La inteligencia artificial generativa redefine el negocio asegurador, según McKinsey

La industria del seguro está ante una transformación profunda impulsada por la inteligencia artificial generativa. Así lo plantea un reciente análisis de McKinsey & Company, titulado “Reimagining insurance with a comprehensive approach to gen AI”, en el que tres socios de la consultora —Jörg Mußhoff, Cameron Talischi y Khaled Rifai— describen cómo las aseguradoras pueden pasar de experimentos aislados a verdaderas transformaciones de negocio basadas en esta tecnología.

Más allá de los pilotos

Según Jörg Mußhoff, las aseguradoras están atrapadas en lo que denomina el “pilot purgatory”: una etapa en la que se multiplican los pilotos y experimentos, pero sin un impacto real sobre el negocio.

“Muchas compañías prueban casos de uso prometedores, pero carecen de una estrategia integral para escalar el valor de la inteligencia artificial generativa”, advierte.

El especialista enfatiza que la clave está en alinear los esfuerzos tecnológicos con los objetivos del negocio. En lugar de enfocarse en qué modelo de lenguaje utilizar o qué herramienta implementar, McKinsey sugiere desarrollar una visión estratégica que conecte la IA con metas concretas de eficiencia, rentabilidad y mejora en la experiencia del cliente.

Aplicaciones con alto potencial

Para Cameron Talischi, el potencial de la inteligencia artificial generativa en el sector asegurador es enorme, especialmente en la automatización de tareas intensivas en información. Explica que los modelos generativos pueden analizar y estructurar datos no tradicionales, como registros médicos, formularios de siniestros o correos de brokers, para agilizar procesos en suscripción y gestión de reclamos.

El experto también destaca el impacto en la comunicación con el cliente, donde la inteligencia artificial generativa permite crear respuestas personalizadas, redactar mensajes empáticos y mejorar la interacción omnicanal.

“Estamos viendo cómo la inteligencia artificial generativa puede liberar tiempo valioso de los equipos y transformar la productividad”, afirma Talischi.

Además, señala que la combinación con otras tecnologías, como la automatización robótica de procesos (RPA) y la IA tradicional, puede ayudar a modernizar sistemas heredados y generar un efecto multiplicador en productividad y servicio.

Obstáculos y riesgos

Por su parte, Khaled Rifai advierte que el entusiasmo no debe opacar los desafíos.

“La inteligencia artificial generativa no es una bala de plata: requiere infraestructura sólida, datos de calidad y una gobernanza responsable”, sostiene.

Entre los principales riesgos menciona los sesgos algorítmicos, las “alucinaciones” de los modelos (respuestas erróneas generadas por IA), y los dilemas relacionados con privacidad, cumplimiento regulatorio y propiedad intelectual.

Según Rifai, las aseguradoras deben anticiparse a esos riesgos y abordarlos desde el inicio, incorporando prácticas de seguridad, validación y monitoreo continuo.

Un enfoque integral

Los tres especialistas coinciden en que el éxito depende de adoptar una visión holística. Talischi propone transformar dominios completos, como reclamos, distribución o suscripción, en lugar de lanzar proyectos dispersos. Mußhoff enfatiza la necesidad de componentes reutilizables y arquitecturas comunes que faciliten la escalabilidad. Y Rifai agrega que el liderazgo debe provenir del negocio, no exclusivamente de los equipos de tecnología:

“La verdadera transformación ocurre cuando la inteligencia artificial generativa se integra en el núcleo operativo, en la relación con los clientes y en la creación de valor”, resume.