La inteligencia artificial (IA) está transformando la industria aseguradora, aunque sus beneficios todavía se concentran principalmente en la reducción de costos y la productividad. De acuerdo con un estudio de KPMG, 92% de las aseguradoras consultadas utiliza esta tecnología para mejorar su eficiencia operativa, mientras que apenas 25% la emplea para impulsar el crecimiento mediante nuevos productos, servicios y modelos de negocio.
La diferencia evidencia uno de los principales desafíos del sector financiero: convertir la inversión tecnológica en resultados económicos que vayan más allá de la automatización de actividades.
El informe Unlocking AI value in insurance. A leader’s guide to AI-enabled transformation, elaborado por KPMG, muestra que las aseguradoras reconocen el potencial de la inteligencia artificial para modificar su competitividad, pero todavía enfrentan dificultades para integrarla en procesos estratégicos.
Entre los principales obstáculos destacan la calidad de los datos, la falta de talento especializado, la gobernanza tecnológica y la limitada capacidad para medir el retorno de inversión.
El estudio, realizado en mayo de 2026, contó con la participación de 44 líderes de aseguradoras de 20 países y seis regiones, pertenecientes a organizaciones con al menos 500 colaboradores. Algunos resultados fueron complementados con información del estudio Transforming the Enterprise 2026.
Por lo tanto, sus hallazgos describen tendencias internacionales y no deben interpretarse como porcentajes exclusivos del mercado mexicano.
El 92% de las aseguradoras utiliza IA para productividad, pero solo 25% para crecimiento
La adopción de inteligencia artificial avanza en las aseguradoras, principalmente mediante herramientas que permiten automatizar tareas, reducir tiempos de operación y mejorar procesos administrativos.
Sin embargo, el estudio de KPMG identifica una diferencia importante entre utilizar IA para mejorar la eficiencia y aprovecharla para desarrollar nuevas fuentes de ingresos.
Mientras 92% de las aseguradoras utiliza inteligencia artificial para productividad y reducción de costos, únicamente 25% la aplica para impulsar el crecimiento del negocio.
| Indicador | Porcentaje |
|---|---|
| Uso de IA para productividad y reducción de costos | 92% |
| Uso de IA para impulsar el crecimiento | 25% |
| Uso centrado en contenido y tareas rutinarias | 71% |
| Operación de procesos completos mediante agentes de IA o automatización | 29% |
| Aseguradoras con una visión muy clara del retorno de inversión | 11% |
Fuente: KPMG, Unlocking AI value in insurance, 2026.
La diferencia resulta relevante porque la eficiencia operativa no necesariamente genera crecimiento.
Una aseguradora puede disminuir el tiempo necesario para procesar documentos o atender solicitudes sin que esto implique un aumento en su cartera de clientes o en sus ingresos.
Para conseguir resultados comerciales, la tecnología necesita integrarse en actividades relacionadas con el desarrollo de productos, la evaluación de riesgos y la experiencia del asegurado.
Ricardo Delfín, socio líder del Sector Financiero de KPMG México, considera que el potencial de la inteligencia artificial supera la automatización de actividades.
El especialista destacó que estas herramientas pueden contribuir a comprender mejor los riesgos, fortalecer la prevención y modificar la relación de las aseguradoras con sus clientes.
En el caso mexicano, señaló que el desafío consiste en aprovechar estas capacidades de manera gradual y responsable, fortaleciendo simultáneamente los datos, el talento y los modelos de gestión.
Aseguradoras temen perder competitividad por adoptar lentamente la inteligencia artificial
La transformación tecnológica se ha convertido en una preocupación estratégica para las compañías de seguros.
Según KPMG, 68% de las aseguradoras considera más riesgoso avanzar demasiado lento en la transformación con inteligencia artificial que hacerlo demasiado rápido.
Además, 77% estima que no rediseñar su arquitectura empresarial para incorporar IA debilitará su competitividad en un plazo de cinco años.
Estas cifras muestran que la industria percibe un riesgo importante en mantener sus modelos operativos sin cambios.
