Compró IA para siniestros. ¿Realmente está dando resultados?

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Puntos clave

• La adopción de IA en siniestros va en aumento, pero el retorno de inversión no. La mayoría de las aseguradoras pueden reportar métricas de eficiencia, pero pocas pueden vincularlas con el margen de suscripción, los ratios de siniestralidad o el costo neto de liquidación.
• La transformación de siniestros de automóviles de Aviva demuestra cómo se ve el éxito real: una reducción de 23 días en el tiempo de evaluación de responsabilidad, una precisión de enrutamiento un 30% mayor, un 65% menos de quejas y aproximadamente 82 millones de dólares en ahorros reportados en 2024.
• La mayoría de las aseguradoras no pueden replicar ese resultado porque miden la actividad de la IA, no sus resultados. Lo que falta es visibilidad a nivel de proceso sobre cómo se mueven realmente los siniestros a través de la operación.
• El costo por error en siniestros —el impacto en el estado de resultados del retrabajo, los pagos indebidos y la exposición al cumplimiento— es una cifra mucho más precisa para un Director de Siniestros que el simple costo administrativo.
• Insightful Workflow Optimization se conecta con Salesforce Service Cloud, se implementa en 14 días y comienza a capturar datos a nivel de proceso en todos los flujos de trabajo de siniestros desde el primer día, sin necesidad de una implementación basada en servicios.

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La paradoja del ROI de la IA en siniestros

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El gasto en IA para el procesamiento de siniestros sigue aumentando. La evidencia de que está dando resultados no ha seguido el mismo ritmo.

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La IA en siniestros dejó de ser experimental hace tiempo. Claims Journal informó en junio de 2026 que las aseguradoras la han integrado en sus operaciones diarias de suscripción, fijación de precios, recepción de siniestros y procesamiento, con empresas como State Farm, Allstate, Progressive, Liberty Mutual, Nationwide y USAA reconociendo su uso cotidiano. Las encuestas de la NAIC encontraron el mismo patrón en la estimación de siniestros, segmentación de triaje y recopilación de datos tanto en seguros de hogar como de auto. La adopción de IA en el sector asegurador ya no es una incógnita.

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Risk & Insurance describe lo que denomina la paradoja del ROI, basándose en el informe InsurTech del cuarto trimestre de 2025 de Gallagher Re: la inversión en IA para siniestros está generando ganancias en eficiencia sin un aumento proporcional en la productividad. Los tiempos de ciclo y de gestión han disminuido, pero las cifras que realmente importan a las juntas directivas y a los directores financieros, como los ratios de siniestralidad, el costo neto de liquidación y las tasas de recuperación de subrogación, no están avanzando al mismo ritmo.

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CIO Dive lo expresó de forma más directa en abril de 2026, citando un informe de Simplifai que hace referencia a datos de McKinsey, EY y Deloitte: la mayoría de las aseguradoras no pueden vincular la inversión en IA con la rentabilidad, y la automatización integral de los flujos de trabajo es el tipo de implementación menos común en la gestión de siniestros. "Muchos proyectos piloto, poca producción y un impacto mínimo en la cuenta de resultados", concluyó el informe.

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La magnitud del problema es estructural. El estudio de BCG de 2025 sobre la adopción de IA en el sector asegurador reveló que solo el 7 % de las compañías de seguros encuestadas han logrado escalar sus sistemas de IA con éxito, mientras que cerca de dos tercios siguen en la fase de prueba. Los proyectos piloto generan datos de actividad sin cambiar la forma en que realmente se gestionan los siniestros.

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La adopción de la IA y el retorno de la inversión en IA no son lo mismo

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La adopción mide si se está utilizando la IA, pero el retorno de la inversión mide si está cambiando algo que realmente importe al negocio. En el ámbito de los siniestros, son dos preguntas distintas con dos respuestas diferentes.

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Una aseguradora puede reportar un 80 % de adopción de IA en la función de siniestros y, aun así, no tener forma de demostrar que dicha adopción cambió el resultado de una liquidación, redujo el tiempo de ciclo a nivel de flujo de trabajo o evitó un pago indebido. Iniciar sesión en una herramienta no es lo mismo que esa herramienta cambie la forma en que se procesa un expediente.

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Esta brecha se hace evidente en la forma en que los líderes de siniestros hablan de sus programas de IA. Pueden decir cuántos ajustadores utilizan la herramienta, pero no siempre pueden confirmar si los expedientes gestionados con asistencia de IA se resuelven más rápido, con mayor precisión o a un menor costo que los gestionados sin ella. La limitación reside en la medición.

La mayoría de las auditorías de IA en siniestros miden los indicadores equivocados. El Manual de IA en Siniestros expone el estado actual de la IA en la gestión de siniestros y cómo las empresas exitosas están tomando el control de sus procesos.

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Cómo se ve la evidencia real: El ejemplo de siniestros de Aviva

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La transformación de los siniestros de automóviles de Aviva es el punto de referencia público más claro de cómo se ve realmente el retorno de inversión (ROI) de la IA en siniestros cuando se mide correctamente.

