Agentic AI en el sector asegurador: Cómo pasar con éxito del "chat" a la acción"si

En los últimos dos años, la IA generativa ha irrumpido con fuerza en el sector de los seguros. Pero cualquiera que en 2026 siga discutiendo si debe usar la GenAI y cómo hacerlo, se está perdiendo la verdadera revolución: Agentic Shift.

En esta entrada del blog, le mostraré por qué el paso hacia la Empresa Agéntica es principalmente una cuestión de negocio y gobernanza, por qué sus organizaciones necesitan estar "preparadas para agentes" (agent-ready) ahora mismo y por qué necesita un socio sólido a su lado para lograrlo.

De asistente a actor: qué hay detrás del Agentic AI

Tras los modelos de IA "predictiva" de la primera ola y la ola de chatbots de GenAI desde 2023, una cosa está clara: generar texto ya no es suficiente. El entusiasmo inicial está disminuyendo y la pregunta sobre el valor real de negocio es cada vez más insistente.

La siguiente etapa en la evolución de la IA es el Agentic AI: un agente tiene un objetivo específico, desglosa ese objetivo en pasos individuales, invoca de forma independiente sistemas, herramientas, APIs y fuentes de datos, toma decisiones predefinidas dentro de directrices claras y documenta sus acciones de manera trazable.

La fórmula corta para 2026 es: LLM + herramientas + tareas = Agente IA .

En lugar de preguntar "¿Puedes resumirme las pólizas del cliente X?", en el futuro será: "Por favor, prepara una propuesta de ajuste de contrato para el cliente X basada en su comportamiento previo, su historial de siniestros y nuestras campañas actuales; deja una recomendación finalizada en el CRM y en el sistema de salida por mí".

Esto convertirá a los agentes en el nuevo "middleware" entre el negocio y la IT: traducirán los objetivos de negocio en acciones técnicas, y estas de vuelta en resultados utilizables.

Por qué esto cambia las reglas del juego para las aseguradoras, especialmente en la evaluación de siniestros y prestaciones

En la gestión de siniestros y prestaciones, las aseguradoras se diferencian de la competencia por la rapidez y la calidad.

Un agente bien diseñado puede preparar automáticamente la evaluación inicial de las reclamaciones de seguros, procesar casos estándar casi hasta su finalización, aliviar la carga de los ajustadores de siniestros para que puedan concentrarse en casos complejos y contenciosos y, al mismo tiempo, aprender de cada caso dentro de unos límites claros de gobernanza.

En combinación con enfoques generativos que analizan datos no estructurados (informes periciales/imágenes), se crean palancas masivas de eficiencia y calidad a lo largo de la cadena de valor del siniestro: desde la notificación y la evaluación de la cobertura hasta la prevención del fraude.

El verdadero obstáculo no es la tecnología: es la organización, la cultura y la gobernanza

Pero la parte más emocionante (y desafiante) llega ahora: el cambio agéntico no es puramente un proyecto de IT, sino una transformación organizacional y cultural.

Nos dirigimos hacia un mundo en el que humanos y agentes trabajan juntos como una fuerza laboral híbrida. Esto plantea preguntas clave: ¿Quién "gestiona" realmente a un agente? ¿Quién es responsable cuando un agente realiza un paso del proceso? ¿Cómo es un panorama de roles con "propietarios de agentes" (agent owners)?

Una cosa está clara: en cinco años, los empleados tradicionales se convertirán cada vez más en gestores de agentes, mientras que estos se encargarán de la búsqueda de datos, comprobaciones preliminares y sugerencias. Los humanos se centrarán en el control de calidad, decisiones en casos límite y el "ajuste fino" continuo de los agentes. No se trata de una reducción de puestos de trabajo, sino de un cambio de habilidades. Esto debe reflejarse ya hoy en un enfoque de RR.HH. moderno y orientado a la tecnología, con nuevos perfiles de roles, rutas de aprendizaje y modelos de carrera.

Y el factor de éxito más importante: los empleados deben entender a los agentes como nuevos miembros del equipo desde el principio, no como competidores. Esto requiere una gestión activa del cambio y oportunidades de formación.

Gobernanza por diseño, no como un parche de cumplimiento a posteriori

En cuanto los agentes actúan de forma autónoma, surge inmediatamente la pregunta en el mundo de los seguros: "¿Cómo explicamos a los auditores o a la autoridad financiera por qué el agente ha concedido o denegado la cobertura aquí?". La respuesta no puede ser: "Así fue como se diseñó el modelo".

La "gobernanza por defecto" —es decir, confiar en la configuración y políticas estándar de los hiperescaladores o herramientas— no es suficiente. Estas cubren aspectos básicos de seguridad e infraestructura, pero no sus reglas técnicas, roles, aprobaciones y cuestiones de responsabilidad. Por lo tanto, la gobernanza debe incorporarse conscientemente en los casos de uso, procesos y arquitectura, y no simplemente "dejarse correr".

La respuesta es, por tanto, la gobernanza por diseño. En términos concretos, esto significa:

• Lógica de toma de decisiones transparente: pistas de auditoría, registros de razonamiento y puntuaciones de confianza (confidence scores) hacen que las decisiones sean verificables y explicables.
• Autonomía controlada: clases de riesgo para casos de uso —desde "asistencia" hasta "decisiones críticas"— así como directrices claras sobre cuándo un agente puede tomar sus propias decisiones y cuándo se requiere la intervención humana (human-in-the-loop).
• Reglas y procesos: Gobernanza alineada con la Ley de IA de la UE, la protección de datos y las expectativas de la BaFin (o autoridades locales), así como procesos para el monitoreo y manejo de incidentes.

