«La unión de máquina y humano va a vencer sesgos que arrastramos históricamente»

Carlos López Sobrino lidera la línea de Behavioral Data Science y Business Analytics dentro del equipo de analítica avanzada de Santa Lucía, una de las aseguradoras con mayor trayectoria de España. Su trabajo combina economía conductual, machine learning e inteligencia artificial para anticipar las decisiones de los clientes y mejorar su experiencia de forma personalizada.

Desde un equipo transversal que da servicio a todas las empresas del grupo, no solo al negocio asegurador, López Sobrino trabaja para construir modelos que incorporan variables psicológicas y comportamentales, más allá de la información transaccional clásica. La retención de clientes, la hiperpersonalización y el cumplimiento ético de la normativa europea de inteligencia artificial son algunos de los ejes sobre los que pivota su estrategia. En esta entrevista con MCPRO desgrana cómo la ciencia conductual está redefiniendo la relación entre las aseguradoras y sus clientes.

[MCPRO] Tu área combina behavioral data science con business analytics en una aseguradora. ¿Cómo se traduce eso en la práctica? ¿Qué aporta el enfoque conductual frente al análisis de datos más tradicional?

[Carlos López Sobrino] La clave está en entender que las personas no tomamos decisiones desde un punto de vista puramente racional. Eso es lo que nos dice la economía conductual. Operamos con sesgos cognitivos que generan patrones sistemáticos y, por tanto, predecibles. Nuestro enfoque consiste en construir una capa de datos comportamentales que va más allá de la información transaccional clásica, es decir, qué póliza tiene el cliente, cuánto paga o cuántas veces nos ha llamado.

Nos centramos en variables que nos dicen cómo decide: su tiempo de respuesta ante una renovación, su sensibilidad al precio, sus patrones de procrastinación o la inercia que le lleva a mantener una póliza aunque no la necesite del todo. Con eso, los modelos de machine learning no solo predicen qué producto puede interesarle, sino cuándo y cómo presentárselo. Más que cambiar el producto, esta disciplina transforma cómo lo ofrecemos. Eso es lo que llamamos hiperpersonalización.

[MCPRO] Santa Lucía lleva más de cien años operando. Esa historia genera datos, pero también posibles sesgos acumulados. ¿Cómo garantizáis que los modelos no reproduzcan discriminaciones del pasado en la tarificación o la concesión de seguros?

[Carlos López Sobrino] Me gusta decir que un modelo justo no es el que no discrimina, sino el que sabe dónde puede hacerlo, implementa controles para mitigarlo y lo explica. Nuestra estrategia pivota en tres puntos. El primero es auditar lo que había antes del modelo, porque históricamente se han tomado decisiones humanas que podían arrastrar cierto sesgo. Si entrenamos un modelo con esa información, le transmitimos ese sesgo sistemático.

El segundo punto es controlar el proceso de entrenamiento incorporando restricciones que garanticen equidad y cumplan con la normativa europea. Y el tercero, que para mí es fundamental, es la explicabilidad. Utilizamos técnicas como los SHAP values para que la salida de los modelos sea interpretable y pueda comunicarse al equipo de negocio y, en última instancia, al cliente. La ética no es un requisito regulatorio para nosotros, es una ventaja competitiva. En el sector asegurador, la confianza es el activo más valioso.

El AI Act como espejo

[MCPRO] La entrada en vigor del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial está obligando a muchas empresas a revisar su gobernanza. ¿Qué cambios ha supuesto para vosotros?

[Carlos López Sobrino] Para nosotros ha sido un punto de inflexión, no porque nos haya cambiado el rumbo, sino porque nos ha dado visión de todo lo que ya había. Nos ha obligado a hacer un inventario exhaustivo de todos los usos de inteligencia artificial en el grupo, algo que hemos hecho muy de la mano de un bufete de abogados y una consultora especializada. Hemos estructurado el trabajo en tres cambios.

El primero es ese censo, con documentación estandarizada de cada modelo o sistema de IA: si ha pasado por un proceso de entrenamiento, con qué objetivo se usa, qué datos trata. El segundo es evaluar el impacto real sobre los clientes. Y el tercero es implementar controles concretos. En el ámbito del behavioral economics, el reglamento establece prohibiciones explícitas sobre explotar vulnerabilidades psicológicas para distorsionar decisiones. Por eso estamos desarrollando un marco ético para nuestras intervenciones conductuales, documentando la intención, el mecanismo psicológico utilizado y el resultado medido. Lo que buscamos es facilitar la toma de decisión del cliente, no aprovecharnos de ella.

