Transformando el seguro: una hoja de ruta omnicanal para la IA generativa según McKinsey & Company

La publicación “Reimagining insurance with a comprehensive approach to gen AI” de McKinsey & Company propone que el sector asegurador debe pasar de pilotos aislados a una integración estratégica de la inteligencia artificial generativa (gen AI) combinada con tecnologías tradicionales. El objetivo: escalar valor real, modernizar procesos clave y transformar los modelos operativos para mantenerse competitivos en el siglo XXI.

1. Punto de inflexión: de experimentación a escala

El análisis de McKinsey indica que muchas aseguradoras se encuentran en lo que denominan “pilot purgatory”: múltiples proyectos piloto, pero un limitado impacto en los resultados del negocio. Para superar ese estancamiento, se requiere no solo adoptar gen AI, sino integrarla con inteligencia artificial tradicional (IA), automatización robótica de procesos (RPA) y una visión empresarial amplia.

2. Áreas de impacto prioritarias

McKinsey destaca tres categorías con alto potencial de gen AI en seguros:

• Extracción de información de fuentes no estructuradas (por ejemplo, expedientes médicos, formularios de siniestros, broker submissions).

• Generación de contenido personalizado (comunicaciones con clientes, brokers, agentes) y automatización de interacción.

• Capacidad de modernización tecnológica: desarrollo de código, integración de sistemas legados, automatización avanzada.

En cuanto a dominios operativos clave, McKinsey identifica: suscripción (underwriting), siniestros (claims) y distribución (distribution). Reimaginar estos procesos de forma completa —y no solo parcial— es crucial para generar valor significativo.

3. Requisitos para la transformación

Según McKinsey, para que la gen AI sea verdaderamente transformadora, la aseguradora debe:

• Tener una visión estratégica clara con hoja de ruta (road map) y métricas de negocio.

• Asegurar la calidad y preparación de los datos subyacentes: los modelos de gen AI dependen de datos limpios, estructurados y correctamente gestionados.

• Establecer un modelo operativo que combine tecnología, talento, estructura organizativa y proceso de negocio. Por ejemplo, roles como prompt engineers, equipos híbridos de tecnología-business, gobernanza de IA.

• Gestionar los riesgos asociados: privacidad de datos, sesgos de IA, “alucinaciones” (hallucinations) de modelos, cumplimiento regulatorio.

  
  

4. Implicaciones para el sector asegurador

El informe sugiere que las aseguradoras que logren escalar gen AI no solo ganarán en eficiencia, sino en nueva propuesta de valor al cliente, diferenciación competitiva y optimización del gasto operativo. Por ejemplo, en siniestros, una transformación de dominio completa puede multiplicar el impacto de casos individuales hasta 14 veces. Asimismo, combinar gen AI con IA tradicional asegura que la tecnología no sea un fin en sí mismo, sino un habilitador. McKinsey estima que el valor generado por IA tradicional aún representa entre 60 % y 80 % del total, mientras que gen AI contribuiría entre 20 % y 40 %.

5. Recomendaciones clave para las aseguradoras latinoamericanas

Para el mercado latinoamericano —y considerando los retos particulares en la región (datos fragmentados, regulación cambiante, estructuras operativas menos maduras)— McKinsey sugiere:

• Priorizar los casos de uso en los que existe ventaja competitiva o diferenciación local (por ejemplo, suscripción de riesgos específicos, atención digital al cliente).

• No “esperar” la tecnología perfecta; comenzar con piloto bien definido, escalar y reutilizar componentes.

• Formar alianzas estratégicas externas (insurtech, proveedores gen AI) y potenciar talento interno para construir músculo tecnológico.

• Implementar gobernanza y marco ético/regulatorio de IA desde el inicio, para evitar contingencias y asegurar confianza del cliente.

El informe de McKinsey “Reimagining insurance with a comprehensive approach to gen AI” plantea un momento decisivo para la industria aseguradora: ya no basta con “hacer algo con IA”, sino con repensar procesos enteros, combinar tecnologías, escalar el valor y transformar el negocio. Las compañías que lideren esta travesía podrán redefinir su rol en el ecosistema, mejorar la experiencia de sus clientes y alcanzar eficiencia operativa superior. Para las demás, el riesgo será quedarse rezagadas.