diciembre 16, 2025

“Previsión 2026: Tendencias en seguros y protección financiera”

Articulo

¿Estás Preparado? Tendencias Seguros 2026 Que Cambiarán Tu Protección

Las tendencias seguros 2026 están transformando radicalmente el sector, con un impacto económico sin precedentes. McKinsey estima que la productividad asociada a la IA generativa puede aportar entre 50.000 y 70.000 millones de dólares de ingresos adicionales al sector asegurador . Este fenómeno no es casual, sino el resultado de una evolución acelerada que está redefiniendo la industria.

De hecho, las entidades que destacan en experiencia de cliente multiplican casi por dos la probabilidad de recomendación y de contratación de nuevos productos frente a las que no lo hacen . Esto ocurre mientras el mercado global de ‘embedded insurance’ podría crecer a más de USD 70 mil millones en primas para 2030 . Aunque las tendencias en seguros han evolucionado considerablemente desde 2021, nunca antes habían convergido tantos factores disruptivos.

El panorama actual muestra signos prometedores. Entre 2019 y 2024, las primas en la región crecieron un 11% promedio anual , a pesar de que en 2024 la inflación y los bajos tipos de interés impactaron significativamente la rentabilidad de las aseguradoras . Sin embargo, se espera que el crecimiento del sector asegurador global continúe en 2026, impulsado por la recuperación económica y la digitalización .

Este artículo analiza las cinco tendencias clave que definirán el futuro de los seguros hasta 2026, desde la IA generativa hasta los nuevos marcos regulatorios, preparándote para adaptarte a un entorno donde, según el Foro Económico Mundial, el 39% de las competencias básicas de los trabajadores cambiarán de aquí a 2030 .

La IA generativa como motor del cambio en seguros

La IA generativa está redefiniendo el núcleo operativo del sector asegurador con un impacto sin precedentes. El 77% de los ejecutivos del sector percibe que debe adoptar esta tecnología con rapidez para no quedarse atrás frente a sus competidores ^[1]. Las aseguradoras pioneras en implementarla ya registran resultados contundentes: 14% más de retención de clientes y hasta un 48% de incremento en su Net Promoter Score ^[1].

Qué es y cómo funciona la IA generativa

La IA generativa constituye una rama avanzada de la inteligencia artificial capaz de crear información nueva y original a partir de los datos con los que ha sido entrenada. A diferencia de la IA tradicional que se construye para resolver un problema específico, los modelos generativos pueden aplicarse a múltiples desafíos mediante instrucciones en lenguaje natural (prompts) ^[2].

El poder de estos sistemas reside en los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), que gracias a su extenso entrenamiento con vastos conjuntos de datos, comprenden instrucciones complejas y generan respuestas coherentes ^[2]. Como explica Eric Sibony, Chief Data Scientist: «Con la IA generativa, los modelos son totalmente capaces de responder cualquier tipo de pregunta o resolver cualquier tipo de problema que tengamos» ^[2].

Esta capacidad para procesar y sintetizar grandes volúmenes de información estructurada y no estructurada permite a las aseguradoras aprovechar sus datos a escala, con velocidad y precisión nunca antes vistas.

Casos de uso en suscripción, siniestros y atención

En el área de análisis de riesgos y suscripción, los modelos predictivos evalúan perfiles y exposiciones combinando datos internos y externos, lo que reduce sesgos, acelera las cotizaciones y mejora la precisión del pricing ^[1].

Para el procesamiento de siniestros, la tecnología clasifica documentos, extrae campos clave y prioriza casos según su complejidad, alcanzando tasas de precisión impresionantes del 95-99% ^[2]. Un caso revelador es el de una aseguradora de viajes estadounidense que, al implementar IA generativa, logró:

Automatizar el 57% de sus reclamaciones con 98% de precisión
Reducir el tiempo de tramitación de tres semanas a apenas dos minutos ^[2]

En detección de fraudes, los algoritmos identifican patrones atípicos entre reclamos, proveedores y asegurados, alcanzando una precisión del 93% en la detección de inconsistencias ^[2].

La atención al cliente se ha revolucionado mediante asistentes virtuales que responden consultas sobre coberturas, estatus de siniestros y pagos las 24 horas, escalando a agentes humanos solo cuando es necesario ^[1]. En Línea Directa, por ejemplo, más del 60% de las conversaciones con clientes se contestan de modo híbrido utilizando datos procesados por IA ^[3].

Diferencia entre tener IA e integrarla al core

No basta con adquirir herramientas de IA; el verdadero valor surge cuando esta tecnología se integra al núcleo operativo de la aseguradora. Como señala Cristiano Silva, Vicepresidente de Negocios en GFT México: «Las compañías que incorporan inteligencia artificial directamente en sus sistemas core logran no solo eficiencia operativa, sino también una ventaja analítica y predictiva que redefine su modelo de servicio» ^[4].

