«La confianza tarda años en construirse, segundos en destruirse y una eternidad en reconstruirse.» – André Maurois
El tratamiento de siniestros es, sin duda, el proceso más importante para una aseguradora. Es el momento en que el contrato cobra utilidad desde la perspectiva del cliente. La calidad de este proceso influirá de manera determinante en la relación entre el asegurado y la aseguradora.
Un siniestro mal gestionado suele derivar en la pérdida del cliente. Según Accenture, 170.000 millones de dólares en primas estarían en juego en los próximos cinco años (1) debido a la insatisfacción en la gestión de siniestros.
Además, los problemas en la gestión de siniestros pueden ocasionar un deterioro en la siniestralidad (ratio S/P) o costos operacionales demasiado elevados para la aseguradora.
Ante este panorama, ¿cómo puede la IA ayudarnos a mejorar la gestión de siniestros?
Primera parte: La declaración del siniestro, primer tratamiento y aceptación
Hace algunos años, Lemonade sorprendió al mercado al resolver y pagar un siniestro en solo 3 segundos (2) un récord que Lemonade UK mejoró hace 18 meses al reducir este tiempo a solo 2 segundos (3).
Este ejemplo demuestra el potencial de la IA en las primeras etapas del proceso de gestión de siniestros.
En 2025, las tecnologías de reconocimiento de voz a texto (speech-to-text) presentan un desempeño impresionante (4), y los modelos de lenguaje (LLMs) permiten extraer datos estructurados de un texto (5) sin grandes dificultades.
La combinación de estas dos tecnologías hace obsoletos los formularios de declaración de siniestros o la necesidad de interactuar con un asesor para presentar un reclamo.
Independientemente del canal utilizado (app, teléfono, correo electrónico, etc.), ya sea mediante un texto o un mensaje de voz, la IA permite recopilar rápidamente la información necesaria para la apertura del siniestro.
Además, las capacidades de lectura automática de documentos (6) y clasificación (7) permiten verificar de inmediato la presencia y, en algunos casos, la validez de los documentos adjuntos.
Sin embargo, aunque la IA permite técnicamente estos procesos, la calidad de la experiencia del cliente sigue siendo clave por dos razones:
Este punto suele olvidarse, pero integrar tecnologías de IA sin rediseñar la experiencia de usuario (UX) puede dar resultados decepcionantes (8).
En los últimos años, han surgido soluciones especializadas para siniestros de automóviles y viviendas (Tractable (9), WeProov (10), Bdeo (11)), que facilitan la declaración del siniestro, especialmente en la toma de fotografías necesarias para estos casos. Algunas incluso ofrecen estimaciones de costos en ciertos escenarios.
Estas soluciones pueden acelerar la integración de la IA en los procesos centrales de las aseguradoras.
Todos estos elementos permiten diseñar procesos de gestión de siniestros desde su recepción, utilizando técnicas de IA como el aprendizaje automático (Machine Learning) o enfoques más deterministas. Dichos procesos, diseñados en colaboración entre equipos de datos/IA y expertos en siniestros, deben permitir:
Segunda parte: Tratamiento y cierre del siniestro por un asesor
Una vez validado y registrado el siniestro, la IA permite optimizar y acelerar las etapas clave de su gestión, reduciendo las fricciones operacionales.
El primer paso consiste en asignar el siniestro a un gestor. La IA puede intervenir para asignar los casos en función no solo de la carga de trabajo de los asesores, sino también de su nivel de experiencia, la complejidad del siniestro y la categoría del caso.
En la recopilación de documentos y tasación del daño, las mismas técnicas de reconocimiento y lectura automática de documentos pueden aplicarse al gestor de siniestros, ahorrándole un tiempo valioso.
A lo largo de esta etapa, durante los intercambios entre el cliente, el asesor, los expertos y los proveedores externos, la IA debe actuar como un asistente personal del gestor. Entre sus funciones clave:
Los modelos de lenguaje (LLMs) son una pieza esencial pero no suficiente en este proceso. Deben estar conectados a sistemas expertos que atiendan las necesidades específicas de los gestores de siniestros.
El reciente lanzamiento de DeepSeek, con su enfoque basado en múltiples modelos “pequeños” especializados (12), podría inspirar a las aseguradoras a desarrollar sus propios modelos especializados para optimizar la gestión de siniestros.
Estos modelos expertos también pueden facilitar la validación de las estimaciones de daños,
ya sean generadas por proveedores externos o desarrolladas internamente.
Una vez que todos los documentos han sido recibidos y validados, y que la tasación ha sido realizada, el siniestro puede ser indemnizado.
