Duración
3 meses
Fecha de Inicio
27-09-2026
Modalidad
online
Dificultad
Principiante
Precio
528 €
El Curso de Introducción a la IA para el Sector Asegurador de Academia IA es un programa de formación inicial diseñado para agentes y corredores de seguros, técnicos de suscripción, tramitadores de siniestros, responsables de atención al asegurado, directores de negocio en compañías aseguradoras, profesionales de mediación y distribución de seguros, y cualquier persona que trabaje en el sector asegurador y quiera comprender y aplicar la inteligencia artificial en su trabajo cotidiano —sin necesidad de saber programar, sin formación técnica previa en sistemas informáticos y sin necesidad de ser actuario o analista de datos— para ser más eficiente en la valoración de riesgos, más rápido en la gestión de siniestros, más preciso en la detección del fraude y más efectivo en la comunicación con el asegurado.
A lo largo del curso aprenderás a usar las herramientas de IA más relevantes para el negocio asegurador: Tractable y Snapsheet para la peritación automatizada de siniestros de automóvil y daños materiales mediante análisis de imágenes con IA; Shift Technology y FRISS como las plataformas de detección de fraude con IA más utilizadas en las aseguradoras europeas; Lemonade y su modelo de IA como el caso de referencia global de la aplicación de IA en el ciclo completo de contratación y gestión de siniestros; ChatGPT y Claude para la redacción de comunicaciones con el asegurado, la explicación de coberturas en lenguaje claro y la gestión de las consultas más frecuentes; y las herramientas de análisis de datos básicas con IA —Power BI Copilot y Google Looker Studio— para el seguimiento de los indicadores de negocio del portfolio de pólizas. El curso trabaja con casos reales de aseguradoras españolas e iberoamericanas que están aplicando IA en sus operaciones.
El sector asegurador es una de las industrias que más profundamente está siendo transformada por la inteligencia artificial, y la velocidad de esa transformación se está acelerando a medida que las plataformas InsurTech que nacieron nativas en IA demuestran que es posible suscribir pólizas en segundos, liquidar siniestros en minutos y detectar el fraude antes de que el expediente se cierre. Las aseguradoras tradicionales que no integran la IA en sus procesos operativos están perdiendo competitividad frente a estos nuevos actores en la captación de los segmentos más rentables del mercado —los clientes jóvenes con alta competencia digital que esperan la misma inmediatez en el seguro que en el comercio electrónico o en la banca móvil.
El problema que este curso resuelve es que la mayoría de los profesionales del sector asegurador entienden que la IA es importante pero no saben exactamente qué puede hacer en su trabajo específico, cuáles son las herramientas que existen para ello, cuáles funcionan realmente y cómo empezar a usarlas sin un equipo de tecnología que las implemente por ellos. El Curso de Introducción a la IA para el Sector Asegurador de Academia IA cierra esa brecha de conocimiento con el lenguaje del sector —no el lenguaje de los ingenieros de IA— y con los casos de uso concretos de las partes del negocio asegurador que los profesionales del sector conocen de primera mano: la suscripción, los siniestros, el fraude, la cartera y la relación con el asegurado.
El Curso de Introducción a la IA para el Sector Asegurador te prepara para identificar, evaluar y aplicar las herramientas de IA más relevantes en cada parte del ciclo de negocio asegurador, con el criterio suficiente para tomar decisiones de adopción bien fundamentadas y para colaborar de forma efectiva con los equipos técnicos que implementan esas soluciones en la compañía.
Al finalizar el curso serás capaz de comprender cómo la IA está transformando los procesos clave del sector asegurador: los modelos de suscripción automática que evalúan el riesgo en tiempo real con datos del asegurado y del contexto —telemática en el automóvil, datos de geolocalización en el hogar, historial clínico en el seguro de vida o salud—, los sistemas de tramitación de siniestros que automatizan la recepción del aviso, la validación de la cobertura y la estimación de la indemnización sin intervención humana en los casos más sencillos, y las plataformas de detección de fraude que identifican patrones anómalos en los datos del expediente antes de que el perito haya visitado el riesgo, aplicar herramientas de IA para la valoración de riesgos y la personalización del precio: el uso de las herramientas de análisis con IA disponibles para el técnico de suscripción sin programación —la consulta de las bases de datos de siniestralidad histórica con IA.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede al curso desde cualquier dispositivo y aplica la IA al negocio asegurador hoy.
