La presión por reducir tiempos de respuesta atraviesa al negocio asegurador en toda la región. Cotizaciones más rápidas, resolución de siniestros en menor tiempo y atención disponible en múltiples canales dejaron de ser ventajas competitivas para convertirse en expectativas básicas del cliente digital.
De acuerdo a un informe de Fortune Business Insights, la IA mundial en el mercado de seguros se valoró en US$10.360 millones en 2025 y se prevé que crezca de US$13.450 millones en 2026 a US$154.390 millones en 2034, lo que refleja una fuerte adopción a largo plazo en toda la cadena de valor de los seguros. Además, se espera que se expanda a una tasa compuesta anual del 35,7% durante el periodo 2026-2034.
En diálogo con InnovaciónDigital360, especialistas de New Insurtech IA, Endion y Klimber analizaron cómo la inteligencia artificial conversacional se integra en la operatoria diaria del sector. Además, explicaron qué sucede cuando esa automatización se articula con sistemas internos, omnicanalidad y procesos transaccionales en tiempo real.
La discusión ya no pasa solo por automatizar respuestas, sino por la capacidad de resolver procesos completos dentro de una misma interacción. Desde cotizaciones hasta reclamos complejos, la IA empieza a ocupar un rol transversal en la cadena de valor de las aseguradoras.
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IA conversacional y los procesos donde ya impacta en seguros
Uno de los puntos de mayor consenso entre los entrevistados es que la IA conversacional ya impacta con fuerza en procesos repetitivos, estructurados y de alta frecuencia dentro del ecosistema asegurador.
Desde New Insurtech IA, su fundador y asesor en seguros, Julio Di Nunzio, detalló que el mayor impacto se observa en cotizaciones, cobranzas, estados de pólizas, emisión de certificados de cobertura y gestión de siniestros. En esos puntos, la automatización reduce la intervención manual y acelera la operatoria del productor.
“En la actualidad la IA conversacional llegó para quedarse y toda persona debe capacitarse diariamente en estas nuevas herramientas tecnológicas que día a día su demanda va creciendo”, planteó.
El impacto operativo se traduce en respuestas más rápidas y disponibilidad permanente, con procesos que dejan de depender de horarios o validaciones humanas inmediatas.
La velocidad, de todos modos, no es el único factor en juego. En un sector donde los productos suelen resultar complejos, la experiencia conversacional gana peso para sostener la adopción.
Di Nunzio subrayó que el diseño debe apoyarse en una comunicación clara y en la comprensión del usuario en lenguaje natural. “Un asistente de inteligencia artificial se construye en base a una comunicación clara. Se trata de entender las preguntas del cliente, sus necesidades. El cliente tiene que sentirse acompañado con su agente en todo momento”, señaló.
El desafío aparece cuando la automatización escala: la consistencia del lenguaje, la precisión de las respuestas y la capacidad de acompañar al usuario pasan a ser tan relevantes como la velocidad de respuesta.
Omnicanalidad e integración: el punto donde se define la eficiencia
La reducción de tiempos no depende solo del canal de contacto, sino de la capacidad de unificar la información detrás de cada interacción.
Desde Endion, Matías Bogado, co-fundador, resaltó que la omnicanalidad solo mejora los tiempos cuando todos los canales comparten una misma conversación, historial y contexto operativo. En seguros, un trámite puede empezar en WhatsApp, continuar en la web y terminar con un agente humano.
Cuando los canales trabajan de forma aislada, aparecen fricciones: duplicación de pedidos, pérdida de información y usuarios obligados a repetir datos. “La clave está en centralizar las conversaciones en una única capa asociarlas a una persona, póliza, siniestro o trámite, y mantener trazabilidad de cada interacción. Así se evitan respuestas contradictorias, derivaciones innecesarias y pérdidas de contexto”, aseguró.
En esa misma línea, la integración con sistemas internos resulta determinante. Sin conexión con el core asegurador o el CRM, la IA apenas puede responder de forma limitada.
“La integración es lo que diferencia a un asistente que responde de uno que resuelve. Para lograr resolución en el primer contacto, el asistente necesita consultar información real: estado de pólizas, pagos, cobertura, siniestros, documentación pendiente, datos del asegurado o reglas comerciales. Sin integración, el bot solo puede dar respuestas genéricas o derivar”, añadió.
Resolución en el primer contacto y procesos más sensibles
La capacidad de resolver en el primer contacto depende directamente del acceso a información real del negocio asegurador.
Con integración a sistemas internos, el asistente puede validar identidad, consultar pólizas, verificar pagos o iniciar trámites sin derivaciones. Eso impacta de forma directa en la eficiencia del servicio y en la reducción de tiempos operativos.
Los procesos más sensibles a la automatización son aquellos de alta frecuencia y basados en datos estructurados: consultas de cobertura, vencimientos, certificados, documentación, seguimiento de siniestros y derivaciones internas. Bogado sostuvo que estos flujos concentran gran parte del volumen operativo y son los que más se benefician de una capa conversacional integrada.
Automatización conversacional y resolución en el primer contacto
| Aspecto | Detalle |
|---|---|
| Acceso a información del negocio | La capacidad de resolver en el primer contacto depende directamente del acceso a información real del negocio asegurador. |
| Integración con sistemas internos | Con integración a sistemas internos, el asistente puede validar identidad, consultar pólizas, verificar pagos o iniciar trámites sin derivaciones. |
| Impacto operativo | La integración impacta de forma directa en la eficiencia del servicio y en la reducción de tiempos operativos. |
| Procesos más aptos para automatización | Los procesos más sensibles a la automatización son aquellos de alta frecuencia y basados en datos estructurados: consultas de cobertura, vencimientos, certificados, documentación, seguimiento de siniestros y derivaciones internas. |
| Beneficio para las aseguradoras | Bogado sostuvo que estos flujos concentran gran parte del volumen operativo y son los que más se benefician de una capa conversacional integrada. |
“También hay mucho valor en la etapa de reclamos o siniestros, porque el usuario suele necesitar respuestas rápidas y claras. Una capa conversacional bien integrada puede reducir fricción, pedir la documentación correcta desde el inicio y evitar idas y vueltas”, añadió.
