente al que se utilizaría en cualquier lugar del mundo. Solo es necesario ideas y poner manos a la obra.
*Docente de la Licenciatura en Analítica Empresarial y Social del ITBA.