Aprenderás a aplicar IA en suscripción, siniestros, fraude y atención al asegurado.
Trabajarás con Tractable, Shift Technology, Lemonade y ChatGPT en casos del sector.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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El Curso de Introducción a la IA para el Sector Asegurador te da lo que la formación técnica general en IA no puede darte: el conocimiento aplicado al lenguaje, los procesos y las regulaciones específicas del sector asegurador, con herramientas y casos de uso que puedes empezar a aplicar en tu trabajo desde la semana siguiente al curso.
Posicionamiento profesional en el sector con mayor demanda de talento digital en los próximos cinco años: El mercado laboral del sector asegurador español e iberoamericano está viviendo una transformación silenciosa pero profunda: las compañías aseguradoras están incorporando a ritmo creciente perfiles que combinan el conocimiento técnico del negocio asegurador —suscripción, siniestros, actuaría— con el dominio de las herramientas de IA y datos que están redefiniendo esos procesos. El profesional que domina esa intersección —el técnico de suscripción que entiende cómo funcionan los modelos de pricing dinámico con IA, el tramitador de siniestros que sabe usar las plataformas de análisis de imagen para la valoración automática de daños, el responsable de antifraude que colabora eficazmente con los sistemas de alerta de IA— es hoy el perfil más escaso y más demandado del sector, con ventajas salariales y de proyección de carrera que los profesionales que no han hecho esa transición digital no tienen acceso.
Reducción drástica del tiempo de tramitación de los siniestros más frecuentes: El siniestro de automóvil por daños propios de cuantía media —el que representa el mayor volumen de expedientes en la mayoría de las carteras de automóvil— requería históricamente entre cinco y quince días de tramitación desde el aviso hasta el cierre: la recepción del aviso, la cita con el perito, la visita al vehículo, la elaboración del informe, la validación de la cobertura y el pago al taller o al asegurado. Las plataformas de valoración automática de daños con IA —que analizan las fotos del vehículo enviadas por el propio asegurado desde su móvil y generan el presupuesto de reparación en segundos— reducen ese proceso a menos de veinticuatro horas en el segmento de daños que el sistema puede valorar con suficiente precisión. Esa reducción del tiempo de tramitación no es solo una ventaja operativa: es una ventaja competitiva directa en la retención del asegurado, porque la rapidez en la gestión del siniestro es el factor que más influye en la renovación de la póliza y en la recomendación de la compañía a otras personas.
Mejora de la tasa de detección de fraude sin incrementar el rechazo de siniestros legítimos: El fraude en el seguro representa en España entre el 5% y el 8% de los siniestros declarados según las estimaciones del sector, con un coste anual que supera los dos mil millones de euros. Pero la respuesta convencional al fraude —el endurecimiento de los protocolos de revisión manual de todos los expedientes— tiene el coste colateral de incrementar el tiempo de tramitación de los siniestros legítimos y de generar desconfianza en los asegurados que perciben el proceso como una presunción de culpabilidad. Los sistemas de detección de fraude con IA que el curso enseña a usar resuelven ese dilema: identifican con alta precisión los expedientes con mayor probabilidad de fraude para revisión intensiva, liberando la tramitación ágil de los expedientes claramente legítimos —mejorando simultáneamente la tasa de detección de fraude y la experiencia del asegurado honesto.
El sector asegurador es, junto con la banca, la industria financiera donde la inteligencia artificial está produciendo el mayor impacto en el rediseño de los modelos de negocio y de los procesos operativos. La diferencia entre las compañías aseguradoras que están adoptando la IA de forma estratégica y las que la están ignorando o gestionando de forma reactiva se está volviendo visible en los indicadores de negocio más importantes: la ratio de siniestralidad, el coste de tramitación por expediente, la tasa de renovación de pólizas y el tiempo de respuesta al asegurado.
