Después de años de chatbots, asistentes virtuales y automatizaciones puntuales, la inteligencia artificial empieza a abrir una nueva etapa en la industria aseguradora. Ahora, el foco pasa a estar en sistemas capaces de ejecutar tareas, coordinar procesos y acompañar decisiones dentro de flujos operativos complejos.
En seguros, esa evolución se ve con más claridad en la gestión de siniestros. Se trata de un proceso intensivo en datos, documentos, reglas de negocio, validaciones y contacto con clientes que, muchas veces, atraviesan situaciones de urgencia o estrés. Por eso, cualquier mejora en tiempos, precisión y trazabilidad puede tener un impacto directo en la eficiencia operativa y la experiencia del asegurado.
La IA agéntica aparece en ese contexto como una tecnología capaz de ir más allá de la asistencia digital. Además, de responder consultas, puede ordenar tareas, verificar información, detectar excepciones y derivar casos a profesionales humanos cuando la decisión requiere criterio.
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Qué es la IA agéntica y por qué marca una nueva etapa en seguros
La IA agéntica se refiere a sistemas de inteligencia artificial compuestos por agentes capaces de ejecutar tareas orientadas a un objetivo. A diferencia de un chatbot tradicional, que suele responder preguntas o recuperar información, un agente puede planificar pasos, utilizar herramientas, consultar bases de datos, coordinarse con otros agentes y avanzar dentro de un flujo definido.
Según la AI Agent Survey de PwC, el 79% de las empresas encuestadas ya está adoptando agentes de IA. Además, entre las que los utilizan, el 66% reporta valor medible en productividad. Estos datos demuestran que su adopción empieza a ganar espacio en la agenda corporativa.
En la industria aseguradora, el potencial de esta tecnología se entiende mejor en procesos de múltiples pasos, reglas de negocio y validaciones. Un siniestro puede requerir recibir documentación, validar cobertura, revisar condiciones de póliza, identificar inconsistencias, estimar montos y derivar excepciones. Ante esto, la IA agéntica permite pensar esos procesos como flujos conectados en lugar de respuestas aisladas.
El interés por esta tecnología también crece en el sector asegurador. En este sentido, el 2025 Insurance CEO Outlook de KPMG indica que el 73% de los CEOs del sector considera que la IA es una prioridad de inversión para optimizar underwriting, claims y experiencia del cliente.
El salto, entonces, no pasa solo por incorporar una nueva herramienta. Se trata de avanzar hacia modelos operativos donde la inteligencia artificial pueda actuar sobre procesos reales, bajo reglas, controles y límites definidos por la organización.
Cómo los agentes de IA pueden automatizar la gestión de siniestros
La gestión de siniestros es uno de los procesos más adecuados para la IA agéntica, dado que combina volumen, repetición y necesidad de precisión. En especial, los reclamos simples y de baja complejidad suelen implicar tareas administrativas que consumen tiempo.
Un flujo con agentes de IA podría comenzar en el momento en que el cliente inicia un reclamo. Un agente clasifica el tipo de siniestro, otro extrae datos de documentos o formularios, otro valida si la cobertura aplica, otro consulta fuentes externas y otro identifica señales de riesgo. Así, el sistema puede reunir esa información, generar una recomendación y dejar la decisión final en manos de un profesional cuando corresponda.
El interés de los equipos de claims va en esa dirección. El informe State of AI Adoption in Insurance 2025 de Bevaya revela que sus principales prioridades son mejorar la eficiencia del procesamiento de reclamos (72%), reducir los tiempos de ciclo (64%) y aumentar la satisfacción del cliente (45%). Esto demuestra que los objetivos más urgentes coinciden con los puntos donde la automatización puede aportar mayor valor.
La clave está en que los agentes automaticen tareas repetitivas, estructuren información y aceleren los pasos de bajo riesgo. De ese modo, los equipos humanos pueden concentrarse en reclamos complejos, situaciones sensibles, disputas de cobertura o casos donde la relación con el cliente requiere mayor intervención.
El proyecto de Allianz para acelerar el procesamiento de reclamos
Una prueba del impacto operativo de la tecnología es Project Nemo, la primera solución integrada de IA agéntica lanzada por Allianz para automatizar reclamos por alimentos dañados tras cortes de energía provocados por eventos climáticos. Se implementó en Australia en julio de 2025 y fue diseñada para reclamos simples, repetitivos y de baja complejidad, especialmente frecuentes durante catástrofes naturales.
En el pasado, este tipo de reclamo podía tardar cuatro días o más en procesarse, en parte porque los equipos de claims debían priorizar casos más complejos durante eventos de alto volumen. Sin embargo, con Project Nemo, Allianz informó una reducción del 80% en el tiempo de procesamiento y liquidación de reclamos.
Para entender el funcionamiento de Nemo, Allianz proporciona un ejemplo en el que un corte de energía de 20 horas resulta en la pérdida de alimentos por valor de 250 dólares australianos. Desde el momento en que se hace el reclamo online hasta la revisión humana final, el proceso, en el que intervienen siete agentes especializados, puede tomar menos de cinco minutos.
En reclamos por alimentos dañados inferiores a 500 dólares australianos, la compañía precisó que los tiempos pasaron de varios días a un día o incluso algunas horas. “Esto supone una gran diferencia para los clientes que ya han sufrido el estrés de un desastre natural. Es un magnífico ejemplo de cómo la IA con capacidad de gestión puede generar un impacto significativo donde más se necesita”, afirmó Thomas Baach, director general de Plataformas de Seguros Principales de Allianz Technology.
Este caso muestra por qué la IA agéntica puede ser útil en contextos de alto estrés operativo. Durante catástrofes naturales, cuando el volumen de reclamos aumenta, automatizar los más simples permite liberar capacidad para los más complejos, sin dejar de atender pérdidas menores que también afectan la experiencia del cliente.
El desafío de automatizar sin perder supervisión humana
De acuerdo con Gartner, más del 40% de los proyectos de IA agéntica serán cancelados antes de fines de 2027 por costos crecientes, falta de valor claro o controles de riesgo insuficientes. Este dato advierte que no alcanza con implementar agentes por novedad tecnológica, sino que es necesario elegir casos de uso adecuados, medir resultados y construir gobernanza desde el inicio.
Frente a esto, la automatización de siniestros es una oportunidad clara, pero también plantea un desafío para las aseguradoras. Ahora, la pregunta es cómo acelerar procesos sin perder control, trazabilidad ni responsabilidad.
Para resolver este desafío, la IA agéntica no debería entenderse como una automatización sin límites. Su valor depende de definir qué tareas puede ejecutar, qué información debe auditarse y qué decisiones deben quedar reservadas a profesionales humanos. De esta forma, la supervisión no es un freno, sino una condición para que la automatización pueda escalar con confianza.
En esta línea, según el 2025 Survey Report de Wisedocs y PropoertyCasualty360, la confianza en la IA aplicada a claims aumenta casi cuatro veces cuando se suma supervisión humana experta frente a una salida generada solo por IA. Este punto es especialmente importante en siniestros, donde los clientes esperan velocidad, pero también justicia, empatía y claridad.
El futuro de la IA agéntica en seguros será un modelo híbrido. Los agentes procesarán información, ejecutarán tareas repetitivas y recomendarán acciones, mientras los profesionales conservarán la responsabilidad sobre decisiones sensibles. En esta complementariedad estará el verdadero salto de la asistencia digital a una automatización capaz de mejorar la eficiencia sin resignar criterio humano.