Sin embargo, la urgencia contrasta con el nivel de implementación.
El estudio señala que 71% de las aseguradoras continúa concentrando el uso de inteligencia artificial en generación de contenido y automatización de actividades rutinarias.
En contraste, solamente 29% reporta operar procesos completos mediante agentes de IA o sistemas de automatización.
Esta diferencia permite distinguir entre dos etapas de transformación tecnológica.
La primera consiste en incorporar herramientas para realizar tareas existentes de manera más rápida.
La segunda implica rediseñar procesos completos, modificar responsabilidades y desarrollar nuevas capacidades empresariales.
Para KPMG, avanzar hacia esta segunda etapa será fundamental para que las aseguradoras obtengan resultados económicos más amplios.
Solo 11% de las aseguradoras tiene claridad sobre el retorno de inversión en IA
Uno de los principales problemas identificados por KPMG es la dificultad para medir los resultados financieros de las inversiones tecnológicas.
El informe señala que solo 11% de las aseguradoras encuestadas considera que tiene una visión muy clara del retorno de inversión (ROI) de sus iniciativas de inteligencia artificial.
Por otra parte, 23% reconoce que tiene una claridad limitada o carece de una visión clara sobre este indicador.
El problema adquiere relevancia porque las organizaciones están destinando recursos importantes a implementar herramientas, capacitar trabajadores y modificar sus sistemas.
Sin embargo, una mayor adopción tecnológica no garantiza que las inversiones generen beneficios suficientes para justificar sus costos.
KPMG advierte que algunas compañías evalúan el avance de sus proyectos a partir de indicadores de actividad, como el número de herramientas utilizadas o de procesos automatizados.
Estos datos permiten conocer el nivel de implementación, pero no necesariamente muestran el impacto económico.
Para evaluar los resultados, el estudio plantea considerar indicadores como:
- Costos operativos: identificar ahorros derivados de los nuevos procesos.
- Tiempos de ciclo: medir cuánto tarda la compañía en completar una actividad.
- Experiencia del cliente: evaluar cambios en la calidad y oportunidad de los servicios.
- Crecimiento del negocio: determinar si la tecnología contribuye a desarrollar productos, servicios o ingresos.
- Resultados operativos: comprobar si las herramientas mejoran la calidad de las decisiones y los procesos.
La evaluación financiera resulta especialmente importante porque casi la mitad de los presupuestos destinados a inteligencia artificial se concentra en eficiencia operativa y funciones administrativas.
En cambio, solamente entre 5% y 10% de los presupuestos se dirige al desarrollo de nuevos productos y modelos de ingresos.
Esta distribución ayuda a explicar por qué el impacto de la tecnología sobre el crecimiento todavía es limitado.
Calidad de datos, principal barrera para ampliar la IA en aseguradoras
La disponibilidad de información confiable representa uno de los mayores desafíos para el sector.
Las aseguradoras dependen de grandes volúmenes de datos para evaluar riesgos, establecer precios, administrar pólizas y procesar reclamaciones.
La inteligencia artificial puede contribuir a mejorar estas actividades, pero sus resultados dependen de la calidad y organización de la información utilizada.
De acuerdo con KPMG, solo 11% de las aseguradoras afirma contar con bases sólidas para superar la etapa piloto y ampliar la implementación de IA.
El resto presenta distintos niveles de preparación.
| Nivel de preparación para escalar IA | Porcentaje |
|---|---|
| Bases sólidas para superar la etapa piloto | 11% |
| Moderadamente preparadas | 55% |
| Parcialmente preparadas | 21% |
| No preparadas | 13% |
Fuente: KPMG, 2026.
Los resultados muestran que una proporción considerable de organizaciones todavía necesita fortalecer su infraestructura de datos.
El problema no consiste únicamente en almacenar información.
También es necesario garantizar que los registros sean accesibles, consistentes, actualizados y utilizados bajo mecanismos adecuados de gobernanza.
