"PLAN DE IMPLEMENTACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA PARA LA OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS EN EMPRESAS AJUSTADORAS DE SINIESTROS EN QUITO - ECUADOR
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The study titled "Implementation Plan of Generative Artificial Intelligence for Process
Optimization in Loss Adjusting Companies in Quito, Ecuador" explores the integration of
generative AI in loss adjusting firms to enhance operational efficiency and service quality. The
research identifies challenges these companies face, such as information management, response
times, and operational costs, due to the complex and case-specific nature of claims adjustment.
The study highlights processes that can be optimized, including document analysis, interview
transcription, and report drafting. Proposed AI-based tools include Natural Language
Processing (NLP), Optical Character Recognition (OCR), and generative models such as GPT-
4 to improve efficiency in these areas. The research follows an exploratory methodology,
assessing the current state of the SERPRAS company, identifying its strengths and weaknesses
regarding AI integration.
The implementation plan is divided into three phases: analysis and design, development and
testing, and implementation and monitoring. Additionally, it outlines costs, technological
requirements, and a staff training plan. Ethical and regulatory considerations are also addressed,
emphasizing the importance of data protection and compliance with Ecuadorian regulations.
The study concludes that generative AI can streamline processes, reduce costs, and enhance
decision-making. However, successful implementation requires investment in infrastructure,
data security, and staff training to ensure its effective and responsible application.
Description
El estudio titulado "Plan de implementación de inteligencia artificial generativa para la
optimización de procesos en empresas ajustadoras de siniestros en Quito - Ecuador" aborda la
integración de la IA generativa en empresas ajustadoras de seguros para mejorar la eficiencia
operativa y la calidad del servicio. Parte del problema que estas empresas con este giro del
negocio enfrentan son dificultades en la gestión de información, los tiempos de respuesta y
costos operativos debido a la naturaleza compleja y personalizada del ajuste de siniestros.
El trabajo identifica procesos susceptibles a optimización, como lo son: el análisis documental,
la transcripción de entrevistas y la redacción de informes. Se proponen herramientas basadas
en IA, incluyendo Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), Reconocimiento Óptico de
Caracteres (OCR) y modelos generativos como GPT-4 para mejorar la eficiencia en estas tareas.
La metodología aplicada es exploratoria, con énfasis en un diagnóstico del estado actual de la
empresa SERPRAS, identificando fortalezas y debilidades en la integración de IA.
El plan de implementación se divide en tres fases: análisis y diseño, desarrollo y pruebas, e
implementación y monitoreo. Se detallan costos, requisitos tecnológicos y un plan de
capacitación para el personal. Se abordan consideraciones éticas y regulatorias, señalando la
importancia de la protección de datos personales y el cumplimiento normativo en Ecuador.
El estudio concluye que la IA generativa puede agilizar procesos, reducir costos y mejorar la
toma de decisiones, pero requiere inversión en infraestructura, seguridad de datos y formación
del personal para su correcta aplicación.
