Editor en La Ecuación Digital. Consultor de Innovación y Estrategia…
El reciente informe IX Termómetro de Inteligencia Artificial y Data en el sector asegurador español , presentado por Minsait (Indra) e ICEA, destaca que el 80% de las aseguradoras en España ya han iniciado proyectos de inteligencia artificial (IA), y dos tercios de ellas los han integrado completamente en sus operaciones. La aplicación de esta tecnología en el sector busca, principalmente, mejorar la fidelización de los clientes y reducir riesgos de fuga y fraude. Con un enfoque en la personalización y eficiencia, las aseguradoras están consolidando el papel de la IA como herramienta estratégica en su transformación digital.
Integración de la IA en el sector asegurador: un paso hacia la digitalización
La colaboración entre Minsait e ICEA ha permitido analizar el grado de adopción de la IA en el sector asegurador español a través de un cuestionario estructurado en cinco áreas: situación actual, recursos humanos, tecnología, aplicaciones y modelos. De las 57 entidades que participaron, con una cuota de mercado que representa el 70,7% del volumen de primas del sector, el 68% dispone de un departamento dedicado exclusivamente a la IA, aunque las dificultades para atraer talento especializado continúan siendo un desafío significativo.
Entre los perfiles más demandados figuran arquitectos de infraestructuras, expertos en legislación de IA, profesionales en MLOps y especialistas en aprendizaje automático. Andrés Duque, responsable de IA en Minsait para el mercado financiero y de seguros, señala que la mayoría de las aseguradoras han destinado un presupuesto recurrente para atender esta necesidad, consolidando la IA como una inversión prioritaria.
Desafíos y oportunidades: capacitación y alineación tecnológica
El estudio subraya la importancia de mejorar la capacitación en IA dentro de los equipos de las aseguradoras y la necesidad de fortalecer la alineación entre las áreas de negocio y tecnología. Este esfuerzo por integrar capacidades especializadas responde a la gestión masiva de datos en el sector, donde la IA no solo promete eficiencia, sino también personalización en la oferta de productos y servicios.
La aplicación de IA en el sector permite mejorar áreas clave como la tarificación, la suscripción y la gestión de siniestros. Además, el estudio refleja que la adopción de IA está ligada a una reducción de costes operativos, a un mejor procesamiento de datos y a la optimización de la experiencia del cliente. Sin embargo, el desafío de captar perfiles altamente especializados sigue siendo un obstáculo para alcanzar un despliegue óptimo.
Impacto regulatorio: adaptación al AI Act en las aseguradoras
En el ámbito de la normativa, la entrada en vigor del AI Act el pasado agosto marca un hito en la regulación de la IA en Europa. Aunque las aseguradoras no consideran la regulación como el principal reto en la implementación de IA, sí han comenzado a adoptar medidas para cumplir con los nuevos requisitos legales. Estas iniciativas incluyen auditorías de sistemas de IA, revisiones de políticas de desarrollo y gestión de datos y la creación de inventarios ajustados a los estándares de transparencia, seguridad y ética.
Leticia Gómez, responsable de Estrategia y Gobierno de la IA en Minsait, destacó que el desafío para las aseguradoras reside en adaptar los requisitos normativos a prácticas concretas, una tarea que requiere una cuidadosa distribución de responsabilidades y la integración de buenas prácticas en los procesos internos. La normativa afecta tanto a los actores internos de las aseguradoras como a sus procedimientos, lo que exige un enfoque estratégico en la gestión de datos y en la operativa de IA.
Tecnologías y plataformas dominantes en el ecosistema de IA asegurador
Las tecnologías más utilizadas para gestionar grandes volúmenes de datos en el sector asegurador son Spark, Apache Kafka y Hadoop. Además, Power BI se destaca como la herramienta preferida para la visualización de datos, mientras que el 68,1% de las aseguradoras que ya han implementado IA emplean plataformas de Deep Learning. La adopción de servicios en la nube también es amplia, con nueve de cada diez entidades utilizando principalmente Microsoft Azure y AWS.
Los proyectos de IA orientados al cliente son cada vez más frecuentes, con un enfoque en mejorar el conocimiento de sus necesidades, reducir riesgos de fuga y minimizar el fraude. En el caso de los seguros de automóvil, el uso de video peritaje basado en IA ha ganado relevancia, consolidándose como una herramienta fundamental en el sector. Sin embargo, aunque los departamentos de Marketing, Operaciones y Actuarial son quienes muestran mayor interés en la IA, el liderazgo de estos proyectos suele recaer en otras áreas estratégicas de las aseguradoras.
IA en la cadena de valor del seguro: un panorama en constante evolución
El estudio muestra que el número promedio de modelos de IA implementados por entidad ha alcanzado los 17, lo cual refleja un crecimiento sostenido. Estos modelos se alimentan, en su mayoría, de datos estructurados, aunque se observa una tendencia creciente hacia el uso de datos semiestructurados y no estructurados. Además, la supervisión automatizada de modelos se ha consolidado, con el 87% de las entidades aplicándola al menos en un proceso, lo que optimiza la precisión y eficiencia de las operaciones.
Este crecimiento en la implementación de IA en el sector asegurador español coincide con los datos del Informe Ascendant, también publicado por Minsait, que posiciona al sector como uno de los más avanzados en la adopción de IA en España. En comparación con otros sectores como el industrial o el público, la industria aseguradora destaca por su capacidad de integración tecnológica, favorecida por la intensa gestión de datos inherente a su operativa. Este informe también subraya cómo la IA se aplica actualmente en toda la cadena de valor, desde el cálculo de riesgos actuariales hasta el análisis predictivo y la inversión.