Estas condiciones resultan importantes para actividades como la suscripción de seguros, la fijación de primas y la detección de posibles fraudes.
Cuando los datos presentan errores o inconsistencias, las herramientas automatizadas pueden producir evaluaciones incorrectas.
Por ello, KPMG considera que fortalecer la administración de información será determinante para desarrollar productos personalizados, mejorar decisiones y prevenir pérdidas.
IA podría transformar el empleo en aseguradoras hacia 2029
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio está relacionado con los cambios esperados en la organización del trabajo.
Para 2029, 72% de las aseguradoras consultadas espera que la suscripción y evaluación de riesgos opere mediante un modelo híbrido, con menos personas y funciones rediseñadas.
La suscripción es el proceso mediante el cual una compañía evalúa los riesgos de asegurar a una persona, empresa o bien y determina las condiciones de cobertura.
La incorporación de inteligencia artificial puede modificar la manera en que se recopila información, se analizan antecedentes y se toman decisiones.
Sin embargo, el estudio también anticipa cambios en otras actividades.
El 36% de las aseguradoras prevé una reducción significativa de puestos en la gestión de reclamaciones, mientras que 33% espera una disminución importante en la administración de pólizas.
| Área operativa | Expectativa hacia 2029 |
|---|---|
| Suscripción y evaluación de riesgos | 72% espera un modelo híbrido, con menos personas y funciones rediseñadas |
| Gestión de reclamaciones | 36% prevé una reducción significativa de puestos |
| Administración de pólizas | 33% anticipa una reducción significativa de puestos |
Fuente: KPMG, Unlocking AI value in insurance.
Estas cifras representan expectativas de los participantes, no reducciones de empleo que ya hayan ocurrido.
Tampoco permiten calcular cuántos puestos desaparecerán en términos absolutos.
Sin embargo, muestran que las aseguradoras anticipan una transformación importante en sus estructuras laborales.
El cambio podría modificar las habilidades requeridas para distintas funciones, particularmente aquellas relacionadas con análisis de información, supervisión de sistemas y evaluación de riesgos.
Solo 8% de las aseguradoras considera que su personal domina la IA
La transformación tecnológica también enfrenta limitaciones relacionadas con las capacidades de los trabajadores.
KPMG identificó que solamente 8% de las aseguradoras considera que su fuerza laboral tiene competencias elevadas en herramientas de inteligencia artificial.
El resultado contrasta con otro indicador: 54% de las compañías afirma ofrecer capacitación eficaz en esta tecnología.
La diferencia muestra que contar con programas de formación no necesariamente significa disponer de equipos preparados para utilizar inteligencia artificial en procesos complejos.
El desarrollo de habilidades requiere tiempo, experiencia práctica y adaptación de las funciones.
Para Ana María Ramírez, socia de Asesoría en Servicios Actuariales y líder del Sector de Seguros y Fianzas de KPMG México, la evolución del negocio asegurador dependerá de la preparación de las personas.
La especialista destacó la importancia de desarrollar capacidades actuariales, analíticas y digitales, acompañadas de una cultura de aprendizaje continuo.
Estas competencias serán relevantes para que los trabajadores puedan interpretar resultados, supervisar herramientas y participar en decisiones que requieren criterio profesional.
La transformación no consiste exclusivamente en sustituir actividades humanas mediante sistemas automatizados.
También implica modificar responsabilidades y fortalecer las capacidades necesarias para operar nuevos modelos de negocio.
La gobernanza de inteligencia artificial sigue concentrada en áreas tecnológicas
Otro desafío identificado por KPMG es la manera en que las aseguradoras distribuyen las responsabilidades relacionadas con inteligencia artificial.
El estudio señala que 45% de las empresas concentra la responsabilidad principal sobre IA en líderes tecnológicos, como directores de Tecnología, Información o áreas Digitales.
Esta estructura puede facilitar la implementación técnica, pero también plantea la necesidad de integrar a otras áreas del negocio.
