Casos de uso de la IA agéntica: resultados tangibles desde hoy

La IA agéntica, definida como sistemas de inteligencia artificial (IA) capaces de tomar decisiones de forma autónoma y llevar a cabo acciones proactivas, promete transformar numerosos aspectos estratégicos y operativos del sector asegurador.

La IA agéntica en el sector asegurador está en sus inicios y su potencial en este ámbito apenas empieza a aprovecharse. Cuando se implemente plenamente, la IA agéntica puede ofrecer a las aseguradoras mayores oportunidades de crecimiento de los ingresos, reducción de gastos, mejora de la productividad y una mayor interacción y satisfacción de los clientes a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente.

En esta entrada del blog, analizaremos solo algunas de las numerosas aplicaciones de la IA agéntica en el sector asegurador en múltiples áreas funcionales. Exploraremos diversos casos de uso de la IA agéntica en el sector asegurador y los beneficios para el negocio que pueden obtenerse al abordar estos casos de uso.

¿Qué es la IA agéntica en el sector asegurador?

La IA en su conjunto sigue evolucionando deprisa y revolucionando el sector asegurador. Probablemente ninguna otra tecnología ha transformado tan profunda y rápidamente el sector asegurador. Sus capacidades demostradas y sus beneficios medibles pueden llegar a ser realmente impresionantes y, aun así, existe la sensación de que apenas estamos al comienzo de sus posibilidades transformadoras.

Como parte de la revolución de la IA, la IA agéntica se encuentra en una fase aún más temprana de adopción. Gartner, por ejemplo, indica que la IA agéntica representó menos del 1 % de todas las aplicaciones de software empresarial en 2024. Sin embargo, Gartner predice que para 2028, el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incluirán IA agéntica, y que esta permitirá que el 15 % de las decisiones del trabajo diario se tomen de forma autónoma.

Como ocurre con casi cualquier tecnología, especialmente en sus primeras etapas, existen muchas definiciones de qué es la IA agéntica y qué hace. Sin embargo, todas ellas suelen contener estos elementos clave:

• La IA agéntica incorpora sistemas avanzados de inteligencia artificial capaces de tomar decisiones y actuar de forma autónoma.

• Están orientados a alcanzar objetivos específicos con una intervención humana mínima.

• A diferencia de la IA tradicional, que normalmente responde a instrucciones iniciadas directamente por humanos, la IA agéntica puede recopilar información de su entorno para planificar, adaptarse y ejecutar tareas de forma independiente, a menudo en coordinación con otros agentes de software o sistemas.

• De especial relevancia para un sector tan regulado como el asegurador, estos agentes están diseñados para operar dentro de límites definidos, y así garantizar que la supervisión humana y las consideraciones éticas sigan siendo parte integral de su funcionamiento.

La IA agéntica está ganando terreno en múltiples sectores y en diversas funciones empresariales. Ya ha demostrado su potencial en ámbitos como la atención y el servicio al cliente, la evaluación y gestión de riesgos, la supervisión de pacientes y la programación de citas en el sector sanitario, la ciberseguridad, la gestión de la cadena de suministro y el inventario, la gestión del talento e incluso el desarrollo de software.

Cómo funciona la IA agéntica

Conceptualmente la IA agéntica es sencilla e implica estos pasos clave en el proceso:

• Percepción: La IA recopila datos de su entorno mediante sensores, API u otras entradas.

• Razonamiento y planificación: El sistema procesa los datos para determinar la mejor forma de proceder. Evalúa las posibles soluciones y planifica los pasos para alcanzar el resultado o los resultados deseados.

• Toma de decisiones: Mediante algoritmos y experiencias pasadas, la IA selecciona la forma de proceder más adecuada. El aprendizaje por refuerzo le ayuda a mejorar sus decisiones con el tiempo, ya que aprende de los éxitos y los fracasos.

• Ejecución: La IA lleva a cabo la acción elegida, como enviar una respuesta, iniciar un proceso o controlar un dispositivo.

• Retroalimentación y aprendizaje: Tras ejecutar la tarea, la IA evalúa los resultados. Utiliza esta retroalimentación para perfeccionar las acciones futuras, y así mejorar su rendimiento con el tiempo.

La clave del rendimiento de los modelos de IA agéntica es que este proceso es recursivo (se repite tantas veces y con tanta frecuencia como sea necesario), lo que permite que la IA agéntica funcione eficazmente en entornos dinámicos, mejore continuamente sus capacidades y ofrezca resultados cada vez mejores con el tiempo.

La IA agéntica beneficia a las aseguradoras y a los consumidores

Gracias a su capacidad para tomar decisiones de forma autónoma, adaptarse a nueva información y ejecutar tareas con una intervención humana mínima, los sistemas de IA agéntica pueden acelerar la transformación digital de las aseguradoras.

