Aprendizaje continuo con IA: Shelia Anderson de Aflac

Shelia Anderson aprovechó su amor por el aprendizaje para estudiar el campo emergente de la ingeniería cuando comenzó sus estudios universitarios. Tras adquirir experiencia dirigiendo equipos de TI en los sectores de la tecnología, las aerolíneas y los seguros, se incorporó a Aflac en el verano de 2022. Ahí utiliza Inteligencia Artificial (IA) constantemente.

Shelia se une a Me, Myself, and AI para compartir cómo el uso del aprendizaje automático para automatizar el procesamiento de reclamaciones de seguros libera a miembros del personal. Así ellos pueden dedicarle más tiempo a atender a los clientes y procesar reclamaciones más complejas y de mayor valor.

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También habla de los tipos de habilidades que busca en la ciencia de datos y el talento de ingeniería más allá de las capacidades técnicas. También de por qué cree que la industria de seguros ofrece una gran oportunidad para las personas interesadas en una carrera trabajando con IA y aprendizaje automático.

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Transcripción

Sam Ransbotham: La automatización basada en IA significa menos trabajo manual humano. ¿Qué oportunidades abre esto para un proveedor de seguros? Descúbrelo en el episodio de hoy.

Shelia Anderson: Soy Shelia Anderson de Aflac, y estás escuchando Me, Myself, and AI.

Sam Ransbotham: Bienvenidos a Me, Myself, and AI, un podcast sobre inteligencia artificial en los negocios. En cada episodio les presentamos a alguien que está innovando con la IA. Soy Sam Ransbotham, profesor de analítica en el Boston College. También soy editor invitado de IA y estrategia empresarial en MIT Sloan Management Review.

Shervin Khodabandeh: Y yo soy Shervin Khodabandeh, socio sénior de BCG y uno de los líderes de nuestro negocio de IA. Juntos, MIT SMR y BCG han estado investigando y publicando sobre IA desde 2017. Nosotros entrevistamos a cientos de profesionales sobre lo que se necesita para construir y desplegar y escalar las capacidades de IA.

Sam Ransbotham: Nuestra invitada de hoy es Shelia Anderson, vicepresidenta sénior y directora de información de Aflac. Shelia, gracias por tomarte el tiempo para unirte a nosotros desde mi hermoso estado natal de Georgia. Bienvenida.

Shervin Khodabandeh: Hola, Shelia. Gracias por tu tiempo.

Shelia Anderson: Gracias a ustedes. Me alegro de estar aquí.

¿Qué hace Sheila Anderson en Aflac? ¿Cómo introduce la IA al mundo de los seguros?

Sam Ransbotham: Vamos a empezar. Aflac es una empresa muy conocida. Creo que es el mayor proveedor de seguros complementarios en los Estados Unidos. Empecemos por ahí. Shelia, háblanos un poco de tu puesto actual. ¿Qué haces en Aflac?

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Shelia Anderson: En realidad me uní a Aflac en julio del 22, y como dijiste anteriormente como director de información. Tengo la responsabilidad de supervisar toda la división de servicios digitales de Aflac en Estados Unidos.

Básicamente dirijo la estrategia tecnológica en apoyo de todos los negocios de nuestra compañía en el país, alineando el trabajo que hacemos con nuestros objetivos empresariales.

Empezaré hablando un poco de Aflac como empresa. Aflac se especializa en prestaciones complementarias (accidentes, cáncer, enfermedades críticas, hospitalización y seguro de vida) y proporcionamos valor a nuestros asegurados. Nosotros les ayudamos básicamente a cubrir gastos inesperados que su seguro médico estándar puede no cubrir.

Aflac se fundó en 1955, en realidad como una compañía de seguros contra el cáncer, y hoy somos una empresa de 26 mil millones de dólares que opera tanto en Estados Unidos como en Japón. Damos cobertura a más de 50 millones de clientes.

