«La Inteligencia Artificial no hace solidaridad. Se necesita un doble golpe para que los seguros sean justos». Así lo afirman en un artículo de Opinión el CEO de Lemonade, Daniel Schreiber.

Afirma que se he argumentado que la IA puede vencer el sesgo en los seguros. «Pero si bien el aprendizaje automático puede ayudar a garantizar la igualdad, no puede garantizar la equidad. Incluso podría empeorarlo», añade.

Para el directivo hay que partir de esta ecuación: Igualdad ≠ Equidad. «Igualdad» y «equidad» a menudo se consideran sinónimos, pero son distintos. Si bien ambos promueven la equidad, la igualdad se trata de tratar a todos por igual independientemente de sus circunstancias, mientras que la equidad se trata de tratar a las personas de manera diferente sin tener en cuenta sus circunstancias.

La igualdad y la equidad a menudo tiran en direcciones opuestas; «Lo que sigue es un marco para los seguros que, espero, pueda ser aceptable y razonable para todas esas personas«, añade.

Un riesgo con un precio incorrecto

Schreiber suscribe al dicho de que «no existe tal cosa como un riesgo malo, solo un riesgo con un precio incorrecto», ¿Qué hacer cuando los precios precisos ponen el seguro fuera del alcance de quienes más lo necesitan?

Los precios difusos de antaño resolvieron este problema. Cuando se utilizan promedios en lugar de una suscripción de precisión, los buenos riesgos pagan demasiado, los malos riesgos pagan muy poco y los posibles riesgos no asegurables pasan desapercibidos. «Si la igualdad es la víctima involuntaria de datos insignificantes, la equidad es su beneficiario involuntario», remarca.

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