Si bien el sector muestra un repunte cercano al 7%, el cambio más relevante está en la transformación mediante IA agéntica.
El mercado asegurador argentino ha dejado atrás un escenario de relativa estabilidad para entrar en una etapa marcada por mayores niveles de complejidad. A los desafíos estructurales del negocio se suma un contexto en el que convergen la volatilidad económica local, la presión sobre la rentabilidad y una aceleración tecnológica que redefine la forma de operar. En paralelo, riesgos sociales, tecnológicos y ambientales cada vez más interconectados obligan a las compañías a responder a siniestros más frecuentes y severos, en un ecosistema de alto consumo de capital y creciente exigencia operativa.
La respuesta de la industria ha sido profundizar la digitalización, aunque con una diferencia sustancial respecto de años anteriores. Si antes el foco estaba puesto en optimizar la atención al cliente y digitalizar puntos de contacto, hoy la transformación avanza sobre procesos centrales del negocio.
En ese contexto, la irrupción de la IA agéntica promete un salto cualitativo, al pasar de la automatización de tareas aisladas a la ejecución de flujos de negocio más integrados. David Soto, director global de Oferta, Alianzas e Innovación para Salud y Seguros de Softtek, explica: “La IA agéntica llevará la automatización a un nuevo nivel al conectar capacidades que tradicionalmente operaban de forma fragmentada, como suscripción, gestión documental, siniestros, atención al cliente, fraude y back office”.
Esta evolución también impulsa en el mercado una arquitectura más modular, que permite desacoplar capacidades y modernizar procesos sin necesidad de reemplazar por completo los sistemas existentes. En un sector donde conviven estructuras heredadas con nuevas demandas de eficiencia, este enfoque ofrece una forma más gradual y viable de incorporar inteligencia artificial en áreas críticas del negocio. “El gran desafío para muchas aseguradoras de Argentina hoy pasa por transformar su operación sin interrumpirla. En ese camino, los modelos modulares permiten avanzar por etapas, integrar nuevas capacidades y sumar inteligencia a procesos clave con mayor flexibilidad, trazabilidad y control”, señala Soto.
Los resultados de quienes ya avanzan en esa dirección, según McKinsey, muestran mejoras de hasta un 20% en la conversión de ventas y una mayor precisión en la liquidación de siniestros, un punto especialmente sensible en un mercado local donde la eficiencia operativa resulta clave para sostener la rentabilidad.
Sin embargo, el camino hacia una mayor autonomía no está exento de desafíos. La adopción de agentes autónomos y sistemas abiertos amplía la superficie de exposición ante riesgos regulatorios y de ciberseguridad. En un mercado bajo la supervisión de la SSN, la gobernanza de la IA se vuelve un factor central para acompañar esta transformación. Las aseguradoras enfrentan hoy el reto de centralizar la visibilidad de sus sistemas, resguardar la calidad de los datos y establecer mecanismos de supervisión que permitan prevenir desde fugas de información hasta decisiones no deseadas en procesos críticos.
En este nuevo escenario, la ventaja competitiva ya no pasa únicamente por precio o escala, sino por la capacidad de operar de manera segura, integrada y rentable en un entorno donde el dato gana protagonismo como activo estratégico. Para las aseguradoras, el desafío no es solo incorporar nuevas tecnologías, sino hacerlo con una base operativa y de gobernanza capaz de sostener la confianza del asegurado y responder a las exigencias de un mercado cada vez más dinámico.
