Por David Ramos
Los agentes de IA prometen eficiencia, precisión, reducción de tiempos y de costes, etc. ¿Cómo puede aprovechar el sector asegurador las ventajas que ofrece la IA agéntica?
Tras la irrupción de la IA generativa, ahora nos preparamos para una nueva era: la de la IA agéntica.
Cuando hablamos de agentes de IA nos referimos a sistemas o programas inteligentes que observan su entorno, analizan la información y, a partir de todo ello, toman decisiones y actúan de forma autónoma para alcanzar un determinado fin. Es parecido a un chatbot, pero mucho más evolucionado, ya que no sólo responden a preguntas, sino que también con capaces de ‘razonar’, planear y ejecutar acciones de acuerdo con los datos, reglas y políticas de cada organización.
Así pues, la IA agéntica está llamada a desempeñar un importante papel en el sector asegurador. “Los agentes de IA son una nueva capa operativa para aseguradoras y corredurías, capaz de automatizar procesos complejos y mejorar la interacción con mediadores”, afirma Raúl Santiago del Humilladero, CTO y CDO para servicios financieros de Capgemini España.
¿Qué nos ofrecen los agentes de IA?
“Nuestra experiencia indica que los agentes de IA aportan eficiencia operativa, reduciendo tiempos hasta un 50% y mejorando la precisión en pricing y detección de fraude. Para clntes y mediadores, ofrecen rapidez, transparencia y personalización, resolviendo siniestros simples en horas y facilitando la gestión documental y el seguimiento proactivo”, detalla el experto de Capgemini.
Igualmente, Alejandro Romero, vicepresidente de Salesforce, señala que esta tecnología ayuda a las aseguradoras a mejorar su productividad y les ofrece simplicidad operativa y capacidad para escalar el servicio sin aumentar costes. Incluso cuantifica su impacto. “Según un estudio de IDC para Salesforce, las herramientas de IA permiten a los trabajadores ahorrar hasta un 40% de tiempo de trabajo diario. Y para 2030, se espera que los sistemas de IA agéntica asuman, de promedio, el 22% de la carga laboral semanal. Además, nuestros clientes están logrando una reducción de costes en torno al 20% y un retorno de la inversión cinco veces más rápido”, precisa.
Asimismo, David Villalon, CEO y cofundador de Maisa, destaca que los agentes de IA “aportan rapidez, consistencia y escalabilidad, reducen trabajo manual y costes operativos y disminuyen errores y reprocesos al estandarizar la ejecución”.
El cliente final también se beneficia del uso de esta tecnología por parte de las aseguradoras, ya que los agentes de IA ayudan a mejorar su experiencia. “Permiten ofrecer disponibilidad 24/7, tiempos de respuesta mucho más rápidos y una experiencia omnicanal consistente. Por ejemplo, el cliente puede iniciar una gestión por web, continuar en el móvil y, si es necesario, escalar a un profesional humano sin perder contexto”, explica Romero.
Del mismo modo, Villalón destaca que los agentes de IA ofrecen “respuestas más rápidas, menos intercambios para solicitar información, mayor claridad durante el proceso y una experiencia más fluida en momentos sensibles, como la comunicación de un siniestro”.
Aplicación en varios departamentos…
Villalón detalla que “los agentes de IA pueden utilizarse para automatizar y coordinar procesos operativos de principio a fin, especialmente aquellos que combinan gran volumen, documentación, múltiples sistemas y decisiones basadas en reglas”. Así pues, opina que los departamentos que sacarán más partido a los agentes de IA serán los de siniestros, operaciones y back office, atención al cliente, suscripción y cumplimiento.
Igualmente, Romero explica que “los agentes de IA permiten automatizar tareas repetitivas y liberar tiempo para ocuparse de trabajos de alto valor”. Por tanto, considera que los departamentos donde la IA agéntica tiene una aplicación más inmediata son los de servicio al cliente, siniestros, operaciones y redes comerciales.
Y el experto de Capgemini también cree que los departamentos que más se van a beneficiar de la implantación de los agentes de IA son los de siniestros, suscripción, atención al cliente y compliance.
…Y en múltiples ramos
El responsable de Capgemini cree que Autos, Hogar, Salud y Pymes, serán los ramos donde esta tecnología tendrá mayor recorrido. Asimismo, el vicepresidente de Salesforce piensa que los ramos en los que la IA agéntica tiene mayor potencial de desarrollo son Autos, Hogar, Salud y Multirriesgo. “El potencial es especialmente elevado por el alto volumen de transacciones que se manejan”, expone. Aunque remarca que esta tecnología “también aporta eficiencia en Vida y Empresas”.
