Cómo una importante empresa de salud se convirtió en líder en el uso innovador de la IA

Pregúntele a cualquier organización sobre la IA responsable y es probable que se entere de los marcos, las directrices y los principios. Hay muchos libros blancos de alto nivel que ofrecen pocos consejos prácticos o experiencia por parte de las firmas líderes del mercado.

Pero muchas empresas aún se quedan preguntándose: ¿Cómo se hace realmente el trabajo? ¿Y la IA responsable realmente permite a las organizaciones avanzar más rápido, como se postula a menudo?

Para responder a estas preguntas, creemos que es instructivo examinar cómo una empresa líder se embarcó en un viaje de varios años para renovar su infraestructura principal y hacer frente a la creciente complejidad y a las demandas de los miembros en su mercado y, al mismo tiempo, aumentar su agilidad.

La situación

Blue Cross, Blue Shield of Michigan (BCBSM) es una entidad sanitaria de 36 000 millones de dólares con más de 5 millones de miembros y una red de más de 37 000 proveedores. La sanidad ha sido durante mucho tiempo un sector complejo, pero recientemente solo lo ha hecho más.

La aprobación de la Ley de Cuidado de Salud Asequible (ACA), aumentó el acceso a la atención médica desde aproximadamente El 83% de la población estadounidense en 2010 para El 93% en 2023. La ACA, junto con el envejecimiento de la población, ejercieron una enorme presión sobre la organización de BCBSM.

Además, los cambios tectónicos en las políticas y los servicios estaban creando una enorme complejidad nueva. Por ejemplo, McKinsey predijo en 2022, podrían gastarse hasta 265 000 millones de dólares en gastos para trasladarse del entorno médico al hogar en 2025. Medicare Advantage, el nuevo producto de seguro médico de más rápido crecimiento en el mundo, ofrece nuevos servicios, como comida a domicilio, membresías en centros de fitness, acceso a alimentos saludables a través de Uber Eats y muchos otros servicios, todos ellos destinados a mejorar los resultados médicos y reducir los costes.

Hace siete años, el equipo directivo de BCBSM se dio cuenta de que, para hacer frente a este tsunami de complejidad sin hacer estallar su estructura de costes, tendrían que replantearse la rígida infraestructura tecnológica heredada de la organización, cuya modificación era lenta y cara. Este tipo de cambio transformador fue abrumador: como mutualidad sin fines de lucro, BCBSM tiene márgenes operativos muy reducidos, del 1 al 1,5%, en comparación con las organizaciones con fines de lucro, que se fijan en torno al 4%. Eso significaba que las actualizaciones tenían que realizarse de forma gradual y ofrecer un valor empresarial claro para compensar los gastos. Con sus más de 4 petabytes de datos, en su mayoría desestructurados, vieron el potencial de encontrar eficacia, pero no podían acceder a ese valor con sus enfoques anteriores. Además, gran parte de esos datos contenían información confidencial de pacientes sujeta a una regulación estricta. Los traspiés podrían significar millones de dólares en multas e incluso penas de prisión por malversación o fraude.

Durante este viaje, BCBSM pasó de ser el usuario menos eficiente de la tecnología del sistema Blue Cross al más eficiente, medido en función del coste de la tecnología por empleado. No solo eso, sino que han absorbido oleadas de nuevas tecnologías: nube, nuevos protocolos de seguridad, amplio soporte móvil, más de 20 aplicaciones de IA de producción y ahora IA generativa (IA de generación). Hoy en día, también tienen aplicaciones de IA de tres generaciones que utilizan y tienen previsto venderlas a otras empresas, mientras cumplen con más de 700 organismos reguladores.

Entrevistamos a su equipo directivo para entender cómo lograron esta hazaña y escuchamos repetidamente los siete principios clave que guiaron sus acciones.

1. Haga que la tabla suba a bordo.

Naturalmente, las juntas de los pagadores de asistencia sanitaria están muy en sintonía con el entorno regulador y los peligros de infringirlo. Y, comprensiblemente, a menudo no están del todo al día con las últimas innovaciones de la IA. Si bien muchas organizaciones han informado a sus juntas directivas sobre el potencial y las amenazas de la IA de la generación, pocas se han comprometido a ofrecer sesiones educativas frecuentes sobre este campo que cambia rápidamente.

Bill Fandrich, vicepresidente ejecutivo y director de TI, informa regularmente al consejo de administración de BCBSM sobre las iniciativas de IA e imparte a los miembros una formación continua sobre IA, vinculando constantemente los resultados de los proyectos incrementales con los objetivos empresariales generales y ganando impulso a lo largo del camino. La IA es un concepto tan amplio con implicaciones complejas, que las juntas directivas necesitan tiempo para entender realmente su potencial e impacto.

