Recoletos Consultores plantea un método de cinco preguntas para integrar la IA en seguros, corredurías y equipos de gestión de riesgos con control y rigor profesional.
La expansión de asistentes, modelos y agentes de inteligencia artificial está trasladando el debate en el sector asegurador desde qué herramienta elegir hacia cómo utilizarla con criterio. Recoletos Consultores propone un método de cinco preguntas para que corredurías, mediadores y equipos empresariales puedan empezar con pruebas acotadas, datos protegidos y revisión profesional.
Quien trabaja en seguros o gestión de riesgos ve aparecer nuevas herramientas casi cada semana. La evolución reciente de los agentes de inteligencia artificial muestra una tendencia clara: la IA empieza a intervenir en procesos de varios pasos y no solo a responder preguntas aisladas. Para el profesional, sin embargo, conocer todos los nombres y lanzamientos no es el objetivo; la cuestión útil es identificar qué parte de su trabajo podría mejorar y cómo comprobar que el resultado es correcto.
Recoletos resume ese punto de partida en cinco preguntas:
- ¿Qué tarea se quiere mejorar? Identificar un proceso o actividad concreta y manejable dentro de la correduría o el equipo de riesgos (por ejemplo, ordenar notas de reuniones de renovación o estructurar un resumen interno), en lugar de buscar una automatización global sin objetivos definidos.
- ¿Qué información necesita la herramienta? Determinar los datos requeridos para que el sistema trabaje correctamente, empleando siempre información ficticia o anonimizada en las fases iniciales y evitando documentación personal o confidencial.
- ¿Cómo se revisará el resultado? Establecer un método claro y sencillo para detectar posibles errores o desviaciones en la propuesta generada por la inteligencia artificial antes de darle validez operativa.
- ¿Quién valida el siguiente paso? Definir la responsabilidad del profesional humano encargado de comprobar la exactitud del proceso y autorizar la continuación de la tarea.
- ¿Con qué indicador se medirá si la prueba aporta valor? Evaluar la eficacia y la utilidad real del asistente mediante métricas concretas, decidiendo reducir el alcance o descartar la herramienta si no existen controles sencillos para verificar los resultados.
“La primera decisión no debería ser qué herramienta de IA contratar, sino qué tarea concreta queremos mejorar y cómo vamos a detectar un error. Cuando el resultado es verificable, la prueba es manejable; cuando no lo es, conviene reducir el alcance”, explican desde Recoletos Consultores.
En una correduría. Una primera prueba puede consistir en ordenar las notas de una reunión de renovación en información recibida, datos pendientes y próximos pasos.
En un equipo de riesgos. La IA puede ayudar a estructurar preguntas para revisar un proceso o preparar un primer resumen interno. Son usos limitados en los que la herramienta propone y el profesional comprueba. Recoletos desarrolla más ejemplos en su contenido sobre inteligencia artificial para corredores de seguros.
La protección de la información forma parte del propio diseño de la prueba
En una fase inicial, la organización debería trabajar con datos ficticios o anonimizados y evitar documentación personal o confidencial. Antes de pasar a un uso real, debe comprobar qué permisos tiene la herramienta, cómo trata los datos, quién puede acceder a ellos y si el servicio está autorizado para ese propósito. Este análisis debe encajar además con las obligaciones del Reglamento Europeo de IA que resulten aplicables a la organización y al caso de uso.
Los últimos avances tecnológicos refuerzan esta necesidad de método
En el OpenAI DevDay del 29 de septiembre de 2026 se presentaron, entre otras novedades, agentes capaces de asumir tareas continuadas y espacios compartidos para trabajar con asistentes y equipos. Para Recoletos, estos desarrollos amplían las posibilidades, pero no eliminan la necesidad de definir responsabilidades, límites de actuación y revisión humana antes de integrar la herramienta en un proceso profesional.
A través de ThynkIA, Recoletos acerca estas novedades a profesionales y empresas con un enfoque práctico: aprender paso a paso, probar con límites claros y decidir después si la herramienta merece incorporarse al trabajo habitual. La compañía combina este trabajo de divulgación y aplicación de IA con su actividad de consultoría de seguros y gestión global de riesgos, de forma que la tecnología se evalúe desde el proceso, las necesidades de las personas y los riesgos que deben controlarse. Su enfoque sobre inteligencia artificial aplicada al sector asegurador parte de esa misma premisa: empezar pequeño, medir y escalar solo cuando el resultado sea verificable.