En América Latina, el mercado asegurador enfrenta una paradoja, mientras la industria mueve miles de millones de dólares y busca ampliar su alcance entre la población, buena parte de sus procesos críticos sigue dependiendo de hojas de cálculo, llamadas telefónicas, conciliaciones manuales y equipos operativos que dedican horas a tareas repetitivas. El resultado es una combinación de altos costos, experiencias poco satisfactorias para los clientes y una baja penetración de los seguros en comparación con las economías más desarrolladas.
De acuerdo con la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), la penetración de los seguros en América Latina es hasta cuatro veces menor que en los países miembros del organismo, una brecha que especialistas atribuyen tanto a desafíos de inclusión financiera como a la necesidad de modernizar la operación del sector. A ello se suma que, en México, apenas alrededor del 25% del parque vehicular cuenta con algún tipo de seguro, dejando al descubierto el amplio margen de crecimiento que aún tiene la industria.
Sin embargo, el problema no pasa únicamente por vender más pólizas, la verdadera competencia se está librando en la capacidad de las aseguradoras para ofrecer respuestas rápidas, automatizar procesos y brindar una mejor experiencia a clientes y agentes. En una época donde los consumidores esperan resolver cualquier trámite desde su teléfono móvil en cuestión de minutos, los modelos tradicionales comienzan a perder terreno frente a empresas que incorporan inteligencia artificial en su operación.
Para Tomas Tuchi Harff, cofundador y Chief Operating Officer de Primo, la industria aseguradora atraviesa uno de los cambios tecnológicos más importantes de su historia. “La discusión ya no es si implementar inteligencia artificial o no. Hoy la pregunta es por dónde empezar y qué procesos automatizar primero”, aseguró en entrevista.
La startup, que nació en Argentina y llegó a México a finales de 2024, apuesta por desarrollar agentes de inteligencia artificial capaces de ejecutar procesos críticos de las aseguradoras, una estrategia que, según la compañía, podría marcar la diferencia entre las empresas que liderarán el mercado y aquellas que corren el riesgo de quedarse rezagadas en la nueva economía digital.
“Nuestros agentes corren en paralelo a la operación. El trabajo manual y repetitivo lo realizan ellos, mientras que las personas pasan de operar a supervisar”, explicó Tuchi Harff en entrevista con IT Sitio.
Actualmente, la empresa trabaja en áreas como cobranza, conciliación de pagos, atención a asegurados y agentes, además del cálculo y dispersión de comisiones.
Según el directivo, dependiendo del proceso, un agente de IA puede asumir entre el 50% y el 80% de las actividades operativas, mientras que en algunos casos específicos, como la conciliación de cobros, la automatización puede alcanzar hasta el 85%. Esta eficiencia no busca sustituir completamente al factor humano, sino liberar tiempo para actividades de mayor valor estratégico.
El mayor reto no es tecnológico, es cultural
Uno de los mayores obstáculos para la adopción de inteligencia artificial en las aseguradoras no está relacionado con la infraestructura tecnológica, sino con el cambio organizacional.
Durante décadas, muchas compañías han trabajado bajo los mismos procesos, desarrollando estructuras operativas que, aunque funcionales, limitan su capacidad de crecimiento. Para el cofundador y Chief Operating Officer de Primo, su principal desafío consiste en romper con el status quo.
“Los equipos llevan mucho tiempo haciendo las cosas de la misma manera. El reto es demostrarles que seguirán teniendo control sobre los procesos y que la inteligencia artificial será una herramienta para potenciar su trabajo“, comentó.
El ejecutivo considera que esta resistencia está disminuyendo rápidamente. Si hace dos años convencer a una aseguradora de implementar IA era complicado, hoy el mercado entiende que quedarse fuera podría representar una importante desventaja competitiva.
Por lo anterior, la baja penetración de los seguros en América Latina responde a diversos factores. Uno de ellos es la inclusión financiera, pero otro tiene que ver con la experiencia que reciben los usuarios.
