La investigación básica proporciona datos sobre los riesgos aseguradores del mañana

«Sin investigación básica, nuestro nivel de conocimiento sería completamente diferente. Además, son fundamentales los nuevos descubrimientos para entender los riesgos futuros», enfatiza Iwan Stalder, jefe de Gestión de Acumulación de Grupo en Zurich Insurance Group. Stalder y su equipo identifican, cuantifican y agregan riesgos. Con ello, pueden mostrar cómo de expuesto está su empresa a lo largo de toda la cartera (sin incluir seguros de vida). Se incluyen todos los riesgos, desde catástrofes naturales hasta eventos provocados por el hombre.

Inicialmente, el equipo se concentraba en desastres naturales. Pero la explosión en la ciudad portuaria china de Tianjin en 2015 demostró que los accidentes industriales también pueden convertirse en catástrofes. Desde entonces, escenarios como pandemias, accidentes industriales o cuestionamientos sobre dónde podría surgir el próximo escenario de «amianto» forman parte de su cartera.

Las aseguradoras, por su trabajo con riesgos complejos, son de los actores que más dependen de sólidos descubrimientos científicos. Al evaluar el cambio climático, desastres naturales, pandemias o incidentes cibernéticos, necesitan modelos de matemáticas, física y ciencias climáticas. Estos modelos forman la base para cuantificar riesgos, asignar capital y para productos de seguros que proporcionan protección y estabilidad a la sociedad y economía.

Datos, modelos e incertidumbres

El corazón de toda evaluación de riesgos son los datos. Entre las fuentes más valiosas se encuentra el historial de siniestros con los daños reportados por los asegurados y las compensaciones pagadas. En EE.UU., por ejemplo, existen décadas de experiencia con huracanes, tornados y tormentas de granizo. Los datos sobre estos eventos pintan un cuadro detallado de la frecuencia de estas tormentas y el potencial de daño. A partir de estos datos de siniestros, se pueden identificar vulnerabilidades y optimizar modelos de riesgo.

Al usar varios modelos externos, los resultados pueden variar considerablemente. Sin embargo, si una aseguradora alimenta los modelos con sus propios datos sobre daños por ciclones, se hace claro cuál representa mejor la realidad. Como Stalder subraya, ningún modelo es perfecto, pero mediante la comparación con experiencias reales, se puede determinar el más preciso. En un siguiente paso de trabajo, todos los modelos deben ser actualizados regularmente. Si existen datos sobre siniestros disponibles, el equipo de Stalder los utiliza para recalibrar las suposiciones, de lo contrario, se basan en otros modelos, descubrimientos científicos y opiniones de expertos. Los modelos de catástrofes no son estáticos, sino que evolucionan constantemente en cuanto surgen nuevos descubrimientos científicos, cambian normativas de construcción, emergen nuevos riesgos y el clima mismo se transforma. Incluso los modelos de huracanes para EE.UU., que cubren toda una generación, necesitan ser actualizados continuamente. «Todo está en movimiento, estamos aprendiendo constantemente», resume Stalder.

Ciertas incertidumbres siempre permanecen, pero son mayores si hay pocos datos disponibles. Los peligros naturales están relativamente bien investigados, pero los efectos precisos del cambio climático sobre la frecuencia e intensidad de eventos específicos son difíciles de predecir. La incertidumbre es aún mayor en incidentes cibernéticos: faltan eventos extremos que puedan servir como puntos de referencia. La causa del «Evento CrowdStrike» en julio de 2024, donde fallaron sistemas informáticos globalmente, fue una actualización de software defectuosa. Aunque no fue un ataque cibernético, el evento mostró cómo millones de sistemas pueden ser paralizados de golpe.

