Volver Imaginemos una aseguradora que recibe cientos de siniestros cada día. Los clientes envían facturas, fotografías y documentos, mientras los empleados revisan la información, comprueban las pólizas y gestionan cada expediente. Ahora imaginemos que incorpora inteligencia artificial capaz de extraer y analizar esa información en cuestión de segundos. Parece un gran avance. Pero ¿qué ocurre si los empleados siguen teniendo que trasladar los datos manualmente entre sistemas, comprobar la misma información varias veces y resolver los mismos problemas operativos?
La inteligencia artificial funciona. Pero el proceso apenas ha cambiado.
Este es uno de los grandes desafíos del sector asegurador en 2026: dejar atrás los proyectos piloto prometedores y convertir la tecnología en resultados empresariales medibles.
La adopción de IA se acelera. Pero ¿dónde están los resultados?
Según un informe publicado por EIOPA en febrero de 2026, el 65% de las 347 aseguradoras europeas encuestadas ya utiliza inteligencia artificial generativa, mientras que otro 23% tiene previsto incorporarla. Sin embargo, la mayoría de las aplicaciones comunicadas sigue en fase de prueba de concepto. Las aseguradoras están explorando lo que puede ofrecer la IA, pero muchas todavía no han integrado plenamente estas capacidades en sus operaciones principales.
Otro estudio de KPMG publicado en septiembre de 2026 revela un dato interesante: solo el 11% de los directivos del sector asegurador encuestados afirma tener una visión muy clara del retorno de inversión de sus iniciativas de IA. Aunque se trata de una muestra limitada, el resultado plantea una cuestión relevante: ¿están las compañías midiendo realmente el valor que generan sus inversiones?
Para CIOs, directores de siniestros y responsables de operaciones, la pregunta ya no debería ser únicamente «¿Dónde podemos introducir inteligencia artificial?», sino «¿Qué procesos podemos mejorar realmente y cómo vamos a medir los resultados?».
Una demostración tecnológica impresionante no se traduce automáticamente en una tramitación de siniestros más rápida, menores costes operativos o una mejor experiencia para el asegurado.
¿Por qué tantos proyectos de IA tienen dificultades para generar valor?
El problema no siempre está en la propia tecnología, sino en el entorno en el que debe funcionar. Las aseguradoras suelen gestionar información distribuida entre múltiples sistemas: plataformas de administración de pólizas, aplicaciones de gestión de siniestros, repositorios documentales, bases de datos de clientes y software legacy desarrollado a lo largo de muchos años.
Una herramienta de IA puede extraer correctamente la información de un documento, pero esos datos todavía deben llegar al sistema adecuado, contrastarse con las condiciones de la póliza y permitir que el proceso continúe. Si estas conexiones no existen, la automatización puede acabar convirtiéndose en otra herramienta aislada.
También hay que tener en cuenta la lógica de negocio. Los procesos aseguradores incluyen coberturas, excepciones, procedimientos de aprobación y requisitos normativos. Un modelo de IA puede interpretar un documento, pero eso no significa que comprenda automáticamente todas las reglas empresariales que determinan cómo debe gestionarse un siniestro.
Además, muchos proyectos se centran en demostrar lo que la tecnología es capaz de hacer, sin definir previamente objetivos operativos. Si nadie mide cuánto tiempo, esfuerzo o trabajo repetitivo elimina una solución, ¿cómo puede saber la empresa si la inversión merece la pena?
El verdadero desafío no consiste únicamente en implantar IA, sino en conectar la tecnología con los procesos existentes y los resultados que necesita el negocio.
Gestión de siniestros: donde la automatización puede marcar la diferencia
La gestión de siniestros ofrece importantes oportunidades de automatización porque combina tareas administrativas repetitivas con decisiones que requieren conocimientos especializados.
Pensemos en un expediente habitual. Un cliente envía documentos que deben revisarse, es necesario extraer información, comprobar las condiciones de la póliza y dirigir el caso al procedimiento correspondiente. Algunos siniestros son sencillos, mientras que otros presentan documentación incompleta, circunstancias excepcionales o cuestiones complejas relacionadas con la cobertura.
Un proceso de automatización bien diseñado puede ayudar a distinguirlos. El reconocimiento documental y la IA pueden facilitar la extracción y clasificación de información. Las reglas de negocio permiten contrastar datos con las pólizas existentes, mientras que la integración de sistemas evita introducir repetidamente la misma información.
Los casos sencillos pueden avanzar automáticamente mediante procedimientos predefinidos, mientras que las excepciones se derivan a profesionales con los conocimientos necesarios para revisarlas.
El objetivo no es eliminar la intervención humana de todas las decisiones, sino reducir el trabajo manual innecesario para que los especialistas puedan centrarse en los casos que realmente requieren su atención.
Un estudio publicado por Adacta en febrero de 2026, realizado entre 110 directivos del sector asegurador europeo, señaló que solo el 17% declaraba disponer de niveles avanzados de automatización de siniestros. Más de la mitad identificó las infraestructuras legacy como uno de los principales obstáculos.
La oportunidad es considerable, pero conseguir resultados requiere algo más que incorporar nueva tecnología.
