¿Estamos personalizando tanto los seguros que podemos terminar debilitando su esencia?
La tecnología, el big data y la inteligencia artificial están permitiendo que las aseguradoras conozcan y tarifiquen los riesgos con una precisión que hace pocos años era impensable. Pero existe una pregunta que la industria debería comenzar a hacerse: ¿hasta qué punto podemos individualizar el riesgo sin terminar atentando contra la esencia misma del seguro, basada en la mutualidad y el compartir las pérdidas?
El seguro nació de una idea extraordinariamente simple: muchas personas expuestas a un riesgo común aportan a un fondo que permite compensar económicamente a quienes finalmente sufren el evento asegurado.
Esa lógica está en el corazón de la actividad aseguradora.
No todos tendrán un accidente. No todas las viviendas se incendiarán. No todos los vehículos serán robados. No todas las personas enfrentarán una enfermedad grave.
Pero todos contribuyen para que quienes sí sufran alguno de esos eventos puedan recibir una indemnización.
Durante siglos, esa ha sido la esencia del seguro: compartir el riesgo.
Hoy, sin embargo, la tecnología está cambiando radicalmente la manera en que ese riesgo puede ser conocido, medido y valorizado.
Y quizás ha llegado el momento de preguntarnos si, en nuestra búsqueda por hacer seguros cada vez más precisos y personalizados, no estaremos comenzando a erosionar aquello que hace que un seguro sea un seguro.
Cuando conocer más también puede significar compartir menos
La industria aseguradora siempre ha segmentado.
Una compañía necesita distinguir entre riesgos buenos y malos, porque de lo contrario quienes presentan una mayor probabilidad de siniestro podrían terminar siendo subsidiados excesivamente por quienes tienen una menor exposición.
La tarificación diferenciada es, por tanto, parte natural de la actividad aseguradora.
Lo que ha cambiado es la capacidad para hacerlo.
Hoy disponemos de enormes cantidades de información, modelos predictivos, inteligencia artificial, telemática, geolocalización y datos provenientes de múltiples fuentes.
En seguros de automóviles podemos conocer cómo conduce una persona, cuánto utiliza su vehículo, a qué horas circula y por qué tipo de caminos.
En los seguros de hogar podemos disponer de información mucho más precisa sobre la ubicación, características de la vivienda, sistemas de seguridad y exposición a determinados peligros.
En salud, la capacidad de procesar información permite identificar patrones y factores asociados a distintos niveles de riesgo.
La consecuencia es evidente: el seguro puede ser cada vez más “a la medida”.
Pero aquí aparece una pregunta incómoda.
¿Qué ocurre cuando el seguro llega a ser demasiado a la medida?
Del grupo al individuo
Imaginemos que la tecnología permite determinar con extraordinaria precisión la probabilidad de que cada conductor tenga un accidente.
Ya no tendríamos simplemente conductores de bajo, medio o alto riesgo.
Podríamos llegar a tener millones de niveles de riesgo.
Cada asegurado tendría prácticamente su propia tarifa.
Desde el punto de vista predictivo, podría parecer un avance extraordinario.
Pero desde la perspectiva de la mutualidad, comienza a aparecer un problema.
Si cada uno paga exactamente de acuerdo con su riesgo individual, ¿qué estamos compartiendo realmente?
La mutualidad deja de operar como un mecanismo de compensación entre riesgos diferentes y comienza a transformarse en una agregación de contratos individuales, cada uno con un precio prácticamente equivalente a su propia expectativa de pérdida.
En el límite, el seguro podría terminar pareciéndose demasiado a una simple operación financiera individual.
Y ahí surge una paradoja:
mientras mejor conozcamos individualmente el riesgo, menos necesidad pareceríamos tener de compartirlo.
El riesgo de eliminar el azar
Hay algo todavía más profundo.
El seguro funciona porque existe incertidumbre.
Una persona no sabe si tendrá un accidente, si su casa se incendiará o si será víctima de un robo.
La compañía tampoco puede saberlo con certeza.
Puede estimar probabilidades.
Puede utilizar grandes bases de datos.
Puede construir modelos extraordinariamente sofisticados.
Pero finalmente existe un componente de incertidumbre que se distribuye entre muchos asegurados.
La tecnología puede reducir esa incertidumbre, pero difícilmente podrá eliminarla.
Si intentamos llevar la precisión hasta el extremo, podemos terminar cometiendo un error conceptual: confundir la capacidad de predecir el riesgo con la necesidad de individualizar completamente el precio.
Que podamos hacerlo no significa necesariamente que debamos hacerlo.
La solidaridad también tiene un límite
Defender la mutualidad no significa volver a una época en que todos pagaban la misma prima.
Eso tampoco sería sostenible.
Un conductor que utiliza diariamente su automóvil para recorrer cientos de kilómetros no representa el mismo riesgo que quien lo utiliza ocasionalmente.
Una vivienda ubicada en una zona con alta exposición a incendios no presenta el mismo riesgo que otra ubicada en un entorno mucho menos expuesto.