Para conseguir esta integración efectiva, las aseguradoras deben establecer una sólida estrategia en tres ejes:

En primer lugar, garantizar la calidad de datos. Los modelos robustos exigen información completa y gobernada, con estándares y catálogos claros desde el inicio ^[1]. Como advierte Javier Valle de VidaCaixa, es necesario «arreglar muchas cosas antes de poner en marcha la IA: desde tener una estructura de datos completa y robusta a que estos datos estén en plataformas suficientemente avanzadas» ^[3].

Además, implementar una rigurosa gobernanza y seguridad. El 81% de los directores de riesgo del sector asegurador ha mejorado o está mejorando sus políticas sobre el desarrollo y uso de IA generativa ^[5]. La protección de datos sensibles y el cumplimiento normativo son innegociables desde el diseño ^[1].

Por último, promover la adaptación cultural. La IA representa un cambio profundo en las formas de trabajar, exigiendo nuevos roles, métricas y capacitación continua para todos los departamentos ^[1]. No es simplemente una herramienta tecnológica, sino un motor de transformación organizacional completo.

Omnicanalidad y experiencia híbrida: el nuevo estándar del cliente

El mundo asegurador evoluciona hacia un modelo donde los clientes ya no piensan en términos de «canales» sino en experiencias continuas. Los estudios recientes sobre servicios financieros muestran que los asegurados esperan interacciones fluidas, coherentes y sin rupturas, independientemente del punto de contacto elegido ^[6].

Expectativas del cliente en 2026

Para 2026, los asegurados exigirán una atención inmediata, personalizada y disponible constantemente. Los datos revelan que el 49% de los clientes en España ya se informa digitalmente antes de contratar un seguro, mientras que solo el 8% completa el proceso completamente online ^[7]. Este comportamiento evidencia una clara tendencia hacia experiencias híbridas que combinan lo mejor de ambos mundos.

El cliente futuro valora simultáneamente:

La inmediatez y transparencia de los canales digitales
La empatía y capacidad negociadora del contacto humano
La consistencia de información a través de todos los puntos de interacción

Aunque la digitalización se intensifica, el valor del contacto personal permanece insustituible. Según un informe de IDC, el 79% de las personas desean que las interacciones humanas formen parte del servicio al cliente ^[8], desmintiendo la idea de que los consumidores prefieren experiencias puramente digitales.

Integración de canales digitales y humanos

2026 se perfila como el año en que la experiencia híbrida (IA + humano) se convertirá en estándar: los asistentes virtuales y chatbots se ocuparán de consultas rutinarias, mientras los equipos humanos se centrarán en casos complejos y momentos emocionalmente críticos ^[6].

Para las aseguradoras, esto representa una transformación profunda. La verdadera ventaja competitiva residirá en reconocer al cliente, entender su contexto y responderle con consistencia independientemente del canal utilizado ^[9].

Como destaca el informe de Capgemini, reimaginar la distribución como una interacción a través de modelos de asesoría híbridos que combinan la comodidad digital con la experiencia humana es fundamental para satisfacer las nuevas expectativas ^[10].

Ejemplos de plataformas líderes en experiencia híbrida

MAPFRE destaca por implementar un servicio digital más intuitivo y fluido, logrando una adopción elevada. Su estrategia permitió un crecimiento superior al 40% de clientes que utilizan canales digitales para trámites sencillos desde la pandemia ^[11].

Otro caso notable es Grupo Humano, que ha integrado tecnologías como inteligencia artificial y automatización para optimizar procesos internos y mejorar la experiencia del cliente. Esta transformación no solo impactó áreas operativas sino también la gestión de productos como seguros médicos y de vehículos ^[5].

Estas plataformas demuestran que el éxito no radica en «estar en digital», sino en dominar el modelo híbrido que combina la confianza de los canales tradicionales con la inmediatez y transparencia de las experiencias digitales ^[9].

El dato como activo estratégico para la protección personalizada

En la industria aseguradora, los datos han pasado de ser un simple recurso a convertirse en el activo número uno que impulsa el crecimiento y la innovación. A medida que nos acercamos a 2026, la capacidad para recopilar, procesar y aplicar información relevante determinará qué compañías liderarán el mercado y cuáles quedarán rezagadas.

Importancia de datos limpios y unificados

Las aseguradoras que implementan con éxito el análisis de datos consiguen operaciones más eficientes, mejoran la experiencia del cliente y generan nuevas oportunidades de crecimiento ^[12]. Sin embargo, esta ventaja competitiva solo es posible cuando se trabaja con información de alta calidad. En el sector asegurador, un simple documento mal cargado, un domicilio incompleto o una patente inconsistente pueden desencadenar siniestros mal suscriptos, fraudes difíciles de detectar o clientes frustrados durante el proceso de contratación ^[13].

