La inteligencia artificial generativa ya comenzó a transformar procesos como la suscripción de riesgos y la gestión de siniestros en el mercado asegurador. Sin embargo, un nuevo análisis de Boston Consulting Group (BCG) sostiene que la mayor oportunidad aún está por delante: la incorporación de IA agéntica para gestionar de forma continua las carteras de seguros patrimoniales y de responsabilidad civil, permitiendo a las compañías tomar decisiones más rápidas, precisas y estratégicas.
De acuerdo con la consultora, los ejecutivos del segmento Property & Casualty (P&C) enfrentan un escenario de creciente volatilidad, riesgos cada vez más correlacionados y una fuerte fragmentación de los datos. A esto se suma la presión por mejorar el retorno sobre el capital ajustado por riesgo, mientras los sistemas tradicionales dificultan la obtención de una visión integral del negocio.
Según una encuesta realizada por BCG a más de 50 ejecutivos de aseguradoras de daños patrimoniales, las compañías que adopten este enfoque podrían incrementar entre un 1% y un 3% el crecimiento de las primas emitidas, mejorar entre un 1% y un 2,5% el ratio combinado y aumentar entre un 1% y un 2% el retorno sobre el patrimonio.
Las limitaciones del modelo tradicional
El informe identifica cuatro obstáculos que hoy dificultan una gestión eficiente del portafolio asegurador.
En primer lugar, la información permanece distribuida entre distintos sistemas de suscripción, siniestros, reaseguro e ingeniería de riesgos, lo que impide obtener una visión completa de la exposición y detectar cambios tempranos en la rentabilidad.
Además, la gestión de cartera continúa siendo mayormente retrospectiva y reactiva. Si bien los responsables financieros y de riesgos pueden modelar algunos escenarios, generalmente carecen de herramientas que permitan analizar en conjunto el impacto sobre crecimiento, exposición y asignación de capital.
A ello se suma que las decisiones estratégicas tardan demasiado en llegar a los equipos de suscripción, por lo que muchas veces los underwriters continúan trabajando con criterios de apetito de riesgo y guías desactualizadas.
Finalmente, los problemas relacionados con la calidad del riesgo suelen detectarse recién cuando aparecen pérdidas importantes, en lugar de ser identificados mediante un monitoreo permanente.
Un modelo de gestión continua impulsado por IA
Para superar estas limitaciones, BCG propone implementar un modelo de gestión de portafolio basado en IA agéntica que funcione como un proceso continuo de optimización.
La primera etapa consiste en revisar detalladamente la cartera vigente para detectar riesgos mal tarifados, coberturas inadecuadas, fugas de primas y oportunidades de renovación. Para ello, los agentes de IA analizan grandes volúmenes de información provenientes de cotizaciones, pólizas, historial de siniestros, datos de ingeniería de riesgos y negocios rechazados, entre otras fuentes.
Posteriormente, el sistema optimiza la asignación de capital y la estrategia de riesgo mediante simulaciones que incorporan información de la cartera vigente, datos de mercado e indicadores externos. Esto permite evaluar distintos escenarios antes de tomar decisiones relacionadas con crecimiento, reaseguro o consumo de capital.
De la estrategia a la suscripción
Una vez definidas las nuevas estrategias, la IA actualiza automáticamente las guías de suscripción, ajustando umbrales de derivación, deducibles mínimos, requisitos documentales y otros parámetros operativos.
Tras la aprobación de los responsables del negocio, las modificaciones se incorporan a los sistemas de suscripción y son comunicadas a los underwriters, logrando que la estrategia de cartera se refleje rápidamente en las decisiones comerciales.
En paralelo, los agentes inteligentes modifican dinámicamente las reglas de priorización de negocios nuevos, renovaciones y criterios de elegibilidad, de modo que las oportunidades con mayor potencial reciban prioridad y los riesgos menos alineados con la estrategia sean derivados para un análisis más profundo.
Supervisión permanente y decisiones más ágiles
Otro de los pilares del modelo consiste en el monitoreo continuo del desempeño de la cartera. Los agentes de IA supervisan permanentemente indicadores internos y señales externas (como tendencias económicas, riesgos catastróficos o movimientos competitivos) y comparan los resultados reales con las simulaciones previamente realizadas. Cuando detectan desviaciones relevantes o comportamientos inusuales, generan alertas para que los responsables revisen la situación y decidan si es necesario modificar la estrategia.
Según BCG, este enfoque reemplaza la dependencia de reportes trimestrales por una capacidad de análisis prácticamente en tiempo real, permitiendo intervenir antes de que los problemas impacten en la rentabilidad.
Un proceso gradual
La consultora sostiene que la implementación de este modelo no requiere comenzar con una transformación tecnológica integral, sino conectar los datos existentes, estandarizar definiciones y construir progresivamente una base de conocimiento común sobre la cartera.
A partir de allí, recomienda avanzar hacia una integración entre estrategia y operación para, finalmente, evolucionar hacia un esquema donde la IA monitoree continuamente el negocio, aprenda de los resultados obtenidos y perfeccione sus recomendaciones en cada ciclo.
La IA como apoyo a la toma de decisiones
BCG aclara que la IA agéntica no busca reemplazar a los responsables del negocio. Por el contrario, los agentes inteligentes generan diagnósticos, ejecutan simulaciones y proponen acciones, mientras que las decisiones finales continúan en manos de ejecutivos como los responsables de suscripción, riesgos y finanzas.
Para la consultora, las aseguradoras de daños patrimoniales que comiencen a desarrollar estas capacidades podrán evolucionar desde una administración reactiva del portafolio hacia una gestión continua, predictiva y basada en datos, obteniendo una ventaja competitiva sostenible en un mercado cada vez más dinámico.
