La inteligencia artificial vive un punto de inflexión en el seguro de No Vida. Según un informe de Capgemini del que se hizo eco Future, el blog de innovación para el sector asegurador de Inese, la cuestión ya no es si invertir, sino si las aseguradoras serán capaces de convertir la inteligencia artificial en una ventaja competitiva sostenible, integrándola en sus decisiones y en la ejecución diaria del trabajo.
Inteligencia artificial en No Vida
El informe parte de una paradoja: la inteligencia artificial se extendió, pero su impacto empresarial sigue siendo limitado. Un 40% de los directivos encuestados considera que la inteligencia artificial está cumpliendo expectativas, aunque el estudio advierte de que las mejoras logradas hasta ahora han sido, en general, incrementales.
El freno más relevante es la falta de medición: un 42% de aseguradoras de No Vida no sigue ningún KPI para evaluar el éxito de la inteligencia artificial. Sin métricas, no se valida qué funciona, no se replican prácticas a escala y no se detienen iniciativas que no generan valor. Por ello, alrededor del 60% permanece en fases de exploración o prueba de concepto (POC), sin convertir pilotos en adopción empresarial.
La tecnología avanza más rápido que la organización
A esta ausencia de control se suma un patrón de inversión desequilibrado. De media, las aseguradoras destinan el 72% del gasto en IA a tecnología e infraestructura, y solo el 28% a gestión del cambio. Capgemini insiste en que la tecnología crea capacidad, pero la gestión del cambio es la que convierte esa capacidad en rendimiento: formación útil por rol, rediseño de flujos e incentivos, gobernanza y mecanismos que faciliten la adopción en el día a día.
Este estancamiento se explica, en gran medida, por lo que el informe denomina ‘architecture mismatch’: la tecnología avanza más rápido que la organización. El desajuste aparece en tres planos. En el estratégico, muchas entidades siguen tratando la inteligencia artificial principalmente como palanca de eficiencia y retornos a corto plazo, más que como capacidad para impulsar resultados de negocio. En el técnico, pesan los sistemas heredados, la calidad y accesibilidad del dato y las exigencias regulatorias y de cumplimiento. Y, en el organizativo, persisten la falta de responsables claros y la ausencia de un marco de retorno.
‘Intelligence trailblazers’
En este contexto, el informe indica que solo un 35% de las 20 mayores aseguradoras de No Vida vincula explícitamente su estrategia de inteligencia artificial a resultados más allá de la eficiencia.
Frente a la mayoría, Capgemini identifica a un 10% de entidades que sí lograron escalar la inteligencia artificial: los ‘intelligence trailblazers’. Estas compañías pasaron de pilotos a sistemas de producción y presentan resultados superiores, con hasta un 21% más de crecimiento de ingresos y aproximadamente un 51% más de aumento del precio de la acción en un periodo de tres años. La diferencia no se atribuye a “gastar más”, sino a tratar la inteligencia artificial como una capacidad operativa central y abordar de forma simultánea estrategia y talento, base tecnológica y adopción organizativa.
En términos de enfoque, el informe sostiene que estos líderes se distinguen por impulsar la adopción con una gestión del cambio más completa (más allá de la formación básica) y por construir confianza con herramientas y prácticas de inteligencia artificial explicable que guían cuándo confiar en los resultados y cuándo revisarlos. Además, orientan la organización a resultados compartidos, evitando que los casos de uso fracasen por optimización en silos entre funciones.
Barreras para la competitividad
Pese a esa ventaja, Capgemini subraya que incluso los líderes afrontan brechas que definirán la siguiente fase competitiva. La primera es la colaboración: estima que el 49% del tiempo de los empleados se dedica a coordinarse entre equipos, mientras que gran parte de la inteligencia artificial sigue operando a nivel de tarea individual. El salto pasa por integrar la inteligencia artificial en el momento de decidir (llamadas, reuniones y revisiones interfuncionales), no solo en tareas posteriores.
La segunda brecha es la preparación del dato no estructurado. Aunque suscripción, siniestros y servicio dependen de documentos, imágenes, correspondencia o audio, solo un 12% de aseguradoras declara una madurez muy alta en data readiness. Capgemini propone avanzar hacia una base multimodal que haga el dato no estructurado tan accesible y fiable como el estructurado, junto con una capa de orquestación que enrute solicitudes, aplique gobernanza y escale a expertos humanos cuando la confianza de la IA sea baja.
La tercera brecha es el rediseño de procesos núcleo. El informe sostiene que, con frecuencia, la inteligencia artificial se “añade” a flujos pensados para humanos, en lugar de reconstruirlos en torno a lo que la inteligencia artificial ya puede ejecutar. Mientras los procesos no se reimaginen —por ejemplo, con mayor STP en casos simples y escalado de excepciones—, la inteligencia artificial tenderá a aportar eficiencia puntual, pero no transformará la consistencia del juicio.
Urgencia
La presión externa refuerza la urgencia. Capgemini señala que el 73% de los consumidores espera mayor personalización conforme avanza la tecnología; que los asegurados demandan capacidades proactivas; y que el 51% se declara muy cómodo con que las aseguradoras utilicen inteligencia artificial para ofrecer servicios proactivos. Sin embargo, el 86% sigue describiendo su relación con las aseguradoras como reactiva y transaccional, lo que evidencia una brecha entre expectativas y modelo operativo.
En paralelo, la adopción interna tampoco progresa al ritmo esperado. El informe recoge que el 47% de los empleados con acceso a herramientas de inteligencia artificial afirma que su jornada no ha cambiado tras 18 meses. También identifica inquietudes que condicionan el compromiso: el 43% cita la seguridad del empleo entre sus principales preocupaciones y el 25% teme que la transición aumente la carga de trabajo. Para Capgemini, la transformación exige abordar a la vez el rediseño de procesos y la confianza de la plantilla.
Hacia la ‘era agentic’
Con este diagnóstico, la propuesta es avanzar hacia la ‘era agentic’: organizaciones diseñadas para combinar juicio experto humano y ejecución sintética. El informe define el modelo de ‘expert‑centric P&C insurer’ con cuatro bloques: liderazgo que fija dirección y límites humano‑IA; expertos humanos que definen resultados, gestionan excepciones y establecen marcos de acreditación para agentes; una capa de ejecución sintética para tareas de alto volumen con escalado por umbrales; y los ‘orchestration managers’, perfiles que traducen la estrategia en principios de inteligencia artificial y gobiernan cómo escala la inteligencia de manera coherente.
La transición, concluye el informe, se organiza en tres horizontes: “ahora” (convicción del liderazgo y diagnóstico), “pronto” (priorizar un flujo de valor y decidir qué comprar, construir o abordar con socios) y “después” (pasar de métricas de eficiencia a “métricas de inteligencia” ligadas a resultados y atribución).
El estudio se apoya en investigación primaria global: entrevistas a 344 ejecutivos, encuestas a 809 empleados en cuatro roles y una encuesta a 1.113 clientes en 18 países, incluido España.
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