Cuando la IA se equivoca en seguros: qué pasa y quién responde

La inteligencia artificial ya forma parte de la operativa de muchas corredurías. No solo en tareas administrativas, sino también en decisiones que impactan directamente en el cliente: validación de siniestros, cotizaciones, respuestas automatizadas o clasificación de casos.

En la mayoría de los casos funciona bien. Reduce tiempos, organiza la información y permite escalar procesos que antes eran manuales. Pero el punto clave no está en cuando acierta, sino en entender qué ocurre cuando no lo hace.

Porque, a diferencia de un error humano, un error automatizado no siempre es evidente. Puede repetirse, escalar y afectar a múltiples casos antes de que alguien lo detecte.

Según el Capgemini Research Institute, más del 20% de las incidencias en procesos automatizados están relacionadas con errores en la interpretación de datos o en la falta de contexto de los modelos. No se trata de un fallo puntual, sino de una limitación propia del funcionamiento de la IA.

En qué se equivoca realmente la IA

Cuando se habla de errores en inteligencia artificial, muchas veces se piensa en fallos técnicos. En la práctica, el problema suele ser otro: la IA toma decisiones coherentes con su lógica interna, pero no necesariamente correctas en el contexto real del negocio.

Esto se ve, por ejemplo, cuando un sistema rechaza un siniestro porque interpreta que falta información, aunque esa información esté disponible en otro formato o canal. También ocurre cuando aprueba una cobertura basándose en patrones que no contemplan excepciones, o cuando un cliente recibe respuestas distintas según el canal por el que consulta.

Estos errores no suelen aparecer como algo crítico desde el principio. Lo que generan es acumulación: más carga operativa, inconsistencias y una pérdida progresiva de confianza, tanto dentro del equipo como por parte del cliente.

Qué pasa cuando una decisión automatizada no es correcta

Cuando una decisión automatizada falla, el impacto va más allá de lo técnico.

Por un lado, el equipo tiene que intervenir para corregir lo que ya se ha procesado, lo que rompe la eficiencia que se buscaba. Por otro, el cliente recibe respuestas que no siempre puede entender o que incluso se contradicen, lo que afecta directamente a la percepción del servicio.

Además, aparece un aspecto más sensible: el legal. En seguros, cada decisión debe poder explicarse. Cuando esto no ocurre, el problema no es solo el error, sino la imposibilidad de justificar cómo se ha llegado a esa decisión.

Quién es responsable cuando la IA se equivoca

Aquí aparece una de las mayores confusiones.

Muchas corredurías asumen que, al utilizar tecnología de terceros, parte del riesgo se traslada. Pero en la práctica no funciona así.

El AI Act es claro: la empresa que implementa el sistema es responsable de su uso y de los resultados que genera. En el caso de una correduría, esto significa que cualquier decisión que impacta en el cliente sigue siendo su responsabilidad, independientemente de la herramienta utilizada.

A esto se suma la normativa de distribución de seguros (IDD), que exige actuar en el mejor interés del cliente. En la práctica, esto implica que no basta con automatizar: tienes que poder explicar y sostener cada decisión.

Cómo cambia el escenario con el AI Act

La nueva regulación europea, el AI Act (Reglamento (UE) 2024/1689), no prohíbe el uso de inteligencia artificial en el sector asegurador. Lo que hace es elevar el nivel de exigencia sobre cómo se implementa y gestiona.

Especialmente en los casos en los que la IA impacta en decisiones relevantes —como la gestión de siniestros, la evaluación de riesgos o la definición de coberturas—, estos sistemas pueden considerarse de alto riesgo según el Artículo 6 del reglamento.

A partir de aquí, las reglas cambian

Se exige supervisión humana efectiva (Artículo 14), lo que implica contar con mecanismos para intervenir, corregir o detener decisiones cuando sea necesario. También se introduce la obligación de transparencia (Artículo 13), que requiere que la correduría pueda entender y explicar cómo el sistema toma decisiones.

Además, el reglamento establece la necesidad de trazabilidad (Artículo 12), es decir, poder reconstruir cada decisión: qué datos se han utilizado, qué lógica ha aplicado el sistema y qué resultado ha generado.

Por último, el Artículo 9 obliga a implementar un sistema de gestión de riesgos específico para la IA, lo que implica anticipar, evaluar y mitigar errores de forma continua.

Qué implica esto en la práctica

Este marco cambia completamente el enfoque.

Antes, el objetivo principal era que la automatización funcionara y mejorará la eficiencia. Ahora, además de funcionar, debe ser comprensible, controlable y auditable.

Esto tiene una consecuencia directa: ya no basta con implementar tecnología. Es necesario integrarla dentro de una operativa preparada para sostenerla, apoyándose en capacidades de digital, tecnología e IA.

Porque, ante un error, el regulador no va a analizar solo el sistema. Va a analizar cómo se está utilizando.

El verdadero desafío: diseñar una operativa que pueda sostener la automatización

Muchas corredurías han avanzado en automatización sin haber ordenado previamente su base operativa. En estos casos, la tecnología no resuelve el problema: lo amplifica.

Por eso, el reto no es incorporar más herramientas, sino definir bien cómo se utilizan. Implica tener claro qué decisiones pueden automatizarse, en cuáles debe intervenir una persona y cómo se garantiza que cada resultado pueda explicarse.

Cuando esto no está definido, la IA funciona… pero la operativa pierde control.

Cómo llevarlo a la práctica en el día a día

No todas las corredurías están en el mismo punto. Algunas tienen procesos definidos, pero con cuellos de botella. Otras han automatizado partes, pero sin una visibilidad clara. Y muchas combinan varios problemas al mismo tiempo.

Por eso, el primer paso no es incorporar más tecnología, sino identificar dónde está el punto débil. Puede estar en siniestros, en la gestión de datos, en la atención al cliente o en la coordinación interna. Si no identificas bien ese punto, cualquier solución se queda corta.

Ahí es donde cambia el enfoque

Desde Xternus acompañamos a las corredurías a ordenar esa base y a evolucionar desde una automatización parcial hacia una operativa completa que funcione de forma coherente, apoyándonos en operaciones y optimización de procesos y en el cumplimiento del AI Act en seguros.

Esto implica trabajar sobre los puntos críticos, asegurar que las decisiones tengan respaldo y construir una forma de operar donde la eficiencia no dependa únicamente de la tecnología.

Para lograrlo, combinamos distintas herramientas según cada caso. En algunos escenarios, el foco está en incorporar talento flexible para mejorar la ejecución. En otros, en estructurar mejor el uso de la inteligencia artificial. Y, en muchos casos, en integrar ambos dentro de un mismo modelo.

El valor no está en cada elemento por separado, sino en cómo se conectan.

Trabajar con un equipo global permite escalar sin fricción, y una operativa bien diseñada permite sostener resultados medibles en el tiempo, con una lógica clara de optimización de recursos.

Cuando esto ocurre, la automatización deja de ser un riesgo y se convierte en una ventaja real.

Conclusión

La pregunta ya no es si la inteligencia artificial puede mejorar tu operativa, la pregunta es si tu operativa está preparada para sostenerla.

Porque cuando la IA se equivoca, el problema no es el error, es no saber cómo explicarlo, corregirlo y evitar que vuelva a ocurrir y eso no lo define la tecnología. Lo define cómo estás operando hoy.

Preguntas Frecuentes (FAQs)