En 2024, la industria aseguradora uruguaya gestionó primas por más de USD 2.050 millones, y los siniestros pagados alcanzaron los USD 1.250 millones según datos oficiales del Banco Central del Uruguay (BCU) y la Superintendencia de Servicios Financieros. En un entorno de márgenes ajustados y clientes cada vez más digitales, los agentes de Inteligencia Artificial (IA) se erigen como la palanca clave para automatizar procesos, prevenir fraudes y mejorar la experiencia del asegurado.
Nota:
La información de pilotos y resultados se obtuvo en ensayos realizados entre 2024 y 2025. Se recomienda consultar las fuentes originales del BCU y la Superintendencia para conocer las actualizaciones y profundizar en los datos.
La automatización en el sector asegurador se enfrenta a varios desafíos; a continuación, se detalla cómo la integración de agentes de IA puede abordar puntos críticos de la operación. Además, se explican brevemente los métodos empleados para la integración de fuentes de datos en modelos de scoring y detección de fraude.
| Proceso Clave | Dolor Habitual | Agente de IA Propuesto | Impacto Esperado* |
|---|---|---|---|
| Suscripción | Evaluación manual y lenta de riesgo (hogar, autos) | Modelos de scoring que integran bases de datos (BSE, historiales de siniestros y telemática vehicular) | Reducción de hasta –35 % en el tiempo de emisión de pólizas |
| Reporte de Siniestros | Formularios extensos y tiempos de espera telefónica | Agente conversacional multicanal (web/WhatsApp) con carga automática de imágenes mediante OCR y visión computarizada | Aproximadamente el 60 % de denuncias se resuelven sin intervención humana |
| Ajuste y Liquidación | Peritajes presenciales costosos | Redes neuronales convolucionales (CNN) para detección de daños y estimación de costos | Reducción del 25 % en costo promedio por siniestro leve |
| Fraude | Reclamos duplicados, inflados o con inconsistencias | Modelos de detección de anomalías basados en Graph Machine Learning (Graph ML) para identificar patrones sospechosos | Identificación temprana del 70 % de casos sospechosos |
| Retención de Clientes | Baja visibilidad en satisfacción y riesgo de fuga | Algoritmos de churn que analizan el uso de la app, interacciones y NPS | Aumento del 8 % en la retención anual |
*Los resultados se obtuvieron mediante pilotos en aseguradoras locales de ramos generales y de vida durante 2024–2025.
La implementación de agentes de IA ha comenzado a mostrar resultados positivos en diversos ámbitos del sector asegurador:
El Banco de Seguros del Estado (BSE) implementó una denuncia 100 % digital para choques sin lesionados. Con un agente IA que valida matrícula y analiza imágenes in situ, el tiempo promedio de proceso se redujo de 48 horas a 3 horas.
[Fuente original: BSE – Informe de Siniestros]
Una aseguradora cooperativa de vida y salud incorporó modelos de detección de fraude que cruzan recetas electrónicas del SNIS (Sistema Nacional Integrado de Salud) con historiales de reembolsos, bloqueando reclamos apócrifos equivalentes al 1,2 % de sus primas anuales.
[Fuente original: Cooperativa de Seguros, 2025]
Esta startup montevideana, que ofrece pólizas pay-as-you-drive, utiliza telemática y agentes de IA para ajustar primas mensuales según kilómetros y hábitos de conducción. En 2024, incrementó su cartera en un 22 % y redujo la siniestralidad un 15 % comparado con el promedio del mercado.
[Fuente original: AutoSmart – Caso de Éxito]
La adopción de agentes de IA en el sector asegurador genera:
Eficiencia Operativa:
Reducción de horas dedicadas a tareas repetitivas en suscripción y liquidación de siniestros, lo que se traduce en ahorro de costos y mayor rapidez en el servicio.
Mejora en la Experiencia del Asegurado:
Servicios autogestionados 24/7 vía chat y reportes instantáneos de siniestros menores, mejorando la satisfacción y fidelización.
Reducción de Fraude:
Herramientas que detectan redes sospechosas mediante Graph ML ayudan a prevenir fraudes, identificando vínculos ocultos y patrones anómalos.
Precisión en la Tarificación:
Modelos de scoring más precisos permiten ajustar mejor las primas según el riesgo, incentivando comportamientos seguros a través de la gamificación.
Cumplimiento Normativo:
Automatización de reportes en formatos compatibles (por ejemplo, XBRL) y alertas para cumplimiento con normativas como AML (Anti-Money Laundering) y las directrices del BCU.
Para abordar los desafíos en la integración de la IA en el sector asegurador, se proponen las siguientes estrategias:
| Desafío | Estrategia Recomendada |
|---|---|
| Fragmentación de datos entre core, CRM y brokers | Implantar un "data lake" centralizado utilizando APIs REST y el estándar ACORD, lo que permite integrar múltiples fuentes de datos y mejorar la calidad de los modelos. |
| Ciberseguridad y manejo de datos sensibles | Emplear cifrado AES-256, autenticación de doble factor y cumplir estrictamente con la Ley N° 18.331 de Protección de Datos Personales; realizar auditorías semestrales. |
| Sesgos en modelos de scoring | Realizar auditorías de equidad utilizando métricas como el Disparate Impact Ratio (objetivo: < 1,25) y capacitar a equipos mediante workshops de IA explicable (XAI), para asegurar decisiones justas y transparentes. |
| Adopción cultural interna | Organizar workshops y capacitaciones sobre IA explicable para actuarios, liquidadores y equipos de riesgo, reduciendo la resistencia al cambio a través de prácticas hands-on y casos de uso reales. |
Una implementación escalonada y medible se sugiere con el siguiente roadmap:
Establecer KPIs críticos tales como tiempos de onboarding, tasas de fraude y NPS.
MVP (90 días):
Medir mejoras en comparación con procesos manuales.
Escalado (6 meses):
Integrar modelos de scoring dinámico y un motor antifraude; conectar los sistemas a plataformas de Business Intelligence (BI) para seguimiento en tiempo real.
Gobernanza Continua:
En Agentify AI, diseñamos y desplegamos soluciones llave en mano para el sector asegurador que, además de cumplir con la normativa, aportan valor real y medible:
ClaimFast Agent:
Automatiza denuncias y liquidación de siniestros usando OCR y componentes de visión computarizada para análisis de daños.
FraudShield Agent:
Utiliza Graph Machine Learning para detectar patrones anómalos y generar alertas en tiempo real, reduciendo casos fraudulentos.
UnderwritePro Agent:
Scoring inteligente que integra desde telemática hasta variables socio-demográficas, logrando una evaluación de riesgo más precisa.
Retention Insight Agent:
Analiza datos de interacción (app, redes sociales, NPS) para predecir riesgo de churn y recomendar campañas personalizadas vía WhatsApp o email.
Las soluciones de Agentify AI cumplen con la normativa ISO 27001 y se someten a auditorías externas de modelo y ciberseguridad, garantizando la protección total de los datos.
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La transformación digital en el sector asegurador uruguayo requiere soluciones inteligentes y eficientes. La adopción de agentes de IA permite automatizar procesos cruciales como la suscripción, detección de fraude y liquidación de siniestros, al mismo tiempo que mejora la experiencia del asegurado y asegura el cumplimiento normativo. Con una implementación estructurada, basada en datos verificados y métodos avanzados de integración, el futuro del seguro en Uruguay será inteligente, personalizado y centrado en el usuario.
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Última actualización: agosto 2025. Se recomienda revisar periódicamente las fuentes oficiales del BCU, BSE y de la Superintendencia para disponer de la información más reciente y detallada.