Esta transformación ofrece a las aseguradoras numerosas ventajas en diversas áreas operativas:

• Evaluación de riesgos y suscripción más precisas

  La suscripción tradicional se ha basado en el análisis manual de datos históricos, lo que puede dar lugar a evaluaciones de riesgos obsoletas o inexactas, largos plazos de respuesta en la comunicación con clientes potenciales y actuales, y retrasos en el desarrollo e introducción de nuevos productos.

  La IA ha mejorado enormemente esta situación. La IA agéntica puede ir más lejos al integrar fuentes de datos cada vez más diversas —como la telemática, la actividad en redes sociales, los análisis de comportamiento y los datos de banca abierta— para mejorar aún más la evaluación dinámica de riesgos en tiempo real.

  Esta capacidad también beneficia a los consumidores, ya que permite a las aseguradoras diseñar pólizas personalizadas de forma más precisa y atractiva, y ofrecer opciones en tiempo casi real, en el momento de la toma de decisiones.

• Tarificación más personalizada y competitiva

  Incluso antes de la IA agéntica, entre las ventajas de una mejor evaluación de riesgos y suscripción se encuentra la capacidad de las aseguradoras para desarrollar e implementar una tarificación más precisa y competitiva, y para implantar nuevos modelos de tarificación con mayor rapidez que con sus procesos anticuados y manuales. Con el impulso que proporciona la IA agéntica, estas ventajas para las aseguradoras y los clientes se ven aún más potenciadas.

• Tramitación de siniestros acelerada

  La IA agéntica agiliza el proceso de siniestros mediante la automatización de tareas como la verificación de documentos, la evaluación de daños y la aprobación de siniestros. Las aseguradoras se benefician de la reducción de gastos y de una menor necesidad de intervención manual, mientras que los consumidores ven sus siniestros resueltos con mayor rapidez y con menos interacciones con el personal de la aseguradora.

• Detección proactiva del fraude

  El fraude en los seguros es un problema persistente y costoso para las aseguradoras de todo el mundo. La IA agéntica mejora la detección y prevención del fraude analizando patrones y anomalías en grandes conjuntos de datos para identificar posibles fraudes con mayor rapidez. Este enfoque proactivo, frente a la reacción ante actividades fraudulentas a posteriori, permite a las aseguradoras señalar reclamaciones sospechosas de forma temprana e incluso prevenir el fraude en la fase de solicitud, lo que minimiza las pérdidas económicas y mejora el cumplimiento normativo.

  Los consumidores se benefician de unas menores subidas de las primas, ya que el fraude encarece el coste de las pólizas y puede afectarles mediante problemas como el robo de identidad y la suplantación en línea.

• Mayor fidelización y compromiso del cliente

  La IA agéntica mejora la experiencia del cliente mediante interacciones personalizadas y asistencia ininterrumpida las 24 horas. Los asistentes digitales impulsados por IA pueden guiar a los clientes en la selección de pólizas, proporcionar actualizaciones en tiempo real sobre los siniestros y ofrecer recomendaciones personalizadas según las circunstancias individuales. Este nivel de personalización fomenta relaciones más sólidas con los clientes y aumenta su satisfacción.

• Reducción de costes operativos

  Al automatizar tareas rutinarias como la introducción de datos y la tramitación de siniestros, la IA agéntica reduce los costes operativos y minimiza los errores humanos. Esta eficiencia permite a los agentes humanos centrarse en tareas más complejas y de mayor valor añadido, lo cual mejora la productividad general. A su vez, cuando las aseguradoras logran contener los costes y mitigar el impacto de la inflación, los clientes pueden esperar una tarificación más competitiva y opciones de pólizas adicionales.

• Ventaja competitiva

  Al sumar todos estos efectos, las aseguradoras que adoptan la IA agéntica pueden responder con mayor rapidez a los cambios del mercado y a las necesidades de los clientes. Pueden ofrecer servicios más rápidos y precisos, productos personalizados y una mejor tarificación. Este avance tecnológico se traduce en una ventaja competitiva, y los primeros en adoptarlo podrán posicionarse como líderes del sector.

Aplicaciones de la IA agéntica en los seguros

Los casos de uso de la IA agéntica en el sector asegurador son hoy en día numerosos y variados. En última instancia, están limitados únicamente por la imaginación de quienes los implementan y por el enfoque de la aseguradora en cuanto a los problemas empresariales que pretende resolver.

