Por Stiven Cartagena
septiembre 23, 2026
La inteligencia artificial ya no es un experimento para las aseguradoras: se está volviendo parte del día a día operativo. De la suscripción y evaluación de riesgos a la gestión de reclamaciones y la atención al cliente, las compañías están adoptando herramientas capaces de procesar información y automatizar tareas que, durante años, dependieron de procesos manuales.
Es un cambio que ocurre en una industria particular: maneja enormes volúmenes de datos, pero también carga con regulación estricta, exigencias de cumplimiento y procesos que se miden en años, no en meses. Una encuesta de Deloitte a 200 ejecutivos de seguros en Estados Unidos encontró que el 76% ya había implementado IA generativa en al menos una función de negocio. El problema, dice el mismo estudio, es otro: pasar de la prueba de concepto a una implementación real y a escala sigue siendo un obstáculo para buena parte del sector.
A esto se suma la presión económica. Swiss Re Institute proyecta que las primas globales crecerán apenas 1,3% en términos reales en 2026, muy por debajo del 3,9% de 2025, en un mercado que se desacelera y donde los seguros no vida enfrentan cada vez más presión.
En ese escenario, el capital de riesgo también está siendo selectivo. Según datos de Crunchbase a finales de 2025, las startups de seguros habían levantado cerca de US$3.900 millones en financiación desde etapas semilla hasta crecimiento durante el año, menos de una cuarta parte de lo que se levantó en el pico de 2021. Pero incluso con esa caída, la IA y la automatización siguen apareciendo detrás de varias de las rondas más relevantes, sobre todo en suscripción, procesamiento de reclamaciones y evaluación de riesgos.
La pregunta, por tanto, ya no es únicamente qué puede hacer la IA dentro de una aseguradora, sino qué tan preparada está la operación para incorporarla.
El movimiento hacia la IA está modificando también el tipo de empresas que atraen capital dentro del ecosistema insurtech. Crunchbase encontró que buena parte de las compañías financiadas recientemente está enfocándose en infraestructura y flujos de trabajo, en lugar de modelos directos al consumidor que dominaron otras etapas del sector.
La razón está relacionada con la propia naturaleza del negocio asegurador. Automatizar una tarea aislada puede generar eficiencia, pero hacerlo sobre procesos que involucran distintos sistemas, requisitos regulatorios y decisiones humanas requiere una estructura diferente.
Deloitte encontró que, aunque 76% de los ejecutivos encuestados ya había implementado IA generativa en al menos una función, las compañías todavía enfrentan obstáculos relacionados con recursos, responsabilidades, retorno de inversión y preparación tecnológica para llevar estos sistemas de los pilotos a la producción.
La adopción de IA, entonces, no elimina la complejidad del sector. En algunos casos, la hace más evidente.
Es en ese punto donde aparece una segunda discusión dentro del ecosistema insurtech: cómo construir operaciones que puedan crecer al mismo ritmo que la tecnología.
GetCovered trabaja en la intersección entre seguros, gestión de riesgos y cumplimiento para administradores de propiedades en el mercado de alquiler estadounidense.
Para Rick Folgmann, COO de la compañía, el crecimiento de una insurtech no puede separarse de la disciplina con la que construye sus procesos.
"En el sector de la InsurTech, el crecimiento sin disciplina no es impulso, sino riesgo".
La compañía sostiene que una parte de esa disciplina consiste en construir flujos de trabajo repetibles y escalables antes de que una organización crezca hasta el punto en que modificarlos resulte más costoso.
"En Get Covered, nos centramos en crear flujos de trabajo repetibles y escalables desde el principio, mientras la organización aún es lo suficientemente flexible como para adaptarse a los cambios.", dijo Folgmann.
La lógica adquiere relevancia a medida que una plataforma incorpora más clientes, estados, aseguradoras y fuentes de ingresos. En seguros, cada expansión puede implicar nuevas condiciones de elegibilidad, requisitos de cumplimiento, documentación y procesos de atención.
La IA puede automatizar parte de ese trabajo, pero también introduce una nueva capa de responsabilidad sobre cómo se toman y supervisan esas decisiones.
El planteamiento de GetCovered parte de llevar el cumplimiento más cerca de la operación cotidiana. En lugar de tratarlo como una función independiente que interviene al final de un proceso, Folgmann considera que debe formar parte de la infraestructura sobre la que funciona una compañía de seguros.
"La regulación de los seguros no es una lista de requisitos, sino un entorno", afirmó.
Licencias, registros, divulgaciones, auditorías y respuestas ante reguladores son algunos de los procesos que pueden terminar fragmentados cuando una compañía crece rápidamente. Para una plataforma que busca automatizarlos, el desafío no consiste únicamente en incorporar modelos de IA, sino en definir qué información utilizan, qué reglas deben seguir y en qué momento una persona debe intervenir.
El mismo principio se extiende a la experiencia del cliente. Folgmann sostiene que esta no depende exclusivamente de una interfaz o de un equipo de soporte, sino de las decisiones operativas que ocurren detrás de cada interacción.
"La experiencia del cliente suele considerarse una cuestión relacionada con el producto o con la atención al cliente. En realidad, es el resultado de decenas de decisiones operativas."
En ese contexto, la evolución de la IA en seguros empieza a cambiar la naturaleza de la conversación. El mercado ya está pasando de preguntarse si estas herramientas pueden automatizar determinadas tareas a discutir cómo integrarlas en operaciones que deben responder por regulación, datos, riesgo y servicio.
La financiación del sector también refleja ese cambio. Aunque el capital destinado a insurtech se encuentra lejos de los máximos de 2021, Crunchbase identifica una mayor concentración en compañías que utilizan IA para automatizar procesos y construir infraestructura para el negocio asegurador.
Para las aseguradoras y las startups que buscan trabajar con ellas, la siguiente etapa podría depender menos de demostrar que la IA funciona y más de construir las condiciones para que pueda hacerlo de manera consistente.
En una industria cuyo negocio consiste precisamente en administrar riesgos, la capacidad de escalar tecnología sin multiplicar la complejidad operativa se está convirtiendo en parte de la ecuación.
