Durante años, la transformación tecnológica de las aseguradoras tuvo una hoja de ruta relativamente clara: abandonar los sistemas heredados, migrar a plataformas SaaS y trasladar las operaciones a la nube. La llegada de la inteligencia artificial agéntica está obligando ahora a replantear esa estrategia.
Según un análisis publicado por McKinsey & Company, en colaboración con directivos de Guidewire, SAP y Bessemer Venture Partners, las inversiones en modernización siguen siendo necesarias, pero ya no constituyen el destino final de la transformación. El verdadero objetivo pasa a ser construir arquitecturas capaces de convivir con miles de agentes de IA, intercambiar información en tiempo real y operar sobre datos accesibles y bien gobernados.
La cuestión es especialmente relevante para las aseguradoras, inmersas desde hace años en complejos programas de sustitución de sistemas core. Frente a quienes plantean ralentizar estos proyectos hasta que el panorama de la IA se estabilice, los expertos lanzan un mensaje claro: detenerse no es una opción. Los agentes necesitan APIs, datos estructurados y plataformas abiertas para funcionar, y esas capacidades suelen encontrarse precisamente al otro lado de la modernización.
El dato sustituye a la pantalla
Uno de los cambios de enfoque más llamativos afecta a la propia concepción del software asegurador. Durante décadas, buena parte de las inversiones tecnológicas se concentraron en diseñar procesos, pantallas y flujos de trabajo. Sin embargo, los especialistas consideran que estos elementos perderán protagonismo a medida que los agentes inteligentes asuman cada vez más tareas operativas.
En ese escenario, el verdadero activo pasa a ser el contexto: los datos de pólizas, clientes, siniestros, finanzas y suscripción que alimentan la toma de decisiones. De ahí que conceptos como interoperabilidad, calidad de datos, APIs o gobierno de la información se conviertan en cuestiones estratégicas.
El nuevo problema es gobernar a los agentes
El artículo también anticipa un fenómeno que apenas empieza a emerger en las organizaciones: la proliferación de agentes de IA desarrollados por proveedores, terceros y equipos internos.
La consecuencia es que las compañías necesitarán nuevas capas de supervisión capaces de coordinar, controlar y auditar estos sistemas. Algunos expertos comparan ya la gestión de agentes con la gestión de empleados: habrá que entrenarlos, limitar sus permisos, evaluar su rendimiento y retirarlos cuando dejen de aportar valor.
Para el sector asegurador, esta cuestión adquiere una relevancia especial. A diferencia de otras industrias, muchas decisiones deben seguir siendo explicables ante reguladores, supervisores y tribunales, lo que limita el margen para automatizar determinados procesos sin mecanismos sólidos de control.
El coste de la IA cambia de sitio
Otra de las conclusiones del debate es que la IA no reducirá necesariamente los costes tecnológicos de las aseguradoras.
Las migraciones, pruebas y desarrollos pueden acelerarse gracias a estas herramientas, pero aparecen nuevos gastos asociados al consumo de modelos, capacidad de computación, supervisión, gobierno y control de riesgos.
Por ello, los expertos sostienen que la diferencia competitiva no estará tanto en adoptar IA como en diseñar arquitecturas capaces de integrarla sin comprometer la estabilidad, la seguridad ni la capacidad de evolución futura.
La consecuencia es que la modernización tecnológica no desaparece. Simplemente cambia de significado. Si durante la última década consistía en migrar sistemas, durante la próxima consistirá en construir plataformas preparadas para trabajar junto a agentes inteligentes.