Esta realidad cobra mayor relevancia considerando que los intentos de fraude digital crecieron cerca de 80% entre 2019 y 2022 ^[13]. Por tanto, para garantizar que los datos sean fiables, las aseguradoras deben priorizar su calidad como base para una analítica precisa, una toma de decisiones acertada y una gobernanza efectiva ^[12].

Cómo los datos mejoran la personalización de coberturas

Las aseguradoras más innovadoras están elaborando perfiles de riesgo dinámicos utilizando no solo datos históricos, sino también comportamientos en tiempo real e incluso señales no convencionales como la actividad en redes sociales o hábitos de compra ^[14]. Esto permite diseñar coberturas que reflejan con precisión el riesgo real de cada cliente.

Además, la analítica avanzada facilita ir más allá de simples segmentaciones demográficas, agrupando a los asegurados según sus comportamientos, etapas de vida y hábitos digitales ^[14]. Como señala Maribel Solanas, Chief Data Officer de MAPFRE, «la magia de acertar depende de una gestión excelente en la calidad y conexión de los datos, que son su valiosa y abundante materia prima» ^[2].

Errores comunes en la gestión de datos

Muchas aseguradoras enfrentan dificultades para aprovechar todo el potencial de su información debido a la dependencia de sistemas heredados que limitan la escalabilidad y flexibilidad necesarias para adaptarse a las demandas cambiantes del mercado ^[12]. Otro error frecuente es mantener los datos dispersos en múltiples departamentos y sistemas, lo que imposibilita lograr una visión coherente de operaciones y clientes ^[12].

Por otra parte, algunas organizaciones se enfocan en la gestión de datos únicamente para evitar multas o cumplir auditorías, limitando así su verdadero potencial estratégico ^[15]. Un dato incorrecto puede parecer inofensivo, pero puede desencadenar pérdidas millonarias si afecta un proceso crítico ^[15].

La ausencia de roles y responsabilidades claras también representa un problema significativo, pues deja la gestión de datos en manos de la improvisación, afectando tanto el cumplimiento regulatorio como la eficiencia operativa ^[15]. Las empresas que entienden que los datos son un activo estratégico logran mayor eficiencia, decisiones más rápidas y una ventaja competitiva sostenible ^[15].

Automatización inteligente: eficiencia sin perder el toque humano

Entre las tendencias seguros 2026, la automatización inteligente emerge como una estrategia fundamental que equilibra la eficiencia operativa con el valor humano en la experiencia del cliente. A diferencia de las soluciones tecnológicas aisladas, este enfoque integra sistemas para transformar operaciones completas sin perder el factor diferencial humano.

De RPA a procesos de principio a fin (STP)

La evolución de la automatización en seguros ha pasado de simples robots de software (RPA) que ejecutaban tareas repetitivas, a sistemas inteligentes que gestionan procesos completos. El procesamiento directo (STP) representa este avance, permitiendo que las transacciones fluyan de principio a fin sin intervención manual ^[16]. Mientras la RPA tradicional ayudaba en tareas aisladas como extracción de datos, la automatización inteligente integra IA, aprendizaje automático y análisis avanzado para tomar decisiones complejas ^[17].

Esta transformación no solo afecta operaciones internas sino que redefine completamente la relación con el asegurado. Como demuestra la implementación en Swiss Re, la integración de herramientas de automatización con analytics impulsados por IA ha revolucionado incluso procesos financieros complejos ^[17].

Impacto en tiempos de respuesta y reducción de errores

Los resultados de implementar automatización inteligente son contundentes. Las aseguradoras han logrado automatizar 460 tareas empresariales, generando ahorros de 132.000 horas anuales ^[1]. En casos específicos como tramitación de siniestros, el tiempo de procesamiento se ha reducido de tres semanas a apenas dos minutos ^[18].

Por otra parte, la precisión aumenta significativamente. Una aseguradora de viajes estadounidense alcanzó un 98% de exactitud al automatizar el 57% de sus reclamaciones ^[18]. Esta combinación de velocidad y precisión no solo mejora la eficiencia operativa, sino también la satisfacción del cliente, quien recibe respuestas inmediatas a sus necesidades.

Qué procesos automatizar primero

Al implementar automatización inteligente, las aseguradoras deben priorizar:

Procesamiento de reclamaciones rutinarias: Siniestros de bajo valor o complejidad que representan alto volumen ^[19]
Verificación de coberturas y triaje: Evaluación inicial y asignación automática de casos ^[1]
Renovaciones de pólizas: Gestión proactiva mediante recordatorios programados y calendarios inteligentes ^[20]

Estos procesos no solo generan retorno inmediato sino que liberan a los equipos humanos para actividades de mayor valor añadido, como atender consultas complejas o diseñar nuevas estrategias ^[17]. La clave está en identificar tareas simples y repetitivas que consumen tiempo valioso de los colaboradores ^[16].