Comprar una póliza, entender sus condiciones o recibir atención cuando ocurre un incidente siguen siendo procesos complejos para muchos clientes, Tomás considera que la inteligencia artificial puede ayudar a cambiar esa percepción.
“Parte del problema es que existe el mito de que las experiencias con las aseguradoras no son buenas. La IA permite dar respuestas rápidas, estandarizadas y evitar que las personas tengan que esperar”, explicó.
La OCDE señala que los mercados con mayor desarrollo asegurador suelen contar con procesos más eficientes y una mayor adopción tecnológica, factores que contribuyen a fortalecer la confianza del consumidor.
México, un mercado que apuesta por la innovación
Aunque existen diferencias regulatorias entre México y Argentina, Primo encontró que los principales desafíos operativos son prácticamente idénticos.
“La manualidad de los procesos y el impacto que tiene en ingresos, costos y experiencia es exactamente el mismo en ambos mercados”, explicó el cofundador.
Actualmente, la firma trabaja con más de 15 aseguradoras en México y Argentina, incluyendo compañías que forman parte del top cinco en ambos países.
Entre sus casos de éxito destacan Grupo Afirme, donde ayudan a gestionar la cartera de bancaseguros y mejorar la retención de clientes, y AXA, unidad especializada en pólizas de salud, donde apoyan la gestión integral de las pólizas para incrementar la eficiencia operativa y mejorar la persistencia de cartera.
Uno de los principales beneficios observados consiste en que las aseguradoras pueden gestionar el 100% de sus carteras, algo que anteriormente resultaba imposible debido a las limitaciones de los equipos humanos.
¿Puede equivocarse la inteligencia artificial?
El crecimiento de la IA también ha despertado preocupaciones sobre posibles errores, sesgos o las llamadas “alucinaciones” de los modelos.
Para minimizar estos riesgos, Primo implementa una estrategia gradual. “Nunca comenzamos automatizando toda la operación. Primero trabajamos con un grupo pequeño, revisamos cada interacción y hacemos los ajustes necesarios antes de escalar”, explicó Cuchín.
Además, los sistemas incorporan evaluaciones automáticas que monitorean continuamente las conversaciones y generan alertas cuando detectan comportamientos fuera de los parámetros esperados.
Si hay un mensaje que Tomas Tuchi Harff, cofundador y Chief Operating Officer de Primo, busca transmitir al sector asegurador es que la inteligencia artificial dejó de ser una ventaja competitiva para convertirse en un requisito de permanencia.
“Creo que las aseguradoras que no incorporen inteligencia artificial en los próximos meses van a verse muy diferenciadas de las que sí lo hagan, especialmente por la experiencia que ofrecerán a asegurados y agentes”, advirtió.
Desde su llegada a México, Primo ha multiplicado por diez su negocio en apenas un año y planea duplicar nuevamente tanto sus ingresos como su base de clientes antes de finalizar 2026.
Preguntas frecuentes:
1. ¿Por qué las aseguradoras están implementando inteligencia artificial?
Las aseguradoras están adoptando inteligencia artificial para automatizar procesos repetitivos, reducir costos operativos, mejorar la atención al cliente y acelerar tareas como cobranza, conciliación de pagos y gestión de pólizas. Además, la IA permite ofrecer una experiencia más rápida y personalizada a asegurados y agentes.
2. ¿La inteligencia artificial reemplazará a los trabajadores de las aseguradoras?
No necesariamente. La tendencia actual es que la IA se encargue de las tareas operativas y repetitivas, mientras que los colaboradores supervisan los procesos y se enfocan en actividades estratégicas y de atención especializada. De acuerdo con expertos del sector, el objetivo es aumentar la productividad y no sustituir completamente al factor humano.
3. ¿Qué riesgos enfrentan las aseguradoras que no se digitalicen?
Las aseguradoras que retrasen la adopción de tecnologías como la inteligencia artificial podrían enfrentar mayores costos operativos, procesos más lentos, menor capacidad para atender a sus clientes y una pérdida de competitividad frente a empresas que ya utilizan herramientas digitales para optimizar sus operaciones y mejorar la experiencia del usuario.
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