Esto crea una autonomía controlada: los agentes actúan, pero siempre dentro de un marco definido y justificado por la empresa. La regulación no se convierte en un freno a la innovación, sino en una ventaja competitiva: quienes pueden demostrar procesos de IA verificables generan confianza y ganan velocidad porque los proyectos no se quedan atascados en bucles infinitos con los equipos legales y de cumplimiento.

Estar "preparado para agentes" (Agent-ready): procesos, datos y nube, y el papel de los conectores

La incómoda verdad es que las soluciones de IA en los seguros rara vez fallan por el modelo, sino por el panorama de IT heredado.

Para asegurar que los agentes sean capaces de actuar y puedan integrarse limpiamente, se necesita una arquitectura "agent-ready" con tres pilares:

Clearly defined processes and connectors

Los procesos integrales preparados para agentes significan que usted conoce y documenta sus procesos de principio a fin y los traduce en flujos de trabajo de agentes, incluyendo las decisiones necesarias, los accesos a datos y las llamadas al sistema.

Los conectores inteligentes y reutilizables a los sistemas de inventario y siniestros son los que realmente hacen que los agentes sean capaces de actuar. Garantizan un acceso de lectura seguro a todos los datos relevantes del contrato y del caso, y permiten un acceso de escritura claramente regulado (por ejemplo, cambiar estados, activar flujos de trabajo).

Modelos de datos limpios y gestión del conocimiento

Los agentes necesitan modelos de datos consistentes y orientados al negocio, plataformas de datos centrales y repositorios de conocimiento (por ejemplo, Sharepoints gestionados limpiamente) a los que puedan acceder de manera específica. Reglas claras para los derechos de acceso, eliminación y retención aseguran que las acciones sigan siendo escalables, seguras y a prueba de auditorías.

La nube y los hiperescaladores como facilitadores

Solo con un entorno de nube moderno se pueden utilizar las plataformas de agentes de los hiperescaladores existentes y construir sobre ellas soluciones de agentes escalables y seguras, en lugar de quedarse estancado en soluciones aisladas y limitaciones on-premises.

Pero construir la arquitectura ideal es un proceso que lleva años. Para seguir operativos mientras tanto, podemos construir "conectores de contingencia" inteligentes que se basen en exportaciones de datos regulares (por ejemplo, a un data lake en la nube) y unos pocos canales de retorno claramente definidos hacia los sistemas de inventario y daños; esto permite que los agentes lean y escriban hoy mismo, mientras su departamento de IT trabaja en segundo plano en la estrategia de APIs a largo plazo.

Cómo empezar con buen pie: enfoque en casos de uso y mini PoCs

Quizás la recomendación más importante: por favor, no intente empezar construyendo "agentes para todo". Las organizaciones exitosas comienzan con un enfoque focalizado, con casos de uso claros y manejables y una prueba de valor (proof of value) realista.

• Defina sus casos de uso:
  Seleccione de uno a tres casos de uso claramente definidos a lo largo de la cadena de valor (por ejemplo, un caso específico de siniestros o protección jurídica) y evalúelos según el valor de negocio, la viabilidad, la disponibilidad de datos y el riesgo regulatorio.
• Piloto con protecciones:
  Construya una mini PoC para estos casos de uso con KPIs claros (por ejemplo, tiempo de procesamiento) e integre la gobernanza por diseño desde el principio, incluyendo los principios de intervención humana.
• Plataforma escalable en lugar de casos individuales:
  Transfiera los agentes exitosos a una plataforma con bloques de construcción reutilizables (conectores, plantillas de agentes) y establezca un ciclo de vida del agente desde la idea hasta la operación.

Lo que adesso aporta: Negocio, Personas, Tecnología – el constructor de puentes

El cambio agéntico se sitúa en el punto exacto donde el negocio, las personas y la tecnología deben interactuar, y es precisamente aquí donde adesso se posiciona con un enfoque en la industria aseguradora.

Negocio: Profunda experiencia en seguros y regulación.

Conocemos los procesos especializados de las aseguradoras al detalle, incluyendo su marco regulatorio. Traducimos conceptos agénticos en estrategias concretas de productos y procesos que se ajusten a sus objetivos.

Personas: Cambio, habilidades y futuros modelos operativos.

Te apoyamos en el desarrollo de modelos operativos híbridos con roles claros para humanos y agentes. Ayudamos a construir competencias agénticas en áreas especializadas, IT, gobernanza y RR.HH., fomentando la aceptación y el entusiasmo entre los empleados.

Tecnología: Arquitecturas, Hiperescaladores y IA Confiable (TrustworthyAI).

Diseñamos e implementamos arquitecturas de nube y datos que conectan tus sistemas centrales existentes con LLMs, agentes y nuevos servicios digitales. Con nuestros enfoques de cumplimiento, combinamos las posibilidades técnicas con los requisitos de la Ley de IA, la BaFin y la protección de datos.

En resumen, te ayudamos a convertir el "tenemos que hacer algo con agentes" en un programa de transformación agéntica concreto y viable, con un enfoque claro en la contribución de valor, la gobernanza y la escalabilidad.

Conclusión: 2026 no es el momento de "probar cosas", sino de pasar a la acción

En 2026, la pregunta no será si utiliza agentes, sino qué tan bien interactúan con tus sistemas centrales, tus empleados y tus requisitos regulatorios.

Mi sugerencia:

• 1. Piensa de forma holística: hacia la Empresa Agéntica.
• 2. Comienza enfocado: con casos de uso claramente definidos.
• 3. Construye los cimientos: procesos, organización, nube y gobernanza por diseño.
• 4. Identifica a los "early adopters": utiliza multiplicadores de las áreas especializadas para fomentar la mentalidad, la aceptación y el escalado de casos de uso exitosos.
• 5. Ten socios sólidos a bordo: para el negocio, las personas y la tecnología.