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Aviva implementó más de 80 modelos de IA en todo el ciclo de vida de los siniestros junto con la unidad QuantumBlack de McKinsey. Las evaluaciones de responsabilidad complejas se redujeron en 23 días, la precisión en la asignación mejoró un 30% y las quejas de los clientes disminuyeron un 65%. Aviva informó a los inversores que la transformación de los siniestros de automóviles ahorró más de 60 millones de libras esterlinas, aproximadamente 82 millones de dólares, en 2024.

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La especificidad es lo que hace que este caso sea útil. Aviva informó sobre cambios en los resultados a nivel de flujo de trabajo en lugar de tasas de adopción o uso de herramientas: qué tan rápido se movieron los expedientes, qué tan precisamente fueron asignados y cuánto costaron. Ese es el tipo de medición que la mayoría de las operaciones de siniestros no pueden realizar hoy en día.

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La mayoría de las aseguradoras del mercado medio no están ejecutando 80 modelos de IA, pero la disciplina de medición que aplicó Aviva está al alcance de cualquier operación con visibilidad a nivel de proceso sobre cómo se gestionan realmente los siniestros. El estudio de caso de McKinsey documenta cómo la transformación a nivel de dominio produjo resultados que los proyectos piloto aislados nunca podrían haber logrado.

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Por qué la mayoría de las aseguradoras no pueden responder a la pregunta sobre el ROI hoy en día

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Los datos suelen existir. Lo que les falta a las operaciones de siniestros es una forma de interpretarlos a nivel de proceso.

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La mayoría de las operaciones de siniestros tienen indicadores clave de desempeño (KPI) agregados: tiempo promedio de gestión, tiempo de ciclo por tipo de siniestro, tasa de cierre. Esas métricas indican cómo se desempeñó la operación en su conjunto, pero no dicen qué decisiones de gestión impulsaron el costo, dónde cambió realmente la IA lo que hizo un ajustador, o si la desviación del flujo de trabajo que infló el tiempo de ciclo provino de la herramienta, del ajustador o del diseño del proceso.

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Los datos de resultados indican que un siniestro tardó 34 días en resolverse. No dicen que 11 de esos días se perdieron esperando a que un expediente se moviera entre colas, o que el ajustador pasó el doble de tiempo en un sistema de lo que el flujo de trabajo pretendía. Ese detalle a nivel de proceso es donde reside la historia del ROI, y la mayoría de las operaciones de siniestros no tienen una forma sistemática de capturarlo.

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Qué medir para demostrar el ROI de la IA en siniestros

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Las métricas que demuestran el retorno de la inversión en el procesamiento de siniestros mediante IA son de nivel operativo, no agregado. Cuatro indicadores son fundamentales:

• Tiempo de ciclo antes y después de la IA, desglosado por tipo de siniestro, tramitador y etapa del flujo de trabajo. La mejora del tiempo de ciclo agregado puede ocultar variaciones que revelan una realidad más compleja.
• Tiempo de gestión en cada paso del flujo de trabajo. Observar dónde dedica tiempo el tramitador antes y después de implementar la IA permite determinar si la herramienta realmente está transformando la forma de trabajar o si solo funciona en segundo plano.
• Tasa de errores y retrabajos, medida según la frecuencia con la que un expediente debe retroceder a una etapa anterior. El retrabajo es uno de los indicadores más claros de que el proceso no funciona como debería, con o sin IA.
• Coste de los siniestros a nivel de flujo de trabajo. Más allá del coste total de liquidación, es necesario identificar qué pasos del proceso generan costes y si la IA está modificando esos pasos específicos.

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Insightful Workflow Optimization captura estos cuatro indicadores a nivel de actividad dentro de Salesforce y en todo el ecosistema tecnológico de siniestros, conectando la actividad del flujo de trabajo con los resultados que genera.

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Coste de los siniestros frente al coste de los errores: una métrica más precisa

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El coste de los siniestros es una métrica estándar en el sector asegurador que abarca el gasto total de liquidación, incluyendo la indemnización y los gastos de ajuste de pérdidas (LAE). Las aseguradoras reportan los LAE en dos categorías: gastos de defensa y contención de costes (DCCE), y gastos de ajuste y otros (AOE). El AOE es lo más parecido que tiene el sector a una partida presupuestaria que refleja el coste de gestionar un siniestro.

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La cifra agregada es elevada y la proporción destinada a la gestión sigue aumentando. Los resultados estatutarios de 2025 de AM Best, obtenidos de declaraciones que representan aproximadamente el 96 % de las primas netas suscritas del sector, sitúan el ratio combinado de la industria en 92,2. En el caso de la compensación laboral, las presentaciones de costes de siniestros estatales del NCCI incluyen ahora provisiones para gastos de ajuste de pérdidas de aproximadamente el 24 % de las pérdidas, divididas entre DCCE y AOE, una provisión que ha ido en aumento a medida que disminuyen los costes de siniestralidad.

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Esas cifras le indican a un Director de Siniestros cuánto ha gastado la operación, pero no dicen nada sobre cuánto de ese gasto era evitable.