Rol de la investigación básica

Para la industria aseguradora, la investigación básica es central. Por ejemplo, las ciencias climáticas proporcionan escenarios para registrar datos actuales en modelos de catástrofes: aumento del nivel del mar, lluvias más intensas o nuevas trayectorias de tormenta. Estudios toxicológicos sobre sustancias como PFAS advierten sobre nuevos riesgos de responsabilidad. Estas «sustancias eternas» fueron responsables recientemente de una prohibición de venta en Suiza de productos agrícolas. «Estos trabajos de investigación, a menudo apoyados por instituciones como el SNF, constituyen la base científica para nuestros modelos de riesgo prácticos», explica Stalder.

El enlace entre ciencia y práctica a menudo ocurre a través de datos, métodos y escenarios de la investigación básica. Un ejemplo es el proyecto scClim, apoyado por el SNF: la Universidad de Berna, el ETH Zúrich y Agroscope desarrollan conjuntamente simulaciones de alta resolución de súper células en los Alpes. El objetivo es mejorar las predicciones sobre tormentas intensas localizadas.

La investigación tecnológica también juega un papel clave. La inteligencia artificial, especialmente las redes neuronales, se utilizan hoy en día cada vez más para reconocer patrones en enormes conjuntos de datos. Las raíces de estos métodos se remontan a la investigación fundamental teórica de los años 50 y 60. Al principio, estas aplicaciones no eran extensas ni eficientes. Sin embargo, después de que en la última década el rendimiento computacional y los algoritmos hicieron enormes progresos, estos sistemas ahora trabajan mucho más rápido y con mayor precisión. «Algunos descubrimientos sobre riesgos actuales serían impensables sin redes neuronales. Son el resultado directo de décadas de investigación básica», enfatiza Stalder. En un proyecto de este tipo con contribuciones del SNF, la Universidad de Basilea e IBM trabajan en redes neuronales optimizadas por computadoras cuánticas.

De la validación de modelos al desarrollo propio

La conexión entre ciencia y práctica también se refleja en la aplicación de modelos de seguros. Durante muchos años, el equipo de Stalder licencia, valida y calibra modelos, una práctica que Zurich introdujo como pionera en 2004 y que se ha convertido en estándar. Con el tiempo, el equipo fue más allá: desarrollando sus propios escenarios o modelos de probabilidad para terrorismo, casos de responsabilidad de alcance catastrófico, fallas en cultivos, pandemias y ataques cibernéticos. Estos modelos internos garantizan supuestos y cálculos transparentes, lo que es particularmente importante desde una perspectiva regulatoria.

El intercambio con la ciencia es un componente central de este trabajo. Zurich ha creado con el Consejo Asesor para Catástrofes una plataforma donde investigadores líderes discuten los últimos descubrimientos, desde el cambio climático hasta pronósticos estacionales de ciclones y sistemas de alerta temprana de terremotos. También participan en las reuniones expertos de seguros. Se especializan en gestión de riesgos, suscripción, ingeniería de riesgos y siniestros, y aseguran que los descubrimientos científicos fluyan directamente a la práctica del negocio. «Queremos entender dónde está la investigación y usar esos descubrimientos para que resulten en mejores evaluaciones de riesgos y productos», explica Stalder.

Una contribución a la resiliencia

En última instancia, no se trata solo de la estabilidad de una empresa individual, sino del funcionamiento de economías enteras. Las aseguradoras facilitan las inversiones incluso en entornos inciertos, como la construcción de una fábrica multimillonaria o la financiación de proyectos de energías renovables. Crean previsibilidad haciendo que los riesgos sean cuantificables y distribuibles.

Por lo tanto, la investigación básica es mucho más que una labor puramente académica: proporciona los cimientos para modelos de riesgos complejos e innovaciones que contribuyen a la resiliencia de la economía y la sociedad. O, en palabras de Stalder, «Gracias a la investigación básica, no podemos eliminar incertidumbres, pero podemos tomar decisiones con fundamentos en un entorno incierto». El texto de esta noticia, una imagen descargable y más información están disponibles en la página web del Fondo Nacional Suizo.

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