Para Julio Di Nunzio, “una solución de IA conversacional se puede implementar en pocos días, teniendo en cuenta procesos definidos como el acceso a la información” pero también “hay que tener en cuenta que tenemos que tener estructurados todos los procesos de una Brokers o Productor (cotizaciones, inspecciones, emisión, cobranzas, siniestros, etc).
“Para implementar un sistema de gestión de seguros depende de lo mucho que nosotros hagamos más que de la tecnología”, sumó.
Arquitecturas conversacionales que permiten resolver, no solo responder
Más allá del bot en sí, la arquitectura tecnológica define si la IA actúa como interfaz informativa o como motor de resolución.
Desde Endion, Matías Bogado contó que el diseño debe apoyarse en casos de uso y no en preguntas frecuentes. Este criterio permite ejecutar acciones concretas dentro de la conversación, como crear tickets, actualizar datos o consultar siniestros en tiempo real.
“Un bot que solo responde FAQs termina siendo una interfaz más de consulta. Para cerrar casos, necesita tener acceso a herramientas, reglas de negocio, integraciones y flujos transaccionales, que el cliente puede definir de manera personalizada según sus necesidades”, detalló.
En ese sentido Juan Bernacchi, Head of Regional Development de Klimber, comentó: “Nosotros, a medida que el usuario avanza en una compra, podemos ir sugiriéndole una mejor opción o incluso algo que él desconocía. No es solo la asistencia conversacional, sino que mediante la conversación podemos entender si realmente podemos darle algo mejor que las cuatro opciones que ve”.
Además, el sistema debe escalar correctamente cuando no puede resolver un caso, sin perder el contexto acumulado durante la interacción.
Seguros embebidos: velocidad extrema en onboarding y siniestros
En el extremo más automatizado del ecosistema, los seguros embebidos muestran cómo la IA conversacional puede simplificar de manera radical los procesos de contratación y gestión.
Juan Bernacchi explicó que el mayor impacto se observa en el onboarding, donde el usuario completa la información a través de una conversación guiada.
“Comparemos una web tradicional vs. una charla. La web, quieras o no, tiene muchos estímulos visuales, cambios de pantalla e imágenes, mientras que un chat del estilo WhatsApp es mucho más concreto y directo. Por ejemplo: seis preguntas guionadas por la IA, obtiene los diez datos que necesita y listo, tenés tu link de pago”, describió.
En términos operativos, la emisión de pólizas ocurre en tiempos prácticamente inmediatos gracias a validaciones automáticas y reglas de negocio en tiempo real.
De días a minutos: automatización y nuevas métricas de eficiencia
La transformación también alcanza la gestión de siniestros, donde la automatización permite reducir de forma drástica los tiempos de resolución.
Bernacchi precisó que, mediante el análisis automático de documentación y la ejecución de reglas de negocio, procesos que antes demandaban días pueden resolverse en alrededor de 30 minutos en determinados casos.
“Sin duda, la IA conversacional tiene un potencial increíble para el usuario final. Al día de hoy, sin hablar tanto de futuro, en nuestra plataforma podés comprar una póliza totalmente asistido por una IA conversacional (próximamente en formato de voz, que aún no es tan aceptado). También se puede analizar una situación en segundos para brindarle la mejor opción de seguros. Ni hablar al momento de realizar un reclamo, algo que era tedioso por juntar y presentar el papeleo y luego los tiempos de análisis, lectura y verificación para dar inicio al claim/reclamo”, narró.
Las métricas para evaluar estos sistemas combinan velocidad y calidad: tiempo promedio de resolución, tasa de primer contacto, derivaciones a humanos, interacciones por caso y nivel de satisfacción del asegurado.
Matías Bogado aseguró: “También es importante medir calidad, no solo velocidad. Reducir tiempos no sirve si aumentan los errores o la frustración. Por eso conviene combinar métricas operativas con métricas de experiencia, como CSAT, feedback posterior a la conversación y análisis de conversaciones no resueltas”.
En cuanto a la satisfacción del cliente, Di Nunzio resaltó estos datos:
- 24/7 Asistencia al cliente, es decir está disponible las 24 horas de la semana, desde lunes a domingo.
- 65% y 73% tenemos automatización en las respuestas
- 60% y 80% son consultas recurrentes y mejoras en bienestar del cliente.
Un cambio estructural en la cadena del seguro
La IA conversacional deja de ser una herramienta puntual para convertirse en una capa transversal del ecosistema asegurador.
La combinación entre omnicanalidad, integración con sistemas internos y automatización de procesos permite reducir tiempos en múltiples puntos de la cadena. Sin embargo, el impacto real depende de un factor central: la capacidad de integrar tecnología y procesos de negocio en una misma lógica operativa.
“La IA es el punto de partida teniendo en cuenta la interacción entre la compañía de seguros, productor y cliente. Con estas nuevas herramientas los brokers y productores se van a sentir sumamente beneficiados. Pero hay que tener en cuenta, nada es gratis y se necesita un grado de inversión para que la eficacia suceda”, aseveró Julio Di Nunzio.
En ese equilibrio entre velocidad y experiencia se define el nuevo estándar de atención en el sector asegurador, donde la eficiencia ya no puede pensarse sin trazabilidad, contexto y capacidad de resolución.
