Es argentino, estudió en Harvard y creó un software que marca tendencia en la industria de seguros de Estados Unidos

Lucas Urbisaia (29) siempre sintió curiosidad por entender cómo funciona el mundo. Tal es así, que a sus seis años ya acostumbraba a pasar horas inmerso en libros de historia y jugar con sets de química. Más tarde, en su temprana adolescencia, aprendió a programar de manera autodidacta a través de artículos de Reddit.

“A los 12 empecé a leer sobre cómo armar y programar computadoras. Me apasionaba pensar, por ejemplo, ¿qué es esto de enseñarle a una máquina lo que yo quiero que haga o minar criptomonedas?”, cuenta Urbisaia a LA NACION. Aquel espíritu emprendedor lo llevó a obtener una beca para estudiar matemática aplicada en Harvard, institución de la que se graduó con honores.

Allí conoció a Soheil Sadabadi (24), con quien, luego de recibirse, emprendió un proyecto para resolver uno de los principales problemas de la industria de seguros: el riesgo de la información. “Yo trabajaba en Nueva York, en el Banco Santander. Una de las cosas que teníamos que hacer en la mesa de trading era análisis de riesgo, que era estar transcribiendo información de documentos a planillas de Excel, algo muy molesto y engorroso. En paralelo, Soheil, que trabajaba en Aon -el segundo broker de seguros más importante del mundo-, tenía problemas similares en estos análisis, como el ciber riesgo o el riesgo de litigio y de propiedad intelectual”, relata.

Ese fue el disparador para comenzar a contactar a diferentes brokers de Estados Unidos y averiguar si para ellos esto también representaba una dificultad en su labor diaria. “Nos llamó la atención lo rápido que pudimos conseguir estas conversaciones, e incluso nos preguntaban si teníamos una solución para ofrecerles”, señala Urbisaia.

Así surgió, en noviembre de 2023, Praxos, una startup que utiliza inteligencia artificial (IA) para automatizar tareas administrativas en el sector de seguros. Su plataforma ayuda a los agentes de seguros a ahorrar tiempo al generar documentos, comparar programas de pólizas, emitir certificados y alinear las necesidades de los clientes con las aseguradoras. Esto permite a los brokers enfocarse más en asesorar a sus clientes y menos en la parte burocrática.

“Lo que a nosotros nos desvela es desarrollar un programa que pueda leer documentos, extraer la información y entenderla de la misma forma que un agente de seguros los entendería”, explica Urbisaia. Y asegura que están incorporando nuevos clientes “prácticamente todos los días”.

Para 2025, proyectan una facturación superior al millón de dólares. Además, recientemente Praxos recibió una inversión de US$500.000 de YCombinator, el fondo de inversión detrás de grandes jugadores del mercado, como AirBnB, Stripe, Reddit y Nowports.

Inteligencia artificial: sus claves y desafíos

Crear desde cero un software que pudiera resolver las tareas tediosas y repetitivas del sector no fue un trabajo sencillo. De hecho, el producto se fue perfeccionando a medida que las conversaciones con los brokers avanzaban. “Fue un proceso cooperativo en el cual nuestros clientes nos iban indicando el camino. Hasta la última semana de marzo de este año, no teníamos un producto en el mercado, sino que lo veníamos desarrollando con lo que fueron nuestros primeros usuarios”, reconoce Urbisaia.

La idea de utilizar IA en el proyecto estuvo presente desde el primer momento. Sin embargo, el gran desafío para incorporar esta tecnología fue la obtención de datos. En un principio, al no contar con un importante volumen de clientes, Urbisaia y Sadabadi debieron cargar gran parte de la información de manera manual para entrenar a los modelos de IA. “La necesidad de datos es una de las grandes deficiencias de la IA. Si no hubiese sido por eso, podríamos haber llegado al mercado mucho más rápido”, indica.

Una vez que el número de clientes comenzó a crecer, lograron construir una base de datos sólida y necesaria para entrenar a los algoritmos.

El software de Praxos utiliza IA de manera tanto generativa como no generativa. En el primer caso, la plataforma es capaz de interpretar y extraer información de documentos para luego regenerar explicaciones o rellenar campos en nuevos archivos. En lo que respecta al funcionamiento no generativo, la IA entiende y lee los documentos no solo a partir de su semántica, sino también de su organización.

Gracias a la velocidad con la que esta tecnología procesa la información, Praxos reduce hasta un 80% el tiempo de trabajo de los brokers. “Procesos que estaban demorando entre dos semanas y un mes, los agentes de seguros que están utilizando nuestro software los están pudiendo resolver en el día o 48 horas”, ilustra Urbisaia.

Sobre los constantes avances de la IA, reflexiona: “Creo que la IA se va a convertir en una parte estándar de los softwares. Lo veo parecido al advenimiento de la navegación móvil, algo que era novedoso hace 20 años y hoy todos sacamos nuestro celular, accedemos a X y es sumamente normal”.

Próximos pasos

Con foco en Estados Unidos, Praxos planea expandir su red de clientes a través de nuevas funcionalidades. Una de ellas es una herramienta capaz de obtener una estimación de los costos de los seguros en tiempo real. “Es un análisis de ciencia de datos que involucra analizar millones de documentos e incorporar información del estado real del mercado. La idea es que los brokers puedan tener perspectiva de dónde colocar el riesgo, lo cual es importante porque se reduce el tiempo que demoran en asegurar a sus clientes, lo que se traduce en mayores ventas”, dice Urbisaia.

Y concluye: “Todo el tiempo hay que tener el ojo en cómo mejorar y simplificar la experiencia de los usuarios. Es un trabajo que no termina nunca porque siempre se puede hacer algo mejor”.

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