Fandrich y su equipo han considerado todo el esfuerzo no como un proyecto tecnológico, sino como un esfuerzo de creación de capacidades. En una reunión el año pasado, por ejemplo, Fandrich y su equipo compartieron los principios rectores, las políticas y los controles establecidos en torno al uso de la IA y expusieron las comunicaciones completas en torno a ellos que se habían implementado en toda la empresa. En otra reunión, invitó a un orador invitado de la unidad de salud de un importante proveedor de IA y nube para que le ofreciera una visión de las experiencias y los aprendizajes de la IA.

Con la junta ahora contratando de forma rutinaria, Fandrich y su equipo encuentran las puertas abiertas a las actualizaciones periódicas, que permiten aprobar más rápidamente los proyectos que requieren la aprobación de la junta.

2. Establecer una colaboración interfuncional real y frecuente.

La colaboración interfuncional continua es realmente esencial para implementar la IA de manera responsable. Muchas empresas con las que trabajamos tienen la intención de implicar a los líderes de toda la empresa para garantizar que la IA se implementa de manera responsable. Rara vez funciona de esa manera. Por lo general, tras una reunión inicial de ideas, la TI y la analítica impulsan el esfuerzo.

En otras firmas que hemos investigado, los proyectos de IA se centran en la reducción de costes a corto plazo, lo que a menudo se traduce en una reducción de la plantilla. En BCBSM, se centraron en colaborar para reformar su forma de trabajar en toda la organización y crear una nueva capacidad para innovar e implementar nuevas tecnologías de forma continua. No fue un esfuerzo de ahorro de costes único.

Este equipo estaba compuesto por representantes de las áreas de cumplimiento, análisis, TI, legal, empresarial y ciberseguridad que se reunían semanalmente para supervisar las iniciativas de inteligencia artificial. Este enfoque garantiza que los proyectos de IA cumplan con las directrices y requisitos reglamentarios establecidos. Por ejemplo, lleva a cabo una revisión legal y de cumplimiento proactiva de cada modelo de IA orientado a los principales titulares de planes y proveedores.

Además de limitar los riesgos de la IA, el trabajo coordinado y continuo de este equipo ha permitido a la empresa llevar a cabo sus esfuerzos impulsados por la IA a una velocidad sorprendente. Por ejemplo, durante la pandemia de la COVID-19, BCBSM aprovechó esta colaboración para desarrollar análisis y un panel que pronosticara los costes de las reclamaciones y el nivel de riesgo de los pacientes. También modeló la posible propagación de la enfermedad a nivel del condado de Michigan. Lo lograron todo en solo dos semanas. El esfuerzo permitió a la organización desarrollar programas de divulgación específicos para los titulares de planes más vulnerables y en riesgo mucho más rápido de lo que lo habrían podido hacer en años anteriores.

3. Garantice un acceso escalable y seguro.

Garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento es, por supuesto, primordial para los pagadores de la asistencia sanitaria. BCBSM emplea varias prácticas para lograrlo, como el cifrado, la autenticación y, lo que es más importante, los controles de acceso basados en funciones. Como las ofertas de IA generativa aún están en pañales, aún no vienen con herramientas maduras de control de acceso. Eso significa que, como uno de los primeros en adoptarlo, BCBSM tuvo que crear su propia capa de seguridad y no esperar a las soluciones de los proveedores.

Para abordar este y otros problemas de seguridad, el equipo de TI y análisis de BCBSM trabajó con el socio tecnológico de propiedad absoluta de la organización, NASCO, y el proveedor de confianza Quantum Gears para desarrollar SecureGPT. Gracias a la credibilidad que el equipo había creado en la organización, pudieron invertir los recursos durante un período de dos años para crear la tecnología en NASCO, que luego se implementó ampliamente en BCBSM para mantener su seguridad.

El sistema proporciona un acceso basado en funciones a grandes modelos lingüísticos (LLM), lo que garantiza que, por ejemplo, los gestores de contratos solo puedan acceder a los LLM que se ocupan de las consultas de contratos. También proporciona barreras que mantienen el diálogo de los empleados con los LLM sobre el tema e impiden que los LLM generen contenido poco ético. Y registra todas las interacciones con las LLM para simplificar las auditorías. Además, SecureGPT elimina la información privada antes de enviar las consultas a las LLM públicas. Este enfoque integral garantiza que los datos confidenciales se gestionen de forma segura y compatible, y cumple con los estrictos requisitos de privacidad de los datos impuestos por reglamentos como la HIPAA y la Ley de Cuidado de Salud Asequible.