Lo más probable es que nos conozcan por el pato de Aflac, que durante 20 años ha sido el icono internacional de nuestra marca. Una de las cosas sobre las que realmente he disfrutado aprendiendo al llegar a Aflac es el pato My Special Aflac Duck. Ese es un innovador compañero robótico para niños con cáncer o anemia falciforme. Es una piedra angular de la Campaña contra el Cáncer Infantil de Aflac que abarca más de 28 años y más de 165 millones de dólares en contribuciones.

Ese programa se lanzó en 2018, y hasta la fecha hemos distribuido más de 21 mil de estos patos robóticos en Estados Unidos, Puerto Rico, Irlanda del Norte y Japón. Así que esa es una de esas cosas en las que Aflac ha tomado la marca y está haciendo algo realmente genial al servir a los niños que están pasando por un momento difícil. Esa es solo una forma en que podemos devolver a la comunidad a la que estamos sirviendo.

Aflac y su relación con la IA

Sam Ransbotham: Háblenos un poco del papel de la inteligencia artificial en Aflac.

Shelia Anderson: El enfoque de Aflac hacia la IA, como el de muchas otras empresas, surgió realmente de la necesidad de innovar. Hubo un gran impulso, por supuesto, que todos tuvimos durante la pandemia. En ese periodo, en lugar de esas interacciones cara a cara, la habilitación digit tuvo que estar a la vanguardia de una gran parte del negocio.

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La contracción del mercado también significaba que las empresas tenían que aprender a ser más eficientes. Por eso, en nuestro caso, estábamos buscando la IA y el aprendizaje automático para hacer ambas cosas. Para ayudar a mejorar nuestra experiencia del cliente y también para ayudarnos a racionalizar nuestras operaciones.

Ejemplos en los que ha salido a flote la relación entre Aflac y la IA

Sam Ransbotham: Tal vez darnos un ejemplo de eso. ¿En qué ha utilizado la IA?

Shelia Anderson: Nos hemos centrado principalmente en la tramitación de siniestros. Nuestro proceso de tramitación de siniestros, como el de muchas aseguradoras, es una tarea compleja y lenta. Implica una enorme pericia, y también está sujeto a diversas normativas.

Teníamos unas 46 reclamaciones totalmente automatizadas, o lo que llamamos tramitación directa, principalmente reclamaciones de bienestar. Vimos en ellas una oportunidad para automatizarlas porque no exigimos pruebas adicionales de siniestro y podemos aceptar como prueba las respuestas a las preguntas del formulario junto con el certificado del asegurado.

Además, el 49 por ciento de nuestras reclamaciones manuales dan lugar a pagos inferiores, por ejemplo, a 200 dólares. Dedicamos mucho esfuerzo, ya sean grandes o pequeños, a gestionar manualmente estos siniestros. Por eso, teníamos una gran oportunidad de automatizar este espacio.

La IA nos dio la oportunidad de hacerlo. Y nuestro objetivo, por supuesto, es garantizar una experiencia sin fricciones, pagando nuestras reclamaciones a nuestros asegurados lo más rápido posible.

Desafíos a los que se ha enfrentado Aflac

Shervin Khodabandeh: Supongo que se trata de tomar decisiones que normalmente se basarían bastante en el juicio, teniendo que reunir mucha información diferente. Así que este es un tema común que estamos viendo en muchas compañías de seguros e instituciones financieras.

Tal vez, si pudieras compartir con nuestros oyentes un poco acerca de los desafíos para poner de pie un caso de uso como el que y la escala, creo que sería muy útil, porque es algo que está en la parte superior de la mente, yo diría, para un montón de gente. Así que, por favor, comparte cualquiera de sus aprendizajes que usted piensa que sería valioso.

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Shelia Anderson: Creo que al principio para la mayoría de las organizaciones, por supuesto, me centraría en encontrar el talento adecuado; eso es un gran desafío. Así que hay que centrarse en conocer a los profesionales que se necesitan para adoptar las tecnologías y que sepan cómo aprovecharlas.

