Fuente: 100% Seguro

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Un estudio global de ISG, realizado por encargo de mea Platform, revela que el 83% del mercado asegurador está dispuesto a utilizar inteligencia artificial para ejecutar tareas repetitivas, aunque el 75% exige que esas herramientas operen con modelos específicos para seguros o bajo reglas y controles definidos por cada compañía. El informe identifica una brecha creciente entre el volumen de negocio que las aseguradoras podrían asumir y su capacidad efectiva para procesarlo, y plantea un nuevo modelo operativo en el que la IA ejecuta mientras las personas conservan el juicio sobre las decisiones de mayor impacto.

La inteligencia artificial está comenzando a cambiar algo más profundo que la automatización de determinadas tareas en el sector asegurador: la capacidad de las compañías para ejecutar operaciones y transformar esa capacidad en crecimiento de negocio.

Esa es una de las principales conclusiones de “The State of Insurance Operations”, un informe elaborado por la consultora global de recursos humanos y servicios profesionales ISG, por encargo de mea Platform, plataforma tecnológica basada en IA orientada específicamente a automatizar y gestionar flujos de trabajo operativos complejos en seguros.

La investigación recoge las respuestas de directivos vinculados con suscripción, operaciones, siniestros, tecnología y transformación de aseguradoras de Norteamérica, Europa y Asia, y analiza 20 actividades operativas que abarcan desde la recepción y triaje de solicitudes hasta la generación de cotizaciones, el procesamiento de bordereaux, la gestión de siniestros y los controles de cumplimiento.

El resultado muestra que el debate sobre la IA en seguros está entrando en una nueva etapa. La pregunta ya no es solamente qué tareas puede automatizar la tecnología, sino cuánto trabajo adicional puede absorber una organización y qué parte de ese trabajo debe continuar bajo responsabilidad humana.

Cuando la operación limita el crecimiento

Uno de los datos más significativos del estudio es que las aseguradoras identifican una limitación operativa que tiene consecuencias directas sobre el negocio.

Según los participantes, uno de cada nueve envíos de corredores termina siendo rechazado o queda sin cotizar porque los equipos de operaciones no tienen capacidad para procesarlo en los tiempos necesarios, incluso cuando la compañía tiene apetito para asumir ese riesgo.

El dato pone en evidencia una paradoja: una aseguradora puede contar con capacidad de capital, apetito técnico y disposición para suscribir determinado negocio, pero perder oportunidades comerciales porque sus procesos internos no consiguen absorber el volumen de solicitudes. En este escenario, la IA aparece como una herramienta para ampliar la capacidad de ejecución sin necesidad de incrementar proporcionalmente las estructuras operativas.

La oportunidad, por lo tanto, no se limita a reducir costos. Consiste también en procesar más oportunidades comerciales con los mismos recursos, mejorar los tiempos de respuesta y evitar que negocios que encajan dentro del apetito de la compañía queden fuera simplemente porque no llegaron a ser evaluados.

El 83% delegaría tareas repetitivas

La predisposición del mercado hacia esta transformación es significativa. El 83% de los encuestados afirma estar dispuesto a utilizar IA para ejecutar tareas repetitivas, pero existe una condición importante: el 75% considera que esa delegación debe realizarse utilizando un modelo específicamente desarrollado para seguros o bajo reglas y controles definidos por la propia organización. Esto marca una diferencia respecto de una visión de automatización basada exclusivamente en modelos de propósito general.

En seguros, la ejecución de una tarea puede depender de condiciones contractuales, apetitos de suscripción, reglas internas, criterios regulatorios, endosos, documentación del riesgo o procedimientos específicos para la gestión de un siniestro. Por eso, la cuestión no es simplemente incorporar un modelo de IA a un proceso existente. El desafío consiste en conectar la tecnología con las reglas y el conocimiento específico de cada aseguradora.

La frontera: ejecutar sí, decidir no siempre

El estudio identifica una frontera bastante definida entre las actividades repetitivas y aquellas que implican decisiones de mayor trascendencia. El 86% de los participantes considera que las decisiones de mayor impacto para la compañía deben permanecer en manos de las personas.