4. Darse cuenta de que la arquitectura importa mucho.

Para hacer frente a los nuevos servicios, los nuevos clientes y los nuevos procesos, BCBSM necesita hacer algo más que automatizar los procesos y datos antiguos. Tenían que crear servicios modulares disponibles para las necesidades emergentes. Además, tenían que poder acceder a los datos existentes en las enormes bases de datos en silos para utilizarlos en sus nuevos modelos de IA.

Crearon una solución de datos en la nube adaptable que integra los datos de varias unidades de negocio a través de API y otras funciones de integración avanzadas. Esto facilita una gestión de datos eficaz y segura, agiliza las operaciones y permite el despliegue rápido de las aplicaciones de IA en diferentes dominios. Esto es el resultado directo de que se dieron cuenta de la necesidad de reimaginar el núcleo debido a la ola de complejidad que proviene de las demandas del mercado y de los miembros.

La generación de IA está mejorando aún más la plataforma. Por ejemplo, la información necesaria para administrar las prestaciones se encuentra en diferentes unidades de negocio, como la administración de redes de proveedores y el procesamiento de solicitudes. BCBSM utilizó por primera vez las incrustaciones de IA anteriores a la generación para desarrollar las relaciones entre los datos no estructurados. Estas incrustaciones podrían, por ejemplo, aprender que «fisioterapia» después de una «cirugía de rodilla» no son solo dos conceptos distintos («fisioterapia» y «cirugía de rodilla»), sino que están relacionados en el contexto de los cuidados posoperatorios. O las incrustaciones podrían ayudar a identificar todos los documentos relacionados con la «fisioterapia», incluidos los que pueden utilizar una terminología diferente, como «servicios de rehabilitación».

Los modelos de integración de IA y los LLM de nueva generación están haciendo que la capacidad de establecer estas relaciones sea aún mejor y más fácil. Han eliminado de manera fundamental la necesidad de crear varios sistemas de gestión de datos maestros (por ejemplo, uno para cada nuevo tipo de contrato con campos nuevos). El sistema simplemente aprende las relaciones. Esto reduce en gran medida el coste, el nivel de esfuerzo y el tiempo necesarios para actualizar y mejorar las soluciones de BCBSM. Es un enfoque que puede adoptar cualquier organización con datos operativos importantes agrupados en silos en sistemas de toda la empresa.

5. Ofrecer una educación continua a los empleados.

Al igual que la junta, Fandrich y su equipo consideraron que su esfuerzo consistía en crear una capacidad organizativa en la IA, no en un proyecto tecnológico. Dada la profundidad de este dominio y su naturaleza cambiante, esto implicó un compromiso continuo con la educación y la formación de los empleados en prácticas responsables de la IA, ya que las necesidades, las amenazas y las capacidades cambian a diario.

Para ser eficaces y eficientes, utilizaron el equipo directivo interfuncional de la IA para nombrar representantes que impartieran sesiones educativas a los empleados y dejar claro que la IA responsable requiere el mismo nivel de responsabilidad y un enfoque práctico que la prevención de los ciberataques. El equipo directivo transmite continuamente el mensaje de que la adopción de las aplicaciones de la IA y los esfuerzos responsables de la IA no son una propuesta única.

6. Derrote los prejuicios.

Las aseguradoras en general, y las aseguradoras de salud en particular, tienen mucha experiencia en hacer frente a los sesgos en sus productos, servicios y precios. En la IA, el problema del sesgo suele aparecer a través de los datos de entrenamiento y la construcción de modelos. Por ejemplo, un modelo podría subestimar la correlación entre la propensión de un grupo étnico a sufrir un ataque al corazón tras un incidente, pero eso puede deberse al hecho de que ese grupo tiene menos acceso a cuidados intensivos, no a menos riesgo. En lo que respecta a la mitigación de los sesgos en la IA responsable, el equipo interfuncional de IA utilizó su experiencia para desarrollar modelos, algoritmos de pruebas de sesgos y procedimientos de datos de entrenamiento adecuados para combatir los sesgos. Al hacer pruebas periódicas para detectar y abordar los sesgos, BCBSM se asegura de que sus aplicaciones de IA son justas, equitativas y cumplen con la normativa.

La organización también mantiene y actualiza periódicamente un inventario de sus sistemas de IA que incluye la documentación de los modelos, los resultados de las pruebas de sesgo, los registros de cambios y la documentación del cumplimiento de la normativa para garantizar una gobernanza adecuada. El inventario de información también permite que el aprendizaje pase a las nuevas aplicaciones, lo que aumenta aún más la velocidad a la que se puede innovar. El mismo equipo interfuncional de IA supervisa la gestión de estos procesos vitales.

