La IA dará un salto de escala en 2026, transformando el desarrollo de software, la resolución de incidencias, la toma de decisiones y la modernización tecnológica en el sector asegurador.
2026 será el año en que el sector asegurador comenzará a industrializar la IA, integrándola de forma sistemática en procesos críticos del negocio (como el desarrollo de productos, la suscripción de riesgos, la gestión de siniestros o la modernización de sistemas core) y en los modelos que sustentan la toma de decisiones. De acuerdo con Gartner, “para 2028, el 90% de los ingenieros de software empresarial utilizarán asistentes de codificación con IA, frente a menos del 14% registrado a principios de 2024”, una evolución que anticipa la aceleración del uso de la IA también en el ámbito asegurador, cuando se despliega a escala, con gobierno, seguridad y una clara orientación a negocio.
Ignasi Barri, director global de IA y Datos en GFT
En este contexto, GFT, compañía AI-Centric global especializada en transformación digital, observa un punto de inflexión que marcará el próximo año: “Estamos viendo un cambio de escala y de madurez en el uso de la IA dentro de las aseguradoras. Gracias a ella, se están empezando a conseguir resultados medibles y esto refuerza la confianza para aplicarla de forma transversal en toda la organización”.
El desarrollo de soluciones digitales y productos aseguradores se automatizará a gran escala
La IA generativa ya está transformando el ciclo de desarrollo de software en las aseguradoras, permitiendo automatizar tareas esenciales como la documentación funcional, el diseño de pruebas, el análisis de riesgos o la generación de código. Esta capacidad resulta especialmente relevante en un sector donde los tiempos de lanzamiento de nuevos productos (por ejemplo, seguros modulables, productos por uso o nuevas coberturas digitales) son fundamentales para mantener la competitividad. Gracias a plataformas como Wynxx, la solución de IA generativa de GFT, es posible reducir hasta en un 90% el tiempo dedicado a la documentación y redacción de informes, acelerando la creación de nuevas soluciones digitales y favoreciendo la innovación a escala dentro de las aseguradoras.
La IA dejará de aplicarse a tareas aisladas
Tradicionalmente, muchas aseguradoras han aplicado la IA en actividades puntuales, como el scoring de riesgo, la priorización de siniestros o la segmentación comercial. Sin embargo, de cara a 2026, el sector dará un salto hacia la automatización integral de procesos especialmente críticos para el negocio asegurador, como la suscripción digital, donde la IA será capaz de analizar documentación, contrastar fuentes externas y proponer condiciones adaptadas al perfil del cliente, o la gestión de siniestros, integrando modelos que interpretan fotografías, vídeos y formularios para evaluar daños y recomendar resoluciones de forma más ágil y consistente. Esta visión end-to-end permitirá reducir fricciones internas, mejorar la eficiencia transversal del negocio y avanzar hacia modelos operativos verdaderamente AI-Centric.
La automatización IA reducirá los tiempos de resolución de incidencias en sistemas críticos
Los sistemas core de pólizas, siniestros o facturación gestionan cada año miles de incidencias cuyo tiempo de remediación afecta directamente tanto a la disponibilidad del servicio como a la experiencia del asegurado. En este ámbito, GFT ha comprobado que el entrenamiento de modelos de IA con datos reales de operación permite reducir en torno a un 30% los tiempos medios de resolución apenas tres meses después del despliegue. Esta mejora se traduce en una menor interrupción de procesos críticos, como la apertura y tramitación de siniestros, una mayor estabilidad en la operativa diaria de mediadores y agentes, y una reducción significativa de las horas dedicadas al soporte técnico, con un impacto directo en la eficiencia operativa del negocio.
Los análisis complejos incorporarán agentes de IA para acelerar la toma de decisiones
Procesos como la evaluación del riesgo técnico, el control del cumplimiento normativo (como Solvencia II, IDD o DORA) y las auditorías internas requieren hoy recopilar grandes volúmenes de documentación, interpretar datos heterogéneos y elaborar informes detallados.
No obstante, los agentes de IA ayudan a automatizar estas tareas, por ejemplo, analizando de forma sistemática expedientes de riesgo (como los asociados a productos de vida o salud), comparando políticas internas con nuevos marcos regulatorios y generando informes de auditoría que faciliten la toma de decisiones finales. GFT, junto con Oliver Wyman, ya ha demostrado que estas capacidades pueden llegar a ahorrar entre un 30 y un 40% los tiempos de realización de tareas relacionadas con la generación de reportes de riesgo crediticio, multiplicando la capacidad operativa: con el mismo equipo, es posible analizar más casos y responder con mayor rapidez en entornos donde la velocidad y la precisión son esenciales.
La IA ayudará a modernizar sistemas core que antes eran inabordables
Durante años, modernizar sistemas core ha sido un reto que muchas organizaciones ni siquiera se planteaban; siendo proyectos demasiado largos, costosos y con un alto nivel de riesgo. Ahora la IA permite analizar grandes volúmenes de código y entender la arquitectura real y las dependencias funcionales en una fracción del tiempo que antes se necesitaba, abriendo una nueva etapa en la que las aseguradoras podrán abordar esta renovación de sistemas heredados.
Desde GFT, señalan que numerosos proyectos que nunca hubieran llegado a ejecutarse ahora sí pueden abordarse gracias a la IA: permite analizar millones de líneas de código legacy, mapear dependencias funcionales ocultas y documentar reglas de negocio no registradas, lo que facilita proyectos como la migración de motores de pólizas en COBOL a arquitecturas cloud modernas, la transformación de sistemas de siniestros profundamente integrados con terceros o la apertura del core a nuevos productos con lógicas más flexibles.
La IA entrará en fase de industrialización gracias a agentes autónomos
La siguiente evolución vendrá marcada por el paso de grandes modelos (LLM) hacia agentes autónomos: sistemas capaces de ejecutar tareas, interactuar con múltiples aplicaciones y operar de forma automática dentro de límites definidos. En el sector asegurador, esta evolución permitirá, por ejemplo, recopilar y verificar documentación en siniestros complejos, proponer automáticamente actualizaciones de coberturas en función de cambios en el perfil del asegurado o la gestión de tareas administrativas para mediadores, incluyendo cotizaciones, comparativas y renovaciones. Para acompañar esta evolución, desde GFT están desarrollando un Agentic Marketplace interno desde el que desplegar agentes bajo un marco de control unificado y alineado con los principios de IA responsable, segura y escalable.
La IA transformará los roles profesionales
Los profesionales podrán dedicar más tiempo a tareas de mayor valor, como la relación con clientes o la toma de decisiones estratégicas, mientras que la tecnología asumirá el trabajo más mecánico, como la preparación de expedientes, la clasificación de documentación o la extracción de datos.
En el sector asegurador, este cambio permitirá reforzar funciones clave como la relación con clientes y mediadores, el diseño de productos, el análisis estratégico o la evaluación experta de riesgos. Además, la llegada de agentes y nuevas capacidades de IA exigirá un alto grado de especialización, generando demanda de nuevos perfiles técnicos especializados en la gobernanza de agentes autónomos, el diseño y mejora de modelos de riesgo basados en IA o la integración de soluciones de IA con sistemas core aseguradores.