La inteligencia artificial (IA) se está consolidando como una herramienta clave para el sector asegurador. Según un informe de Accenture, el 81 % de las compañías de seguros ha incrementado sus ingresos tras implementar tecnologías basadas en IA.
Impacto de la IA en el sector asegurador
El estudio de Accenture, titulado How insurers drive revenue by deploying AI with intent, destaca que la aplicación de la IA ha permitido a las aseguradoras mejorar la fijación de precios, la personalización de productos y las estrategias de venta cruzada. Estos avances han impulsado un aumento de al menos un 5 % en la emisión de primas brutas para ocho de cada diez aseguradoras.
No obstante, solo el 23 % de las compañías ha logrado integrar la IA a escala empresarial completa, lo que pone de manifiesto una implantación fragmentada entre diferentes equipos y áreas.
Desafíos y limitaciones actuales
Entre los principales retos, el 50 % de las aseguradoras señala la dificultad para integrar la IA con sistemas heredados, es decir, plataformas informáticas antiguas que dificultan la modernización tecnológica. Además, el 45 % menciona problemas relacionados con la calidad y accesibilidad de los datos necesarios para alimentar los sistemas de IA.
El 83 % reconoce que vincular las capacidades de la IA con resultados de negocio medibles sigue siendo un desafío. Como consecuencia, solo el 32 % de las entidades prioriza el crecimiento de ingresos como objetivo principal al desplegar estas tecnologías.
En cuanto a la formación, aunque el 70 % tiene programas específicos de capacitación en IA, solo el 14 % los ha implementado a nivel corporativo, lo que limita la dispersión de habilidades a grupos minoritarios de especialistas.
Estrategias recomendadas para la integración de IA
El informe sugiere cinco acciones prioritarias para aprovechar mejor la IA en el sector:
- Alinear la IA con la estrategia de negocio: Focalizar en procesos que aporten ventajas competitivas como la automatización en suscripción, fijación en tiempo real de primas para riesgos específicos o detección de fraudes.
- Estrategia de datos a dos velocidades: Modernizar plataformas actuales mientras se construyen capas de datos preparadas que integren información de distintos actores como mediadores o peritos.
- Capacitación amplia: Formar a suscriptores, actuarios y gestores en IA combinando conocimientos técnicos con experiencia sectorial.
- Flujos de trabajo híbridos: Integrar agentes de IA con supervisión humana en procesos clave para mantener decisiones estratégicas pertenecientes a expertos.
- Cumplimiento y gobernanza: Diseñar marcos éticos y normativos que generen confianza y faciliten el crecimiento sin perder control.
Uso y productividad
El 68 % de los directivos del sector considera que los agentes de IA transformarán modelos operativos y flujos de trabajo. Además, el 57 % de los empleados ya usa regularmente estas herramientas, con un aumento del 86 % en la percepción de productividad.
Más de la mitad de las aseguradoras (56 %) ha instaurado marcos formales de gobernanza para el uso de la IA, lo que contribuye a obtener ventajas competitivas.
Conclusión
El empleo de la IA en el sector asegurador muestra un impacto positivo en los ingresos, aunque su adopción completa y transversal todavía presenta obstáculos técnicos y organizativos. La evolución hacia una integración más amplia y estratégica de esta tecnología podría potenciar su contribución al negocio.