A continuación se presenta solo una muestra de casos de uso de la IA agéntica en los seguros, organizados por función empresarial de la aseguradora. (Otra ventaja adicional de la IA agéntica es que puede facilitar la cooperación y la eficiencia entre funciones, aunque esto puede servir como plantilla para los casos de uso según la estructura organizativa actual de las aseguradoras.)

• Suscripción:

  • Evaluación automatizada de riesgos: La IA agéntica puede recopilar y analizar datos de forma autónoma (por ejemplo, imágenes de propiedades, datos geográficos, permisos de construcción) para evaluar riesgos y sugerir o tomar decisiones de suscripción sin intervención humana.

  • Tarificación dinámica: Los agentes de IA pueden utilizarse para ajustar continuamente las primas en tiempo casi real, en función de nuevas fuentes de datos como las entradas de dispositivos IoT o los cambios climáticos o meteorológicos.

  • Optimización de la cartera: Con la ayuda de estos agentes de software, las aseguradoras pueden encontrar nuevas formas de reequilibrar sus carteras de riesgo de forma continua, identificando segmentos con bajo rendimiento o con una exposición excesiva.

• Tramitación de siniestros:

  • Automatización de la FNOL (Primera Notificación de Siniestro): La IA agéntica puede automatizar la recepción y gestión inicial de los siniestros a medida que se registran desde diversas fuentes, como dispositivos IoT, telemática o aplicaciones móviles.

  • Gestión autónoma de siniestros: Desde la investigación hasta la liquidación, la IA agéntica puede verificar la cobertura, evaluar los daños (por ejemplo, a partir de imágenes cargadas o imágenes de drones) y resolver siniestros sencillos sin intervención humana. Los que requieren una investigación más exhaustiva se se derivan a los peritos humanos, aunque ya están parcialmente completados.

  • Detección y prevención del fraude: Los agentes de IA pueden detectar y bloquear patrones de siniestros sospechosos en tiempo real, e iniciar investigaciones más profundas de forma autónoma y/o alertar a los peritos humanos de que se requiere su intervención.

• Atención e interacción con los clientes:

  • Comunicación proactiva con los clientes: Los agentes de IA de las aseguradoras pueden comunicarse de forma proactiva con los tomadores de pólizas para informarles sobre renovaciones, riesgos (por ejemplo, tormentas inminentes) o lagunas en la cobertura.

  • Agentes virtuales/asistentes personales: Estas funciones de IA agéntica pueden gestionar interacciones complejas con los clientes a través de múltiples canales de comunicación —correo electrónico, teléfono, chat— con objetivos específicos (por ejemplo, resolución de reclamaciones o venta adicional). Esto puede ser especialmente eficaz cuando se combina con la última generación de sistemas de interacción con el cliente, que también migran cada vez más de implementaciones de IA “estándar” a implementaciones agénticas.

  • Recomendaciones de pólizas personalizadas: Las aplicaciones de agentes de software pueden sugerir ajustes en las pólizas o nuevos productos en función de los cambios en la situación vital del cliente (matrimonio, por ejemplo) o de los cambios en sus bienes (una nueva vivienda o vehículo, una pérdida total de cualquiera de ellos, etc.). 
    

• Ingeniería de riesgos y prevención de siniestros:

  • Supervisión y alertas del Internet de las Cosas (IoT): El uso de sensores y dispositivos conectados (por ejemplo, en hogares o vehículos) para detectar posibles peligros y activar acciones de mitigación (por ejemplo, cerrar la llave del agua) son oportunidades idóneas para emplear la IA agéntica.

  • “Gemelos digitales” para el análisis de propiedades: Una aseguradora puede utilizar la IA agéntica para simular riesgos (por ejemplo, inundaciones, incendios, terremotos) y recomendar cambios estructurales o ajustes en la cobertura a partir de los resultados de esas simulaciones.

  • Inspecciones autónomas: Los agentes de IA pueden desplegar de forma autónoma drones o robots terrestres para inspeccionar propiedades con fines de suscripción o evaluación posterior a un siniestro. 
    

• Desarrollo de productos y mercados:

  • Identificación de nichos de mercado: Las soluciones de IA agéntica pueden analizar de forma autónoma datos de competidores, redes sociales y comportamiento de los tomadores de pólizas para identificar necesidades no satisfechas y proponer el desarrollo de nuevos productos, servicios y modelos de tarificación con mucha mayor rapidez que los métodos actuales.

  • Desarrollo de microproductos: Cuando se pretende atender mercados tan pequeños como consumidores individuales o grupos reducidos, la IA agéntica puede ayudar a diseñar y lanzar de forma dinámica productos de seguros de nicho o basados en el uso, en función de señales del mercado o riesgos emergentes (por ejemplo, ciberamenazas para hogares inteligentes o automóviles).

