Insurers can use #AI to identify potential fraud, but if the models aren't designed carefully, they can reinforce biases. So how can they be developed more fairly?

César Ortega Quintero, Expert Data Scientist at MAPFRE Open Innovation, takes a practical approach to address #bias in AI systems and highlights some criteria to ensure ethical and effective AI:

⏩ Exploratory tools: allowing biases to be identified through comparisons or graphs.

⏩ Measurement and correction: assessing biases in classification, regression, machine vision or recommendation models.

⏩ Compatibility: integrating frameworks like MLlib, Scikit-learn or TensorFlow facilitates their use in real projects.

⏩ Efficiency: it's not just about correcting bias - you also have to maintain model performance in real applications.

🔗AI is set to transform the insurance industry, but only if it's designed with fairer and more accountable models. Bias needs to be measured, understood, and corrected. Find out how in this Medium article:

https://lnkd.in/eYggeQEX

En semanas anteriores hemos cubierto las fases Reto, Idea y Concepto en nuestro ‘Mapa de Posibilidades de uso de la #IA en el proceso de #innovación’. Hoy terminamos el recorrido con las fases Prototipo y MVP.

En la fase Prototipo construimos y exponemos versiones no funcionales de nuestra solución a los clientes con el objeto de contrastar nuestras hipótesis, aprender y ajustar. Nos podemos apoyar en la IA para:

⏩ Creación de prototipos: generar artefactos para nuestras entrevistas y experimentos de validación, iterarlos rápidamente en función de los aprendizajes

⏩ Soporte a las entrevistas de validación: preparar guiones, usar entrevistadores sintéticos, sintetizar resultados

⏩ Soporte a los experimentos de validación: usar agentes autónomos, sintetizar resultados

Finalmente, en la fase MVP, desarrollaremos una solución funcional que pondremos a prueba en un piloto con clientes reales en vivo. En esta fase, la IA nos puede ayudar sobre todo en un paso:

⏩ Construcción del MVP: usar “copilotos” para el desarrollo software, aprovechar herramientas de IA generativa de marketing digital

Bonus track: la aplicación de la IA en #creatividad e innovación es un tema candente también en el ámbito de las publicaciones académicas. Para aquellas personas interesadas en profundizar, incluimos un listado de nuestros papers favoritos de los últimos meses.

Comparte tu experiencia o tus opiniones en los comentarios 👀

La semana pasada hablábamos de la fase Reto en nuestro ‘Mapa de Posibilidades de uso de la #IA’ en el proceso de #innovación. Ahora vamos a por las fases Idea y Concepto.

En la fase Idea tenemos que producir ideas para las oportunidades que seleccionamos en la fase previa. Tiene un primer paso divergente (buscamos volumen, variedad y novedad) y un segundo paso convergente (donde priorizamos). Nos podemos apoyar en la IA para:

⏩ Generación de ideas: pedir ideas en formato libre o guiado, construir sobre las ideas del equipo humano

⏩ Selección de ideas: clasificar en clusters, crear fichas de idea, ayudar a evolucionarlas, aplicar un análisis crítico

Después, en la fase Concepto, desarrollaremos y aterrizaremos las ideas priorizadas dando forma a un concepto más sólido y construyendo material para comunicarlo eficazmente. Aquí la IA puede aportar en estos ámbitos:

⏩ Propuesta de valor y funcionalidades: crear versiones iniciales, diagramas y gráficos explicativos

⏩Modelo de negocio y cuentas de servilleta: sugerir un primer borrador del Business Model Canvas, ayudar a estimar tamaño de mercado TAM/SAM/SOM

⏩Comunicación/Venta: generar borradores del OnePager o del pitch con el que queremos hacer la venta interna del concepto

¿Estás empleado ya alguna de estas técnicas en tu proceso de innovación? 👀

How has the #insurtech ecosystem closed FY24 in Europe? What can we expect this year?

research.astorya.io report analyses all data, including the trends that will define the future of the insurance industry. Some key points of the report are:

⏩61 deals announced last year, with over €820m invested.

⏩ Accelerated technology adoption is needed to address #risks such as cybersecurity and climate change.

⏩#Innovation will help create business models focused on sustainability and personalization to remain competitive in a market full of change.

In the future, insurtech will play a key role in redefining the #insurance sector, not only through technological innovation, but also by adapting to emerging risks and a more digitized market.

🔗Read the full report here: https://lnkd.in/dEbSRked

💡La #IA, y en especial la IA generativa, abre un amplio abanico de posibilidades para los procesos de innovación, pudiendo apoyarnos en ella en múltiples tareas.

A largo de varias publicaciones, compartiremos este “Mapa de posibilidades”. Hemos recopilado las posibilidades inspirándonos en artículos, papers académicos, foros e investigación propia.

La primera fase de todo proceso, la fase Reto, nos ayuda a entender y explorar nuestro reto desde la perspectiva del negocio y del usuario, sintetizar los resultados, y priorizar algunas oportunidades en las que seguir trabajando. Aquí la IA puede aportar en varios ámbitos:

⏩ Mapeo y compresión del reto: obtener visión general, identificar actores y relaciones, establecer las dimensiones que abarca.

⏩ Exploración del contexto de negocio: estimar tamaño de mercado, analizar entorno competitivo (Porter), conocer tendencias (PEST).

⏩ Exploración del usuario: preparar guiones de entrevistas, reforzar con entrevistadores y usuarios sintéticos.

⏩ Síntesis de los resultados de exploración: resumir las entrevistas, rellenar plantillas, extraer patrones.

⏩ Selección de oportunidades: analizar pros y contras, simular posibles escenarios.

Y tú, ¿cómo estás empleando la IA en tus procesos de innovación?