Mientras se agrava la falta de especialistas capaces de evaluar riesgos, una startup creada en plena pandemia apuesta a automatizar procesos clave sin perder precisión técnica. Sus herramientas ya permiten a las compañías operar con menos personal y mayor eficiencia.

El sector asegurador enfrenta una escasez de personal. Los profesionales, conocidos como suscriptores o underwriters (profesionales encargados de evaluar riesgos y decidir si una aseguradora debe aceptar o rechazar una póliza, así como de definir las condiciones bajo las cuales se asegura) se jubilan, cada vez menos jóvenes profesionales se suman a la actividad y las compañías intentan cubrir esa falta con herramientas de gestión de flujos de trabajo. Al mismo tiempo, el volumen de solicitudes crece. La brecha entre las necesidades del sector y su capacidad de respuesta se agranda con rapidez.

¿Qué hace un suscriptor?

Un suscriptor es el profesional de una aseguradora encargado de analizar los riesgos que presenta cada solicitud de seguro. Su función principal es determinar si la compañía debe aceptar ese riesgo, en qué condiciones y con qué precio.

Para tomar esa decisión, evalúa información técnica, antecedentes del cliente, estadísticas de siniestros y normas internas. A partir de ese análisis, define coberturas, exclusiones, límites y primas, asegurando que el negocio sea rentable y sustentable para la compañía.

Además, el suscriptor trabaja en conjunto con productores, brokers y otras áreas internas, resolviendo dudas y ajustando condiciones cuando es necesario. Es un rol clave porque equilibra la necesidad comercial con la seguridad financiera de la aseguradora.

¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial al sector asegurador?

La inteligencia artificial llegó en un momento oportuno. Sin embargo, la oportunidad no siempre implica una estrategia clara.

Fundada en 2020, Pibit.AI impulsa una transformación dentro del sector. La empresa amplió su plataforma patentada de suscripción, CURE, que automatiza la extracción, el enriquecimiento y la identificación de riesgos en los datos. Además, les da a los suscriptores un espacio de trabajo unificado. Hoy, sus clientes procesan miles de millones de dólares en solicitudes por año sin necesidad de aumentar la dotación, un cambio importante para una industria marcada por la revisión manual. La compañía también anunció una ronda de inversión Serie A por US$ 7 millones, liderada por Stellaris Venture Partners, con participación de Y Combinator y Arali Ventures.

El fundador, Akash Agarwal, vio a su padre lidiar con papeleo interminable y durante años pensó que el sector de los seguros era irrecuperable. Finalmente, comprendió que "el problema nunca fue la industria. Los seguros son increíblemente desestructurados y, durante años, todos asumieron que no se podían automatizar. En aquel entonces, creía que esta industria era inmutable. Ahora existe la tecnología para solucionar problemas que las aseguradoras han enfrentado durante décadas".

La tecnología logró ponerse a la altura. La fuerza laboral, no. Para avanzar sin agotar sus propios recursos, el sector necesita otra manera de encarar el problema.

Acá están los tres pasos que las aseguradoras deben tomar ahora

1. Rediseñar el rol de los analistas junior

El sector necesita transformar el trabajo de los analistas de riesgos junior. Ya no pueden ser simples gestores de datos, sino que deben actuar como verdaderos analistas. Antes, los nuevos talentos aprendían con práctica intensiva: revisaban documentos, investigaban riesgos, enriquecían las solicitudes y desarrollaban intuición a fuerza de repetición. Hoy, los sistemas de inteligencia artificial empezaron a encargarse de gran parte de esas tareas iniciales. Analizan documentos, recopilan datos y detectan señales de alerta incluso antes de que una persona revise el expediente.

Plataformas como CURE, de Pibit.AI, muestran con claridad la velocidad con la que avanza este cambio. Si las tareas principales se automatizan, entonces el rol también tiene que cambiar. Los analistas junior deberían enfocarse más en la toma de decisiones, el análisis de fundamentos y la planificación de cartera, y menos en las tareas administrativas. Desde el primer día, su trabajo debe centrarse en el criterio profesional.

2. Diseñar una ruta de formación estructurada

La inteligencia artificial debería acelerar el aprendizaje, no reemplazarlo. Las aseguradoras necesitan modelos de formación claros para enfrentar la complejidad real del trabajo de suscripción: casos límite, riesgos ambiguos, señales contradictorias y situaciones donde el razonamiento humano sigue siendo clave. La automatización puede acortar el tiempo necesario para procesar los datos, pero el juicio profesional solo se construye con práctica guiada.

Los programas de capacitación tienen que combinar los resultados que entrega la IA con la revisión humana, el análisis de decisiones acompañado por mentores y el aprendizaje basado en casos reales. La nueva generación de suscriptores no puede limitarse a validar lo que sugiere una máquina. Tiene que aprender a entender el riesgo, no convertirse en auditor de sistemas automatizados.

3. Hacer que el trabajo motive

Los jóvenes profesionales no esquivan el sector de seguros por su dificultad, sino porque desde afuera lo ven como algo monótono. La suscripción de pólizas parece un proceso lento, rutinario y alejado de las consecuencias reales. La inteligencia artificial puede cambiar esa percepción, pero solo si el sector replantea de forma activa cómo se trabaja.

Clientes de Pibit.AI en distintos segmentos del mercado, como HDVI, Shepherd Insurance, RMS Insurance Brokerage, Kinetic y Method Insurance Company, ya empezaron a notar el impacto operativo de incorporar esta tecnología. Reportaron ciclos de suscripción mucho más ágiles, una mayor productividad por suscriptor y mejoras en el desempeño ante siniestros. Para las aseguradoras y las agencias generales de seguros (MGA), este tipo de resultados se traduce en más capacidad, crecimiento sostenido y una lectura más clara de los riesgos.

Adam Price, CEO de Kinetic, señaló que la plataforma ayudó a su equipo a manejar un volumen muy alto de solicitudes anuales sin que eso implicara un aumento en los costos operativos. Gracias a eso, lograron crecer de manera significativa en primas, ya que pueden responder con mayor rapidez y consistencia. "Pibit.AI nos ayuda a gestionar solicitudes por valor de más de mil millones de dólares... porque podemos obtener las cotizaciones y los presupuestos de forma ágil", afirmó.

¿Qué viene ahora?

El sector está en un punto de inflexión. Las agencias de suscripción y los corredores más nuevos se adaptaron más rápido, impulsados por la necesidad de contar con herramientas específicas para riesgos especializados. Las grandes aseguradoras también empezaron a moverse en esa dirección, no por iniciativa propia, sino porque la caída en los márgenes —provocada por ratios combinados más ajustados— volvió insostenible cualquier ineficiencia. La inteligencia artificial ya se está transformando en el nuevo estándar.

Sin embargo, adoptar tecnología no es lo mismo que evolucionar. La IA puede volver más ágil, precisa y escalable la suscripción de seguros. Pero no puede formar una nueva generación de profesionales. Y tampoco puede convencer a alguien de sumarse a una actividad que aún transmite la sensación de pertenecer a otra época.

 

Fuente: Forbes

Enlace: https://www.forbesargentina.com/innovacion/acaban-recaudar-us-7-millones-solucionar-crisis-talento-sector-asegurador-mediante-ia-n82357