Esta distinción resulta especialmente relevante en áreas como suscripción y siniestros, donde una decisión puede afectar directamente el resultado técnico, la relación con un cliente, la interpretación de una cobertura o la exposición de la compañía.

La IA puede recibir información, clasificarla, compararla con reglas preestablecidas, detectar inconsistencias, preparar una respuesta o generar una recomendación. Pero cuando la decisión implica un nivel elevado de juicio profesional o consecuencias económicas significativas, los participantes siguen asignando un papel central al factor humano.

La evolución que plantea el informe, entonces, no es la sustitución del profesional por la máquina, sino una redistribución del trabajo entre ejecución automatizada y juicio humano.

La IA ya muestra resultados en productividad

Las aseguradoras que ya utilizan inteligencia artificial en sus operaciones empiezan a registrar resultados concretos. Entre las compañías que cuentan con aplicaciones de IA, el 61% declara mejoras de productividad y el 51% reporta una reducción de los tiempos de ciclo. Los participantes también esperan que los costos operativos disminuyan aproximadamente 16% durante los próximos dos años.

Estos resultados permiten observar la IA desde una perspectiva diferente a la habitual. La tecnología no aparece únicamente como una inversión destinada a modernizar sistemas o mejorar la experiencia digital, sino como una herramienta para modificar la relación entre volumen de trabajo, capacidad operativa y estructura de costos. Si una aseguradora consigue procesar más solicitudes, cotizar una mayor proporción de los negocios que recibe y resolver determinados trámites en menos tiempo, la productividad puede traducirse directamente en capacidad comercial.

El broker también percibe el impacto

La transformación operativa no ocurre en forma aislada dentro de las compañías. También modifica la relación entre aseguradoras y corredores. Según la investigación, el 64% de los encuestados considera que el factor que más mejoraría la percepción de los brokers sobre una aseguradora sería el precio. Le siguen la facilidad para hacer negocios, con 52%, y la rapidez y completitud de las respuestas a las solicitudes mediante IA, con 51%.

Estos resultados muestran que la eficiencia operativa tiene una dimensión comercial. Para un broker, una aseguradora no se diferencia solamente por su capacidad técnica o por el precio que ofrece, sino también por la facilidad y velocidad con las que puede interactuar con ella.

En un mercado donde múltiples compañías pueden competir por riesgos similares, reducir el tiempo necesario para analizar una solicitud, solicitar información adicional, emitir una cotización o responder una consulta puede convertirse en un factor relevante para la experiencia del intermediario.

La IA, en este sentido, puede transformar una parte de la relación aseguradora-broker que históricamente estuvo condicionada por procesos manuales, intercambio de documentación y múltiples intervenciones de los equipos operativos.

Modelos específicos y sistemas gobernados

El informe muestra, sin embargo, que la confianza en la autonomía de la IA disminuye a medida que aumentan las consecuencias de la decisión. El 75% de los encuestados afirma que confiaría para decisiones de alta trascendencia en suscripción y siniestros en un modelo específicamente diseñado para seguros o en un sistema híbrido gobernado. En cambio, apenas 6% aceptaría que un modelo de propósito general opere de manera independiente en este tipo de decisiones. La diferencia es significativa porque refleja una característica particular del sector asegurador: las decisiones no dependen únicamente de datos, sino también de reglas, contratos, apetitos, exclusiones, endosos y políticas internas.

Los sistemas gobernados que plantea el estudio funcionarían bajo las condiciones de las pólizas, los endosos, los criterios de apetito de suscripción y las directrices establecidas para la gestión de siniestros por cada compañía. Además, contarían con permisos diferenciados y mecanismos de intervención humana. El objetivo sería construir una arquitectura en la que la IA tenga autonomía para ejecutar dentro de determinados límites, pero no autonomía ilimitada para modificar esos límites.

El gran salto todavía está pendiente

Aunque el discurso sobre transformación operativa impulsada por IA avanza rápidamente, la implementación efectiva todavía está en una etapa inicial. El 96% de las aseguradoras consultadas tiene previsto en su agenda un rediseño operativo impulsado por IA, pero solamente el 13% cuenta actualmente con un modelo en el que la tecnología ocupa un papel central en el diseño de los flujos de trabajo. La expectativa para los próximos dos años es que esa proporción alcance el 52%.