La telemetría y los datos del comportamiento como la transformación más radical del modelo de pricing del seguro de automóvil: El seguro de automóvil ha funcionado durante un siglo sobre el principio de la tarificación por perfiles estadísticos: la prima del seguro se calculaba en función de las características demográficas y del vehículo del asegurado, con un nivel de precisión limitado por la información disponible en el momento de la contratación. Los sistemas de pricing dinámico con IA que usan los datos de telemetría del vehículo —la velocidad media de conducción, el estilo de frenada, los horarios de uso del vehículo, las rutas habituales— están permitiendo a las aseguradoras calcular la prima en función del riesgo real del conductor individual, no del perfil estadístico al que pertenece. Ese modelo —el Pay How You Drive— es más justo para el conductor cuidadoso que el modelo convencional, más rentable para la aseguradora que puede segmentar el riesgo con mayor precisión, y es posible hoy a escala gracias a la IA que procesa los millones de datos de telemetría generados por cada vehículo conectado.
El modelo de las InsurTech nativas en IA como el estándar de referencia que redefine las expectativas del asegurado: Lemonade —la InsurTech americana que aplica IA en todo el ciclo del seguro, desde la contratación hasta la liquidación de siniestros— batió en 2020 el récord mundial de liquidación de un siniestro: tres segundos desde la declaración hasta el pago al asegurado, todo gestionado por IA sin intervención humana. Ese estándar de velocidad y de simplicidad —que parecía una curiosidad tecnológica hace cinco años— está redefiniendo las expectativas de los asegurados más jóvenes y digitales sobre lo que el servicio de un seguro debe ser. Las compañías aseguradoras tradicionales que no tienen una respuesta a ese estándar en su propuesta de valor están perdiendo cuota de mercado en el segmento más joven y más rentable a largo plazo de la cartera.
El marco regulatorio de la IA en seguros como el factor que determina qué aplicaciones son viables y cuáles no: El uso de IA en el sector asegurador no está exento de restricciones regulatorias: el Reglamento Europeo de IA clasifica algunos sistemas de IA en seguros —especialmente los que se usan para decisiones de suscripción y tarificación que pueden afectar al acceso de los ciudadanos a coberturas esenciales— como sistemas de alto riesgo con requisitos específicos de transparencia, auditabilidad y supervisión humana. La DGSFP —Dirección General de Seguros y Fondos de Pensiones— en España ha publicado guías sobre el uso responsable de la IA en el sector que los profesionales del sector deben conocer antes de implementar cualquier sistema de IA con efectos en las decisiones de negocio. El curso cubre ese marco regulatorio con la profundidad que el profesional del sector necesita para tomar decisiones de adopción de IA que sean conformes con la normativa vigente.
El plan de estudio del Curso de Introducción a la IA para el Sector Asegurador está organizado en cinco bloques que siguen el ciclo completo del negocio asegurador —desde la atracción del cliente hasta la fidelización— con casos reales de compañías aseguradoras que están aplicando IA en cada etapa de ese ciclo.
El primer bloque, IA en el sector asegurador: el mapa de la transformación, establece el contexto completo: el estado actual de la adopción de IA en el sector asegurador global e iberoamericano, el análisis de los modelos de negocio de las InsurTech más relevantes —Lemonade, Root Insurance, Wefox, Cover Genius— como referentes del uso de IA en el ciclo completo del seguro, la taxonomía de los tipos de IA disponibles para el sector —machine learning predictivo, visión por computador, procesamiento del lenguaje natural, IA generativa— con los casos de uso específicos de cada tipo en el negocio asegurador, y el marco regulatorio europeo y español del uso de IA en seguros.
El segundo bloque cubre la IA en la suscripción y el pricing: los modelos de tarificación dinámica, la telemática en automóvil y los datos alternativos en la valoración del riesgo. El tercer bloque trabaja la IA en la gestión de siniestros: el análisis de imagen con Tractable y Snapsheet, la tramitación automática y el flujo de decisión humano/IA. El cuarto bloque cubre la IA en la detección de fraude: Shift Technology, FRISS y el protocolo de trabajo con los sistemas de alerta. El quinto bloque trabaja la IA generativa en la relación con el asegurado: comunicaciones personalizadas, chatbots de atención y análisis de satisfacción. El curso culmina con el Proyecto Final.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
Objetivo: Distinguir lo implantado de lo anunciado.
Contenido / Investigación: Adopción por ramo y por proceso; modelos nativos en IA y su alcance real; qué ha funcionado y qué se quedó en piloto; diferencias entre el mercado español y el iberoamericano.
Evidencia: Mapa de adopción por ramo.
1.2 Conceptos de IA aplicados al negocio
Objetivo: Manejar el vocabulario sin ser técnico.
