La industria del seguro en España afronta un cambio de paradigma en la gestión de la eficiencia operativa que traslada el foco de la simple automatización de procesos estáticos hacia la implementación de sistemas dinámicos.
En la actual edición de la Semana del Seguro 2026, celebrada en Ifema, la evolución tecnológica se presenta bajo el concepto de IA agéntica, una arquitectura que permite a las compañías transicionar desde el uso de herramientas que ejecutan órdenes hacia redes de agentes especializados capaces de percibir, razonar y actuar de forma autónoma.
Esta capacidad de orquestación integral busca resolver uno de los cuellos de botella históricos del sector: la fragmentación de la información entre la suscripción, la tarificación y la gestión final del siniestro.
La adopción de este enfoque, a menudo denominado IA líquida por su capacidad de adaptación a flujos de trabajo cambiantes, responde a una necesidad de mercado donde la velocidad de respuesta ya no es una ventaja competitiva, sino un requisito de supervivencia.
Según explica la compañía Minsait, el modelo agéntico permite que los sistemas no solo procesen datos, sino que interpreten el contexto y ejecuten tareas complejas en segundos, aprendiendo de cada interacción para ajustar la precisión de las decisiones futuras. Esta transición implica que la inteligencia artificial deja de ser un asistente puntual para convertirse en un tejido conectivo que vincula departamentos que tradicionalmente han operado como silos informativos.
La infraestructura de la IA soberana en entornos regulados
Uno de los pilares críticos para la penetración de estas tecnologías en empresas de servicios financieros y seguros es la seguridad y la soberanía del dato. La plataforma IndraMind se posiciona en este escenario como una solución de inteligencia soberana diseñada para proteger activos e infraestructuras críticas dentro de un marco regulatorio exigente. Al actuar como un sistema nervioso central, esta arquitectura conecta fuentes de datos heterogéneas y aplicaciones de negocio preexistentes, permitiendo un despliegue que no requiere la sustitución total de los sistemas heredados (legacy), un factor determinante para los directivos que evalúan el retorno de inversión y el riesgo operativo.
La relevancia de la soberanía tecnológica en este ámbito no es una cuestión meramente técnica, sino estratégica. En un ecosistema donde la resiliencia es fundamental, disponer de una plataforma que garantice la integridad del servicio en escenarios de alta demanda asegura que la compañía mantenga el control sobre sus procesos de misión crítica. La arquitectura de estos sistemas permite que, ante situaciones de estrés operativo, la IA pueda realizar reasignaciones automáticas de recursos y activar proveedores alternativos de forma proactiva, reduciendo la dependencia de la intervención humana manual en tareas de bajo valor añadido pero alta carga administrativa.
Impacto operativo ante fenómenos de alta criticidad
La aplicación práctica de la IA agéntica muestra su mayor potencial en la gestión de eventos de gran escala, como los fenómenos meteorológicos de alto impacto. En estos contextos, la capacidad de anticipación geográfica y de cartera permite a las aseguradoras identificar áreas de riesgo antes de que se produzca el pico de reclamaciones.
Los agentes autónomos pueden predecir la carga de trabajo por zonas, enviar comunicaciones preventivas a los asegurados y ajustar las prioridades de los peritos en tiempo real. Este nivel de proactividad no solo optimiza el coste operativo al minimizar demoras y posibles complicaciones legales, sino que transforma la percepción del cliente, que recibe asistencia antes incluso de solicitarla.
La optimización de la red de proveedores es otra de las derivadas directas de esta tecnología. Cuando la red habitual de una aseguradora se ve desbordada, los sistemas agénticos proponen la activación de colaboradores externos basándose en criterios de cercanía, disponibilidad y coste. Esta capacidad de reacción asimétrica permite a la empresa escalar su capacidad de respuesta sin sobredimensionar su estructura fija. El papel del gestor humano se desplaza así hacia la supervisión de decisiones de alto nivel, apoyado por asistentes expertos que ya han verificado coberturas, preparado expedientes y sugerido las acciones más eficientes.
Despliegue visual y escalabilidad del modelo
A diferencia de las implementaciones tecnológicas de décadas anteriores, los nuevos entornos de desarrollo para la IA en el seguro priorizan interfaces visuales que facilitan una puesta en marcha rápida. Este diseño permite a las organizaciones probar soluciones en el corto plazo, realizar ajustes basados en el uso real y escalar la tecnología por fases. La flexibilidad del modelo agéntico facilita que las aseguradoras incorporen estas herramientas de forma granular, evitando los riesgos asociados a las grandes migraciones de sistemas.
Andrés Duque, responsable de IA en Seguros y Banca de Minsait, señala que la tecnología agéntica convierte los datos en decisiones y estas, a su vez, en acciones coordinadas. La clave reside en la capacidad de la herramienta para encadenar decisiones allí donde tienen un impacto directo en el negocio. En la práctica, esto supone que la tramitación de un siniestro puede iniciarse, validarse y asignarse a un proveedor casi en el mismo instante en que el asegurado realiza la notificación, manteniendo una trazabilidad total que satisface tanto los requisitos de auditoría interna como las expectativas de transparencia del usuario final.
El interés por estas soluciones se refleja también en la participación de perfiles transversales en foros sectoriales. La presencia de figuras como la astronauta española Sara García en la Semana del Seguro subraya una tendencia creciente: la búsqueda de referentes en la ciencia y la exploración para abordar los retos de innovación en sectores tradicionales. Esta mirada externa refuerza la idea de que la tecnología en el seguro no es un fin en sí mismo, sino un medio para gestionar la incertidumbre con mayor rigor científico y capacidad de respuesta.
Incógnitas en el horizonte de la IA líquida
A medida que las redes de agentes autónomos asumen funciones más complejas, surgen interrogantes sobre la evolución de la responsabilidad legal y la supervisión ética en la toma de decisiones automatizada. Aunque la IA agéntica promete una eficiencia sin precedentes, la industria deberá definir los límites de la autonomía de estos sistemas en casos donde la interpretación de las pólizas presente ambigüedades significativas. La integración de la IA soberana ofrece una capa de seguridad necesaria, pero la gestión de la confianza del asegurado ante procesos gestionados íntegramente por algoritmos sigue siendo un terreno en exploración.
La capacidad de estas plataformas para seguir aprendiendo y ajustando sus parámetros de forma continua plantea un escenario donde los modelos de riesgo podrían cambiar casi en tiempo real. Esto obligará a las autoridades reguladoras y a los directivos del sector a replantearse los ciclos de revisión de sus estrategias de suscripción. El avance hacia una operación de seguro más ágil y adaptable parece irreversible, pero la verdadera incógnita reside en cómo se equilibrará esta autonomía tecnológica con la necesidad de mantener un control humano efectivo sobre los resultados finales del negocio.
