El món de les assegurances de vida era un terreny estable, previsible i gairebé avorrit. Funcionava com una biblioteca silenciosa, on cada llibre tenia el seu lloc i les regles eren clares: els assegurats pagaven les seves primes regularment i les companyies, a canvi, prometien una resposta quan arribés el moment. Però en els darrers anys, alguna cosa va canviar.

Les empreses de capital de risc —especialistes a comprar companyies, reestructurar-les i revendre-les amb guanys milionaris— miren a les companyies d'assegurances amb altres ulls. No per la seva història, ni pel seu noble propòsit, sinó per una raó concreta i poderosa: el flux constant de diners.

Cada mes, milions de persones paguen les seves assegurances. Aquests diners s'acumulen a gegantines preses financeres anomenades asseguradores. Fins ara, aquest cabal era canalitzat amb prudència cap a inversions tradicionals, com bons estatals o actius de baix risc.

Però quan una firma d'aquest tipus compra una companyia d'assegurances, el que fa a la pràctica és prendre el control d'aquesta presa i redirigir part d'aquest flux cap a turbines més veloces, més rendibles i també amb més risc. El capital de risc no es conforma amb rendiments modestos. Vol esprémer cada centau.

Com ho aconsegueix? A través d'estructures financeres complexes i arbitratges reguladors. És a dir, aprofita les diferències i buits entre diferents lleis per reduir la quantitat de capital que una companyia d'assegurances ha de tenir com a suport. Per exemple, si una companyia d'assegurances inverteix en bons corporatius de baixa qualitat, la llei li exigeix tenir un matalàs de seguretat important.

Però si agrupa aquests mateixos bons en una estructura anomenada CLO —un paquet de préstecs amb una etiqueta de qualificació més favorable— pot reduir aquest capital exigit. Així, sense canviar el risc real, millora la seva rendibilitat als papers.

A més, moltes companyies d'assegurances sota aquests gerents traslladen part dels seus riscos a reasseguradores pròpies ubicades en jurisdiccions més flexibles, com les Bermudes. Allà, les regles permeten registrar guanys anticipats i les exigències de liquiditat són menors.

Tot això genera un efecte multiplicador: més capital disponible, més operacions, més rendibilitat aparent. En molts casos, aquest capital no s'utilitza per enfortir la companyia o millorar els productes, sinó per finançar altres negocis del mateix grup. Préstecs a empreses afiliades, inversions en actius il·líquids, comissions de gestió que tornen a la firma mare.

Aquest model no és il·legal. Opera dins dels marges de la llei, encara que moltes vegades estirant els seus límits. És rendible, però va demostrar fragilitats. El cas de 777 Partners —una firma finançada per companyies d'assegurances afiliades, avui involucrada en casos judicials— va revelar fins a quin punt una xarxa d'entitats interconnectades pot tornar-se inestable. Quan una peça falla, l'efecte dòmino pot afectar tot el sistema.

En aquest context apareix la intel·ligència artificial (IA), no com un protagonista directe, però sí com un factor que definirà el futur del model. La IA serà una eina poderosa tant per al capital privat com per als ens reguladors.

Del costat de les empreses, la IA permet analitzar milions de dades en temps real, detectar oportunitats, empaquetar actius, avaluar riscos i optimitzar carteres. Pot trobar més de pressa que qualsevol humà les rutes més rendibles, les bretxes legals més convenients, les estructures més eficients per reduir capital i augmentar retorn. És com jugar escacs amb un motor que veu vint jugades per davant.

Però els reguladors també poden utilitzar IA. Si l'apliquen amb precisió, poden monitorar en temps real els balanços de les companyies d'assegurances, identificar connexions sospitoses amb empreses afiliades, detectar acumulació de risc, simular escenaris adversos i anticipar crisi. Fins i tot automatitzaran decisions d'intervenció quan se superen certs llindars d'exposició. Una IA reguladora ben entrenada es convertirà en un radar que veu el que abans era invisible.

El problema és que les condicions per a aquest equilibri encara no existeixen. Els ens de control, en general, tenen menys pressupost, menys talent especialitzat i processos més lents que els capitalistes de risc. Moltes vegades no tenen accés complet a les dades, sobretot quan les operacions es traslladen a jurisdiccions opaques.

I encara que detecten alguna cosa, les seves eines d'intervenció solen arribar tard. Mentrestant, de l'altre costat, els equips de private equity desenvolupen sistemes sofisticats amb capacitat d'aprenentatge constant, enfocats a maximitzar retorns sense perdre un segon.

La IA pot millorar el sistema si ajuda a prendre millors decisions d'inversió, distribuir millor el risc i oferir productes més eficients per als assegurats. També pot evitar catàstrofes si anticipa els punts de fallida abans que passin. Però també pot ser una arma de doble tall. Accelerar el ritme del palanquejament, aprofundeix l'opacitat del sistema i genera una dependència excessiva d'algoritmes que, si fallen, poden amplificar l'impacte de qualsevol error.

El model actual, en qui el capital privat controla grans companyies d'assegurances i canalitza els seus recursos cap a estructures cada vegada més complexes, funciona bé mentre tot va bé. Però està construït sobre una xarxa de decisions automatitzades, estructures poc líquides i relacions entre societats que no sempre són visibles des de fora. La IA actuarà com a estabilitzador o com a amplificador. Tot depèn de qui la programi, amb quin propòsit i sota quin control.

Si els reguladors adopten IA amb la mateixa rapidesa, precisió i profunditat que el sector privat, equilibraran el tauler. Limitaran excessos, evitaran contagis i protegiran l'assegurat sense frenar la innovació. Però si això no passa, la bretxa entre ambdós creixerà.

I llavors, milions de persones que només volien protegir a la seva família o el seu retir podrien acabar exposades —sense saber-ho— als vaivens d'un sistema que, encara que legal, cada vegada s'assembla més a un casino d'alta tecnologia. Les coses com són.