Es un nuevo día no muy lejano en el futuro. Te despiertas; su reloj de pulsera ha registrado cuánto tiempo ha dormido, y monitoreó los latidos del corazón y la respiración. Conduce al trabajo; los sensores de los automóviles rastrean su velocidad y frenado. Recoges algo de desayuno en tu camino pagar electrónicamente; se registra la transacción y el contenido calórico de su comida.

Entonces tienes un accidente automovilístico. Llama a su compañía de seguros. Su llamada es respondida de inmediato. La voz del otro lado sabe tu nombre y te habla amablemente sobre tu gato y cómo le fue a tu equipo de fútbol favorito el fin de semana.

Estás hablando con un chat-bot. La razón por la que "sabe" tanto sobre usted es porque la compañía de seguros está utilizando inteligencia artificial para extraer información sobre usted de las redes sociales. Sabe mucho más además, porque ha acordado dejar que controle sus dispositivos personales a cambio de primas de seguro más económicas.

No es ciencia ficción. Más de las tres cuartas partes de los ejecutivos de seguros creen que la inteligencia artificial revolucionará la industria en unos pocos años. Para 2030, según los futuristas de McKinsey, La inteligencia artificial significará que las primas de su automóvil y seguros de vida podrían cambiar en función de si decide tomar una ruta u otra.

Se le venderá con la promesa de un servicio más personalizado, procesamiento de reclamaciones más rápido y primas más bajas, y cumplirá esas promesas, en la mayor parte.

Pero también existen riesgos éticos:la privacidad de los datos y la discriminación entre ellos. Una compañía de seguros podría usar sus datos para calcular cuánto estaría dispuesto a pagar por la cobertura. Podría vender la información a un tercero. La IA podría decidir que representa un mayor riesgo debido a su edad, sexo, ingresos o etnia.

El internet de las cosas

Aunque la industria de seguros en general tiene una reputación poco envidiable por tomar el dinero de las personas y luego negarse a pagar, es un sector altamente competitivo. Los menos ágiles probablemente no sobrevivirán contra los competidores que utilizan IA para seguir siendo rentables mientras reducen sus primas.

Para ofrecer primas más bajas, una aseguradora necesita saber que un individuo es, De hecho, un riesgo menor. La tecnología habilitadora es el Internet de las cosas, el nombre colectivo de los miles de millones de sensores conectados a Internet integrados en todo tipo de objetos que usamos todos los días. Están en teléfonos relojes, carros, rastreadores de fitness, asistentes a domicilio y muchas otras cosas. Colectivamente forman un "ecosistema" de sensores.

Los datos recopilados a lo largo del tiempo permiten a la aseguradora elaborar un perfil de riesgo adaptado individualmente en función del comportamiento real de una persona. una práctica conocida como fijación de precios de la política de comportamiento .

Volviéndose 'inteligente'

Para bajar su seguro de casa y contenido, la compañía de seguros se conectará al centro de inteligencia artificial que ejecuta su "hogar inteligente" a través de su ecosistema de sensores.

Si hay un patrón de robos en el vecindario, el centro del hogar lo sabrá, porque está conectado a la red de la aseguradora. Las cerraduras y las alarmas se pueden cebar y llamar a la policía a la primera señal de problema. Para gestionar el riesgo de incendio, los sensores controlarán el calor, humedad y detectar humo. Si la estufa se deja encendida, el concentrador doméstico lo apagará antes de que se convierta en un problema.

Para calcular primas de seguro de automóvil más bajas, Es posible que su compañía de seguros desee controlar la forma en que conduce y mantiene su automóvil.

Las primas del seguro médico pueden requerir que la aseguradora tenga acceso a sus registros médicos y use un rastreador de ejercicios.

Aparecerá un nuevo sector industrial. Las empresas especializadas que implementan sensores de IoT y recopilan los datos se asociarán con las aseguradoras para formar un nuevo ecosistema empresarial. Toda la industria pasará de los seguros puramente reactivos a los proactivos, Cobertura que minimiza el riesgo.

Todo suena bastante positivo. Pero también existen riesgos más amplios en la búsqueda estricta de minimizar el riesgo de seguro.

Discriminación

Un peligro muy claro es el problema de la elaboración de perfiles:que se le considere un riesgo de seguro más alto o más bajo porque pertenece a un grupo demográfico en particular.

La IA ahora puede diferenciar el riesgo en cientos de factores. Los algoritmos escanean estos factores para identificar grupos de riesgos no reconocidos previamente. También pueden deducir grupos por sí mismos.

Pero estas conclusiones pueden discriminar involuntariamente. Ya hay muchos ejemplos en los que los algoritmos de IA han amplificado inadvertidamente los estereotipos.

El caso de la policía predictiva en Durham, Inglaterra, ilustra el problema. La policía desarrolló un algoritmo para predecir mejor el riesgo que representan las personas acusadas de un delito en caso de que se les conceda la libertad bajo fianza. Lo que hizo fue discriminar a las personas más pobres en función del lugar donde vivían.

Precios oportunistas

También existe la perspectiva de una discriminación más individualizada.

Ya es bastante conocido el problema de la discriminación genética:el riesgo de que una aseguradora de vida o de salud aumente las primas o incluso niegue la cobertura para ciertas afecciones en función de lo que revela su ADN sobre su disposición genética a ciertas afecciones.

La IA abre una nueva área de discriminación personalizada, en función de lo que pueda deducir de sus comportamientos y preferencias.

Por una cosa, la gran cantidad de datos potencialmente disponibles para la IA puede decirle mucho a una aseguradora sobre sus hábitos de gasto. ¿Donde compras? ¿Qué compras? ¿Cuándo gastas? ¿Busca gangas o paga el precio completo?

Saber todo esto ayudará a una compañía de seguros a estimar si puede salirse con la suya y cobrarle el precio más alto.

Algunos en la industria argumentan que así es como operan los mercados, pero cuando se ve facilitado por un acceso sin precedentes a información personal, se convierte en una práctica muy cuestionable.

Pérdida de privacidad

Una aseguradora también podría verse tentada a utilizar los datos para fines distintos a la evaluación del riesgo. Dado su valor, los datos pueden venderse a terceros para diversos fines para compensar el costo de recopilarlos. Anunciantes, comercializadores, los grupos de presión y los partidos políticos están insaciablemente hambrientos de datos demográficos detallados.

Al contrario de lo que la gente podría pensar, estos datos son no la propiedad de la persona con la que se relaciona. Es propiedad de quien lo pagó. Los consumidores deben estar protegidos legalmente contra el uso de sus datos para otros fines sin su consentimiento informado.

La gestión del riesgo

Con cualquier nueva tecnología poderosa existen beneficios y riesgos. Los beneficios deben quedar claros y los riesgos gestionados hasta un nivel aceptable. There is of course irony in having to manage the risk of managing risk.

Insurance companies have a job to do to ensure customers can trust there is far more upside than downside in AI. They will need to adopt transparently fair, if not benevolent, practices that contribute to the greater good. It has to be about more than profit.

Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.