La inteligencia artificial en seguros ya mueve el negocio del 81% de las aseguradoras

La inteligencia artificial en seguros ha dejado de ser una promesa para convertirse en un motor real de negocio. Según el informe «How insurers drive revenue by deploying AI with intent», elaborado por McKinsey y citado por Inese, el 81% de las aseguradoras ya registra un impacto tangible de la IA en el crecimiento de sus primas. El dato es relevante, pero la lectura completa del informe revela una realidad más compleja: escalar esa tecnología sigue siendo el gran reto pendiente para la mayoría del sector.

Qué dice el informe y por qué importa

El estudio analiza cómo las aseguradoras están desplegando la inteligencia artificial con un propósito claro de generación de ingresos. El resultado más llamativo es que cuatro de cada cinco entidades ya vinculan el uso de IA a un crecimiento measurable en primas. No se trata de proyectos piloto ni de intenciones: hay resultados económicos que lo respaldan.

Sin embargo, el informe también advierte de un problema estructural: la mayoría de las aseguradoras no ha conseguido escalar el uso de la IA más allá de iniciativas aisladas. Dicho de otra forma, muchas organizaciones tienen casos de uso que funcionan bien en un departamento concreto, pero no logran extender ese impacto al conjunto de la compañía.

Este patrón no es exclusivo del sector asegurador, pero en él tiene consecuencias especialmente visibles: las áreas de suscripción, tarificación y gestión de siniestros son las que más se benefician de la IA, y también las que más acusan la falta de integración cuando los sistemas no están bien conectados.

Las tres áreas donde la IA en seguros genera más valor

El informe identifica tres grandes palancas donde la inteligencia artificial en seguros está produciendo resultados concretos. La primera es el crecimiento de primas: modelos predictivos que ajustan la tarificación en tiempo real según el perfil de riesgo del cliente permiten a las aseguradoras ser más competitivas sin asumir riesgo innecesario.

La segunda es la suscripción. La automatización de la evaluación de riesgos reduce los tiempos de respuesta y mejora la consistencia de los criterios de aceptación. Esto es especialmente relevante en ramos complejos como el de empresas o el de responsabilidad civil, donde la variabilidad en la suscripción manual puede ser muy alta.

La tercera, y quizás la más sensible para el día a día del sector, es la gestión de siniestros. La IA permite detectar patrones de fraude, automatizar la tramitación de expedientes sencillos y mejorar la experiencia del asegurado en los momentos de mayor estrés. En este ámbito, la velocidad y la precisión son factores críticos que la tecnología empieza a resolver de forma sistemática.

El reto real: escalar la inteligencia artificial en seguros

Que el 81% de las aseguradoras vea impacto en primas es una buena noticia. Que la mayoría no haya conseguido escalar ese impacto es la otra cara del dato. Según el informe, las barreras más comunes son la fragmentación de los datos internos, la falta de talento especializado y la dificultad de integrar soluciones de IA en sistemas heredados que llevan décadas en funcionamiento.

Para el mercado español, estas barreras son especialmente conocidas. El sector asegurador nacional ha avanzado mucho en digitalización durante los últimos años, pero la convivencia entre sistemas modernos y plataformas antiguas sigue siendo un obstáculo cotidiano. Las corredurías, por su parte, dependen en gran medida de la tecnología que les ofrecen las compañías con las que trabajan, lo que limita su capacidad de adopción autónoma.

La clave, según se desprende del análisis, no está en invertir más en tecnología de forma indiscriminada, sino en definir con precisión qué problemas se quieren resolver y en qué parte del proceso la IA puede aportar más valor. Las organizaciones que han logrado escalar son las que empezaron con casos de uso muy concretos, midieron resultados y luego ampliaron el alcance de forma progresiva.

Gestión de siniestros: el área con más potencial de mejora

De las tres palancas identificadas en el informe, la gestión de siniestros es probablemente la que concentra mayor potencial de mejora en el corto plazo. Es también el área donde el impacto de una mala gestión se hace más visible: un expediente mal tramitado, un plazo incumplido o una comunicación deficiente pueden deteriorar la relación con el cliente de forma irreversible.

La IA permite aquí dos tipos de mejora. Por un lado, la automatización de tareas repetitivas: clasificación de partes, extracción de información de documentos, asignación de expedientes según criterios predefinidos. Por otro, el análisis de datos para detectar irregularidades, anticipar la evolución de un siniestro o identificar patrones que escapan al análisis manual.

Pero la tecnología por sí sola no resuelve el problema si el proceso subyacente no está bien estructurado. La experiencia en el sector muestra que las implantaciones de IA más exitosas en siniestros son las que combinan herramientas tecnológicas con equipos especializados que entienden tanto la parte técnica como la operativa. Si quieres conocer más sobre cómo se articula este enfoque en la práctica, puedes explorar el modelo de gestión de siniestros para corredurías que AGAR Gestiona lleva aplicando desde 2008.

Qué deberían hacer corredurías y aseguradoras ante este escenario

El informe lanza un mensaje claro: las entidades que no empiecen a estructurar su estrategia de IA en los próximos años corren el riesgo de quedarse rezagadas frente a competidores que ya están acumulando ventaja. Esto no significa que haya que digitalizar todo a la vez, sino que es necesario tomar decisiones informadas sobre dónde invertir primero.

Para una correduría, el punto de partida más práctico suele ser la gestión de siniestros. Es el área donde la carga operativa es mayor, donde los errores tienen más impacto en la satisfacción del cliente y donde la externalización o el apoyo tecnológico puede liberar recursos para tareas de mayor valor añadido como la captación o la fidelización.

Para una aseguradora, el reto es diferente: se trata de integrar las soluciones de IA en los flujos de trabajo existentes sin interrumpir la operativa diaria. Aquí la colaboración con socios especializados en gestión de siniestros puede ser una vía para ganar agilidad sin asumir todo el riesgo de la transformación internamente.

En cualquier caso, el punto de partida es siempre el mismo: entender bien el proceso actual antes de automatizarlo. La IA no mejora procesos rotos; los acelera. Por eso la revisión operativa previa a cualquier implantación tecnológica es un paso que no conviene saltarse.

La perspectiva de AGAR Gestiona: tecnología al servicio del proceso

En AGAR Gestiona llevamos más de quince años gestionando siniestros para corredurías, aseguradoras y grandes empresas. En ese tiempo hemos visto cómo la tecnología ha ido cambiando las reglas del juego, pero también hemos comprobado que la calidad de la gestión sigue dependiendo, en buena medida, de las personas que están detrás del proceso.

La inteligencia artificial en seguros es una herramienta poderosa. Pero su valor real no se mide por cuántas tareas automatiza, sino por cuánto mejora la experiencia del asegurado y cuánto reduce la carga operativa de quienes gestionan los expedientes. Ese es el criterio con el que evaluamos cualquier incorporación tecnológica en nuestro trabajo diario.

El dato del 81% que recoge el informe es un indicador de que el sector está tomando en serio esta transformación. Lo relevante ahora es no quedarse en los titulares y empezar a construir, caso a caso, los procesos que permitan sostener ese impacto en el tiempo.

Conclusión

La inteligencia artificial ya no es una tendencia futura en el sector asegurador: es una realidad que el 81% de las compañías está convirtiendo en crecimiento de primas. El reto pendiente es la escala. Para corredurías y aseguradoras, esto implica revisar los procesos antes de automatizarlos y elegir bien los ámbitos donde la tecnología puede aportar más valor. En AGAR Gestiona seguimos de cerca esta evolución con un enfoque claro: la tecnología debe servir al proceso, no al revés.