Las compañías aseguradoras están intensificando sus inversiones en inteligencia artificial (IA) como vía estratégica para impulsar su crecimiento y rentabilidad, según revela el informe ‘Insurance Companies Increasingly Look to Artificial Intelligence for Growth and Profitability’, publicado recientemente por Morningstar DBRS.
Las compañías aseguradoras están intensificando sus inversiones en inteligencia artificial (IA) como vía estratégica para impulsar su crecimiento y rentabilidad, según revela el informe ‘Insurance Companies Increasingly Look to Artificial Intelligence for Growth and Profitability’, publicado recientemente por Morningstar DBRS. No obstante, la agencia de calificación advierte que esta transformación conlleva riesgos relevantes, especialmente en aspectos de reputación, cumplimiento normativo y estabilidad crediticia.
El análisis muestra que las compañías de seguros norteamericanas han incrementado el porcentaje de sus presupuestos de tecnología de la información (TI) dedicado a la IA desde un 8% en 2024 hasta más del 20% en un horizonte de tres a cinco años. El avance responde a la creciente necesidad de mantener la competitividad en un entorno marcado por la automatización y la personalización del servicio.
Beneficios a lo largo de toda la cadena de valor
La implementación de herramientas de IA está transformando múltiples áreas del negocio asegurador, desde las operaciones internas hasta la experiencia del cliente. Entre los principales beneficios destacan la automatización de tareas repetitivas, la generación de documentos, el análisis predictivo y la optimización de campañas comerciales, lo que permite reducir costes operativos y mejorar la eficiencia.
Los chatbots y asistentes virtuales también están ganando protagonismo, ofreciendo recomendaciones de productos personalizadas y mejorando el proceso de contratación, especialmente en seguros de vida y rentas. En el ámbito de siniestros, la IA permite evaluar daños mediante imágenes digitales y estimar costes de reparación antes incluso de que se produzca una inspección física. Asimismo, facilita evaluaciones rápidas tras catástrofes naturales, y mejora la detección de fraudes al identificar patrones sospechosos con base en datos históricos.
En el área de suscripción, la IA permite enriquecer modelos de riesgo y afinar la selección de clientes, contribuyendo a una tarificación más precisa. Sin embargo, Morningstar DBRS señala que estos avances solo son efectivos si se cuenta con modelos bien entrenados y supervisados, ya que una tarificación incorrecta puede tener efectos financieros graves y afectar negativamente la percepción de marca.
Riesgos financieros, legales y reputacionales
Pese a los beneficios potenciales, el informe alerta de riesgos significativos si no se acompaña la adopción tecnológica con una adecuada gobernanza. El uso extensivo de IA en decisiones clave como la suscripción o la gestión de siniestros puede generar errores costosos, discriminaciones involuntarias y litigios colectivos si se percibe que se han denegado coberturas de forma injusta. Un ejemplo citado es el de demandas colectivas recientes en EE.UU. contra aseguradoras de salud por decisiones automatizadas.
Otro punto crítico es el ciberriesgo, ya que el uso intensivo de datos para mejorar la precisión en la tarificación también expone a las compañías a potenciales filtraciones o ciberataques. Además, las aseguradoras más pequeñas pueden enfrentar limitaciones en recursos y capacidades de gestión de riesgos, siendo más vulnerables a errores operativos.
El informe también revela que muchas entidades que ya hacen un uso intensivo de IA aún no han implementado políticas claras de gobernanza de datos, especialmente en el segmento de compañías con ingresos anuales por debajo de los 5.000 millones de dólares.
Impacto en las calificaciones crediticias
Desde una perspectiva de riesgo crediticio, Morningstar DBRS concluye que la IA puede fortalecer la franquicia de una aseguradora mediante mejoras en la experiencia del cliente y la eficiencia operativa, pero también puede elevar los riesgos legales, operativos y regulatorios si se implementa sin controles adecuados.
Por ello, la agencia subraya que las compañías deben equilibrar la inversión en IA con un fortalecimiento paralelo de sus marcos de gestión de riesgos y cumplimiento normativo. Solo así podrán cosechar los beneficios sin comprometer su estabilidad financiera ni su reputación a largo plazo. (Future Inese)
