Por Pilar Gómez, Head of Insurance & Healthcare en UST

Llevo semanas dándole vueltas a lo mismo. En cada foro de Insurance en España y Latam, la palabra estrella es la IA. Pero tras años de anuncios entusiastas e innovadores pilotos que rara vez escalan o llegan a tener impacto en el negocio, surge una pregunta incómoda: ¿estamos transformando el sector de los seguros o sólo estamos decorando el PowerPoint?

En el mundo artístico o el gastronómico, tan en boga por los programas televisivos, lo llaman trampantojo. La brecha entre el discurso y la ejecución operativa sigue siendo amplia, y los costes de esta desconexión se miden en eficiencia perdida, insatisfacción del cliente y oportunidades competitivas desaprovechadas. Y eso que no hablamos de un mercado marginal.

El mercado de seguros en España alcanzaba en 2025 un volumen de primas cercano a los 85.000 millones de euros, con proyecciones de crecimiento hasta los 117.000 millones en 2030. En Latinoamérica, el ecosistema insurtech suma más de 500 startups activas y la inversión en el sector creció un 117% en 2025. Ampliando al resto del mundo, el mercado de IA aplicada a seguros se valoraba en unos 9.000  millones de euros en 2025 con una previsión de crecimiento hasta los 133.000 millones en 2034.

Desde el punto de vista tecnológico y de adopción de la IA, las cifras también son prometedoras: nueve de cada diez aseguradoras españolas ya trabajan en proyectos de IA —con un 63% utilizándola para segmentar clientes y personalizar servicios—, según el Termómetro de Inteligencia Artificial de ICEA. En Europa, casi dos tercios de las aseguradoras han iniciado el uso de IA generativa, aunque mayoritariamente en fases de prueba de concepto. En Latam, el 43% de las aseguradoras ya tiene proyectos de GenAI en producción y otro 47% planea implementarlos en los próximos doce meses.

Sin embargo, si rascamos un poco la superficie descubrimos que detrás de estos números se oculta una realidad más cruda: mucho “teatro de la innovación” y poca transformación estructural. La realidad es que seguimos atrapados en tres errores que nos están saliendo caros.

El primero, comprar el «juguete», por moda, antes que la base. Queremos IA generativa mañana, pero tenemos datos fragmentados, silos de información y sistemas de hace veinte años. La IA sin datos limpios, integrados y gobernados no genera valor; se convierte en cosmética cara. Por su parte, los silos de datos generan duplicidades, aumentan costes de almacenamiento y mantenimiento, y provocan ineficiencias operativas que se traducen en decisiones incompletas y oportunidades perdidas. Estudios del sector indican que el análisis predictivo bien implementado puede reducir costes operativos hasta en un 67% e incrementar ingresos en torno al 60%, además de ahorrar cientos de millones anuales en prevención de fraude. La automatización de procesos, por su parte, puede recortar gastos operativos hasta un 30% en cinco años. Por el contrario, mantener infraestructuras obsoletas implica costes crecientes de TI y ratios que penalizan la rentabilidad.

El segundo error es el miedo (no reconocido) al algoritmo. Decimos que queremos eficiencia, pero nos aterra delegar decisiones. Si la IA no tiene autonomía para resolver un siniestro o una autorización de salud, con la revisión humana solo estamos añadiendo una capa más de burocracia en vez de agilizar procesos. No es de extrañar que de todos esos pilotos que mencionábamos antes, sólo una minoría de pilotos han evolucionado a implementaciones en producción con impacto medible en la operativa diaria.

Por último, la desconexión total. En España nos obsesiona el coste, mientras que en Hispanoamérica nos obsesiona la escala. Pero en ambos lados se nos olvida que el cliente no quiere «seguros», quiere soluciones de Salud que funcionen a la primera. Por ejemplo, un siniestro de Coche resuelto en minutos mediante visión artificial y procesamiento automático, o una póliza de Salud que se ajusta en tiempo real al estilo de vida del usuario mediante datos telemáticos y wearables, genera mucha más fidelización que un chatbot ingenioso.

En este contexto, mi apuesta personal es que la aseguradora que ganará la partida en 2026 no será la que tenga el chatbot más listo. Será la que consiga que la tecnología sea tan invisible que el cliente ni siquiera perciba que una IA está trabajando en segundo plano: resolviendo siniestros de forma autónoma, previniendo fraude con precisión, personalizando coberturas en tiempo real y anticipando necesidades de protección. Se trata de pasar de la automatización superficial a la autonomía operativa inteligente.

El sector no puede permitirse seguir avanzando a esta velocidad. Con un mercado global de seguros que superará los 7.500 millones de dólares y una IA que promete multiplicar la eficiencia, las compañías que resuelvan los tres errores estructurales mencionados lograrán una mayor ventaja competitiva.

¿Es falta de presupuesto, de cultura o de visión? En mi opinión para lograrlo, será imprescindible una mayor valentía en la ejecución. Apostar menos por pilotos de seis meses que no van a ninguna parte, más valentía operativa y un cambio cultural que permita delegar decisiones de bajo riesgo al algoritmo bajo supervisión humana adecuada. Es hora de pasar del discurso a la implementación rigurosa. Quienes se conformen con el trampantojo de la innovación verán cómo sus ratios de eficiencia se deterioran y sus clientes migran hacia propuestas más ágiles o nuevos jugadores insurtech. La tecnología ya está disponible; ahora toca tomar decisiones valientes con los datos.