Contenido / Investigación: Aprendizaje automático, visión por computador, procesamiento de lenguaje e IA generativa; predicción frente a causa; qué exige cada técnica en volumen y calidad de datos.
Evidencia: Glosario del negocio asegurador.
1.3 Casos de uso por proceso
Objetivo: Asignar cada técnica al proceso que le corresponde.
Contenido / Investigación: Suscripción, siniestros, fraude y atención; automatización total frente a asistencia; expedientes que nunca deben cerrarse sin persona; madurez de cada caso de uso.
Evidencia: Matriz de casos de uso por proceso.
2.1 Del perfil estadístico al riesgo individual
Objetivo: Entender qué cambia realmente en la tarificación.
Contenido / Investigación: Tarificación por perfiles frente a comportamiento; variables y poder predictivo; límites técnicos del modelo; efecto sobre la mutualización y sobre la solidaridad del seguro.
Evidencia: Comparativa de enfoques de tarificación.
2.2 Telemática y datos de comportamiento
Objetivo: Trabajar el ramo donde más se aplica hoy.
Contenido / Investigación: Datos del vehículo y del uso; pago según uso y según conducción; calidad y continuidad del dato; información y consentimiento del tomador; por qué este caso no entra en el anexo III del AI Act.
Evidencia: Análisis de un modelo de telemática.
2.3 Vida y salud: el ramo que sí es de alto riesgo
Objetivo: Tratar con cuidado el caso que la norma regula.
Contenido / Investigación: Evaluación de riesgo y tarificación en vida y salud como sistema de alto riesgo y obligaciones asociadas; calendario de aplicación; datos de salud como categoría especial; cuestionario y no discriminación.
Evidencia: Ficha de obligaciones de alto riesgo.
2.4 Decisiones automatizadas y derechos
Objetivo: Automatizar sin incumplir el RGPD.
Contenido / Investigación: Artículo 22 del RGPD y su ámbito; base jurídica del tratamiento; información significativa sobre la lógica aplicada; derecho a intervención humana; rechazo automático de riesgos y su documentación.
Evidencia: Protocolo de decisión automatizada.
2.5 Datos alternativos y límites
Objetivo: Distinguir el dato útil del dato prohibido.
Contenido / Investigación: Fuentes alternativas y su fiabilidad; variables correlacionadas con características protegidas; discriminación indirecta; prueba de disparidad; documentación de la decisión de excluir una variable.
Evidencia: Informe de variables admisibles.
3.1 El ciclo del siniestro y sus puntos de automatización
Objetivo: Ver dónde entra la IA en el expediente.
Contenido / Investigación: Aviso, apertura, validación de cobertura, peritación, valoración, pago y cierre; qué se automatiza en cada fase; indicadores por fase y cuellos de botella habituales.
Evidencia: Diagrama del ciclo con puntos de IA.
3.2 Visión por computador para valoración de daños
Objetivo: Usar la peritación automática donde funciona.
Contenido / Investigación: Análisis de imagen en chapa, cristal y daños por agua; precisión comparada con la variabilidad entre peritos; tipologías que el sistema resuelve; calidad de las fotos enviadas por el asegurado.
Evidencia: Prueba de valoración por imagen.
3.3 Reglas de derivación al perito humano
Objetivo: Diseñar el punto de corte, que es lo que decide todo.
Contenido / Investigación: Umbrales de cuantía y complejidad; discrepancia entre causa declarada e indicadores del daño; litigio sobre el alcance de la cobertura; registro del motivo de cada derivación.
Evidencia: Reglas de derivación documentadas.
3.4 Daños personales y valoración legal
Objetivo: No confundir daño material con lesión.
Contenido / Investigación: Baremo de la Ley 35/2015 en accidentes de circulación; informe médico y seguimiento de la lesión; por qué la valoración de daños personales no se automatiza; papel del perito médico.
Evidencia: Nota sobre límites de la automatización.
3.5 Comunicación y seguimiento del expediente
Objetivo: Reducir el tiempo percibido, no solo el real.
Contenido / Investigación: Avisos automáticos de estado; asistentes de consulta sobre el expediente; expectativas y promesas de plazo; escalado a persona; medición de la satisfacción en el momento del siniestro.
Evidencia: Flujo de comunicación del siniestro.
4.1 El fraude en el seguro: tipologías e indicadores
Objetivo: Conocer el fenómeno antes que la herramienta.
