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Recoletos Consultores analiza cómo empezar a aplicar la inteligencia artificial en seguros

Recoletos Consultores | 13/10/2026 | 18:12

Recoletos Consultores analiza cómo empezar a aplicar la inteligencia artificial en seguros

La firma recomienda comenzar por una tarea concreta, trabajar con información ficticia o anonimizada y revisar cada resultado antes de incorporar la IA al trabajo diario.

 

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; qué información necesita la herramienta; cómo se revisará el resultado; quién valida el siguiente paso; y con qué indicador se medirá si la prueba aporta valor. La recomendación es reducir el alcance cuando no exista una forma sencilla de detectar un error, en lugar de ampliar la prueba sin controles claros.

“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.

 



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