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El Coste de Error en Siniestros es la parte de los gastos de gestión generada por fallos en los procesos: retrabajos, pagos indebidos, subrogaciones omitidas y riesgos de cumplimiento. No existe un estándar en el sector para medirlo. Las aseguradoras calculan los gastos de gestión totales con precisión decimal, pero no tienen ninguna medida para la parte que podrían haber evitado.

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Los programas de IA en siniestros se diseñan para reducir errores y retrabajos. Al compararlos con el coste total de los siniestros, ese impacto se diluye en una cifra dominada por las indemnizaciones. Al compararlos con el Coste de Error en Siniestros, el impacto se vuelve visible.

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"Ya hemos desarrollado nuestro propio sistema de siniestros"

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Esta es la objeción más común de las aseguradoras del mercado medio y las TPA que han invertido en sistemas de gestión de siniestros a medida. Es una preocupación lógica, ya que el sistema se diseñó originalmente en torno a su flujo de trabajo.

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La inteligencia de procesos no sustituye a un sistema de siniestros; añade una capa de datos sobre él. La Optimización de Flujos de Trabajo con Información se integra con herramientas específicas del sector, como Xactimate, conectando lo que hacen los tramitadores en sus equipos con la forma en que los casos se mueven a través del sistema de registro. El sistema a medida gestiona el flujo de trabajo, pero nuestra solución captura cómo se ejecuta realmente: dónde se producen los cuellos de botella, dónde pasan desapercibidos los riesgos y dónde se están extendiendo los procesos ineficientes.

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Para las aseguradoras que ya han invertido en un sistema personalizado, lo ideal es una llamada de evaluación para mapear qué datos genera el sistema actual y dónde están las lagunas de visibilidad en los procesos. Esa llamada dura unos 30 minutos.

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Empiece a demostrar el ROI en 14 días

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Las operaciones de siniestros que no pueden responder a la pregunta sobre el ROI de la IA suelen tener ya la información necesaria. Las decisiones de gestión, los movimientos en las colas y las desviaciones en los flujos de trabajo que marcan la diferencia entre adoptar la IA y obtener rentabilidad de ella ya están generando datos en los sistemas que los equipos utilizan a diario. Lo que falta es la capa que los interprete a nivel de proceso.

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La Optimización de Flujos de Trabajo se conecta a Salesforce Service Cloud y comienza a capturar datos a nivel de proceso en todos los flujos de trabajo de siniestros desde el primer día. En dos semanas, los responsables de siniestros obtienen sus primeras conclusiones prácticas sobre cómo se mueven realmente los expedientes, dónde está cambiando la IA la forma de gestionarlos y dónde no. Tras 60 días, tendrá su hoja de ruta de optimización.

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Solicitar acceso a la versión beta y descubra qué está haciendo realmente su programa de IA con los resultados de los siniestros antes de que la próxima revisión de la junta le exija demostrarlo.

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Preguntas frecuentes

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¿Cómo se mide el retorno de inversión (ROI) de la IA en la tramitación de siniestros?

Mida el ROI de la IA a nivel de flujo de trabajo, no solo a nivel de KPI agregado. El tiempo de ciclo antes y después de la IA por tipo de siniestro y tramitador, el tiempo de gestión en cada etapa del flujo de trabajo, la tasa de errores y retrabajos, y el Coste de Error en Siniestros le proporcionan las señales a nivel de proceso que demuestran si la IA está cambiando los resultados, y no solo la actividad. Insightful Workflow Optimization captura estas señales dentro de Salesforce Service Cloud.

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¿Qué es el Coste de los Siniestros?

El coste de los siniestros es el gasto total de liquidar un siniestro: la indemnización más los gastos de ajuste de pérdidas, que las aseguradoras reportan como gastos de defensa y contención de costes, y gastos de ajuste y otros. El Coste de Error en Siniestros es la cifra más precisa para el ROI de la IA. Aísla la parte de los gastos de ajuste generada por fallos en el proceso, incluyendo retrabajos, pagos erróneos y subrogaciones omitidas. Aún no existe un punto de referencia en el sector para este indicador.

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¿Cuál es la diferencia entre la adopción de la IA y el ROI de la IA en siniestros?

La adopción mide si se está utilizando la IA. El ROI mide si ha cambiado un resultado. Una aseguradora puede reportar un 80% de adopción en la función de siniestros y aun así no saber si los expedientes asistidos por IA se liquidan más rápido, con mayor precisión o a un menor coste que los expedientes gestionados sin ella. La diferencia se observa a nivel de flujo de trabajo, no en los KPI agregados.

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¿Puede funcionar esto con un sistema de siniestros propio o personalizado?

Sí. Insightful Workflow Optimization añade una capa de inteligencia de procesos sobre los sistemas existentes en lugar de reemplazarlos. Se integra con herramientas específicas de seguros, incluyendo Xactimate, y se conecta a Salesforce Service Cloud, capturando cómo se gestionan realmente los siniestros a través de las capas de escritorio y del sistema sin interrumpir el sistema subyacente.

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