Cinco preguntas que toda aseguradora debería hacerse antes de ampliar sus proyectos de IA
Pasar de un piloto exitoso a una automatización operativa fiable exige una estrategia clara. Antes de ampliar estas iniciativas, los responsables del sector deberían plantearse cinco preguntas fundamentales:
1. ¿Qué problema empresarial queremos resolver? Identificar dónde dedican más tiempo los empleados, qué tareas generan retrasos y qué actividades pueden simplificarse o automatizarse de manera realista.
2. ¿Nuestros sistemas pueden trabajar juntos? Comprobar si la solución puede acceder a la información necesaria sobre pólizas, clientes y siniestros. Algunas aplicaciones pueden necesitar mejores integraciones o una modernización específica.
3. ¿Dónde sigue siendo imprescindible el criterio humano? Definir qué casos pueden gestionarse mediante reglas establecidas y cuáles necesitan revisión experta, especialmente cuando las decisiones son complejas o tienen consecuencias importantes para los clientes.
4. ¿Cómo mediremos el éxito? Establecer indicadores antes de implantar la solución: tiempo medio de tramitación, coste por siniestro, porcentaje de expedientes completados sin intervención manual, tasa de errores y satisfacción del cliente.
5. ¿Puede funcionar de manera fiable a gran escala? Evaluar la protección de datos, la seguridad, la supervisión, la disponibilidad de los sistemas y el mantenimiento. Una solución que funciona con pocos documentos de prueba también debe responder correctamente en condiciones operativas reales.
Estas preguntas permiten pasar de la experimentación tecnológica a la mejora de los procesos y ayudan a evitar inversiones en soluciones atractivas durante una demostración, pero difíciles de mantener o integrar en el funcionamiento diario.
Cómo es una automatización con resultados medibles
Un ejemplo práctico lo encontramos en AGILA Pet Insurance, donde insinno participó en la automatización de la tramitación de facturas veterinarias. A medida que aumentaba el volumen de documentación recibida, AGILA necesitaba procesar los expedientes de forma más eficiente sin comprometer la calidad ni aumentar la carga de trabajo de sus equipos.
Mediante la plataforma iCore de insinno, automatización de procesos y reconocimiento de texto, las facturas se procesan digitalmente, la información relevante se contrasta con los datos de clientes y pólizas y los casos se transfieren al sistema de gestión. El proceso documentado alcanzó un 80% de tramitación sin intervención humana, manteniendo la validación manual para los casos especiales o complejos.
Es importante destacar que este resultado procede de la automatización estructurada de procesos y del reconocimiento de texto, no de una implementación de IA generativa. Y precisamente ahí encontramos un aprendizaje relevante: el objetivo no debería ser utilizar siempre la tecnología más reciente, sino combinar las herramientas adecuadas para resolver problemas reales del negocio.
En algunos casos, la IA generativa puede aportar valor interpretando documentos no estructurados o asistiendo a los empleados. En otros, las herramientas de automatización tradicionales, las reglas de negocio y una integración fiable pueden resultar más apropiadas. Lo importante es mejorar el funcionamiento del proceso completo.
De la experimentación a una transformación sostenible
Para las aseguradoras, la siguiente etapa de adopción de IA requiere una perspectiva más amplia. En lugar de introducir otra herramienta independiente, las organizaciones necesitan comprender cómo circula la información entre sus sistemas, dónde se producen los cuellos de botella y qué procesos pueden rediseñarse de manera segura.
Aquí es donde la ingeniería de software, el conocimiento de los procesos empresariales y la integración de sistemas se vuelven fundamentales.
En insinno abordamos estos desafíos comenzando por el análisis de los procesos existentes, identificando oportunidades de automatización y conectando nuevas capacidades con los sistemas empresariales. Nuestra experiencia combina automatización de procesos, desarrollo de software a medida y modernización de aplicaciones existentes, lo que permite abordar tanto tareas concretas como las dependencias tecnológicas que dificultan ampliar las mejoras.
Mantener el control también es esencial. En su informe de riesgos de octubre de 2026, EIOPA volvió a identificar niveles elevados de riesgo relacionados con la digitalización y la ciberseguridad. A medida que las aseguradoras amplían el uso de IA, la resiliencia operativa, la protección de datos y la supervisión eficaz siguen siendo cuestiones fundamentales.
Una transformación exitosa no consiste simplemente en automatizar más, sino en automatizar de manera fiable, medir el impacto y mantener el control del negocio.
Conclusión: la próxima ventaja competitiva está en el valor medible
El sector asegurador está avanzando rápidamente en la adopción de inteligencia artificial, pero la siguiente etapa no vendrá determinada por el número de herramientas o proyectos piloto que desarrollen las compañías, sino por su capacidad para convertir esas inversiones en mejores procesos empresariales.
Una tramitación de siniestros más rápida, menos tareas repetitivas, mayor capacidad operativa y una mejor experiencia para los clientes son objetivos importantes. Alcanzarlos exige comprender el negocio, conectar sistemas y garantizar que la tecnología genere mejoras medibles.
La pregunta para los directivos del sector asegurador ya no es si la inteligencia artificial puede transformar sus operaciones, sino si sus organizaciones están preparadas para convertir ese potencial en resultados reales.
En insinno creemos que la transformación digital comienza por comprender los procesos que generan valor empresarial y aplicar la tecnología allí donde realmente puede marcar la diferencia.
¿Tu aseguradora está experimentando con IA, pero tiene dificultades para convertir sus proyectos piloto en resultados operativos? Quizá el siguiente paso no sea incorporar otra herramienta de IA, sino replantear el proceso que hay detrás.