La diferenciación es necesaria.
El problema aparece cuando pasamos de segmentar riesgos a individualizar completamente el riesgo.
Porque una cosa es reconocer que existen grupos de asegurados con diferentes exposiciones y otra muy distinta es pretender que cada persona pague exactamente el precio correspondiente a su propio riesgo.
Entre ambas posiciones existe un espacio que históricamente ha sido fundamental para el seguro: la mutualidad.
¿Y qué pasa con los malos riesgos?
Aquí aparece otra paradoja.
Si llevamos la personalización demasiado lejos, quienes presentan riesgos elevados pueden comenzar a recibir primas cada vez más altas.
Algunos podrían quedar fuera del mercado.
Y precisamente quienes más necesitan protección podrían ser quienes tengan mayores dificultades para conseguirla.
El seguro dejaría de funcionar como mecanismo de transferencia de riesgos y podría transformarse progresivamente en un sistema donde solo quienes tienen riesgos suficientemente buenos pueden acceder a precios razonables.
Esto resulta especialmente delicado en riesgos como salud, catástrofes naturales, dependencia, longevidad o determinados riesgos patrimoniales.
Porque no todos los riesgos elevados son consecuencia de una decisión individual.
La inteligencia artificial llevará esta discusión a otro nivel
Lo que estamos viendo probablemente sea solo el comienzo.
La inteligencia artificial permitirá analizar cantidades de información que hoy serían imposibles de procesar.
Los modelos podrán identificar correlaciones que actualmente no conocemos y estimar probabilidades de siniestro con una precisión cada vez mayor.
La pregunta será entonces inevitable:
si podemos conocer el riesgo con una precisión casi individual, ¿por qué no cobrar una prima exactamente individual?
La respuesta debería ser más compleja que un simple “porque podemos”.
La industria tendrá que decidir qué información es pertinente para evaluar un riesgo, cuál debería utilizarse para prevenirlo y cuál, aun siendo predictiva, no necesariamente debería traducirse en una diferencia de prima.
Porque el seguro no es solamente ciencia actuarial.
También es una institución económica basada en la mutualidad.
El verdadero valor de la mutualidad
A veces se entiende la mutualidad como una característica histórica del seguro que la tecnología terminará superando.
Puede ser exactamente lo contrario.
En un mundo cada vez más individualizado, la capacidad de compartir riesgos puede adquirir todavía mayor valor.
La mutualidad permite que una persona enfrente un evento extraordinario sin tener que asumir por sí sola todas sus consecuencias económicas.
Permite que una familia pueda reconstruir su patrimonio después de un incendio.
Que un conductor pueda reparar su automóvil después de un accidente.
Que una empresa pueda continuar funcionando después de un siniestro.
Y que una persona pueda enfrentar económicamente una enfermedad cubierta.
Ese mecanismo funciona precisamente porque el riesgo no se soporta individualmente.
El desafío: utilizar mejor los datos sin destruir la mutualidad
La respuesta probablemente no sea frenar la tecnología.
Todo lo contrario.
La industria debería aprovecharla para conocer mejor los riesgos, prevenir siniestros, mejorar la suscripción, detectar fraudes, desarrollar productos más adecuados y gestionar mejor las carteras.
Pero quizás debamos establecer una frontera.
Una frontera entre conocer el riesgo y cobrar exactamente por cada diferencia de riesgo.
Entre personalizar el producto y individualizar completamente la prima.
Entre utilizar los datos para que el seguro funcione mejor y utilizarlos para eliminar progresivamente cualquier forma de solidaridad entre los asegurados.
Porque la tecnología debería permitirnos construir mejores seguros, no necesariamente seguros completamente individualizados.
La pregunta que viene
Durante mucho tiempo, la industria se preguntó cómo conseguir información suficiente para tarificar mejor.
Hoy esa pregunta está prácticamente resuelta.
La información disponible seguirá creciendo.
La inteligencia artificial seguirá aumentando nuestra capacidad predictiva.
La verdadera pregunta del futuro será otra:
¿Cuánto queremos saber de cada asegurado y cuánto de ese conocimiento queremos convertir en precio?
Quizás el éxito de la industria no esté en conseguir que cada persona pague exactamente lo que vale su riesgo individual.
Quizás esté en encontrar el equilibrio entre precisión actuarial y mutualidad.
Porque si llegamos al punto en que cada asegurado paga exactamente por su propio riesgo, sin compartir prácticamente nada con los demás, habremos conseguido una tarificación técnicamente extraordinariamente sofisticada.
Pero cabe preguntarse si, en ese camino, no habremos terminado desnaturalizando la esencia del seguro.
La paradoja es que la tecnología que puede hacer al seguro cada vez más preciso podría también ser la que lo haga cada vez menos solidario.
Y ese es un debate que la industria debería comenzar a tener ahora, antes de que la tecnología termine respondiéndolo por nosotros.
Comentarios