Contenido / Investigación: Fraude de contratación y de siniestro; oportunista frente a organizado; indicadores clásicos por ramo; datos de mercado, su procedencia y por qué las estimaciones varían tanto.
Evidencia: Mapa de tipologías por ramo.
4.2 Cómo funciona un sistema de alerta
Objetivo: Entender la puntuación que llega al investigador.
Contenido / Investigación: Modelos supervisados y reglas de negocio; puntuación y umbral; coste de los falsos positivos; volumen de expedientes históricos necesario; plataformas que operan con datos de varias compañías.
Evidencia: Ficha técnica de un sistema de alerta.
4.3 Sesgo, equidad y auditoría del modelo
Objetivo: Evitar la discriminación y poder demostrarlo.
Contenido / Investigación: Sesgo heredado de los datos históricos de investigación; variables correlacionadas con características protegidas; auditoría periódica de disparidades por grupo; documentación del razonamiento de cada alerta.
Evidencia: Plan de auditoría de equidad.
4.4 Protocolo de trabajo con las alertas
Objetivo: Convertir la alerta en investigación.
Contenido / Investigación: Triaje y priorización; información que el investigador necesita; prohibición de rechazar un expediente solo por la puntuación; comunicación con el asegurado; cierre y realimentación del modelo.
Evidencia: Protocolo de investigación.
4.5 Contratación del proveedor y DORA
Objetivo: Comprar la plataforma sin que el proyecto se bloquee.
Contenido / Investigación: Reglamento (UE) 2022/2554, aplicable desde enero de 2025 a entidades y mediadores; registro de información de proveedores tecnológicos; cláusulas contractuales obligatorias; funciones críticas o importantes; salida y continuidad del servicio.
Evidencia: Checklist de contratación del proveedor.
5.1 Comunicación con el asegurado
Objetivo: Escribir más rápido sin perder exactitud.
Contenido / Investigación: Explicación de coberturas en lenguaje claro; renovaciones y avisos; respuesta a reclamaciones; la póliza como fuente del texto; revisión humana obligatoria antes de enviar nada.
Evidencia: Plantillas de comunicación revisadas.
5.2 Chatbots y normativa de distribución
Objetivo: Saber cuándo un chatbot deja de informar y empieza a distribuir.
Contenido / Investigación: Directiva de distribución de seguros transpuesta por el Real Decreto-ley 3/2020, que derogó la Ley 26/2006; exigencias y necesidades del cliente; información precontractual; gobernanza de producto; asesoramiento frente a mera información.
Evidencia: Análisis del alcance del chatbot.
5.3 Transparencia y aviso de IA
Objetivo: Cumplir el artículo 50 y la normativa de información.
Contenido / Investigación: Aviso de que se interactúa con un sistema de IA; marcado del contenido generado; información con efecto en la decisión de contratación; registro y conservación de la conversación.
Evidencia: Protocolo de avisos al asegurado.
5.4 Datos del asegurado en herramientas de IA
Objetivo: No filtrar la cartera por usar un asistente.
Contenido / Investigación: Qué no debe introducirse nunca en una herramienta de consumo; entornos con contrato de encargo de tratamiento; datos de salud y de siniestro; política interna de la compañía o de la correduría.
Evidencia: Política de uso de herramientas.
5.5 Automatización de flujos y análisis de cartera
Objetivo: Ordenar el trabajo diario con herramientas accesibles.
Contenido / Investigación: Automatización entre correo, gestor y hoja de cálculo; extracción de datos de pólizas y de documentos; cuadro de indicadores de la cartera; qué no debe automatizarse sin validación humana.
Evidencia: Flujo automatizado y cuadro de cartera.
6.1 Definición del proyecto y análisis del proceso
Objetivo: Elegir el proceso con recorrido real de mejora.
Contenido / Investigación: Proceso, volumen e indicadores actuales; puntos de fricción; datos disponibles y su calidad; alcance, límites y criterios de éxito acordados.
Evidencia: Análisis del proceso actual.
6.2 Análisis del mercado de soluciones
Objetivo: Comparar plataformas con criterio de negocio y de cumplimiento.
Contenido / Investigación: Funcionalidades y datos de entrada exigidos; modelo de precios; referencias en el mercado propio; complejidad de implantación; requisitos de contratación derivados de DORA.
Evidencia: Comparativa de proveedores.
