¿La IA reemplazará a los agentes de seguros?

Los seguros han tenido durante mucho tiempo dos amplios modelos de distribución. Los redactores directos venden a los consumidores a través de sitios web, aplicaciones y centros de llamadas; GEICO y el negocio directo de Progressive son ejemplos establecidos, y las aseguradoras digitales más nuevas, como Lemonade, construyeron sus marcas sobre la base de compras basadas en aplicaciones y reclamos automatizados para casos más simples. Los canales de agentes incluyen agentes cautivos, que representan a una empresa, y agentes y corredores independientes, que realizan negocios con varios operadores. La IA fortalece el modelo directo para productos estandarizados, con primas bajas y fáciles de comparar, como pólizas de automóviles personales, inquilinos y algunas pólizas para propietarios de viviendas. Se pueden automatizar las cotizaciones, las comprobaciones de identidad, las preguntas básicas y el primer aviso de pérdida. El seguro integrado, donde se ofrece cobertura en el momento de otra compra, también elimina al agente de algunas transacciones. El asesoramiento sigue siendo fundamental cuando los riesgos son complejos o las consecuencias grandes. El seguro comercial implica muchas coberturas, términos negociados y análisis de exposición. Los seguros de vida, las rentas vitalicias y los cuidados de larga duración implican obligaciones de idoneidad y horizontes a largo plazo. Los clientes de alto patrimonio tienen activos inusuales. Las disputas sobre reclamos y las brechas de cobertura a menudo revelan el valor de un asesor que explicó la póliza de antemano. Vender o negociar seguros en EE. UU. requiere una licencia de productor estatal, y un chatbot no puede tenerla; Las aseguradoras digitales emplean personal autorizado para actividades reguladas. Un error común es pensar que el cambio es todo o nada. En la práctica, muchas personas compran un seguro de automóvil directamente y aún recurren a un agente para la cobertura comercial o de vida. Otra idea errónea es que los agentes que adoptan la IA simplemente hacen menos trabajo. Las agencias que utilizan IA para tareas de servicio a menudo redistribuyen tiempo hacia asesoramiento y nuevos negocios. Las perspectivas laborales dependen del puesto. Las tareas de servicio al cliente y entrada de datos dentro de las agencias enfrentan la mayor presión de automatización, mientras que los productores que brindan asesoramiento sobre coberturas complejas enfrentan menos. Las proyecciones de empleo del gobierno deberían verificarse directamente con respecto a las cifras actuales en lugar de tomarse de solicitudes de empleo de segunda mano.