• Regulación y cumplimiento normativo:

  Aunque esta podría ser una de las últimas funciones encomendadas a esta nueva tecnología, dada su naturaleza extremadamente delicada y su exposición, tanto financiera como para la marca y la reputación de la aseguradora, podría ser perfectamente viable en el futuro.

  • Auditoría autónoma de pólizas: Los agentes de software tienen la capacidad de auditar continuamente la suscripción y los siniestros para garantizar el cumplimiento normativo, señalando o corrigiendo problemas de forma proactiva o poniéndolos en conocimiento del personal de auditoría interna antes de producirse presentación de documentación u otras acciones que pudieran exponer a la aseguradora a sanciones o medidas administrativas por parte de los reguladores.

  • Informes en tiempo real: Dada la naturaleza siempre cambiante de las normas y regulaciones del sector, la IA agéntica promete generar y presentar automáticamente informes regulatorios o actualizaciones.

• Otros aspectos de las operaciones internas:

  • Optimización de flujos de trabajo: Con el fin de maximizar la agilidad organizativa y optimizar los recursos, la IA agéntica podría reasignar recursos entre funciones como la suscripción, los siniestros y la atención de forma dinámica, teniendo en cuenta la dotación de personal y las cargas de trabajo actuales y reaccionando con rapidez ante cambios imprevistos (por ejemplo, la respuesta a un desastre natural y el aumento del volumen de siniestros entrantes que conlleva).

  • Gestión del conocimiento: La IA agéntica promete aprender continuamente de casos actuales e históricos para actualizar después las políticas internas, los manuales de procedimientos, los procesos y la lógica de toma de decisiones. Esto también podría acelerar el aprendizaje tanto de los empleados actuales como de las nuevas incorporaciones, para hacerlos potencialmente más productivos en menos tiempo.

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Innovaciones futuras que pueden mejorar el sector asegurador

Con una tecnología tan nueva y llena de potencial como la IA agéntica, y con las aplicaciones actuales apenas emergiendo, los pronósticos tienen bastantes posibilidades de resultar conservadores o demasiado arraigados en el statu quo. La bola de cristal deberá consultarse con frecuencia, al igual que la propia tecnología de IA agéntica evolucionará sin duda con rapidez.

En vista de estas consideraciones, a continuación se presentan algunas reflexiones sobre hacia dónde puede evolucionar esta tecnología en el ámbito asegurador. (Cabe señalar que muchas de estas innovaciones podrían aplicarse a distintos sectores, no solo al de los seguros):

• Transformación de la profesión y el ciclo de vida del desarrollo de software

  Tanto en la ingeniería de software interna como cuando es aplicada por empresas independientes de desarrollo de software, se espera que la IA agéntica gestione cada vez más ciclos de vida completos de desarrollo y mantenimiento de software de forma autónoma.

  Estos sistemas podrían diseñar arquitecturas completas, escribir y depurar código, y supervisar los procesos de control de calidad, lo que aceleraría considerablemente la producción de software y transformaría el desarrollo de productos digitales.

  Resulta especialmente interesante cómo podría la IA agéntica acelerar el desarrollo y el perfeccionamiento de los copilotos o asistentes de software, en una especie de relación simbiótica que mejora rápidamente su capacidad para ayudar a los humanos a completar tareas y anticipa y acelera la evolución de los copilotos y su utilidad.

• Avances en ciberseguridad

  Como mejora respecto a las tecnologías actuales, impulsadas por IA o no, se prevé que los sistemas de IA agéntica refuercen la ciberseguridad mediante la supervisión autónoma del tráfico de red, la detección de anomalías y la respuesta a amenazas en tiempo real.

  Si bien la IA agéntica se basa en muchas de las mismas metodologías probadas que las soluciones actuales (aprendizaje automático o ML, análisis de comportamiento y detección de anomalías, por ejemplo), se espera que los agentes de IA lleven la ciberseguridad al siguiente nivel, tanto en sofisticación como en tiempos de respuesta. El objetivo de este enfoque mejorado y más proactivo es reforzar la postura de seguridad de las organizaciones y permitir a los expertos humanos centrarse en los desafíos más complejos.

• Evolución de la función de recursos humanos

  En el ámbito de los recursos humanos, la IA agéntica podría automatizar aún más procesos como la preselección de candidatos, la programación de entrevistas, la incorporación y la formación personalizada de empleados. Mediante el análisis de datos de rendimiento, estos sistemas pueden ofrecer orientación profesional personalizada, agilizar las operaciones de RR. HH. y proporcionar a los responsables de recursos humanos nuevas herramientas para trabajar con sus empleados y favorecer su desarrollo.

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