6.3 Caso de negocio
Objetivo: Poner números que se puedan defender.
Contenido / Investigación: Impacto estimado con su fuente; coste de licencia, integración y formación; horizonte de doce a veinticuatro meses; sensibilidad de los supuestos y escenario conservador.
Evidencia: Caso de negocio con sensibilidad.
6.4 Análisis regulatorio del proyecto
Objetivo: Comprobar que el proyecto es viable antes de presentarlo.
Contenido / Investigación: Clasificación conforme al AI Act y fecha de exigibilidad; protección de datos y decisiones automatizadas; normativa de distribución si hay contacto con cliente; DORA si hay proveedor externo.
Evidencia: Informe regulatorio del proyecto.
6.5 Plan de implantación y defensa
Objetivo: Presentarlo como se presenta a un comité.
Contenido / Investigación: Piloto acotado, evaluación y extensión; hitos, responsables e indicadores de seguimiento; riesgos y plan alternativo; preguntas previsibles de dirección y de cumplimiento.
Evidencia: Plan por fases y defensa.
El Proyecto Final del Curso de Introducción a la IA para el Sector Asegurador consiste en el diseño de un Plan de Implementación de IA para el proceso o área de negocio de mayor impacto potencial en la compañía o la correduría del alumno —o para un caso de referencia del sector elegido en función del área de especialización del alumno—, con el análisis de las herramientas disponibles, el caso de negocio y el plan de implementación detallado.
El proyecto incluye el análisis del proceso actual: la descripción del proceso de negocio que el alumno ha identificado como el de mayor potencial de transformación con IA —suscripción, tramitación de siniestros, detección de fraude, atención al asegurado o análisis de la cartera—, con los indicadores actuales de rendimiento de ese proceso —tiempo medio de tramitación, tasa de fraude detectado, satisfacción del asegurado en los momentos de contacto—, y la identificación de los puntos de fricción del proceso actual que la IA puede resolver, el análisis del mercado de soluciones de IA: la evaluación de las tres o cuatro plataformas de IA más relevantes para el caso de uso elegido —con su comparación en términos de funcionalidades, requisitos de datos de entrada, modelo de precios, referencias en el sector asegurador español e iberoamericano, y complejidad de implementación—, y la selección razonada de la solución más adecuada para el perfil del alumno, el caso de negocio: el cálculo del impacto potencial de la implementación de IA en los indicadores de rendimiento del proceso —la reducción estimada del tiempo de tramitación, el incremento estimado en la tasa de detección de fraude, la mejora estimada en la satisfacción del asegurado—, el coste de implementación de la solución seleccionada —licencia, integración, formación del equipo—, y el cálculo del retorno de la inversión estimado en un horizonte de doce a veinticuatro meses, el plan de implementación: el roadmap de implementación en tres fases —el piloto con un segmento acotado de la cartera o de la tipología de siniestros, la evaluación de resultados del piloto, y la extensión al conjunto del proceso—, con los hitos, los responsables y los indicadores de seguimiento de cada fase, y el análisis regulatorio: la identificación de los requisitos del Reglamento Europeo de IA aplicables al sistema elegido —si aplica la clasificación de alto riesgo, qué obligaciones de transparencia implica, qué supervisión humana es necesaria— y las medidas de cumplimiento que el plan de implementación incorpora. El Proyecto Final se presenta al grupo del curso con el plan completo y el caso de negocio en formato ejecutivo.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
No, y el Curso de Introducción a la IA para el Sector Asegurador de Academia IA es explícito sobre los límites de los sistemas de IA en la peritación, porque las expectativas incorrectas sobre su precisión son una de las causas más frecuentes de implementaciones fallidas o de decisiones de rechazo de cobertura que dan lugar a reclamaciones legales. Los sistemas de análisis de imagen con IA —Tractable, Snapsheet— han demostrado una precisión de valoración comparable a la del perito humano en las tipologías de daño más frecuentes y más homogéneas: los daños en chapa y cristales de vehículos de gama media, los daños por agua en interiores de viviendas con acabados estándar. Para esas tipologías, el sistema puede cerrar el expediente sin intervención humana con una tasa de error estadísticamente inferior a la variabilidad entre peritos. Los casos donde el sistema no es suficientemente preciso —y donde el perito humano es insustituible— son los daños complejos con múltiples componentes, los daños donde el contexto es determinante para la valoración, los siniestros con posibles discrepancias entre la causa declarada y los indicadores físicos del daño, y los casos donde hay litigio con el asegurado sobre el alcance de la cobertura. El diseño correcto del sistema es el que determina con precisión cuáles son los casos que el sistema puede resolver de forma autónoma y cuáles requieren derivación inmediata al perito humano —y ese diseño es exactamente lo que el curso enseña.