Y también hemos aprendido que, si nos fijamos en el coste inicial de la inversión, … para entender “¿Cuánto va a costar?”. Así que tenemos el coste inicial de desplegar los modelos, y podemos minimizarlo a través de un enfoque más de prueba y aprendizaje. Eso tomando casos de uso más pequeños y específicos que demuestren el valor, y luego podemos tratar de ampliarlo a toda la organización.

Talento adecuado, ¿eso qué significa en el campo de la IA?

Shervin Khodabandeh: Shelia, has empezado con el talento, algo que seguro que le suena a mucha gente. Háblenos de los retos que plantea y de la importancia de encontrar el talento adecuado. ¿Qué es el talento adecuado?

Shelia Anderson: Desde mi punto de vista, el talento adecuado en cualquier disciplina de la ingeniería es, en primer lugar, una persona que va a tener la naturaleza inquisitiva. Esto significa tratar de ser un innovador comprender tu negocio.

Lo que realmente se busca es un ingeniero que pueda resolver ambas cosas: que se incorpore, que comprenda perfectamente el negocio y las oportunidades que se pretenden resolver. Además, que sepa cómo traducir esa jerga tecnológica a esas oportunidades de negocio.

Propuesta de valor para el talento adecuado

Shervin Khodabandeh: Me he dado cuenta de que has empezado con talento para la ingeniería, pero no has profundizado en la técnica; no es que no sea importante, pero tu punto de partida giraba en torno a la innovación, una mente inquisitiva, curiosidad.

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Antes has mencionado probar y aprender, es decir, experimentación, aprendizaje. Se trata de individuos únicos, ¿verdad? Porque tienen conocimientos técnicos, profundidad y experiencia. Pero también tienen que ser curiosos y, hasta cierto punto, artistas. Los llamamos científicos de datos, pero quizá deberían ser artistas de datos.

¿Cuál es la propuesta de valor para este tipo de talento, y cómo se va a cultivar y reclutar esa raza especial de talento técnico que usted está hablando?

Shelia Anderson: Para nosotros en Aflac, por supuesto, nuestra marca es muy importante para nosotros, y realmente centrarse en servir a nuestra base de clientes. Tenemos un espacio único, por lo que estamos vinculados al lado de servicio de lo que hacemos, lo que también suele ser un atractivo para la gente.

Una de las cosas que siempre se puede hacer es compartir un escenario real de un día en la vida de uno de nuestros asegurados para que puedan entender cómo el trabajo está vinculado a algo que realmente importa. Creo que muchas personas que están buscando unirse a una empresa hoy en día también están buscando esa conectividad con las empresas con vocación de servicio. No sólo estás al servicio de un negocio, sino que al final también estás al servicio de la gente y de una comunidad.

Y luego, por supuesto, si estás en el espacio de ingeniería: ingenieros, científicos de datos, realmente estás buscando poder tener la oportunidad de resolver problemas únicos.

Al final del día, en tecnología y aquí en Aflac, nos centramos en la misión de nuestra empresa, que es “cuidar a propósito”. Eso me encanta. Fue un gran atractivo para mí en Aflac como empresa: centrarnos en esa experiencia tanto para nuestros asegurados como para nuestros empleados.

El 46 por ciento de las reclamaciones en Aflac utilizamos la IA

Sam Ransbotham: Y otra cosa que mencionaste: ¿el 46 por ciento o el 49 por ciento de tus reclamaciones son reclamaciones sencillas?

Shelia Anderson: El 46 por ciento estaban totalmente automatizados. Alrededor del 49 por ciento de nuestras reclamaciones manuales son reclamaciones menos complejas.

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Sam Ransbotham: Históricamente, han tenido personas procesando esas reclamaciones, ¿verdad?

Shelia Anderson: Ajá.

Sam Ransbotham: ¿Qué sucede en la organización cuando usted dice: “Muy bien, vamos a tener este sistema informático novedoso venir y hacer eso “. ¿Están angustiados? ¿Están encantados de no estar haciendo un montón de pequeñas reclamaciones? ¿Cuáles son sus reacciones emocionales?

