Seguros 2026: agentic AI, core componible y gobernanza

De “digitalizar” el seguro a reconfigurar el modelo operativo

2026 es el año en el que la tecnología deja de “digitalizar” el seguro y empieza a reconfigurar su modelo operativo. La diferencia no está en adoptar más herramientas, sino en que la automatización pasa de apoyar tareas aisladas a ejecutar flujos completos con responsabilidad, trazabilidad y control. Gartner viene empujando esta lectura desde el lado de “agentic AI” dentro de aplicaciones empresariales, con una predicción muy concreta: hasta el 40% de las aplicaciones enterprise incorporarán agentes de IA específicos por tarea en 2026, frente a menos del 5% en 2025.

IA agéntica: conectando la cadena de valor de punta a punta

Ya vivimos la automatización en el sector desde los inicios de los primeros proyectos con RPA. Sin embargo, ahora, esa capa agentic lleva la automatización a un siguiente nivel, y cambia el día a día del seguro porque conecta lo que tradicionalmente estaba fragmentado: suscripción, gestión documental, siniestros, atención al cliente, fraude y back-office. McKinsey insiste en que el valor real llega cuando se industrializa la IA como activos reutilizables y estandarizados, no como “pilotos” aislados: componentes, pipelines y servicios de decisión que se comparten entre dominios (por ejemplo, un motor de clasificación documental que sirve tanto en underwriting como en claims). En la práctica, 2026 se parece menos a “poner un chatbot” y más a construir una fábrica de decisiones: intake automatizado, extracción y verificación de evidencias, orquestación de tareas y handoffs con humanos solo donde el riesgo o la regulación lo exige.

El reality check del core: por qué lo “componible” se vuelve el estándar

Esto choca con el gran elefante del sector: el core. Celent, en su serie Previsory 2026, lo enmarca con una idea útil: las tendencias no son “islas”, es la madurez de la IA a lo largo de la cadena de valor lo que define qué se puede hacer ya y qué no. Destacan que la modernización de sistemas es uno de los puntos donde la IA está acelerando el trabajo de configuración y desarrollo, mientras que en distribución el valor depende más de qué se puede exponer de forma segura al cliente y al agente. El resultado típico en 2026 es un enfoque “composable”: se mantiene el sistema de póliza como sistema de registro, pero se sacan capacidades a servicios (pricing, elegibilidad, fraude, orquestación de documentos) para poder meter IA sin romper el avión en vuelo. Este patrón también habilita una transición realista hacia arquitecturas API-first y event-driven, necesarias para integrar partners, canales y datos externos sin latencias imposibles.

Gobernanza y seguridad de IA como disciplina de primer nivel

El salto a agentic y a core componible abre un problema nuevo: seguridad y gobernanza de IA como disciplina propia. Gartner ya lo trata como tendencia estratégica al hablar de “AI security platforms” para centralizar visibilidad, políticas, monitorización y protección frente a riesgos específicos como prompt injection, fuga de datos o acciones indeseadas de agentes. En paralelo, 2026 es un año de presión regulatoria: ya hemos visto como la Comisión Europea ha sido pionera al situar el 2 de agosto de 2026 como fecha en la que el AI Act pasa a ser plenamente aplicable en gran parte, con excepciones y transiciones específicas para ciertos casos de alto riesgo. Para las aseguradoras esto se traduce en prácticas obligatorias aunque “aburridas”: inventario de modelos, evaluación y documentación de riesgos, controles de uso de datos, explicabilidad operativa (no académica), logging auditable y formación interna en alfabetización de IA. No hacerlo no solo expone a sanción, también bloquea el paso de piloto a producción. Y en LATAM no vamos a tardar en heredar esta tendencia en seguridad, ya que la celeridad del incremento de riesgos obliga a tomar medidas a nivel país y región.

Distribución y experiencia de cliente: personalización con confianza

En distribución y experiencia de cliente, 2026 no va solo de personalización, va de personalización con confianza. Celent lo verbaliza como “personalization that builds trust” y “managing the AI transition” en sus mensajes públicos de 2026: más velocidad en adquisición y underwriting, pero con cuidado de lo que se pone delante del cliente y del mediador. Aquí el cambio tecnológico relevante es que la personalización deja de depender de segmentaciones estáticas y pasa a ser contextual y dinámica, pero limitada por reglas de cumplimiento y por guardarraíles reputacionales. Aparece también una nueva exigencia: consistencia omnicanal. Si el cliente empieza un alta con un asistente conversacional y la termina con un agente humano, ambos deben ver el mismo estado, las mismas evidencias y el porqué de las decisiones, o la confianza se rompe.

Pricing, riesgo y siniestros: “datos + IA” con foco económico

En pricing, riesgo y siniestros, la tendencia 2026 es “datos más IA” pero con foco económico: bajar ratio combinado y coste por siniestro, no “innovar”. Los modelos predictivos clásicos se combinan con genAI para automatizar el trabajo alrededor del modelo: lectura de informes, triage, correspondencia, narrativas de siniestro, detección de inconsistencias, y preparación de expedientes para peritos y tramitadores. La otra tendencia estructural es que el seguro se ve obligado a modelar mejor riesgos que se mueven rápido: clima, ciber y cadenas de suministro. Esto empuja a integrar fuentes externas casi en tiempo real y a reforzar capacidades de simulación y estrés, más cercanas a “risk engineering” que a actuariales tradicionales, sobre todo en líneas comerciales.

La presión macro: cloud con control y menos dependencia de proveedores

Accenture, desde su mirada macro para 2026, coloca la adopción de IA como factor transversal de decisiones corporativas y como motor de crecimiento esperado, pero dentro de un contexto de presión de costos, fragmentación geoeconómica y demandas de soberanía tecnológica. Traducido al seguro, esto impulsa tres movimientos: más cloud, pero con arquitectura híbrida selectiva; más automatización, pero con control; y una relectura del sourcing tecnológico, donde la aseguradora intenta no quedar cautiva ni de un core monolítico ni de un proveedor de modelos. Y esto nos lleva a que el sector necesita aceleradores de adopción de IA enterprise en sectores regulados, con una apuesta fuerte por capacitación masiva. Y eso importa porque el cuello de botella de 2026 no es la “falta de ideas”, es la capacidad de ejecución con talento, seguridad y gobierno.

Conclusión: el seguro se convierte en una empresa de software regulada

Si hubiera que resumir el patrón dominante de 2026, sería este: el seguro se convierte en una empresa de software que gestiona riesgos bajo regulación estricta. La ventaja competitiva ya no será quién “tiene IA”, sino quién la opera de forma segura, integrada y rentable: agentes que hacen trabajo real, cores que no frenan el cambio, datos accesibles con linaje, y una capa de gobernanza capaz de sostener auditoría y confianza. El resto será ruido caro.

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