El sector asegurador en España afronta 2026 bajo una premisa que parece contradecir el ritmo frenético de la innovación en otros sectores financieros: la velocidad sin control carece de valor estratégico. Mientras la banca y la administración pública han acelerado la integración de modelos predictivos y generativos, las aseguradoras españolas han optado por un repliegue táctico hacia la infraestructura.
No se trata de una falta de interés, ya que casi el 60% de las compañías del sector prevé incrementar su inversión en inteligencia artificial (IA) durante el presente ejercicio, sino de una toma de conciencia sobre la fragilidad de sus cimientos digitales. El interrogante que planea sobre las direcciones generales de estas compañías es si la actual estructura de datos, a menudo fragmentada en silos, es capaz de soportar la carga de una tecnología que exige, por encima de todo, consistencia.
Esta aproximación cautelosa, según un informe de SAS Impacto de la IA y los datos: La confianza como clave, sitúa a la industria ante un espejo de contradicciones. El estudio revela que solo un 7% de las aseguradoras se identifica bajo la etiqueta de «transformadora», el registro más bajo comparado con otros sectores verticales. Esta cifra no es un indicador de inmovilismo, sino el síntoma de un sector que ha identificado que el 14% de su infraestructura todavía opera bajo sistemas aislados, una barrera que neutraliza cualquier intento de escalabilidad corporativa. En este escenario, la confianza no es un concepto etéreo, sino una métrica de viabilidad técnica.
La inversión prevista para este año refleja esta moderación analítica. Aunque la mayoría de las empresas moverán sus presupuestos al alza, los incrementos son contenidos: apenas un 8% de las entidades planea elevar su gasto en IA por encima del 20%. La gran masa crítica, ese 60% de operadores, se moverá en una horquilla de crecimiento de entre el 4% y el 20%. Esta prudencia fiscal coincide con un diagnóstico interno preocupante: la mitad de las organizaciones reconoce que carece de una gobernanza de datos eficaz. Sin este marco regulatorio y técnico interno, cualquier despliegue de IA generativa corre el riesgo de convertirse en un generador de alucinaciones o en un foco de riesgos legales en un entorno, el del seguro, donde la precisión actuarial es el núcleo del negocio.
Óscar Saavedra, Consulting Manager de SAS para España, sostiene que la tecnología no debe entenderse como una solución aislada, sino como un imperativo que requiere datos conectados y talento. Para el directivo, la ventaja competitiva no vendrá de la adopción per se, sino de la capacidad de desplegar una IA segura y responsable a escala. Sin embargo, los datos de la industria muestran una brecha significativa en la ejecución de esta visión. El 51% de las aseguradoras admite que sus bases de datos no están centralizadas ni optimizadas para los nuevos requerimientos computacionales. A este obstáculo de infraestructura se suma la crisis de capital humano; el 44% de los directivos percibe una escasez crítica de profesionales especializados capaces de supervisar los nuevos sistemas.
Existe, además, una asimetría inquietante en la percepción de la fiabilidad tecnológica. Sorprendentemente, el sector muestra hoy una mayor inclinación a confiar en la IA generativa que en los modelos analíticos tradicionales, a pesar de que los primeros presentan una naturaleza más opaca. Esta «paradoja de la confianza» ha llevado a que más del 40% de las compañías se ubique en zonas de riesgo operativo: o bien infrautilizan sistemas que ya son fiables por un exceso de celo, o bien muestran una dependencia excesiva en herramientas que aún no han sido debidamente auditadas. Esta falta de equilibrio subraya la importancia de la madurez de las infraestructuras, un área donde, como señala Kathy Lange, Research director en IDC, las aseguradoras todavía arrastran un retraso competitivo frente a sus homólogos en otros mercados.
En lugar de perseguir la vanguardia técnica por pura inercia de mercado, las entidades españolas parecen estar enfocadas en resolver primero la calidad del insumo. La transición hacia una IA con retorno real implica que el foco deje de estar únicamente en la reducción de costes, un objetivo que, según el análisis de datos de mercado, es el que ofrece los retornos más bajos a largo plazo. Las compañías que están logrando extraer valor tangible son aquellas que dirigen la tecnología hacia la mejora de la experiencia del cliente y la resiliencia operativa. El ahorro por automatización simple es hoy una «commodity»; la verdadera diferenciación surge de la capacidad de usar la IA para expandir la cuota de mercado en nichos donde el riesgo antes era incalculable.
Este cambio de paradigma obliga a replantear la figura del analista humano. Ya no se trata de que la IA sustituya al suscriptor o al gestor de siniestros, sino de crear un ecosistema híbrido donde la máquina procese volúmenes masivos de datos desestructurados mientras el profesional aporta la capa de juicio ético y contexto regulatorio. Pese a los avances, la realidad operativa dictamina que todavía queda un largo camino para que esa integración sea fluida. La persistencia de los silos de información no es solo un problema técnico, es una barrera cultural que impide que la información fluya entre los departamentos de vida, salud o autos, limitando la visión 360 del cliente que la IA promete pero que la infraestructura aún niega.
La hoja de ruta para el resto de 2026 y el inicio de 2027 parece trazada no por los desarrolladores de software, sino por los responsables de datos y cumplimiento. La inversión fluirá, pero lo hará de forma selectiva hacia proyectos que garanticen la trazabilidad de los procesos. En un entorno donde la regulación europea sobre IA comienza a ejercer presión sobre el sector financiero, la gobernanza deja de ser una opción técnica para convertirse en un requisito de supervivencia legal.
Queda por ver si esta apuesta por la cautela y la cimentación de infraestructuras permitirá a las aseguradoras españolas recuperar el terreno perdido frente a otros sectores o si, por el contrario, la lentitud en la toma de decisiones permitirá la entrada de nuevos actores puramente digitales que operen sin el lastre de los sistemas heredados. La respuesta dependerá de la celeridad con la que el sector logre resolver su déficit de talento y la centralización de sus activos más valiosos: los datos de sus asegurados.