La diferencia entre intención e implementación también aparece al analizar los modelos completamente nativos en IA. Actualmente representan menos del 1% del mercado, aunque el 12% de los participantes espera alcanzar ese estadio durante el mismo período. Esto muestra que el desafío no consiste solamente en incorporar herramientas de IA a procesos existentes. La transformación más profunda implica rediseñar los propios flujos de trabajo alrededor de las capacidades de la tecnología.

De automatizar tareas a rediseñar operaciones

Esta diferencia puede resultar determinante. Una aseguradora puede incorporar IA para resumir documentos, clasificar correos, extraer información de formularios o automatizar determinadas respuestas. Pero ese enfoque mantiene esencialmente intacto el proceso tradicional y utiliza la tecnología para acelerar algunos de sus pasos.

Un modelo operativo realmente transformado supone algo diferente: definir desde el inicio qué tareas ejecuta la IA, cuáles requieren intervención humana, qué información debe utilizar el sistema, qué reglas debe respetar y en qué puntos una persona debe conservar la capacidad de revisar o intervenir. Es allí donde aparece la verdadera oportunidad que plantea el informe de ISG y mea Platform.

La IA puede convertirse en una capa de ejecución que permita absorber grandes volúmenes de trabajo, mientras los especialistas se concentran en las actividades donde su conocimiento aporta mayor valor: análisis de riesgos complejos, negociación, decisiones de suscripción, interpretación de coberturas, resolución de siniestros excepcionales y gestión de relaciones.

Una nueva definición del valor profesional

La automatización también puede modificar la composición del trabajo asegurador. Si la IA se encarga de una parte creciente de las tareas mecánicas, la ventaja competitiva del profesional ya no estará necesariamente en su capacidad para procesar grandes cantidades de información o completar manualmente determinados procedimientos, sino en su capacidad para interpretar información, ejercer criterio y tomar decisiones cuando las reglas no alcanzan.

En suscripción, esto puede significar dedicar más tiempo a comprender riesgos complejos y menos a recopilar y ordenar información. En siniestros, puede implicar reducir tareas administrativas para concentrar recursos en casos donde exista controversia, incertidumbre o necesidad de negociación. En operaciones, puede permitir que los equipos pasen de administrar colas de trabajo a supervisar sistemas automatizados, controlar excepciones y diseñar procesos.

La IA, en consecuencia, no elimina necesariamente el trabajo especializado. Puede cambiar dónde se concentra ese trabajo y dónde se genera el valor profesional.

El desafío: gobernar la ejecución automatizada

El informe plantea finalmente una cuestión que será central para el futuro de las operaciones aseguradoras: definir qué trabajo puede delegarse a la IA y qué decisiones deben permanecer bajo responsabilidad humana. La respuesta parece estar tomando la forma de un modelo híbrido. La tecnología gana autonomía para ejecutar tareas repetitivas y operar dentro de reglas previamente establecidas, mientras que las personas conservan la capacidad de supervisar, intervenir y asumir responsabilidad sobre las decisiones de mayor impacto.

Para las aseguradoras, el incentivo es doble. Por un lado, aumentar productividad y reducir costos. Por otro lado, recuperar capacidad operativa que hoy se pierde cuando los equipos no consiguen procesar todo el negocio que reciben.

El dato de que uno de cada nueve envíos de brokers pueda quedar sin cotizar por limitaciones operativas sintetiza buena parte del desafío. El próximo salto de la IA en seguros podría no consistir solamente en hacer más rápido lo que las aseguradoras ya hacen, sino en permitirles hacer negocios que hoy no llegan a procesar.

En ese escenario, la transformación del modelo operativo aparece como una de las principales fronteras de la adopción de IA en seguros. La tecnología puede ejecutar cada vez más, pero el verdadero diferencial estará en cómo cada compañía defina los límites entre automatización, supervisión y juicio profesional.

 

Fuente: 100% Seguro

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