Shelia Anderson: Estoy segura de que la gente empieza a pensar, “Aquí vamos de nuevo, otro ordenador está empezando a hacerse cargo de mi trabajo”. Pero la filosofía aquí en Aflac está muy centrada en proporcionar un mayor nivel de servicio al cliente. De hecho, libera el tiempo dedicado a algunas de estas reclamaciones para dedicar más tiempo de calidad a las reclamaciones de mayor valor y más complejas.

A menudo en Aflac, si nuestro representante de atención al cliente está al teléfono con una persona, según los tipos de pólizas que tenemos, puede ser un momento muy estresante. Por eso es muy importante que esas personas puedan dedicar ese tiempo a atender a nuestros clientes.

Sam Ransbotham: Sabes, que resuena con, creo, mucho de lo que Shervin y yo estamos escuchando. Quiero decir, casi nunca hemos oído historias donde la gente viene y dice:

“Muy bien, vamos a poner esto y de repente la gente ya no hace nada”.

Y todos estamos abrumados con todo lo que tenemos que hacer, y la mayoría de la gente está encantada de tener algo de ayuda en este proceso.

Shelia Anderson: Correcto, y piensa en eso como en los viejos tiempos, el aspecto de la gestión del cambio, pero que la comunicación realmente es clave.

Pensar como en los viejos tiempos cuando se trata de la atención al cliente

Sam Ransbotham: Muy bien, ¿cómo lo haces? Díganos cómo.

Shelia Anderson: No hay ningún secreto. Más que nada, se trata de entender. En primer lugar, las áreas de negocio a las que prestas servicio y cuáles son sus principales necesidades. En segundo lugar, de llevarlas contigo como parte de esto.

Esa sería mi recomendación en cuanto a las claves del éxito. No se lo eches en cara al final. Llévalos contigo para que entiendan un poco tu viaje. Y, por lo general, muchas de estas personas también contribuyen a la formación de los modelos. Es decir, examinan los datos, su calidad y la formación de los modelos a lo largo del tiempo.

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Shervin Khodabandeh: Sí, lo de traerlos creo que es algo que resuena mucho, y, Shelia, tú has sido líder en tecnología e ingeniería y digital durante mucho tiempo, y solía ocurrir que no los traías porque no había nada a lo que traerlos… como que tenías que construirlo.

Sam Ransbotham: Shervin, creo que estás en algo allí, porque es una sensación diferente en términos de:

“Hey, hay un sistema, vamos a automatizarlo. ¿Hace lo mismo que hacía el sistema anterior o la forma anterior de hacerlo?”.

Ese es un enfoque muy diferente a este:

“Muy bien, no sabemos exactamente cómo esto debería funcionar. Vamos a averiguar más de eso a medida que avanzamos; vamos a averiguar lo que significan estos datos a medida que avanzamos”.

Eso me parece muy diferente, como Shervin dijo, una manera muy diferente de llevar a cabo estos proyectos.

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Shelia Anderson: Lo es, y para cualquier organización, vas a beneficiarte si tienes esa mentalidad de la innovación en toda su organización, porque todos vamos a beneficiar más que puedes,

Ya se trate de una idea innovadora que surja de su empresa, no tienen que saber cómo llevarla a cabo; sólo tienen que saber decir: “Ésta es una gran idea”, o “Ésta es una oportunidad que veo para mejorar nuestras operaciones comerciales“. Y luego llevarla adelante y asociarse con toda la organización para hacer realidad esa innovación.

También tenemos un equipo de innovación formal aquí en Aflac, llamado Hash, por lo que tenemos otro brazo por el que pasamos algunas otras ideas para hacer un poco de innovación. Por lo tanto, ese equipo puede centrarse no sólo en soluciones de IA y ML (aprendizaje automático), sino también en cualquier otro tipo de solución de innovación.

¿Cómo se interesó Sheila Anderson en la IA?

