Las personas empiezan a utilizar inteligencia artificial para investigar, comparar y entender coberturas antes de llegar a los canales de una aseguradora. El cambio abre una nueva discusión: qué pasa cuando una parte de la experiencia de decisión ocurre en una interfaz que la compañía no diseñó ni controla.
Durante años, las aseguradoras diseñaron sus experiencias digitales alrededor de una premisa relativamente estable: una persona llegaba a un sitio, una app o un comparador para conocer una cobertura, evaluar alternativas y tomar una decisión. Sin embargo, hoy la inteligencia artificial empieza a modificar esa lógica.
No solamente porque las compañías incorporan IA para automatizar procesos, asistir a sus equipos o mejorar la atención. El cambio también está ocurriendo del otro lado: los consumidores empiezan a utilizar estas herramientas para investigar, comparar y entender productos antes de llegar a los canales de una aseguradora.
La tendencia ya empieza a verse en mercados donde estas tecnologías tienen mayor adopción. Según el U.S. Auto Insurance Study 2026 de J.D. Power, el 32% de quienes buscaron un seguro de auto utilizó herramientas de inteligencia artificial durante el proceso. Entre los principales usos aparecen las consultas generales, la búsqueda de cotizaciones, la comparación de pólizas y la asistencia para tomar decisiones. Además, quienes recurrieron a estas herramientas mostraron una probabilidad de cambiar de aseguradora más de 1,3 veces superior a quienes no las utilizaron.
El dato importa no sólo porque suma una nueva herramienta al recorrido de compra, sino también porque introduce una nueva capa entre la compañía y el cliente. Si una IA participa de la búsqueda y la comparación, una parte de la experiencia de decisión puede ocurrir en una interfaz que la aseguradora no diseñó y que tampoco controla.
Para las compañías, esto plantea una nueva condición competitiva. Tener un producto diferencial sigue siendo fundamental, pero ya no alcanza con que esa diferencia esté correctamente presentada dentro de los canales propios. La información que permite entenderla también necesita ser consistente y capaz de circular fuera de ellos.
“Durante años pensamos los productos digitales en función de cómo una persona accede a la información y la comprende. Ahora aparecen sistemas capaces de buscar, ordenar y comparar esa información antes de presentársela. Eso obliga a pensar qué tan preparada está la información que define un producto para funcionar en ese nuevo contexto”, explica Silvia Pascual, Business Manager de Flux IT.
Una misma cobertura puede estar descrita en documentos, sistemas internos, sitios web y diferentes canales. Si esa información está fragmentada o resulta difícil de interpretar, una característica que representa una ventaja para el cliente podría perder visibilidad cuando un sistema compara alternativas.
Las propias aseguradoras ya empiezan a moverse en esa dirección. Un relevamiento de Evident sobre 30 grandes compañías internacionales registró 37 nuevos casos de uso de IA durante el segundo trimestre de 2026. Nueve estuvieron vinculados a ventas y distribución. El informe señala además que Aviva, Liberty Mutual y Allianz ya generan cotizaciones directamente dentro de ChatGPT, mientras que AXA está siguiendo la visibilidad de su marca en las recomendaciones realizadas por grandes modelos de lenguaje.
“La discusión no es cómo diseñar productos para una IA ni cómo optimizarlos para un modelo en particular. Es cómo producto, datos y tecnología sostienen una misma versión de aquello que la compañía ofrece, para que pueda ser entendida y representada de manera consistente a través de distintas interfaces”, señala Silvia Pascual de Flux IT.
En seguros, esta discusión adquiere especial relevancia por la cantidad de variables que intervienen en una póliza. Y la comparación podría ser sólo una primera etapa: a medida que estos sistemas ganen capacidad para actuar en nombre de las personas, también podrían avanzar sobre acciones como cotizar, contratar o gestionar pagos, con distintos niveles de autonomía y aprobación humana. En ese escenario, ya no se trataría solamente de que un producto pueda ser entendido fuera de los canales propios, sino también de definir qué acciones puede realizar un agente sobre él, bajo qué condiciones y con qué nivel de autonomía.
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