IA en seguros: de siniestros a agentes autónomos en 2026

La inteligencia artificial ya transformó la gestión de siniestros en la industria aseguradora y el siguiente salto está en la venta directa mediante agentes autónomos. En el Forbes Insurance Summit 2026, referentes del sector coincidieron en que mientras las aseguradoras tradicionales están consolidando la automatización del back-office, las insurtech lideran la revolución hacia canales de distribución inteligente — un cambio que redefine cómo se comparan, venden y compran pólizas.

El panel "Insurtech & IA: del back-office a la experiencia del cliente" reunió a Mario Gabriel Depascual, presidente de la Cámara InsurTech Argentina; Octavio Miretti, Chief Automated Operations Officer de Klimber; y Gabriel Mysler, Director de Innovation@Reach, moderados por el periodista Agustín Jamele. Juntos trazaron un mapa de dónde está la tecnología, dónde no llegó todavía y qué significa esto para founders que operan en el ecosistema fintech e insurtech.

¿En qué punto está la automatización de seguros con IA?

La incorporación de IA en procesos aseguradores dejó de ser promesa para convertirse en operación diaria. Según Depascual, los usos más maduros abarcan siniestros, suscripción, prevención de fraude y atención al cliente. La capacidad de calificar riesgos con mayor precisión y ofrecer herramientas avanzadas a los suscriptores es uno de los avances más significativos.

Desde la perspectiva de la automatización operativa, Miretti identificó tres áreas donde el impacto es inmediato: el triage de siniestros, la autoadjudicación y el análisis de fraude. "Siniestros hoy ya es una realidad", resumió. Estos procesos generan efectos medibles tanto en la experiencia del cliente como en la eficiencia operativa y la reducción de costos.

A nivel global, esta tendencia se confirma con datos concretos. Según el informe NTT DATA 2026 Global AI Report: A Playbook for AI Leaders in Insurance, dos tercios de las aseguradoras quieren usar IA en interacciones de front-office, mientras que el 86% apoya el uso de IA en flujos de trabajo de back y mid-office. Sin embargo, la mayoría aún no ha industrializado la IA agente en sus operaciones centrales, lo que abre una brecha significativa entre intención y ejecución real.

Esta brecha se refleja también en el mercado de software especializado. Guidewire Software, proveedor líder de software core para aseguradoras de propiedad y accidentes (P&C), reportó un crecimiento interanual del 27% impulsado por la migración a la nube y la integración de capacidades de GenAI, elevando su guía de ingresos para FY26 a un 22% de crecimiento según Seeking Alpha de agosto de 2026.

¿Por qué la distribución sigue siendo el gran desafío?

Si los siniestros son el terreno ganado, la distribución es el campo de batalla pendiente. Miretti señaló que aunque la utilización de imágenes para ciertos procesos de suscripción tiene varios años de desarrollo, "todavía está por verse cuál va a ser la forma en la que vamos a potenciar la distribución, la venta y aumentar la llegada de productos a nuevos clientes con IA. Ahí está la gran pregunta para los próximos años".

Este desafío es particularmente relevante porque la venta de seguros enfrenta fricciones únicas: los consumidores frecuentemente postergan decisiones de cobertura, hay asimetría de información entre comprador y vendedor, y la confianza es un factor determinante. La IA puede reducir la fricción en tareas repetitivas, pero el rol comercial debe evolucionar.

Según Mysler, "el vendedor no es un señor que te pide que le compres, es una persona que tiene que provocarte a salir de tu zona de comodidad". La IA resuelve lo operativo; el humano aporta la escucha activa, la interpretación de situaciones complejas y la capacidad de generar confianza en momentos sensibles.

Agentes de IA: el próximo capítulo de la compraventa

El escenario más transformador que anticiparon los panelistas es la compraventa agente-agente, donde sistemas de IA toman decisiones y comparan alternativas en nombre de los consumidores. Esta dinámica podría redefinir completamente el modelo de adquisición de clientes en seguros.

Miretti consideró que la tecnología ya permite avanzar en esa dirección, aunque personas y organizaciones tienen que adaptarse culturalmente. En este contexto, el pricing dinámico y una evaluación de riesgos más precisa adquirirían un valor estratégico cuando las decisiones de compra estén delegadas en agentes inteligentes.

Esto conecta directamente con soluciones emergentes en el mercado global. En agosto de 2026, NTT DATA lanzó NTT DATA AI for Insurance, una solución nativa de IA agente diseñada para convertir flujos de trabajo complejos de seguros en servicios gobernados y repetibles. La plataforma combina agentes de IA configurables, modelos de datos específicos del sector, orquestación de flujos de trabajo y gobernanza empresarial para mantener auditabilidad, guardrails regulatorios y supervisión humana. NTT DATA, que atiende a 10 de las 25 principales aseguradoras mundiales, posiciona esta solución como puente entre la IA habilitada y las operaciones entregadas por IA a escala enterprise.

Qué significa esto para tu startup

Para founders que operan en el ecosistema de seguros, tecnología financiera o servicios B2B, estos desarrollos plantean implicancias concretas:

1. Si construyes herramientas para aseguradoras: El mercado está listo para adopción masiva de IA en operaciones core. Las aseguradoras tradicionales buscan partners externos porque su rigidez organizacional les impide desarrollar internamente todas las capacidades. La Cámara InsurTech Argentina reportó más de 15 acuerdos concretos entre compañías tradicionales y startups que optimizan costos y reducen tiempos de espera. Tu propuesta de valor debe centrarse en resultados medibles (reducción de tiempo de procesamiento, mejora en detección de fraude, aceleración de claims).

2. Si trabajas en distribución o ventas B2B: La evolución hacia agentes de IA que compran y comparan en nombre de usuarios requiere repensar el funnel tradicional. Los decisores ya no serán solo humanos: serán algoritmos que evalúan propuestas basándose en datos estructurados. Preparar tus productos para ser "legibles" por agentes de IA — con APIs bien documentadas, datos estandarizados y métricas claras de performance — será una ventaja competitiva clave.

3. Si lideras equipos de innovación dentro de aseguradoras: La barrera principal no es regulatoria sino cultural. Como señaló Miretti, la resistencia al cambio y la aversión al riesgo son obstáculos mayores que cualquier regulación. La clave, según Depascual, no es incorporar IA por moda sino definir previamente para qué sirve, dónde aporta valor y cómo se entrena. Y según Mysler, la innovación debe comenzar por la pregunta que se busca resolver, no por la tecnología disponible.

Acciones concretas para implementar:

• Audita tus procesos internos: Identifica cuáles etapas de tu flujo de trabajo podrían automatizarse primero (triage, clasificación, scoring de riesgo) y cuáles requieren intervención humana por sensibilidad o complejidad.
• Prepara tus datos para agentes: Si tu producto interactúa con otros sistemas, asegúrate de que esté diseñado para ser consumido por agentes de IA — con endpoints claros, documentación técnica robusta y métricas estandarizadas.
• Invierte en gobernanza desde día uno: La experiencia de NTT DATA muestra que la IA en seguros exige guardrails explícitos, auditoría de decisiones y supervisión humana integrada. No es un añadido posterior: es requisito de diseño.

Fuentes

• Forbes Argentina: De automatizar siniestros a vender con agentes de IA
• Yahoo Finance: NTT DATA AI for Insurance Converts Complex Workflows