La Inteligencia Artificial (IA) está protagonizando una gran revolución y cada vez son más las empresas de todos los sectores que deciden incorporarla en su actividad. En la industria aseguradora se ha convertido en una herramienta indispensable para mejorar los servicios, según el X Termómetro de Inteligencia Artificial y Data elaborado por ICEA, el 90% de empresas aseguradoras en España ya han implementado o están implementando proyectos de IA. Pero… ¿se está logrando extraer el máximo partido a esta tecnología en el sector de seguros?
¿Por qué la IA generativa no siempre genera resultados?
Según datos del informe Seizing the agentic AI advantage de McKinsey, 8 de cada 10 ya utilizan la IA generativa, pero la misma cifra de empresas revela que no están obteniendo los resultados que esperaban.
La IA está permitiendo, dentro de su aplicación en el sector asegurador, automatizar tareas clave, personalizar interacciones y mejorar la toma de decisiones. Sin embargo, aunque su potencial es alto, no siempre ofrece resultados útiles. Esto puede deberse a varios factores:
- Datos insuficientes: los modelos requieren grandes volúmenes de información de calidad.
- Contexto regulatorio y confidencialidad: normativas como el RGPD o el AI Act limitan el acceso a datos sensibles y fomentan un uso responsable de la inteligencia artificial, que se deben tener muy presentes a la hora de plantear soluciones adecuadas.
- Desviaciones del modelo: la IA puede generar respuestas verosímiles pero incorrectas, por lo que es preciso que el uso de la IA en los canales de contacto con el cliente se ciña a un contexto muy concreto.
- Falta de integración con los sistemas existentes: sin conexión con bases de datos, CRM o motores de riesgo, la IA no puede generar valor real.
Casos horizontales: copilotos y chatbots con beneficios difusos
El estudio Seizing the agentic AI advantage marca la diferencia entre los casos de uso horizontales y verticales. Los horizontales, como son los copilotos o chatbots empresariales, resultan de gran utilidad en los procesos internos de las compañías y su implementación resulta muy sencilla, ya que permiten lograr una mayor agilidad en los procesos.
Señala el informe que el 70% de las principales 500 empresas del mundo ya usan Copilot de Microsoft para mejorar la productividad individual en tareas rutinarias, pero su implementación no se traduce en beneficios económicos visibles, lo que para algunas compañías puede resultar insuficiente.
Lograr que la IA despliegue todo su potencial y repercuta en beneficios económicos directos en una aseguradora requiere apostar, de forma adicional, por soluciones verticales.
Casos verticales: procesos específicos de alto impacto en la industria de los seguros
Los casos verticales son aquellos diseñados específicamente para procesos críticos de una aseguradora. Están basados en datos propios, reglas del negocio y conocimiento sectorial.
Los casos verticales en la industria de los seguros son aquellos procesos transformados mediante IA y automatizaciones, que generan un impacto directo en la eficiencia, rentabilidad y experiencia del cliente. Es recomendable que estas herramientas estén basadas en conocimientos específicos de la empresa y utilicen sus datos internos. Esto se traduce en un uso más preciso de la IA en el sector asegurador.
Sin embargo, lograr grandes resultados requiere un enfoque estratégico y una cierta capacidad técnica y operativa que permitan desplegar soluciones seguras, fiables y realmente útiles para el sector asegurador:
- Agentes inteligentes dotados con IA capaces de transformar la atención al cliente. Una particularidad del sector asegurador es la necesidad de una disponibilidad inmediata 24/7, por ejemplo, en la gestión de siniestros, que tienden a ocurrir en el peor momento posible. Los agentes son capaces de atender al asegurado en el momento en que más lo necesita, y gracias a las nuevas funcionalidades que nos permite desarrollar la IA, como la voz humanizada y la capacidad de replicar una conversación natural, sin dejar de transmitir la cercanía y la empatía de la que las empresas del sector asegurador deben hacer gala.
- Detección de fraudes y anomalías en tiempo real. Los modelos predictivos ayudan a las aseguradoras a identificar patrones de conducta sospechosos, detectarlos y actuar antes de que sea demasiado tarde.
- Hiperpersonalización y proactividad: desde la perspectiva comercial y el servicio al cliente, la IA permite ajustar cada propuesta a las necesidades específicas de cada cliente, optimizar las pólizas de forma proactiva, mejorar la selección de riesgos y ofrecer coberturas más personalizadas.
- Gestión documental inteligente: el procesamiento inteligente de la documentación, por ejemplo, en la tramitación de partes de siniestros, permite que su gestión sea mucho más ágil.
- Auditorías con IA: la IA nos permite desplegar soluciones de auditoría inteligente y automatizada en tiempo real para la verificación de los estándares establecidos por el negocio, clave para el cumplimiento normativo, la detección de riesgos operativos y la mejora de la calidad en la experiencia del cliente.
Barreras a superar: del piloto al despliegue real
La incorporación de la IA en el sector asegurador ha seguido un recorrido progresivo. En sus primeras etapas, los resultados fueron limitados: los modelos carecían de precisión y la tecnología aún no estaba madura. A ello se sumaba la falta de recursos especializados y la dificultad para escalar las iniciativas, que con frecuencia quedaban estancadas en fase piloto.
Paralelamente, las compañías priorizaron el desarrollo de soluciones internas, con el objetivo de proteger la información sensible de clientes y garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad y privacidad. Sin embargo, no basta con implementar tecnología avanzada: es imprescindible contar con una estrategia clara y bien fundamentada, basada en soluciones:
- Accesibles: con herramientas intuitivas, interfaces de bajo código y autogestionables, que permitan al negocio autogestionar procesos sin depender constantemente de equipos técnicos.