En este punto, es crucial contactar al cliente para evaluar su satisfacción con el proceso, incluso si el siniestro ha sido resuelto rápidamente.
Este momento es ideal para realizar estrategias de upsell o cross-sell. Herramientas de recomendación basadas en IA, como Zelros (13), son valiosas para identificar oportunidades de venta y proporcionar argumentos personalizados a los asesores, optimizando la tasa de conversión y mejorando la calidad del servicio.
Aspectos transversales: Comunicación con el cliente y detección de fraudes
La gestión de un siniestro puede ser un proceso largo y estresante para los clientes, quienes a menudo desean recibir actualizaciones frecuentes.
En lugar de sobrecargar a los gestores de siniestros, este seguimiento puede ser manejado por LLMs, que pueden responder proactivamente a las preguntas del cliente o enviar actualizaciones personalizadas sobre el estado del siniestro.
Para lograrlo, los LLMs deben estar conectados a las fuentes de datos adecuadas y contar
con mecanismos de supervisión humana para prevenir errores o malentendidos (14).
La detección de fraudes es un caso de uso ideal para la IA. La gran cantidad de datos disponibles permite entrenar modelos capaces de identificar riesgos de fraude.
Sin embargo, debido a la creciente complejidad de los fraudes en seguros, y la necesidad de compartir información entre aseguradoras, han surgido empresas especializadas en detección de fraude como Shift Technology (15).
Estos especialistas cuentan con algoritmos avanzados y trabajan con múltiples aseguradoras, lo que les permite alcanzar niveles de precisión difíciles de lograr con modelos desarrollados internamente.
Conclusiones
No hay duda de que la IA, al igual que otras tecnologías antes que ella, transformará la gestión de siniestros, agilizando y simplificando su procesamiento.
Gracias a la automatización, las declaraciones son más fluidas, la validación es más rápida y el seguimiento del cliente es más eficiente. No obstante, el equilibrio entre tecnología y experiencia del usuario es fundamental para evitar frustraciones e insatisfacción.
Las aseguradoras que integren la IA de manera inteligente no solo mejorarán su eficiencia operativa, sino que también fortalecerán la lealtad de sus clientes.
Referencias:
[1](EN) Transforming claims and underwriting with AI – Accenture – https://www.accenture.com/us-en/insightsnew/insurance/ai-transforming-claims-underwriting
2 (EN) La limonada bate un nuevo récord mundial Lemonade https://www.lemonade.com/blog/lemonade-sets-new-world-record
3 (EN) Aceleración de los siniestros: Lemonade celebra que el seguro pague en 2 segundos – InsurTech Digital
https://insurtechdigital.com/articles/speeding-up-claims-lemonade-hails-2-second-insurance-payout
4 (EN) Evaluación comparativa de voz a texto: Comparación de la tasa de errores de palabra [2025] – Cem Dilmegani – https://research.aimultiple.com/speech-to-text/
5 Comportamiento del modelo: por qué su empresa necesita la extracción de datos LLM – Usman Hasan Khan https://www.astera.com/es/type/blog/llm-data-extraction/
6 (FR) Lectura automática de documentos: comparación de las soluciones LAD para todas las organizaciones
https://www.archimag.com/demat-cloud/2020/10/02/lecture-automatique-documents-comparatif-solutions- lad
7 (FR) Clasificación automática para una gestión eficaz de los documentos en el Comité Internacional de la Cruz Roja
https://www.elca.ch/fr/news/classification-automatique-pour-une-gestion-documentaire-efficace-au-sein-d u-comite
8 (EN) Diseño UX para IA: la clave de la interacción persona-máquina – https://www.wirecube.com/ux-for-ai/
9 Sitio de Tractable – https://tractable.ai/
10 Sitio de WeProov – https://www.weproov.com/weproov-application-gestion-declaration-sinistres
11 Sitio de Bdeo – https://bdeo.io/en/motor/motor-claims-management/
12 (EN) DeepSeek: ¿Qué se esconde bajo el capó del nuevo chatbot de IA? – https://www.bbc.com/future/article/20250131-what-does-deepseeks-new-app-mean-for-the-future-of-ai
13 (EN) ¿Su juego de recomendación de seguros personalizados está en su punto? – https://www.zelros.com/2023/09/26/is-your-personalized-insurance-recommendation-game-on-point/
14 (EN) Contra el Códice: El auge del abuso de las plataformas LLM – https://www.arkoselabs.com/blog/rise-llm-platform-abuse
15 Sitio de Shift Technology – https://www.shift-technology.com/es-mx
Comparte nuestro contenido:
