La Inteligencia Artificial dejará de ser una herramienta experimental para convertirse en un componente estructural de los modelos de negocio a partir de 2026. Así lo anticipan las proyecciones más recientes sobre adopción tecnológica empresarial, que apuntan a una integración sistemática de la IA en procesos críticos, sistemas core y modelos de toma de decisiones, un escenario que impactará de manera directa a industrias altamente reguladas y basadas en datos, como el sector asegurador y el ecosistema insurtech.
De acuerdo con estimaciones de Gartner, hacia 2028 el 90% de los ingenieros de software empresarial utilizará asistentes de codificación basados en IA, frente a menos del 14% registrado a comienzos de 2024. Este salto cuantitativo refleja un cambio cualitativo más profundo: las organizaciones están pasando de pilotos aislados a despliegues a escala, con foco en eficiencia operativa, control de riesgos y generación de valor medible.
Esto marca el inicio de una nueva etapa, caracterizada por la “industrialización” de la IA. En este contexto, compañías especializadas en transformación digital observan que la tecnología ya no se limita a automatizar tareas puntuales, sino que comienza a rediseñar procesos completos, desde el desarrollo de software hasta la resolución de incidencias, el análisis de riesgo y la modernización de plataformas heredadas.
Uno de los cambios más relevantes se dará en el ciclo de desarrollo de software, ámbito clave para aseguradoras e insurtech. La IA generativa está acelerando etapas tradicionalmente intensivas en tiempo y recursos, como la documentación, el diseño de pruebas, la revisión de seguridad y la generación de código. Soluciones implementadas en el mercado ya muestran reducciones de hasta un 90% en los tiempos destinados a tareas documentales, liberando capacidad de los equipos técnicos para concentrarse en actividades de mayor valor estratégico.
En paralelo, la adopción de IA permitirá avanzar desde la automatización de actividades aisladas hacia la optimización de procesos end-to-end. Para el sector asegurador, esto implica integrar modelos y agentes inteligentes a lo largo de toda la cadena de valor, desde la captura y análisis de datos hasta la emisión de pólizas, la gestión de siniestros y la toma de decisiones técnicas y comerciales. Esta evolución no solo incrementa la productividad, sino que eleva el nivel de madurez tecnológica y reduce las fricciones internas asociadas a la transformación digital.
Otro impacto directo se observará en la gestión de sistemas core, históricamente uno de los mayores desafíos para la industria. La IA ya está demostrando su capacidad para analizar grandes volúmenes de código, mapear dependencias y comprender arquitecturas complejas en plazos significativamente menores a los tradicionales. Esto abre la puerta a proyectos de modernización que antes eran considerados inviables por su costo, duración o nivel de riesgo, permitiendo a aseguradoras de distintos tamaños avanzar en la renovación de plataformas críticas.
La incorporación de IA entrenada con datos reales también está reduciendo de forma sustantiva los tiempos de resolución de incidencias en sistemas críticos. En experiencias recientes, se han registrado disminuciones cercanas al 30% en los tiempos promedio de medios de resolución, pocos meses después de la puesta en producción de estas soluciones, mejorando la estabilidad operativa y reduciendo el impacto en clientes finales, un factor clave en un negocio donde la continuidad y la confianza son esenciales.
A este escenario se suma la evolución hacia agentes autónomos de IA, capaces de ejecutar acciones concretas dentro de límites definidos, interactuando con múltiples sistemas y aplicaciones. Esta capacidad marca un nuevo nivel de sofisticación tecnológica y plantea desafíos relevantes en términos de gobernanza, trazabilidad y control, especialmente en sectores regulados como el asegurador, donde las decisiones automatizadas deben ser explicables y auditables.
La transformación también alcanzará a los roles profesionales dentro de las organizaciones. A medida que la IA asuma tareas repetitivas y de alto volumen, los equipos podrán concentrarse en funciones de mayor valor, como la relación con clientes, el diseño de productos y la toma de decisiones estratégicas. Al mismo tiempo, aumentará la demanda por perfiles especializados en el despliegue, supervisión y gestión responsable de sistemas inteligentes.
En este escenario, el ecosistema insurtech chileno enfrenta una oportunidad concreta: aprovechar la madurez que está alcanzando la Inteligencia Artificial para avanzar en soluciones más ágiles, seguras y centradas en las personas, en un mercado donde la innovación ya no es una ventaja competitiva, sino una condición básica para sostenerse.
Fuente: GTF