[MCPRO] La retención de clientes es crítica en seguros, donde el coste de adquisición es muy alto. ¿Cómo integráis variables comportamentales en los modelos de predicción de abandono?

[Carlos López Sobrino] Hay una reflexión que me marcó: retener a un cliente no es convencerle de que se quede, sino eliminar las razones por las que querría irse, o recordarle por qué contrató. Es cambiarle el prisma, buscar el sentido positivo en lugar de insistir en lo negativo. Llevamos más de cuatro años evolucionando modelos de propensión a la fuga en producción, y en ese tiempo hemos aprendido que la información transaccional sola no basta.

Ahora los enriquecemos con variables comportamentales: si el cliente abre nuestros emails, cómo interactúa con nosotros, si ha consultado coberturas recientemente, cómo nos valora en las encuestas de satisfacción, incluso cómo nos habla cuando llama al contact center. Todo eso, bien trabajado y compartido con los modelos en producción, nos acerca al cliente en el momento en que lo necesita. Si ha tenido una mala experiencia en un siniestro, hay que actuar de inmediato, no esperar meses. Hay una ventana de máximo efecto psicológico que no podemos dejar pasar.

[MCPRO] La inteligencia artificial generativa está en boca de todos, pero en un sector regulado como el asegurador las alucinaciones tienen consecuencias legales y reputacionales. ¿Cómo lo estáis gestionando en Santa Lucía?

[Carlos López Sobrino] Nuestra estrategia tiene dos velocidades. A corto plazo estamos trabajando en casos de uso internos, porque el riesgo queda contenido dentro de la compañía y el retorno es inmediato. Dar herramientas a nuestra gente para que dediquen menos tiempo a buscar información y más a vender es nuestra prioridad ahora mismo.

A medio plazo el aspiracional es usar la generativa para la hiperpersonalización real: que cuando un cliente hable con un chatbot, ese chatbot le responda en el tono que le gusta, enfatice las coberturas más relevantes para su perfil y adapte el nivel de detalle a sus preferencias. Pero hay que ser honestos. Las alucinaciones son un riesgo legal y reputacional en nuestro sector. Por eso avanzamos despacio en lo que afecta al cliente externo, priorizando primero consolidar el valor internamente, madurar los controles y, una vez que tengamos esa base sólida, abrirnos hacia fuera.

Búsqueda de talento

[MCPRO] ¿Qué perfil buscáis en vuestro equipo y cómo veis la irrupción de la IA agéntica en vuestro propio trabajo?

[Carlos López Sobrino] Lo que más valoro en un proceso de selección no es tecnológico: es la curiosidad. Eso no se enseña ni en la carrera ni en un bootcamp, o la tienes o no la tienes. Buscamos bases sólidas en estadística e inteligencia artificial, por supuesto, pero más que encontrar a alguien que lo sepa todo, queremos perfiles que nos complementen, que nos hagan cuestionar nuestra forma de ver las cosas. Alguien distinto a lo que ya tenemos. En cuanto a la IA agéntica, mi posición es clara: hay que abrazarla, no temerla.

Yo mismo programo con ayuda de inteligencia artificial y soy mucho más rápido. Sé hacerlo sin ella, pero me agiliza. La clave es gestionar el cambio, que los perfiles de negocio, los comerciales y los operativos entiendan estas herramientas como una mejora y no como una amenaza. La unión máquina y humano va a vencer sesgos que arrastramos históricamente. Hay que subirse a la ola.

[MCPRO] Mirando a los próximos tres años, ¿qué combinación de tecnologías crees que dará el paso definitivo para que las aseguradoras sean realmente data driven?

[Carlos López Sobrino] Si tuviera que apostar, diría que son tres patas que operan juntas. La IA predictiva, que ya conocemos y que seguirá evolucionando en modelos de churn, tarificación, detección de fraude y propensión. La IA generativa, que no solo aporta personalización en el contacto con el cliente, sino que ayuda a extraer contexto de fuentes no estructuradas y enriquece los modelos clásicos.

Y la inteligencia artificial conductual, que opera en tiempo real para generar impacto en el momento justo, completando el contexto que al modelo solo con datos transaccionales le falta para aprender bien. Pero más allá de la tecnología, lo que me gustaría para Santa Lucía en los próximos tres años es algo más sencillo de formular: que ser una empresa data driven no signifique que los datos sustituyan al juicio humano, sino que la decisión humana esté informada por la mejor evidencia posible, procesada con la mejor tecnología disponible y diseñada con la mejor comprensión del comportamiento humano que podamos alcanzar. Esos serían los tres ingredientes.

Para escuchar la entrevista completa: