La inteligencia artificial ya no es una promesa de futuro para el sector asegurador. Está presente en la suscripción, la gestión de siniestros, la detección de fraude, la atención al cliente y la evaluación de riesgos. Sin embargo, mientras las capacidades tecnológicas avanzan a gran velocidad, los marcos de gobernanza, supervisión y gestión de riesgos evolucionan a un ritmo mucho más lento. Esa es una de las principales conclusiones del informe “AI in action: the road to responsible adoption”, la más reciente edición del Risk & Resilience Review elaborado por la consultora global WTW.
El análisis advierte que el riesgo asociado a la inteligencia artificial ha dejado de ser una cuestión exclusivamente tecnológica para convertirse en un desafío estratégico que involucra responsabilidad corporativa, cumplimiento normativo, resiliencia operativa y supervisión de los órganos de gobierno. En otras palabras, la pregunta ya no es qué puede hacer la IA, sino cómo utilizarla de manera segura, transparente y confiable.
Según WTW, la IA ya participa en procesos que tienen consecuencias financieras, operativas y humanas concretas. Los sistemas inteligentes leen expedientes de siniestros, apoyan decisiones de suscripción, detectan amenazas cibernéticas y generan recomendaciones que pueden influir en la actividad de empresas y clientes. A medida que estas herramientas se integran en los flujos de trabajo cotidianos, también aumenta la exposición a nuevos riesgos y responsabilidades.
Del riesgo tecnológico al riesgo empresarial
Uno de los conceptos centrales del informe es que la inteligencia artificial está modificando la naturaleza del riesgo corporativo. WTW identifica cuatro grandes categorías de exposición que comienzan a preocupar a aseguradoras, empresas y reguladores.
La primera es el riesgo de desempeño, que surge cuando los modelos generan respuestas incorrectas, sesgadas o poco confiables, incluyendo las conocidas “alucinaciones” de la IA generativa. La segunda es el riesgo de uso indebido, vinculado a deepfakes, fraude, ciberataques impulsados por IA o filtraciones de datos sensibles. La tercera categoría es el riesgo de gobernanza, asociado a controles insuficientes, documentación deficiente, falta de supervisión o escasa transparencia. Finalmente, aparece el riesgo sistémico, quizás el más complejo para la industria aseguradora, derivado de la dependencia de modelos, proveedores o infraestructuras compartidas que podrían generar pérdidas correlacionadas a gran escala.
Para WTW, la evolución de estos riesgos marca una transición relevante. Entre 2016 y 2026, la IA pasó de ser una fuente de fallos técnicos aislados a convertirse en un factor potencial de responsabilidad empresarial y exposición sistémica. En este período surgieron problemas relacionados con sesgos algorítmicos, daños físicos provocados por sistemas automatizados, errores profesionales derivados de contenidos generados por IA y litigios contra organizaciones por el uso inadecuado de estas tecnologías.
La confianza se convierte en un activo estratégico
Otro de los ejes del estudio es la necesidad de construir confianza en los sistemas de inteligencia artificial. WTW sostiene que evaluar una herramienta únicamente por su nivel de precisión ya no resulta suficiente.
La investigación desarrollada junto con la Rutgers Business School evaluó ocho asistentes de IA de gran escala utilizando más de 12.000 pruebas en ámbitos como servicios financieros, salud y asesoramiento legal. El objetivo fue analizar la llamada “confiabilidad” (trustworthiness) de los sistemas a partir de múltiples dimensiones.
El estudio concluye que la confianza en la IA depende de factores como la precisión y fiabilidad de las respuestas, la consistencia de los resultados, la privacidad y seguridad de los datos, la ausencia de sesgos, la transparencia de los modelos y la existencia de mecanismos claros de gobernanza y rendición de cuentas.
Una de las observaciones más relevantes es que incluso los modelos con elevados niveles de precisión pueden presentar comportamientos inconsistentes cuando reciben la misma consulta en diferentes ocasiones o bajo contextos ligeramente modificados. Esta naturaleza no determinista obliga a las organizaciones a implementar sistemas de monitoreo continuo en lugar de confiar en evaluaciones puntuales.
Desde la perspectiva aseguradora, esta cuestión tiene implicaciones directas para la suscripción y la gestión del riesgo. Las organizaciones que demuestren controles sólidos, trazabilidad y marcos de gobernanza robustos podrían acceder a mejores condiciones de cobertura, mientras que aquellas con escasa transparencia enfrentarían mayores restricciones o costos.
IA, ciberseguridad y una nueva generación de amenazas
El informe también analiza el impacto de la inteligencia artificial en el ámbito de la ciberseguridad, donde se observa una dinámica dual.
Por un lado, la IA fortalece la capacidad de detección de amenazas al analizar grandes volúmenes de información en tiempo real y acelerar la identificación de comportamientos anómalos. Esto permite contener incidentes con mayor rapidez y mejorar la resiliencia frente a ataques cada vez más sofisticados.
Pero, al mismo tiempo, la misma tecnología facilita la creación de herramientas ofensivas más avanzadas. Los atacantes pueden utilizar IA para desarrollar campañas de ingeniería social, automatizar ataques o generar contenidos falsificados con un nivel de realismo sin precedentes.
Según WTW, el desafío para los responsables de riesgos consiste en evaluar no sólo la eficacia de las soluciones de IA aplicadas a la seguridad, sino también su gobernanza, auditabilidad y resistencia frente a manipulaciones externas.
La revolución silenciosa en siniestros y resiliencia
Lejos de los titulares más llamativos, algunos de los cambios más profundos impulsados por la IA se están produciendo en procesos centrales del negocio asegurador.
WTW destaca que los modelos de inteligencia artificial ya son capaces de analizar expedientes complejos de siniestros en cuestión de segundos, identificar patrones de fraude en grandes redes de reclamaciones y validar coberturas paramétricas mediante datos satelitales y sensores remotos.
La consultora considera que esta transformación no implica la sustitución de los profesionales, sino una modificación progresiva de la capa informativa sobre la que se apoyan las decisiones. La IA está cambiando la forma en que se observa, interpreta y gestiona el riesgo, generando mejoras en eficiencia, precisión y capacidad predictiva.
Sin embargo, la verdadera limitación para escalar estas capacidades ya no es tecnológica. El principal obstáculo pasa por la posibilidad de documentar, supervisar y explicar adecuadamente el funcionamiento de los modelos para satisfacer las exigencias de reguladores, directorios y clientes.
Qué diferencia a los líderes de IA
Uno de los capítulos más reveladores del informe analiza las características de las organizaciones que están obteniendo mejores resultados en sus estrategias de inteligencia artificial.
El estudio concluye que la diferencia entre líderes y rezagados no radica tanto en la tecnología utilizada como en la manera en que la IA es gestionada desde la conducción empresarial. En las organizaciones más avanzadas, la inteligencia artificial se aborda como una prioridad de directorio y alta dirección, con hojas de ruta vinculadas al valor de negocio, inversiones de largo plazo y estructuras claras de responsabilidad.
Estas compañías también destacan por invertir en calidad y gobernanza de datos, construir plataformas escalables, promover la alfabetización en IA dentro de la fuerza laboral y desarrollar una cultura orientada a la experimentación y al aprendizaje continuo.
Por el contrario, las organizaciones rezagadas suelen limitarse a proyectos aislados, impulsados por presión competitiva o regulatoria, sin integrar la IA dentro de una estrategia corporativa coherente. Para WTW, el principal cuello de botella ya no es técnico, sino cultural.
Gobernar la IA para capturar su valor
La conclusión del informe es contundente: la adopción responsable de la inteligencia artificial se convertirá en uno de los factores determinantes de la competitividad futura.
WTW sostiene que las organizaciones no pueden permitirse esperar a que exista una claridad regulatoria total antes de actuar. La prioridad debe centrarse en desarrollar capacidades de supervisión, fortalecer la gobernanza, mejorar la calidad de los datos y mantener siempre el juicio humano como elemento central de la toma de decisiones.
En este contexto, la resiliencia ya no depende únicamente de la tecnología implementada, sino de la capacidad de las organizaciones para comprender cómo la IA modifica sus perfiles de riesgo y establecer controles adecuados para gestionar esas nuevas exposiciones.
La inteligencia artificial promete transformar profundamente el seguro, pero el informe de WTW deja una advertencia clara: el verdadero desafío no es adoptar la IA más rápido, sino hacerlo con la gobernanza, la transparencia y la responsabilidad necesarias para que esa transformación sea sostenible en el tiempo.