7. Proporcionar un refugio seguro para la innovación.

En una empresa con un uso intensivo de operaciones y excelente desde el punto de vista funcional, cuyas decisiones pueden significar la vida o la muerte, con atención médica o no, tiene que pensar detenidamente en cómo y «dónde» innova. Dados los estrechos márgenes y la intensidad operativa, Fandrich y su equipo utilizaron la filial de NASCO para invertir en tecnología innovadora y también la utilizaron para probar sus modelos en un conjunto de datos más pequeño. Como señaló Fandrich, otras grandes aseguradoras han publicado modelos complejos en sus datos principales y han descubierto que tienen millones de dólares en costes por parte de los grandes proveedores de nube. Este coste innecesario se debe a que no tienen claro si es primero entrenar y optimizar sus modelos en un entorno controlado como NASCO antes de ponerlos en producción.

La estrecha y continua relación de BCBSM con NASCO desempeña un papel fundamental a la hora de permitir a la organización innovar a un ritmo rápido. Además, al tener una entidad cercana, pero a distancia, este centro de innovación tecnológica no solo está muy familiarizado con la infraestructura de BCBSM, sino también con sus necesidades de cumplimiento. De este modo, las aplicaciones pueden diseñarse de acuerdo con las normas desde el principio, en lugar de someterse a una modernización, lo que ralentiza el desarrollo y, a menudo, se traduce en soluciones subóptimas. Este centro también permite a BCBSM experimentar y desarrollar nuevas soluciones fuera de las operaciones diarias, lo que garantiza una cartera constante de aplicaciones de IA que cumplen con las normas sin interrumpir el día a día de las operaciones. Como beneficio adicional, la estrecha relación proporciona una fuente de financiación para la innovación tecnológica continua. NASCO puede revender las soluciones desarrolladas conjuntamente con BCBSM, lo que incentiva a NASCO y ofrece la oportunidad de ahorrar costes.

En conjunto, estos siete consultorios han sido vitales para transformar la organización, de una organización de reclamaciones, servicio al cliente y contratación excelente desde el punto de vista operativo, con productos que se mueven lentamente y una base de miembros bien definida, a una empresa de plataformas que puede adaptarse de manera ágil al enorme volumen, la innovación y la complejidad de los servicios de salud, así como a las dinámicas necesidades de los miembros.

Además, esta innovadora estructura ya ha permitido a BCBSM implementar con confianza y éxito aplicaciones de IA de dos generaciones en las principales áreas de negocio en esta fase inicial del desarrollo de la tecnología:

Prestaciones GPT: Esta herramienta interna permite a los analistas de prestaciones consultar rápidamente datos no estructurados (por ejemplo, detalles del plan, prestaciones de bienestar y enfermedad cubiertas, exclusiones, cobertura de medicamentos) agregados de varias funciones de la empresa para poder ofrecer un servicio de atención al cliente rápido, personalizado y de primera calidad a sus 5,2 millones de titulares de planes. La organización prevé que la nueva herramienta reducirá los tiempos de llamada de los titulares del plan y aumentará su satisfacción. Internamente, también esperan que reduzca el tiempo que se tarda en configurar los sistemas de prestaciones.

Contratos GPT: Para ofrecer las prestaciones, BCBSM mantiene contratos con miles de proveedores y vendedores de atención médica y bienestar que respaldan sus operaciones. ContractSGPT permite consultar en lenguaje natural los contratos de los proveedores para ayudar a los analistas a encontrar rápidamente las condiciones, los precios y otra información vital bajo demanda. También les permite encontrar eficiencias. En un caso, permitió identificar los solapamientos en el 30% de los contratos de TI. Por último, pueden utilizar las funciones de generación de ContractGPT para sugerir revisiones de las secciones de los contratos que necesitan actualizarse para otros cambios.

Estas soluciones no solo benefician a BCBSM, sino también a las organizaciones de Blue Cross de otros estados, que pueden adoptarlas con la confianza de que cumplen.

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Hoy en día, BCBSM no solo es el usuario más eficiente de la tecnología de su grupo de pares, sino que también lidera el uso innovador de la IA. La trayectoria de BCBSM subraya que, al priorizar la seguridad, el cumplimiento, una arquitectura sólida y una gobernanza proactiva, las organizaciones pueden innovar con la IA de la generación dentro de los límites reglamentarios. BCBSM ve un futuro de mejores servicios y resultados para los pacientes que son atendidos por una plataforma de servicios y pagos impulsada por la generación de IA cada vez más inteligente. Nadie sabe aún qué tan escalable puede llegar a ser este modelo ni qué apalancamiento operativo puede estar disponible en el futuro. Sin embargo, cualquier empresa que implemente versiones de producción de la IA puede aprender a hacerlo de manera responsable, incluso en un entorno altamente regulado.