El sector asegurador latinoamericano se enfrenta a la presión de clientes que demandan personalización y agilidad, sumado a la necesidad de optimizar costos. La inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta clave para transformar el sector, desde la suscripción hasta la gestión de siniestros, permitiendo una toma de decisiones más inteligente y una interacción más cercana con el asegurado.
Sin embargo, el desafío de los datos es monumental, ya que la calidad, accesibilidad y gobernanza de la información son barreras cruciales. Este artículo de iProfesional analiza cómo las aseguradoras latinoamericanas están gestionando este reto, su nivel de adopción, errores comunes, el papel de la cultura y el liderazgo, y los casos de uso más impactantes.
Adopción de la inteligencia artificial en aseguradoras latinoamericanas
La adopción de inteligencia artificial es compleja y heterogénea en América latina. Aunque la mayoría está en etapas iniciales con proyectos piloto, la región ocupa el segundo lugar mundial en preparación de datos para IA (67 puntos), superando el promedio global y mercados desarrollados, según un informe de la empresa Equisoft y LIMRA, una asociación comercial sin fines de lucro que se centra en la investigación, consultoría y desarrollo profesional en la industria de seguros y servicios financieros.
El 82% se considera «progresista» en preparación de datos y el 87% ya usa herramientas de IA, incluyendo aprendizaje automático (68%), LLM (54%) y procesamiento de lenguaje natural (54%). No obstante, el 44% no se siente preparado para una adopción transversal, revelando una brecha entre el deseo y la capacidad de ejecución.
Las principales barreras son la falta de talento especializado y la infraestructura tecnológica obsoleta, que crea silos de información. Mauricio Monroy, vicepresidente de Equisoft para América latina, enfatizó ante iProfesional que la adopción es un «viaje», donde el progreso es incremental y la clave es la perseverancia, la inversión continua y una visión clara.
El desafío de los datos: Gestión y gobernanza
La inteligencia artificial depende de la calidad y cantidad de datos. Las aseguradoras, que manejan volúmenes masivos, cometen errores fundamentales en la gestión y gobernanza de datos. Los silos de información y la baja calidad de datos (36% reporta problemas frecuentes) son errores comunes, lo que lleva a modelos de IA imprecisos y socava la confianza.
La falta de un gobierno de datos claro y políticas definidas sobre quién es responsable de la calidad y seguridad agrava la situación (45% señala ambigüedad). Para superar estos obstáculos, se requiere una estrategia integral de datos, invirtiendo en herramientas para la recolección, limpieza y estructuración, y migrando a la nube para centralizar la información. Un gobierno de datos robusto es esencial para establecer estándares de calidad y asegurar el cumplimiento. Monroy advirtió: «El mayor error que vemos es subestimar el trabajo de los datos».
Cultura, liderazgo y el factor humano
El éxito de la inteligencia artificial en aseguradoras depende en gran medida del factor humano y de una revolución cultural. La adopción de IA requiere una mentalidad abierta, innovación y la voluntad de aprender. Una mentalidad «data-driven» significa tomar decisiones basadas en evidencia.
Aunque el 67% reconoce el valor de los datos, la alfabetización digital no está madura. La capacitación continua y la experimentación son vitales. El liderazgo es crucial para asignar recursos, ser promotores de la nueva cultura y explicar cómo la IA complementa las capacidades humanas.
Solo el 33% tiene una estrategia de datos formal comunicada, pero más de la mitad invierte en talento y jerarquiza la gestión de datos. La resistencia al cambio, la brecha estrategia-ejecución y la falta de alfabetización de datos son barreras culturales.
Casos de uso de la IA de alto impacto
La IA ofrece amplias posibilidades para las aseguradoras. Los casos de uso prioritarios con alto nivel de implementación son operaciones (70%), nuevos negocios (65%) y suscripción (51%). La atención al cliente tiene baja adopción actual (19%), pero 41% planea implementarla, utilizando chatbots y asistentes virtuales para una atención 24/7.
La prevención del fraude, mediante analítica predictiva, y la automatización de la evaluación de daños en siniestros, son otros casos en expansión. Se recomienda priorizar pilotos de alto impacto y bajo riesgo, con retorno de inversión claro y datos de calidad disponibles.
Desafíos tecnológicos y tendencias futuras
La modernización de la infraestructura es un gran obstáculo, con el 33% de las aseguradoras dependiendo de arquitecturas híbridas. La migración a la nube es crucial para la analítica en tiempo real y la escalabilidad.
Otros desafíos incluyen el acceso limitado a datos en tiempo real (solo 22% tiene capacidades avanzadas) y la inconsistencia entre fuentes de datos. Para superarlos, se debe invertir en tecnologías de integración y una arquitectura de datos moderna.
Las tendencias futuras incluyen una adopción total de LLM en los próximos 24 meses (100% planificada) en atención al cliente y operaciones, y una automatización inteligente creciente. A mediano plazo, se espera una IA omnipresente y una transición completa a infraestructuras nativas en la nube, habilitando análisis en tiempo real y una eficiencia operacional sin precedentes, buscando la máxima personalización. Monroy afirmó: «El futuro es la personalización masiva».
La revolución de la IA ya inició en el sector asegurador latinoamericano, impulsada por los datos. A pesar de un excelente punto de partida en la preparación de datos, persisten brechas en calidad, gobernanza y cultura.
El éxito de la IA es un desafío de gestión, cultural y de liderazgo. Las aseguradoras que superen los obstáculos de datos, fomenten la innovación y tengan un liderazgo comprometido, serán más competitivas y eficientes. La IA se convertirá en una utilidad básica, brindando una ventaja competitiva sostenible.