Shift Technology organizó recientemente un webinar sobre el impacto de la IA agéntica 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 sintetiza los principales temas abordados durante el encuentro, realizado en inglés.
La IA generativa acaparó a los medios, pero fue solo el punto de partida. La IA basada en agentes ya permite transformar de forma tangible los procesos de siniestros y medir el valor aportado. 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 razonan en múltiples pasos, operan sobre datos estructurados y no estructurados y ejecutan de forma autónoma procesos de trabajo complejos de gestión de siniestros. Para las aseguradoras esto supone automatizar numerosas tareas tediosas y que consumen tiempo, además de apoyar a los tramitadores en la toma de decisiones en situaciones complejas.
Qué puede hacer la IA basada en agentes
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 disparo de acciones. En un escenario de automatización de siniestros puede replicar las acciones de un tramitador experimentado a partir de resultados históricos, orquestar procesos multietapa —Interpretación → Contextualización → Decisión → Acción— e interactuar con los demás sistemas de la aseguradora y sus proveedores. De este modo, la IA agéntica puede automatizar de forma integral procesos y subprocesos, desde la declaración hasta el pago. Y, fundamental, los agentes pueden escalar a un humano cuando procede, aportando la información y las recomendaciones necesarias para tomar la mejor decisión.
Por qué es importante
La IA, y en particular la IA para seguros, no ofrece una solución única para todo. La IA predictiva hace posible detectar anomalías en volúmenes masivos de datos, lo que la convierte en una herramienta ideal para la detección de fraude. La IA generativa desbloquea capacidades potentes para analizar y sintetizar datos no estructurados. Los sistemas basados en agentes destacan por su diseño orientado a ejecutar acciones multietapa y orquestar workflows. En escala y alcance, la IA agéntica permite automatizar de extremo a extremo casos complejos que antes exigían juicio humano, reduciendo de forma significativa el esfuerzo en las partes más complejas del procesamiento de siniestros sin renunciar a la supervisión.
Resultados concretos
Los primeros despliegues en producción ya muestran beneficios medibles. En ciertos p`rocesos, los tiempos de tramitación se han reducido de semanas a minutos. En algunas implementaciones, las tasas de automatización han superado el 50%.
Más allá de la precisión en la automatización, los agentes de IA también actúan como apoyo directo a los tramitadores: clasifican, priorizan y proponen los mejores pasos para minimizar los gastos por siniestro y maximizar la satisfacción del cliente. Las primeras aseguradoras que la usan informan de una reducción del 3% en los gastos por siniestros y una mejora de la eficiencia del 30 % en la gestión de siniestros.
Algunas 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 mejores gestores para incorporar reglas y procesos específicos; las aseguradoras necesitan equipos multidisciplinares que co‑desarrollen los agentes con los usuarios finales, en lugar de tratar los proyectos como meras “experiencias de laboratorio”. No hay que 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 eso hace falta una gobernanza pragmática. Define puntos de control configurables y umbrales de intervención humana para mantener el control cuando sea necesario, preserva la trazabilidad de las decisiones y realiza auditorías pre/post que se centren en los puntos de datos y las reglas utilizadas. Establece vigilancia continua y reentrenamientos para prevenir las desviaciones y las alucinaciones con elevado coste. En resumen: trata a los agentes como colaboradores que requieren supervisión y mejora continua.
KPIs a seguir
Concéntrate en indicadores alineados con el valor de negocio: precisión (extracción de documentos, evaluación de responsabilidad), tasa de automatización y tiempo de tramitación (por ejemplo, pasar de semanas a minutos). Mide también impactos operativos, como el tiempo de incorporación de nuevos empleados o la capacidad de respuesta ante siniestros en una catástrofe, para valorar el efecto amplio de la automatización agéntica.
Hoja de ruta práctica para su despliegue
Lanza pilotos de alto impacto que aborden procesos complejos y de alto valor, en lugar de tareas triviales. Extrae y estructura expedientes históricos y codifica el juicio de los expertos para crear datasets de entrenamiento que reflejan decisiones reales. Construye una “fábrica” de entrega crossfuncional para desarrollar, probar, desplegar y monitorizar los agentes. Define KPIs y mecanismos de control desde el inicio, comienza con revisión humana y amplía la autonomía según se demuestra la fiabilidad. Y, sobre todo, itera: los agentes requieren supervisión continua, reentrenamientos y gobernanza para mantenerse eficaces.
Conclusión
La IA basada en agentes no sustituye el juicio humano, redefine su aplicación. Los tramitadores pasarán del procesamiento manual a la supervisión, al manejo de excepciones y a decisiones de mayor valor añadido. Las aseguradoras deben replantear sus operaciones para que personas y agentes trabajen en equipo: los agentes para el trabajo a escala y la consistencia; las personas para el juicio, la empatía y la gobernanza.
Para saber más sobre la solución de IA basada en agentes de Shift Technology, consulta nuestra nota de prensa sobre Shift Claims.
