En el sector asegurador, la conversación sobre IA se ha convertido en un mantra asociado casi exclusivamente a la eficiencia operativa y de procesos. Cuando se pregunta dónde se está aplicando, la respuesta se repite: automatización de procesos, reducción de tareas repetitivas, uso de chatbots para la atención al cliente y copilotos operativos para aliviar la carga del backoffice. La prioridad siempre es hacer más con menos, racionalizar costes y ganar velocidad administrativa.
Sin embargo, cuando se analizan con detalle las cuentas técnicas de los principales ramos de No Vida en España, la conclusión resulta incómoda. La mayor parte del dinero en seguros no se destina a procesos internos, sino a pagar siniestros y a captar clientes. En productos como Autos, Hogar o Multirriesgos, la siniestralidad absorbe entre el 75% y el 80% de la prima, mientras que la captación representa otros 10 o 15 puntos adicionales. En cambio, los costes de gestión, incluidos call centers o tareas administrativas, apenas ocupan unos pocos puntos porcentuales. En términos sencillos: de cada cien euros de prima, la inmensa mayoría se destina a indemnizar daños o a generar negocio, y sólo una fracción mínima se consume en operar.
A pesar de esta realidad, la mayor parte de las inversiones en IA se concentran en reducir costes laborales marginales y agilizar procesos internos y no en actuar sobre las áreas que realmente determinan la rentabilidad estructural de una aseguradora. Si el sector siguiera el rastro del dinero, la estrategia sería otra.
La diferencia real entre una aseguradora rentable y una que no lo es se juega en un terreno distinto: en la calidad de sus decisiones. El negocio asegurador depende de elecciones cruciales: qué riesgos aceptar y a qué precio, cuánto invertir en atraer clientes y a través de qué canales, cómo priorizar expedientes, qué tratamientos aplicar en función de la naturaleza del siniestro, qué casos presentan indicios de fraude, qué perfiles merece la pena retener y cuáles no, o cómo ajustar la composición de la cartera para preservar márgenes. En todos estos aspectos, un punto porcentual arriba o abajo representa millones de euros. Y, sin embargo, es justamente en ese ámbito donde esta tecnología se utiliza todavía de forma residual.
La evidencia empírica disponible demuestra que la IA no sólo mejora la productividad en procesos operativos, sino que incrementa la calidad de las decisiones. Investigaciones recientes de consultoras como BCG lo confirman. No obstante, buena parte de la industria sigue concibiendo la IA como un simple instrumento de automatización, un RPA sofisticado y poco más, en lugar de verla como una herramienta capaz de elevar la inteligencia de negocio.
Esta contradicción resulta especialmente visible en el ámbito de siniestros. Si la siniestralidad representa casi cuatro quintas partes de la prima, lo natural sería ver una explosión de aplicaciones de IA en su gestión, pero el despliegue real sigue siendo limitado. La IA permitiría priorizar expedientes no por orden cronológico, sino por impacto potencial, mejorar la coherencia técnica reduciendo la variabilidad entre tramitadores, identificar patrones anómalos que alerten de fraude o predigan severidad y dotar de consistencia y precisión el proceso de decisión, que aún depende más de la experiencia individual que del conocimiento colectivo consolidado.
Lo mismo ocurre con la captación de cliente. La pregunta relevante ya no es cómo reducir costes, sino dónde colocar el próximo euro para maximizar retorno. Sin embargo, muchas aseguradoras continúan asignando presupuesto comercial por inercia, repitiendo lo que hicieron el año anterior. Los modelos basados en IA capaces de predecir el valor a largo plazo de un cliente, optimizar el mix de canales, mejorar la atribución, fomentar la retención y personalizar ofertas no generan mejoras marginales, sino multiplicadores de rentabilidad.
En seguros, la IA debe orientarse a la gestión de la siniestralidad y a la adquisición, no únicamente a la dinámica operativa
En seguros, la IA debe centrarse en el 80%, no en el 5%. Debe orientarse a la siniestralidad y a la adquisición, no únicamente a la operativa. Automatizar es útil, pero insuficiente; la auténtica revolución reside en elevar la inteligencia de negocio, no sólo en abaratarlo. En una industria donde casi todo el margen depende de decisiones estratégicas, la IA debería verse como un aliado para mejorar la toma de decisiones.