El CEO de Maisa coincide con ellos. “Los mayores beneficios aparecen en Autos, Hogar y Salud, por el volumen y la casuística. Y también en Vida y Accidentes y en líneas comerciales y Pymes, por la carga documental y la necesidad de consistencia”, especifica.
Algunos casos de uso
La apertura de siniestros es uno de los casos de uso más evidentes. “El agente de IA lee correos, interpreta texto libre y documentos como PDF, fotos o informes, extrae los datos relevantes, detecta información faltante y crea el expediente en el sistema de gestión, incluso si es un entorno legacy”, expone el CEO de Maisa.
“Un agente de IA puede guiar al cliente paso a paso en la declaración del siniestro, solicitar la documentación necesaria (fotos, partes amistosos, informes médicos), validar automáticamente determinados requisitos de la póliza y coordinar interacciones con peritos, talleres o proveedores. El tramitador sigue siendo quien toma las decisiones más críticas, como en siniestros complejos o potencialmente fraudulentos, pero se apoya en el agente para acelerar tareas como la recopilación de información, la consulta de reglas de negocio o la comunicación proactiva con el cliente”, subraya Romero.
Villalón apunta que otros posibles casos de uso son la clasificación y validación documental, la detección de duplicados e inconsistencias, el soporte al cliente para gestiones recurrentes y automatizaciones de back office, como actualizaciones en sistemas internos y reporting.
El vicepresidente de Salesforce se detiene particularmente en las soluciones enfocadas en la automatización de la atención al cliente. “Este tipo de agente puede ayudar a un asegurado a entender qué coberturas tiene en su póliza de automóvil, solicitar un duplicado del recibo, actualizar sus datos de contacto o pedir un certificado para su banco. Todo ello, mediante lenguaje natural y en cualquier canal digital. Cuando detecta que el caso es complejo o sensible, lo deriva al equipo humano con todo el contexto ya preparado, reduciendo tiempos de gestión y mejorando la resolución en el primer contacto”, precisa.
Asimismo, el experto de Capgemini señala que, además de la gestión de siniestros, ya hay agentes que precalculan tarifas para pymes, atienden a los mediadores en portales o controlan el compliance de acuerdo con la Ley de IA de Unión Europea. “Estas soluciones combinan extracción de datos, validación de coberturas y generación de reportes regulatorios, siempre con supervisión humana”, puntualiza.
Retos para su adopción
Aunque las aplicaciones son muy interesantes, la adopción de agentes de IA también presenta algunos desafíos. “Es, sobre todo, un ejercicio de control y gobernanza. A los retos habituales, como la integración con sistemas legacy, la definición de excepciones y la adopción interna, se añaden dos riesgos críticos cuando la IA participa en automatizaciones operativas”, comenta el fundador de Maisa.
“El primero son las alucinaciones. Es decir, la capacidad de algunos modelos para generar respuestas verosímiles, pero incorrectas. En un proceso automatizado, esto puede traducirse en datos inventados, interpretaciones erróneas de documentos o rellenos automáticos que afectan a la calidad del expediente, a la comunicación con el cliente y, en el peor de los casos, a decisiones posteriores. Además, la velocidad amplifica el problema, ya que un fallo puede propagarse rápidamente a escala”, explica.
“El segundo es el riesgo de la ‘caja negra’”. Si la IA no ofrece explicabilidad ni trazabilidad, resulta difícil demostrar que se han respetado las reglas internas, las políticas de suscripción, los criterios de tramitación o los requisitos regulatorios. En el sector asegurador, la capacidad de auditar qué se hizo, por qué se hizo y con qué evidencias es tan importante como la eficiencia”, recalca.
El vicepresidente de Salesforce también incide en el reto que supone contar con datos unificados y procesos normalizados. “Sin ello, los agentes no pueden actuar con precisión”. Además, recalca que “es clave establecer marcos de gobernanza y supervisión”.
En cuanto a los posibles riesgos derivados del uso de agentes de IA, el portavoz de Capgemini añade los relacionados con el cumplimiento normativo, la privacidad, la ciberseguridad o los posibles sesgos, “lo que exige arquitecturas robustas, controles específicos y procesos de supervisión humana”, finaliza.
Fuente: Reportaje de David Ramos publicado en Füture, Blog de innovación para el sector asegurador (15 enero de 2026)
