En un entorno tan volátil como el actual de la inteligencia artificial (IA), donde los modelos más avanzados pueden quedar obsoletos en cuestión de meses, la aseguradora estadounidense MassMutual ha optado por una estrategia pragmática y flexible que elimina los compromisos a largo plazo y le permite adaptarse ágilmente a los nuevos avances del mercado.
Así lo ha explicado Sears Merritt, director de sistemas de información (CIO) de MassMutual, en un reciente episodio del podcast VB Beyond the Pilot, donde destacó la importancia de mantener abiertas todas las opciones ante una tecnología que evoluciona rápidamente: “Queríamos asegurarnos de que podíamos surfear esa ola de dinamismo”.
Los resultados tempranos son prometedores. La compañía ha registrado un incremento cercano al 30 % en la productividad de sus desarrolladores, mientras que la incorporación de flujos de trabajo potenciados con IA en su centro de atención al cliente ha logrado reducir los tiempos de resolución de incidencias de 10 minutos a apenas uno y ha recortado los costes asociados de varios dólares a unas pocas centésimas. 
Sin embargo, la verdadera lección para los responsables de tecnología no reside únicamente en los números, sino en cómo MassMutual ha diseñado con cuidado su infraestructura de IA poniendo al usuario en el centro del proceso.
Mantener la flexibilidad para adaptarse al futuro
La firma trabaja con proveedores punteros, pero limita estas colaboraciones a contratos de corto plazo, generalmente de 12 meses, para evitar dependencia y conservar la libertad de elegir las mejores herramientas a medida que el sector se estabilice. Merritt apunta: “Estas relaciones tienen un límite para preservar la opción de cambiar a soluciones de primer nivel conforme evolucionan y maduran”.
Esta filosofía también se extiende a los modelos de código abierto, cuyos beneficios la compañía está explorando sin descanso. La convicción es que tanto las tecnologías propietarias de vanguardia como el software abierto serán esenciales para abordar los retos que hoy parecen imposibles pero que mañana serán alcanzables.
Resultados medidos desde el inicio
Los esfuerzos de MassMutual en IA se dividen en dos grandes áreas: la primera busca potenciar la productividad general, ofreciendo herramientas como asistentes virtuales y copilotos a todos los empleados. La segunda se centra en proyectos específicos que optimizan flujos de trabajo concretos con impacto directo en los asesores, asegurados o personal interno.
A diferencia de muchas iniciativas que miden el éxito solo en función de la adopción, en esta compañía el punto de partida es definir métricas claras y concretas de éxito para evaluar si merece la pena escalar cada proyecto. “Todo se mide. Siempre establecemos indicadores objetivos para saber si vale la pena ampliar estas soluciones”, insiste Merritt.
Además, MassMutual fomenta la experimentación interna, dando acceso a distintos modelos y tipos de flujo de trabajo con costes variables para permitir que los usuarios comparen sus ventajas respecto a opciones más asequibles y sencillas como los grandes modelos de lenguaje generalistas (LLM).
Paralelamente, la empresa recopila análisis detallados sobre patrones de uso, flujos de trabajo de los desarrolladores, rendimiento de modelos y costes asociados. El objetivo es reducir gastos y construir una inteligencia operativa que permita seleccionar automáticamente el modelo más adecuado en función del coste, la calidad de la respuesta y la experiencia del usuario.
Elegir calidad sobre velocidad, incluso a mayor coste
Una de las peculiaridades de la aproximación de MassMutual es cómo valora la calidad frente al coste en su IA. En lugar de limitarse a benchmarks o precio por token, la compañía utiliza un sistema que denominan “puntuación de confianza”, que combina la percepción de los usuarios y métricas operativas para medir el impacto real de las respuestas generadas por IA.
Durante la remodelación del centro de contacto, los empleados probaron dos modelos distintos: uno que respondía casi en tiempo real pero con respuestas más imprecisas, y otro más caro que tardaba algunos segundos extra pero entregaba resultados de mayor calidad. Aunque la lógica empresarial podría impulsar la preferencia por la opción más rápida, los usuarios se decantaron abrumadoramente por la calidad.
Merritt relata que la decisión final se basó en la opinión y valoración directa de los empleados: “Nos dijeron que preferían esperar un poco más porque la diferencia en calidad justificaba esos segundos extras”. Así, MassMutual optó por desplegar el modelo más sofisticado pese a su coste ligeramente superior, pues la experiencia del usuario primó en la toma de decisiones.
La flexibilidad, la medición constante y la centralidad del usuario forman la base de una estrategia que permite a esta aseguradora navegar con éxito en un ecosistema de IA acelerado e impredecible. Su caso ofrece una hoja de ruta para otras organizaciones que buscan maximizar los beneficios de la inteligencia artificial sin encerrarse en compromisos tecnológicos rígidos.