Por ejemplo, las decisiones sobre inteligencia artificial pueden afectar procesos comerciales, gestión de riesgos, atención a clientes, recursos humanos y cumplimiento normativo.
KPMG encontró que 43% de las aseguradoras reconoce que la responsabilidad está centralizada, pero el entendimiento de la tecnología es desigual fuera de la alta dirección.
Además, solamente 15% ha integrado plenamente la gobernanza de inteligencia artificial en su planeación estratégica.
La gobernanza incluye las políticas, responsabilidades y mecanismos de supervisión que permiten controlar el desarrollo y uso de sistemas tecnológicos.
En una aseguradora, estos mecanismos adquieren relevancia porque las decisiones pueden afectar precios, coberturas, reclamaciones y relaciones con clientes.
Por ello, la implementación de IA requiere coordinación entre especialistas tecnológicos, directivos, actuarios y responsables de cumplimiento.
¿Cómo puede la inteligencia artificial transformar los seguros en México?
Aunque el estudio presenta resultados internacionales, KPMG identifica oportunidades que también resultan relevantes para la industria aseguradora mexicana.
Una de ellas es la posibilidad de avanzar desde un modelo centrado en transferir riesgos hacia otro que incorpore herramientas de gestión y prevención.
Tradicionalmente, las aseguradoras ofrecen coberturas que permiten transferir determinadas consecuencias económicas de un riesgo a cambio del pago de una prima.
La inteligencia artificial puede contribuir a complementar este modelo mediante el análisis de información y la identificación de patrones.
Entre las aplicaciones potenciales destacan:
- Evaluación de riesgos: utilizar modelos analíticos para mejorar la identificación y clasificación de riesgos asegurables.
- Prevención de pérdidas: detectar patrones que permitan anticipar determinados eventos.
- Detección de fraude: identificar inconsistencias o comportamientos que requieran revisión.
- Personalización de productos: desarrollar coberturas que respondan a diferentes necesidades de los clientes.
- Gestión de reclamaciones: agilizar procesos de revisión y atención.
- Servicio al cliente: mejorar la disponibilidad de información y los tiempos de respuesta.
Estas aplicaciones representan oportunidades de transformación, pero su implementación debe acompañarse de controles adecuados.
Las decisiones automatizadas necesitan mecanismos de supervisión, especialmente cuando pueden afectar las condiciones contractuales o los derechos de los asegurados.
En México, las compañías también deben considerar las disposiciones aplicables en materia de seguros, protección de datos personales y atención a usuarios de servicios financieros.
El desafío de las aseguradoras será convertir la IA en ingresos y mejores servicios
Los resultados de KPMG muestran que la industria aseguradora ha avanzado en la adopción de inteligencia artificial, pero todavía enfrenta dificultades para convertirla en crecimiento económico.
Aunque 92% utiliza IA para mejorar productividad y reducir costos, solamente 25% la emplea para desarrollar nuevas oportunidades de negocio.
La brecha también aparece en la evaluación financiera: apenas 11% tiene una visión muy clara del retorno de inversión.
Al mismo tiempo, las aseguradoras reconocen que necesitan mejorar la calidad de sus datos, desarrollar talento y fortalecer la gobernanza.
Las expectativas laborales hacia 2029 muestran que la transformación podría modificar de manera importante las funciones de suscripción, reclamaciones y administración de pólizas.
Para KPMG, la siguiente etapa requerirá dejar atrás los proyectos aislados de automatización y avanzar hacia una transformación integral de los modelos operativos.
La ventaja competitiva no dependerá únicamente de cuántas herramientas de inteligencia artificial incorporen las aseguradoras, sino de su capacidad para generar valor medible, mejorar la experiencia del cliente y administrar los riesgos de manera más eficiente.
En México, este proceso plantea oportunidades para modernizar los servicios financieros, pero también exige inversiones en información, capacitación y supervisión.
La industria deberá demostrar que la inteligencia artificial puede contribuir tanto a la eficiencia como al desarrollo de nuevos productos y servicios, sin descuidar la confianza de los asegurados.
