La inteligencia artificial (IA) está modificando la gestión de riesgos en el sector asegurador al permitir analizar grandes volúmenes de información, identificar anomalías y generar alertas antes de que un evento se convierta en un siniestro de mayor impacto. Su aplicación avanza en procesos como la atención de solicitudes, la gestión de siniestros, el análisis clínico y la detección de posibles fraudes, aunque la toma de decisiones continúa dependiendo de la supervisión humana.
Uno de los principales beneficios está en la capacidad de procesar información con mayor rapidez y detectar señales que podrían pasar inadvertidas mediante esquemas tradicionales. En operaciones de seguros, esto permite identificar inconsistencias en solicitudes, información incompleta, desviaciones en procesos y patrones anómalos en siniestros, además de apoyar la validación de diagnósticos y tratamientos médicos. El objetivo es intervenir de manera anticipada y no únicamente después de que el riesgo se materialice.
Los resultados reportados por Seguros SURA ilustran el potencial de estas herramientas: entre marzo y julio de 2026 procesó más de 58,500 correos mediante IA y alcanzó 85 por ciento de efectividad en la recepción y clasificación de solicitudes, con una reducción del tiempo promedio de atención de 20 horas a ocho minutos. En el ámbito de siniestros de salud, la compañía reportó una reducción de hasta 30 por ciento en los tiempos de resolución y una efectividad de 80 por ciento en el análisis clínico.
Más allá de la automatización, el reto para la industria será incorporar la IA bajo criterios de ética, transparencia, seguridad, protección de datos y responsabilidad. La tecnología puede identificar patrones, priorizar casos y generar recomendaciones, pero aspectos que requieren criterio, experiencia técnica, contexto y empatía siguen dependiendo de las personas. Así, el avance de la IA en seguros apunta hacia modelos de gestión más predictivos y preventivos, en los que la información se utilice para anticipar riesgos y contener sus impactos antes de que se traduzcan en mayores pérdidas.
