La conversación sobre inteligencia artificial en seguros está entrando en una nueva fase. Tras una etapa inicial marcada por la automatización de tareas específicas, asistentes virtuales y herramientas de IA generativa, el foco comienza a desplazarse hacia modelos más avanzados donde múltiples agentes inteligentes colaboran entre sí para ejecutar procesos completos de negocio.
Los agentes de inteligencia artificial están evolucionando desde aplicaciones limitadas y altamente estructuradas hacia redes capaces de coordinarse de manera autónoma para resolver desafíos empresariales cada vez más complejos. La evolución no se limita a una mejora tecnológica, también supone un cambio profundo en la forma en que las compañías de seguros organizan sus operaciones, diseñan sus servicios y gestionan la relación con clientes, corredores y socios estratégicos.
De acuerdo con un análisis presentado por Boston Consulting Group (BCG), el nivel más básico corresponde a los llamados agentes restringidos, sistemas que siguen reglas predefinidas para ejecutar tareas repetitivas y acotadas. En este nivel se ubican muchos de los chatbots tradicionales utilizados para responder consultas frecuentes o entregar información básica a los usuarios.
El siguiente escalón está compuesto por agentes individuales, capaces de gestionar procesos de varios pasos dentro de un entorno determinado. A diferencia de las herramientas más simples, estos sistemas pueden planificar acciones y ejecutarlas de manera independiente para ayudar a resolver una necesidad específica del cliente.
Sin embargo, el verdadero salto ocurre cuando aparecen los agentes conectados. En este modelo, un agente orquestador distribuye tareas complejas entre agentes especializados, asignando responsabilidades específicas a cada uno para alcanzar un objetivo común. La lógica se asemeja a la coordinación de equipos humanos, pero ejecutada por sistemas de inteligencia artificial capaces de intercambiar información y actuar de manera coordinada.
La evolución continúa con los agentes basados en roles, donde distintos agentes colaboran desempeñando funciones diferenciadas y transfiriéndose trabajo mutuamente. Finalmente, el nivel más avanzado corresponde a las denominadas redes agénticas, estructuras capaces de autoorganizarse y generar nuevos agentes para abordar desafíos empresariales de forma dinámica.
Más allá de la evolución tecnológica, el desarrollo de sistemas capaces de actuar de manera autónoma y colaborar entre sí marca uno de los principales cambios en esta nueva etapa de la inteligencia artificial. Al respecto, Carlos Paci, Managing Director & Partner de BCG, explica: “El gran avance con la tecnología agéntica, es la capacidad de los agentes ejecutar tareas de forma autónoma, aprendiendo de la información que se les provee y utilizando herramientas externas para completar procesos complejos. Los agentes son capaces de especializarse en roles y colaborar para aumentar capacidades”.
Para el sector asegurador, esta evolución tiene implicancias directas en tres ámbitos clave. El primero corresponde a la venta y el servicio conversacional, donde la interacción con clientes podría pasar de respuestas puntuales a experiencias mucho más contextuales y personalizadas. En lugar de responder preguntas aisladas, los agentes podrían acompañar a las personas durante procesos completos, desde la cotización hasta la gestión de siniestros o la renovación de pólizas.
La segunda área de impacto se relaciona con los procesos centrales del negocio asegurador. Actividades como la suscripción, la evaluación de riesgos, la administración de pólizas o la gestión de reclamos podrían beneficiarse de sistemas capaces de coordinar múltiples tareas simultáneamente, reduciendo tiempos de respuesta y mejorando la eficiencia operativa.
El tercer ámbito identificado por BCG corresponde al desarrollo y la tecnología. En este frente, los agentes de IA no solo podrían apoyar actividades operativas, sino también colaborar en el desarrollo de software, pruebas, documentación y optimización continua de plataformas digitales utilizadas por aseguradoras e insurtech.
La relevancia de este cambio radica en que la discusión ya no gira únicamente en torno a incorporar inteligencia artificial dentro de procesos existentes. El desafío comienza a trasladarse hacia la capacidad de rediseñar procesos completos considerando la colaboración entre múltiples agentes especializados.
Avanzar hacia modelos más sofisticados de IA no está exento de desafíos. Consultado sobre las principales barreras que enfrenta la industria, Carlos Paci señala: “Los agentes operan sobre la base de la información que les proveemos. A esto se lo conoce como contexto. El asegurar un entorno agéntico con contexto de calidad es uno de los principales desafíos que enfrentan las compañías que buscan escalar esta tecnología. Adoptar tecnología agentica requiere un cambio profundo de los modelos operativos lo que resulta en cambios organizacionales y de gestión de talento profundos para permitir una adopción exitosa centrada en creación de valor”.
Para las aseguradoras, esto implica avanzar desde iniciativas aisladas hacia estrategias más integrales, donde la inteligencia artificial deje de ser una herramienta puntual para convertirse en una capa transversal que conecte áreas comerciales, operativas y tecnológicas.
Aunque gran parte de la industria aún se encuentra en etapas tempranas de adopción, la evolución planteada por BCG sugiere que el futuro competitivo del sector podría depender cada vez más de la capacidad para coordinar ecosistemas de agentes inteligentes y no únicamente de implementar soluciones individuales.
Hoy, la pregunta para aseguradoras e insurtech ya no parece ser si utilizarán agentes de inteligencia artificial, sino qué tan rápido podrán evolucionar desde casos de uso específicos hacia modelos donde múltiples agentes trabajen conjuntamente para transformar la experiencia del cliente y la operación del negocio.