Regulación y cumplimiento: lo que debes saber para 2026

El entorno regulatorio del sector asegurador experimentará transformaciones significativas de cara a 2026, con nuevos marcos normativos que exigirán adaptación tecnológica y operativa por parte de todos los actores del mercado.

Qué es DORA, FIDA y AI Act

DORA (Reglamento de Resiliencia Operativa Digital) entró en vigor en enero de 2023 y se aplicará desde enero de 2025, obligando a aseguradoras a fortalecer la ciberseguridad, continuidad de negocio y gestión de proveedores tecnológicos ^[21]. Este marco crea estándares vinculantes de gestión de riesgos tecnológicos para garantizar resistencia frente a incidentes digitales.

La Ley de Inteligencia Artificial (AI Act) de la UE, aprobada en 2024 con aplicación progresiva entre 2025-2026, establece un marco para el uso ético y seguro de IA ^[21]. Esta normativa categoriza las aplicaciones según su nivel de riesgo, clasificando como «alto riesgo» los sistemas de evaluación y pricing en seguros de vida y salud ^[22].

Cómo afectan a las corredurías y aseguradoras

Para corredurías, estas regulaciones se suman a un marco normativo ya extenso. La supervisión será más estricta, centrada en el cumplimiento efectivo y no solo formal ^[4]. Los sistemas de IA utilizados para evaluación de riesgos deberán cumplir obligaciones de documentación técnica, transparencia y supervisión humana ^[22].

Además, estas entidades necesitarán implementar software que garantice integridad, trazabilidad e inalterabilidad en sus procesos, especialmente tras la Ley Antifraude 11/2021 ^[4]. Las facturas deberán estar firmadas digitalmente y los sistemas deben prevenir alteraciones no trazables.

Prepararse para evitar sanciones y ganar confianza

Las multas globales por incumplimiento alcanzaron 14.000 millones de dólares en 2024 ^[3]. Para evitar sanciones, las aseguradoras deben:

Establecer criterios claros para evaluación de proveedores tecnológicos
Implementar sistemas eficaces de atención al cliente con protocolos de reclamaciones ^[23]
Realizar pruebas de estrés reales en ciberseguridad, no solo documentales ^[3]
Preparar auditorías internas y actualizar procedimientos ante cambios normativos ^[23]

El cumplimiento ya no es solo una cuestión operativa para evitar sanciones, sino un pilar estratégico para ganar confianza en el mercado y acceder a nuevas oportunidades ^[3].

Conclusión

El sector asegurador se encuentra en un punto de inflexión histórico mientras avanzamos hacia 2026. Ciertamente, la IA generativa ha demostrado ser mucho más que una tendencia pasajera, convirtiéndose en el motor fundamental de la transformación del sector con mejoras tangibles en retención de clientes y eficiencia operativa. Los resultados hablan por sí mismos: mayor precisión en la evaluación de riesgos, tramitación de siniestros más ágil y detección de fraudes con tasas de éxito sin precedentes.

La experiencia del cliente, por su parte, evoluciona hacia un modelo híbrido donde la tecnología y el factor humano convergen de manera natural. Esta combinación permite que las aseguradoras ofrezcan tanto la inmediatez digital como la calidez personal que los clientes esperan según el contexto específico de cada interacción.

Los datos limpios y unificados representan, sin duda, el combustible que impulsa esta transformación. Las compañías que logran gestionar correctamente su información no solo evitan errores costosos, sino que además consiguen personalizar sus ofertas con una precisión jamás vista.

La automatización inteligente complementa este panorama al permitir que los procesos fluyan de principio a fin sin intervención manual para casos sencillos, mientras libera recursos humanos valiosos para situaciones que requieren empatía y criterio profesional. Esta combinación resulta en servicios más rápidos y precisos sin perder la conexión humana esencial.

El entorno regulatorio, aunque desafiante, establece las reglas necesarias para un crecimiento responsable. Las aseguradoras preparadas para adaptarse a marcos como DORA y la Ley de Inteligencia Artificial no solo evitarán sanciones sino que ganarán la confianza de un mercado cada vez más consciente sobre la protección de datos y el uso ético de la tecnología.

Las aseguradoras que abracen estas cinco tendencias fundamentales estarán mejor posicionadas para prosperar en el futuro cercano. El camino hacia 2026 requiere adaptación constante, inversión estratégica y, sobre todo, un enfoque centrado en el cliente que equilibre innovación tecnológica con el valor humano que distingue al sector. Finalmente, las compañías que logren esta transformación no solo sobrevivirán en el nuevo paradigma, sino que liderarán la próxima era de los seguros.