Durante años, las aseguradoras reconocieron la necesidad de modernizar sus sistemas core. Sin embargo, la complejidad técnica, los altos costos, los riesgos operativos y la dependencia de infraestructuras heredadas terminaron ralentizando (o directamente postergando) gran parte de esas transformaciones. Ahora, un nuevo análisis de McKinsey & Company plantea que la inteligencia artificial agéntica podría convertirse finalmente en el factor capaz de destrabar esa modernización histórica.
El artículo, publicado recientemente por la consultora global, sostiene que la aparición de sistemas de IA capaces de ejecutar tareas de forma autónoma, coordinada y auditada está modificando radicalmente la ecuación económica y operativa de los proyectos de transformación tecnológica en seguros. Más que una mejora incremental, McKinsey describe un cambio estructural en la forma de modernizar plataformas core.
El gran problema del seguro: décadas de tecnología heredada
La modernización tecnológica del sector asegurador arrastra una dificultad particular: los sistemas centrales no son simples plataformas de software, sino verdaderos ecosistemas socio-técnicos construidos durante décadas.
Muchas aseguradoras todavía operan con arquitecturas legacy que contienen:
- Reglas de negocio escasamente documentadas.
- Configuraciones actuariales complejas.
- Interfaces personalizadas.
- Ventanas batch críticas.
- Lenguajes de programación prácticamente obsoletos.
Según McKinsey, el principal obstáculo no suele ser escribir nuevo código, sino comprender el funcionamiento profundo de los sistemas existentes. Buena parte del esfuerzo en las migraciones se concentra en:
- Interpretar reglas embebidas.
- Mapear datos.
- Reconciliar información.
- Validar procesos.
- Garantizar continuidad operativa.
Ese nivel de complejidad explica por qué muchos proyectos de modernización terminan extendiéndose durante años, generando sobrecostos y períodos de “doble burbuja”, donde las aseguradoras deben sostener simultáneamente el sistema legacy y la nueva plataforma.
De copilotos a agentes autónomos
El análisis de McKinsey marca una diferencia importante entre la IA generativa tradicional y la llamada IA agéntica.
Mientras los copilotos digitales asisten tareas puntuales, los agentes de IA están diseñados para perseguir objetivos completos de manera autónoma:
- Interpretan información.
- Descomponen procesos en tareas.
- Ejecutan acciones.
- Utilizan herramientas.
- Coordinan flujos de trabajo.
- Ajustan decisiones en función de resultados y controles humanos.
Aplicado al seguro, esto significa que la IA ya no solo ayuda a programar, sino que puede intervenir en prácticamente todo el ciclo de modernización tecnológica.
Productividad de hasta 90% en algunas etapas críticas
Uno de los datos más relevantes del estudio es el impacto potencial sobre productividad.
Según McKinsey, la IA agéntica podría generar mejoras de entre el 10% y el 90%, dependiendo de la etapa del proceso de modernización. Entre las áreas con mayor impacto aparecen:
- Testing y reconciliación.
- Mapeo y conversión de datos.
- Interpretación de reglas legacy.
- Gestión documental.
- Configuración de plataformas.
- Preparación operativa para migraciones.
En muchos casos, los agentes son capaces de leer código antiguo, traducirlo a lenguaje natural y documentar automáticamente reglas de negocio que hoy solo comprenden especialistas con décadas de experiencia.
McKinsey señala que tareas que anteriormente podían demandar meses (o incluso años) de trabajo manual pueden resolverse en cuestión de días mediante automatización basada en agentes inteligentes.
La modernización deja de ser un proyecto único
Otro de los conceptos centrales del análisis es el cambio de paradigma económico.
Tradicionalmente, las aseguradoras abordaban la modernización core como un proyecto único, costoso y altamente riesgoso. Pero con arquitecturas basadas en agentes reutilizables, el costo marginal de modernizar nuevos productos, aplicaciones o sistemas comienza a reducirse significativamente.
Esto abre la posibilidad de construir verdaderas “fábricas de modernización”, donde capacidades de IA ya entrenadas pueden reutilizarse en múltiples líneas de negocio y sistemas satélite.
El resultado sería una transformación más escalable, gradual y económicamente viable.
Gobernanza, trazabilidad y control: los nuevos desafíos
El informe también advierte que incorporar IA agéntica en procesos críticos requiere una redefinición profunda de la gobernanza tecnológica.
Las aseguradoras deberán implementar:
- Controles humanos en etapas clave.
- Trazabilidad completa de decisiones.
- Monitoreo continuo de modelos.
- Validación regulatoria.
- Mecanismos de auditoría sobre los agentes.
McKinsey sostiene que los agentes deben ser tratados como “un nuevo sistema de producción”, sujeto a controles de acceso, supervisión y gestión de riesgos equivalentes (o incluso superiores) a los sistemas tradicionales.
Este punto resulta especialmente sensible para el sector asegurador, donde los procesos están altamente regulados y cualquier falla puede tener consecuencias financieras y reputacionales relevantes.
Nuevos perfiles y transformación del talento
La transición hacia modelos agénticos también está modificando los perfiles profesionales dentro del seguro.
Según el análisis, las organizaciones necesitarán cada vez más:
- “Product definers” capaces de traducir necesidades de negocio en arquitecturas de IA.
- Perfiles híbridos entre tecnología y seguros.
- Especialistas en gobernanza de modelos.
- Expertos en supervisión de agentes autónomos.
En paralelo, muchas tareas manuales y repetitivas tenderán a desaparecer o a reducirse significativamente, acelerando la reconversión de capacidades dentro de las áreas tecnológicas y operativas.
Una oportunidad histórica para el seguro
La conclusión de McKinsey es clara: la IA agéntica podría representar la primera oportunidad real de resolver uno de los problemas estructurales más persistentes de la industria aseguradora.
Más allá de acelerar programación o automatizar tareas aisladas, el verdadero cambio estaría en la posibilidad de transformar la modernización core en un proceso continuo, reutilizable y económicamente sostenible.
En un mercado donde velocidad, flexibilidad y capacidad analítica son cada vez más determinantes, las aseguradoras que logren combinar IA agéntica, gobernanza sólida y modernización tecnológica podrían obtener una ventaja competitiva significativa.
Después de décadas de convivir con sistemas heredados difíciles de reemplazar, el seguro comienza a explorar una nueva posibilidad: que la inteligencia artificial no solo optimice operaciones, sino que finalmente permita reconstruir el corazón tecnológico de la industria.
