La industria aseguradora global y latinoamericana enfrenta un cambio estructural inminente. La inteligencia artificial dejará de ser una herramienta de back-office para convertirse en la puerta de entrada al negocio, guiando e incluso tomando las decisiones de compra ante consumidores cada vez más empoderados por la tecnología.

El nuevo consumidor y la analítica en LATAM

El comportamiento del consumidor está atravesando una transformación masiva impulsada por los canales digitales. De acuerdo con el análisis de Boston Consulting Group, en su estudio Competing for the AI-Empowered Insurance Customer, para 2030 los nativos digitales representarán más de un tercio del mercado, exigiendo modelos de atención basados en hábitos formados enteramente en línea. Al mismo tiempo, la IA está reconfigurando la navegación web; los usuarios están dejando atrás las barras de búsqueda tradicionales para permitir que los grandes modelos de lenguaje (LLMs) guíen directamente sus consultas y decisiones.

En América Latina, esta transición ya es visible en el ecosistema Insurtech, donde se utiliza Predictive Analytics para personalizar pólizas y predecir fraudes. A medida que la confianza algorítmica crece, las aseguradoras de la región deben prepararse para un entorno donde los clientes delegarán la evaluación de riesgos y compras a sus propias inteligencias artificiales.

Las tres olas de la distribución impulsada por IA

La adopción de la inteligencia artificial en la distribución de seguros no será un evento único, sino que progresará a través de tres olas evolutivas:

• Aumentada: La IA opera en segundo plano y las personas mantienen el control total; los algoritmos recomiendan las siguientes mejores acciones y detectan clientes en riesgo de abandono.
• Asistida: Se establece una colaboración directa donde los asistentes virtuales gestionan solicitudes simples y trabajo administrativo, permitiendo a los agentes humanos centrarse en casos complejos.
• Autónoma: Los clientes delegan decisiones a sus asistentes personales de IA, los cuales comparan ofertas y adquieren pólizas dentro de parámetros preestablecidos.

Visibilidad algorítmica: El auge del AEO

La forma en que los usuarios buscan información en internet está cambiando; los navegadores de IA y los asistentes conversacionales están reemplazando la práctica tradicional de escribir una consulta en una barra de búsqueda. En lugar de ello, los usuarios permiten que los grandes modelos de lenguaje (LLMs) guíen su proceso de compra.

Para no perder relevancia, las aseguradoras deben ser reconocidas por estos sistemas mediante una nueva disciplina: la Optimización de Motores de Respuesta (AEO, por sus siglas en inglés). Las compañías que dominan el AEO están registrando un aumento del 15% al 25% en sus tasas de conversión.

Reinvención de la distribución tradicional

A pesar de la disrupción tecnológica, el contacto humano sigue siendo crítico. Actualmente, aproximadamente el 80% de las pólizas todavía se venden y gestionan a través de canales tradicionales. El objetivo no es reemplazar a la fuerza de ventas, sino potenciarla.

Las organizaciones pueden lograrlo mediante un enfoque de tres pasos:

1. Construir capacidades de agentes de ventas virtuales basadas en los objetivos principales del cliente.
2. Refinar estas funcionalidades dentro del servicio al cliente y financiar el proceso mediante ganancias de eficiencia.
3. Escalar el modelo en toda la red de distribución equipando a los agentes con asistentes virtuales personalizados.

Ejemplos de Compañías en Latinoamérica

Varias aseguradoras en América Latina han adoptado la IA para el análisis predictivo, enfocándose en la personalización de pólizas. Estos casos ilustran cómo la tecnología se adapta a contextos locales, mejorando la eficiencia y la experiencia del usuario.

• Mapfre: Como una de las principales aseguradoras en la región, Mapfre ha establecido un Centro de Inteligencia Artificial global que impacta operaciones en países como México, Brasil y Colombia. Utilizan IA para evaluar riesgos y crear pólizas personalizadas, analizando datos en tiempo real para ajustar coberturas. Por ejemplo, en la gestión de siniestros, la IA procesa documentación automáticamente, beneficiando a millones de clientes con respuestas más rápidas. Esto permite tarificaciones adaptadas a perfiles individuales, reduciendo burocracia y mejorando la retención.
• Grupo Sura: En Colombia, Sura emplea modelos predictivos para valorar daños en vehículos, procesando hasta 1,000 autos mensuales con IA, lo que acelera respuestas y personaliza pólizas basadas en datos de siniestros históricos. Su alianza con Microsoft integra IA generativa para análisis de salud, permitiendo coberturas ajustadas a necesidades médicas específicas. Esto no solo optimiza primas, sino que promueve prevención mediante incentivos personalizados.
• Porto Seguro: En Brasil, Porto Seguro pionera en IA para seguros automotrices, utiliza algoritmos para analizar journeys de siniestros y generar presupuestos automáticos. La personalización se logra mediante datos telemáticos, ajustando pólizas según hábitos de conducción reales, lo que resulta en primas más justas y una reducción en reclamaciones fraudulentas.
• AXA México: AXA integra IA en la detección de fraudes y retención de clientes, empleando modelos predictivos para personalizar ofertas. Analizando interacciones con speech analytics, ajustan pólizas a perfiles de riesgo individuales, mejorando la eficiencia en un 91% en retención.

La fase más disruptiva de esta transformación será la distribución autónoma, que marcará el surgimiento de las interacciones AI-to-AI (IA a IA). En lugar de que los motores de búsqueda dirijan el tráfico a los sitios web corporativos, los asistentes personales de IA de los clientes negociarán y comprarán pólizas directamente con los sistemas propietarios de las aseguradoras. Arquitectónicamente, esto exigirá que el sector financiero migre de interfaces web estáticas a robustas plataformas de APIs bidireccionales, capaces de ejecutar suscripciones, recopilación de datos y validación de perfiles algorítmicos con fricción nula y en tiempo real.

Fuente: Boston Consulting Group