Shervin Khodabandeh: Shelia, llevas tiempo liderando el sector de la tecnología y la ingeniería digital. Cuéntanos un poco qué le llevó a interesarse por la ingeniería y la tecnología. ¿Cómo fue tu trayectoria?

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Shelia Anderson: Soy de un pueblo muy pequeño del sur de Luisiana, de 2 MIL 500 habitantes. Ninguno de mis padres había tenido la oportunidad de ir a la universidad, así que eso fue algo que me inculcaron muy pronto: el amor por el aprendizaje.

Así que al principio opté por centrarme en la ingeniería. Mi padre me dio un gran consejo que básicamente decía: “Este va a ser el campo del futuro“. Pero entonces no tenía ni idea de lo que esa elección significaría en mi carrera. Ha sido una elección excelente.

Empecé en la disciplina de la ingeniería, la ingeniería informática, que en aquella época estaba un poco más en el lado de los sistemas operativos, ocupándome de las tecnologías mainframe. Era una de las pocas mujeres de mi promoción. Ha sido maravilloso ver a más mujeres elegir este campo a medida que ha ido madurando.

Mi primer trabajo fue en la primera empresa de Ross Perot, Electronic Data Systems, y tuve la oportunidad de pasar por ese programa de desarrollo de ingeniería de sistemas. Durante esa fase, aprendí realmente el rigor y el enfoque de cómo hacer las cosas con una práctica, con procedimientos. También aprendí a centrarme en el aprendizaje continuo en tu carrera.

Como ingeniero y como líder, tienes que centrarte en aprender continuamente. Tuve la oportunidad de hacer consultoría, consultoría tecnológica, muy al principio de mi carrera, entrando y saliendo de muchas empresas diferentes.

Trabajé con American Airlines durante el 11 de septiembre (cuando fue el ataque a las Torres Gemetas). Probablemente fue uno de los momentos más interesantes de mi carrera. Luego pasé a los servicios financieros, con los seguros, y he estado en los seguros durante los últimos 15 años de mi carrera y me ha encantado.

Mucha gente no vería los seguros como un lugar donde se puede ver mucha automatización y mucha innovación, pero es una industria que está preparada para ello. Hay muchas oportunidades en el sector, y por eso sigo aquí.

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Shervin Khodabandeh: Sí, y lo interesante de los seguros -yo también trabajo bastante en seguros- es que hay mucha ciencia y tecnología en ellos.

Lo que veo es que hay muchos casos de uso interesantes en todo tipo de seguros y por eso he preguntado por el talento. ¿Cómo se consigue que los jóvenes que salen de la universidad conozcan todas las cosas interesantes que están ocurriendo en ese espacio?

Shelia Anderson: Sí. También creo que, por ejemplo, haciendo estos podcasts, y parte de lo que tienes que hacer como líder en cualquier organización hoy en día es asegurarse de que el talento up-and-coming entienda algo del trabajo interesante que se hace dentro de las paredes de su organización.

Dedicaremos un poco más de tiempo a compartir algunos de los trabajos interesantes que estamos haciendo y que también atraerán talento a la organización.

Sección de preguntas rápidas

Sam Ransbotham: Shelia, tenemos un segmento en el que te hacemos un montón de preguntas rápidas, así que responde lo primero que te venga a la mente. ¿De qué te has sentido más orgullosa en términos de inteligencia artificial dentro de Aflac? ¿Cuál es el momento que más resuena?

Shelia Anderson: El hecho de que ya hemos comenzado este viaje y ya estamos viendo el éxito. Así que para mí, es tener la oportunidad de ampliar y crecer en eso en nuestra empresa.

Preocupaciones sobre la IA

Sam Ransbotham: Pensamos en los prejuicios, en las cuestiones éticas, pero ¿hay algo más que le preocupe de la inteligencia artificial?

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Shelia Anderson:Esos dos, por supuesto. La otra que escucho mucho se centra en la privacidad, por supuesto, y para Aflac, nos centramos absolutamente en salvaguardar nuestra información.