El Curso de Introducción a la IA para el Sector Asegurador de Academia IA aborda el riesgo de discriminación en los sistemas de IA de detección de fraude como una de las dimensiones de cumplimiento regulatorio más críticas del sector. El riesgo existe y ha sido documentado: los sistemas de puntuación de riesgo de fraude entrenados con datos históricos de investigaciones de fraude pueden reproducir los sesgos de esos datos históricos si los patrones que el sistema aprende incluyen variables correlacionadas con el origen étnico, el nivel socioeconómico o la zona geográfica del asegurado —variables que en los datos históricos pueden estar asociadas con una mayor tasa de investigación de fraude sin que esa correlación implique una mayor tasa real de fraude. La forma correcta de gestionar ese riesgo tiene tres dimensiones: el diseño del sistema de variables de entrada —que excluye las variables directamente correlacionadas con características protegidas— y la auditoría regular de los outputs del sistema para detectar disparidades estadísticas injustificadas en la tasa de alertas por grupos demográficos; el protocolo de supervisión humana que garantiza que ningún expediente es rechazado solo por la puntuación del sistema de IA sin revisión por un investigador que tenga los datos completos del caso; y la documentación del proceso de decisión que hace auditable el razonamiento detrás de la investigación de cada expediente marcado por el sistema.
El Curso de Introducción a la IA para el Sector Asegurador de Academia IA cubre el uso de la IA generativa en la comunicación con el asegurado con el marco regulatorio que los mediadores de seguros necesitan conocer antes de implementarla. La normativa de distribución de seguros —la Directiva IDD transpuesta en España por la Ley 26/2006 de Mediación en Seguros y Reaseguros y el Real Decreto 3/2020— establece obligaciones específicas de información al tomador y al asegurado sobre las coberturas, las exclusiones y las condiciones del contrato que deben cumplirse con independencia del canal o la herramienta que se use para comunicar esa información. Los textos generados por IA para la comunicación con el asegurado son válidos para su uso si cumplen dos condiciones: que la información que contienen es precisa, completa y conforme a los términos reales de la póliza —lo que requiere que el sistema de IA esté alimentado con la documentación contractual actualizada y que el mediador revise los textos generados antes de enviarlos—; y que el asegurado es informado de que la información que recibe ha sido generada con apoyo de IA cuando esa información tiene carácter vinculante o determinante para su decisión de contratación. El curso proporciona los protocolos de revisión y las plantillas de prompt que garantizan que los textos generados con IA para la comunicación con el asegurado cumplen con la normativa de información aplicable.
El Curso de Introducción a la IA para el Sector Asegurador de Academia IA aborda los requisitos de datos para los sistemas de IA en seguros con la honestidad que los proyectos reales exigen, porque la disponibilidad y la calidad de los datos es el factor que más frecuentemente determina el éxito o el fracaso de la implementación. Los sistemas de detección de fraude con IA requieren datos históricos de siniestros que incluyan, para cada expediente, las variables del asegurado y del siniestro en el momento de la declaración —características del riesgo asegurado, historial de siniestralidad, datos del declarante, circunstancias del siniestro— y el resultado de la investigación de fraude —si el expediente fue investigado, si se confirmó el fraude y en qué modalidad. La cantidad mínima de expedientes históricos con resultado de investigación documentado para entrenar un modelo de IA con precisión estadísticamente significativa es de varios miles de casos, lo que hace que los sistemas de IA de detección de fraude sean más accesibles para las compañías con cartera suficientemente grande o para los consorcios de compañías que comparten datos de fraude de forma anonimizada. Para compañías más pequeñas o con historial de investigaciones más limitado, la alternativa más accesible son las plataformas SaaS de detección de fraude —Shift Technology, FRISS— que operan con modelos entrenados en los datos de múltiples aseguradoras y que se adaptan a los patrones específicos de la cartera del cliente a través de los datos de investigación que la compañía va aportando al sistema durante su uso.
