Shift Technology organizó recientemente un webinar sobre el impacto de la IA basada en agentes en el sector asegurador. Moderado por Patrice Amann, EMEA Regional Business Lead – WW Financial Services en Microsoft, el panel contó con Robert Malan (Associate Partner, QuantumBlack, AI by McKinsey), Eric Sibony (cofundador y CSO de Shift Technology) y Grady Behrens (Product Marketing Lead, Shift Technology). Este artículo resume los principales temas tratados durante el encuentro, que se realizó en inglés.
La IA generativa acaparó titulares, pero fue sólo el comienzo. La IA basada en agentes ya permite una transformación tangible de los procesos de siniestros y ofrece un valor medible. Mientras la IA generativa destaca en tareas puntuales: extracción de datos, categorización de documentos o asistentes conversacionales, los sistemas basados en agentes van mucho más allá. Los agentes de IA pueden razonar en varios pasos, operar sobre datos estructurados y no estructurados y ejecutar de forma autónoma flujos de trabajo complejos de gestión de siniestros. Para las aseguradoras, esto significa automatizar muchas de las tareas tediosas y que consumen tiempo del proceso de siniestros, y al mismo tiempo apoyar a los gestores en la toma de decisiones en situaciones complejas.
Qué puede hacer la IA agéntica
La IA agéntica es la evolución más reciente de los grandes modelos de lenguaje (LLM), que potencia especialmente su capacidad de razonamiento, orquestación de workflows y ejecución de acciones. En un escenario de automatización de siniestros puede replicar las acciones de un gestor experimentado a partir de resultados históricos, orquestar procesos multinivel —Interpretación → Contextualización → Decisión → Acción— e interactuar con los sistemas del asegurador y sus proveedores. De este modo, la IA agéntica puede automatizar procesos y subprocesos de forma integral, desde la notificación hasta el pago. Además, los agentes pueden escalar a un gestor humano cuando sea necesario, aportando la información y las recomendaciones necesarias para tomar la mejor decisión.
Por qué es importante
La IA, y en particular la IA aplicada a seguros, no es una solución única para todo. La IA predictiva hizo posible la detección de anomalías en grandes volúmenes de datos, por lo que es ideal para identificar fraude. La IA generativa desbloquea capacidades potentes para analizar y sintetizar datos no estructurados. Los sistemas agénticos se distinguen porque están diseñados para ejecutar acciones multietapa y orquestar workflows. En escala y alcance, la IA agéntica permite automatizar de extremo a extremo casos complejos que antes requerían juicio humano, reduciendo significativamente el esfuerzo en las partes más difíciles del procesamiento de siniestros sin sacrificar la supervisión.
Resultados concretos
Los primeros despliegues en producción ya muestran beneficios medibles. En ciertos workflows, los tiempos de gestión se han reducido de semanas a minutos. En algunas implementaciones, las tasas de automatización han superado el 50%.
Más allá de la precisión de la automatización, los agentes de IA también apoyan directamente a los gestores: clasifican, priorizan y proponen los mejores pasos para reducir las cargas por siniestros y maximizar la satisfacción del cliente. Las primeras aseguradoras usuarias informan una reducción del 3% en las cargas por siniestros y una mejora de la eficiencia del 30% en la gestión de siniestros.
Recomendaciones :
Implicación humana imprescindible
La tecnología por sí sola no basta. La IA agéntica funciona mejor cuando se integra en el modelo operativo adecuado. Antes de cualquier despliegue es esencial capturar el conocimiento tácito mediante talleres con los gestores expertos para incorporar reglas y procesos específicos; las aseguradoras necesitan equipos multidisciplinarios que co‑desarrollen los agentes con los usuarios finales, en lugar de tratar los proyectos como meros “experimentos de laboratorio”. No se debe subestimar la importancia de la calidad de los datos: los agentes requieren entradas fiables y disponibles en tiempo real para tomar decisiones relevantes. A menudo, el primer paso para desplegar un agente es modernizar los flujos de datos y la gobernanza.
Gobernanza — confianza por diseño
Los agentes pueden desviarse, por lo que se necesita una gobernanza pragmática. Defina puntos de control configurables y umbrales de intervención humana para mantener el control cuando sea necesario; preserve la trazabilidad de las decisiones y realice auditorías previas y posteriores centradas en los puntos de datos y las reglas utilizadas. Establezca vigilancia continua y reentrenamientos para prevenir la deriva y las costosas alucinaciones. En resumen: trate a los agentes como colaboradores que requieren supervisión y mejora continua.
KPIs a seguir
Concéntrese en indicadores alineados con el valor del negocio: precisión (extracción de documentos, valoración de responsabilidad), tasa de automatización y tiempo de gestión (por ejemplo, reducción de semanas a minutos). Mida también impactos operativos, como el tiempo de incorporación de nuevo personal o la capacidad de respuesta ante siniestros en catástrofes, para valorar el efecto más amplio de la automatización agéntica.
Hoja de ruta práctica para su despliegue
Lance pilotos de alto impacto que aborden procesos complejos y de alto valor, en lugar de tareas triviales. Extraiga y estructure expedientes históricos y codifique el juicio de los expertos para crear conjuntos de datos de entrenamiento que reflejan decisiones reales. Construya una “fábrica” de entrega crossfuncional para desarrollar, probar, desplegar y monitorear los agentes. Defina KPIs y mecanismos de control desde el inicio, comience con revisión humana y amplíe la autonomía progresivamente a medida que se demuestre la fiabilidad. Y, sobre todo, itere: los agentes requieren supervisión continua, reentrenamientos y gobernanza para mantenerse eficaces.
Conclusión
La IA agéntica no sustituye el juicio humano, redefine su aplicación. Los gestores pasarán del procesamiento manual a la supervisión, al manejo de excepciones y a la toma de decisiones de mayor valor. Las aseguradoras deben replantear sus operaciones para que personas y agentes trabajen en equipo: los agentes para la escala y la consistencia; las personas para el juicio, la empatía y la gobernanza.
Para saber más sobre la solución de IA agéntica de Shift Technology, consulte nuestra nota de prensa sobre Shift Claims.