- Escalables: capaces de crecer y adaptarse a nuevas necesidades, integrándose con sistemas existentes y soportando volúmenes crecientes de datos y usuarios.
- Sostenibles: con un mantenimiento técnico asumible, evitando desarrollos complejos que generen costes desproporcionados a largo plazo.
En este proceso, contar con la colaboración de partners especializados en el desarrollo de soluciones tecnológicas ha resultado clave, dados los requerimientos técnicos necesarios para que el desarrollo de la IA sea realmente exitoso.
Recomendaciones para maximizar el valor de la GenAI en la empresa
Para implementar una estrategia de IA efectiva, es fundamental identificar y gestionar los riesgos asociados a estas tecnologías. La mayoría provienen del uso de grandes modelos de lenguaje (LLM), que pueden exponer información sensible y derivar en riesgos reputacionales.
Las aseguradoras deben evaluar estos impactos, estableciendo controles y progresando en el desarrollo de su estrategia de GenAI. En este contexto, se recomienda que las empresas consideren las siguientes acciones:
- Identificar y definir riesgos: es clave mapear los riesgos asociados a cada proceso y evaluar su impacto.
- Adoptar una gobernanza funcional: establecer políticas de seguridad, asignar responsabilidades para la supervisión de las tareas y ejecutar auditorías, con el objetivo de garantizar un uso seguro y confiable de la GenAI.
- Desarrollar un modelo de implementación responsable: escalar gradualmente en aquellas soluciones que demuestren resultados eficientes.
- Invertir en habilidades que apoyen la adopción de la IA: fomentar el desarrollo de habilidades técnicas para que humanos y máquinas trabajen de forma complementaria.
Casos de éxito de Servinform: aplicaciones de GenAI
En Servinform llevamos años impulsando la transformación digital de las empresas. Somos pioneros en la automatización inteligente, ofreciendo soluciones personalizadas que generan resultados tangibles para nuestros clientes.
- Chatbot al servicio del equipo humano:
Las compañías aseguradoras necesitan gestionar un alto volumen de consultas, lo que supone una sobrecarga para el equipo. Nuestro reto era mejorar la velocidad y la calidad del servicio de atención al cliente, y detectamos que uno de los principales problemas al que se enfrentaba la empresa aseguradora era la pérdida de tiempo en consultas a las bases de datos de los clientes y al escalado de consultas a superiores o a otros compañeros.
La solución fue implementar un chatbot con IA generativa como herramienta al servicio de los agentes, su mejor aliado para tener toda la información a su disposición de forma inmediata. Lo hicimos posible gracias a CBOT, nuestro centro integrador de soluciones con IA, ofrece soluciones para mejorar los procesos de las empresas, incluyendo chatbots autogestionables.
El chatbot fue capaz de asistir a más de 200 agentes de nuestro cliente. Además, gracias a su capacidad de aprendizaje, el bot podía ajustar y mejorar sus respuestas. El resultado: logramos reducir los tiempos de espera a la mitad y resolviendo más de 2.000 consultas mensuales. La satisfacción del cliente fue del 93%.
- Voicebot para una atención inmediata y eficiente:
Nuestro reto era reducir las 40.000 llamadas que recibía una empresa de renting, la mayoría de ellas para consultas tan sencillas como la ubicación del taller más cercano. Teniendo en cuenta que un 57% de los clientes veían con buenos ojos que les atendiera un sistema automático, la solución fue desarrollar un voicebot para disminuir el tráfico de llamadas, mejorar la experiencia del cliente y conocer sus comportamientos.
El voicebot redujo el número de llamadas un 90% menos, mientras que los tiempos de respuesta pasaron de 6 minutos a 2 minutos.
Ahora nuestra tecnología ha dado un paso más con LucIA, nuestra agente virtual con voz humanizada capaz de mantener una conversación natural y con disponibilidad 24/7. Gestiona un alto volumen de llamadas con soluciones personalizadas, y elimina la necesidad de intervención humana.
- Auditorías de llamadas:
En Servinform hemos desarrollado dos modelos de auditorías de llamadas basados en IA, que nos permiten desplegar una monitorización constante y en tiempo real de los procesos:
AudiPlus: forma parte de CBOT, nuestro centro de soluciones de IA autogestionables. Destaca su capacidad de auditar un gran volumen de llamadas en un tiempo reducido, obteniendo un análisis completo y conociendo los puntos de mejora.
Speech and Case Analytics: nuestra solución de auditorías complejas para grandes volúmenes audita conversaciones con clientes procedentes de cualquier canal. Incorpora GenAI para análisis inteligentes mediante prompts complejos, validando hasta 50 checks del negocio. Detecta automáticamente errores en los procesos y sugiere mejoras.
Claves para una adopción sostenible y escalable de la IA generativa
Para aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece la IA y obtener resultados, es fundamental una planificación adecuada:
- Define objetivos: ¿hacia dónde quieres ir? Plantea qué quieres lograr implementado la IA en tu empresa.
- Mide tus recursos: analiza la infraestructura de la organización para saber si está preparada para integrar esta tecnología.
- Identifica las áreas de aplicación: diseña un plan de acción e identifica las áreas operativas para integrar la IA.
- Forma a tus empleados: brinda las herramientas y los conocimientos necesarios para que puedan trabajar con la IA de forma responsable.
- Analiza los resultados: evalúa con regularidad el rendimiento obtenido y comprueba si los objetivos se están cumpliendo.
En Servinform podemos ayudarte a cumplir tus objetivos y ofrecer a tus clientes un servicio mucho más ágil, eficiente y personalizado gracias a las ventajas de la inteligencia artificial.