Eso es clave, así que oirás esas preocupaciones, y estamos comprometidos con la privacidad de nuestros individuos, la protección de datos, así que tenemos ese enfoque significativo aquí dentro. Y creo que con el tiempo, hay tantas oportunidades positivas con la IA, el aprendizaje automático.

Suponiendo que podamos llegar a adherirnos a alguna norma de uso que sea aceptable en general, siempre habrá grandes resultados positivos para la IA. Pero también habrá algunos aspectos negativos que tendremos que vigilar.

Shelia Anderson lejos de la tecnología

Sam Ransbotham: Creo que con tantas ventajas de la IA y el ML, vamos a tener que soportar algunas desventajas más. ¿Cuál es su actividad favorita que no implique tecnología?

Shelia Anderson: Me encanta viajar y probar cosas nuevas, así que diría que soy un poco aventurera.

Primera profesión que quería estudiar Sheila antes de la IA

Sam Ransbotham: ¿Cuál era la primera profesión que querías cuando eras niña?¿Qué querías ser de mayor?

Shelia Anderson: Cuando era niña, fui concertista de piano muy pronto y di clases en la universidad cuando estaba en el instituto, así que quería ser concertista de piano, una concertista de piano clásica.

El mayor deseo de Anderson para la IA

Sam Ransbotham: Genial, bueno, eso es una primicia para nosotros.¿Cuál es su mayor deseo para la inteligencia artificial en el futuro? Puedes soñar:¿Qué va a hacer por nosotros?

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Shelia Anderson: Oh, soñar … bueno, voy a hablar de Aflac, por supuesto. Quiero vernos ampliando esos modelos para incluir más beneficios tanto para Aflac como empresa como para nuestros clientes. Impulsar cosas como la automatización inteligente y la construcción en nuestras otras líneas de negocio, francamente.

Creo que tenemos una gran oportunidad. Y luego, en general, creo que en la sociedad en su conjunto, hay mucho valor significativo que puede surgir del aprovechamiento de la IA y el aprendizaje automático. Una vez más, se trata de aprovechar la tecnología para hacer el bien.

Despedida

Sam Ransbotham: Shelia, gracias por tomarte el tiempo para hablar con nosotros. Creo que tienes experiencia en muchas organizaciones diferentes, y una cosa que me gustó también fue el reconocimiento de que muchas de las cosas que queremos y soñamos son fáciles de decir, pero difíciles de hacer.

Y creo que esa es la historia de muchas tecnologías. Aunque pueda sonar bien decir algunas de estas cosas, hacerlas cada día y progresar en ellas es difícil. Gracias por tomarse el tiempo de compartir sus experiencias, buenas y malas, con nosotros.

Shelia Anderson: Gracias.

Sam Ransbotham: Es difícil de creer, pero es el final de la sexta temporada de Me, Myself, and AI. Volvemos en dos semanas con la temporada 7. Por favor, únanse a nosotros.

Allison Ryder: Gracias por escuchar Me, Myself, and AI. Creemos, como tú, que la conversación sobre la implementación de la IA no empieza y termina con este podcast. Por eso hemos creado un grupo en LinkedIn específicamente para oyentes como tú. Se llama AI for Leaders, y si te unes a nosotros, podrás charlar con los creadores y presentadores del programa, hacer tus propias preguntas, compartir tus puntos de vista y acceder a valiosos recursos sobre la implementación de la IA del MIT SMR y BCG.Puedes acceder visitando mitsmr.com/AIforLeaders.

Pondremos ese enlace en las notas del programa, y esperamos verte allí.

SOBRE LOS ANFITRIONES

Sam Ransbotham (@ransbotham) es profesor del departamento de sistemas de información de la Carroll School of Management del Boston College. Shervin Khodabandeh es socio sénior y director gerente de BCG y colíder de BCG GAMMA (la práctica de IA de BCG) en Norteamérica.Puede ponerse en contacto con él en shervin@bcg.com.

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