ReSource Pro, proveedor de servicios estratégicos de operaciones y tecnología para la industria de seguros, publicó su informe 2026 AI Lessons Learned, que ofrece un relato de primera mano sobre cómo las organizaciones del ecosistema de seguros de propiedad y accidentes (P&C) de Estados Unidos están abordando tanto las oportunidades como los riesgos de la adopción de inteligencia artificial. Los hallazgos llegan en un momento en que las aseguradoras P&C enfrentan una creciente presión competitiva para incorporar IA en operaciones centrales como suscripción, gestión de siniestros y atención al cliente, áreas en las que los flujos de trabajo tradicionalmente intensivos en datos de la industria la convierten en un terreno natural de prueba para tecnologías de machine learning e IA generativa.

La investigación propietaria, elaborada por Mark Breading, Senior Partner de ReSource Pro, y Heather Turner, Program Manager, se basa en más de 40 entrevistas con ejecutivos de toda la cadena de valor de seguros. El informe ofrece una visión sectorial amplia sobre el punto en el que se encuentra actualmente el seguro P&C en su recorrido de IA.

Los investigadores hicieron a líderes de todo el ecosistema asegurador tres preguntas directas sobre la implementación de IA en sus organizaciones: qué lecciones han aprendido, qué desafíos enfrentan y qué viene después. Las respuestas convergen en una conclusión clara: el éxito con la IA tiene menos que ver con elegir el modelo o la herramienta adecuados, y mucho más con la cultura, la higiene de datos, la gobernanza y un cambio organizacional sostenido.

El ROI de la IA depende de la organización, no del sistema

El tema central del informe cuestiona años de mensajes centrados primero en la tecnología que han dominado la industria. En todos los segmentos, los líderes coinciden en que la implementación de IA no es un proyecto tecnológico; es una transformación operativa que abarca personas, procesos y comportamientos. Esta distinción cambia la forma en que las organizaciones deben planificar, invertir y liderar.

"Lo que la industria nos está diciendo fuerte y claro es que las organizaciones que están ganando con IA son las que la tratan como una transformación del negocio, no como una iniciativa de TI", dijo Mark Breading, Senior Partner de ReSource Pro. "Las cinco lecciones de este informe se han aprendido con dificultad y son notablemente consistentes. Sin importar el segmento, las mismas barreras y los mismos cambios de mentalidad siguen apareciendo".

Cinco lecciones clave desde la primera línea de la IA en seguros

La investigación propietaria de ReSource Pro condensa la experiencia de la industria en cinco aprendizajes fundamentales:

1. La adopción de IA es un problema de negocio y un cambio cultural, no una implementación tecnológica.
Las empresas de seguros han aprendido que adoptar IA de manera eficaz requiere un cambio conductual y cultural, con empleados que apliquen continuamente el juicio humano para validar y cuestionar los resultados de la IA. Los procedimientos operativos estándar relacionados con el diseño de flujos de trabajo, la gestión de datos y la gestión del cambio organizacional deben estar bien documentados antes de que la IA pueda tener éxito.

2. Conseguir el respaldo de la alta dirección sigue siendo un desafío universal.
En todo el ecosistema, las organizaciones enfrentan desafíos de conciencia cultural, adopción y aceptación. El patrocinio ejecutivo suele ser difícil de obtener cuando la responsabilidad sobre la IA no está definida y las preocupaciones de seguridad pesan más que las ganancias operativas percibidas. Superar la prueba de concepto requiere compromiso ejecutivo, con educación continua y específica por rol basada en casos de uso reales.

3. Establecer marcos de gobernanza de IA es una prioridad principal.
La gobernanza es uno de los ámbitos en los que muchas compañías de seguros están menos preparadas. A medida que la IA agéntica —sistemas capaces de tomar acciones autónomas con intervención humana mínima— gana terreno y los reguladores examinan con mayor detalle las aplicaciones de seguros, se acelera la urgencia de crear comités formales de IA y estructuras de gobernanza. Los reguladores estatales de seguros, a través de organismos como la National Association of Insurance Commissioners, ya comenzaron a emitir guías y boletines modelo sobre el uso responsable de la IA en decisiones de suscripción y siniestros. La investigación de ReSource Pro concluye que las capacidades de IA ya están superando los marcos que las organizaciones tienen para gestionarlas.

4. La mala calidad de los datos es la mayor barrera individual para el éxito de la IA.
Las organizaciones de toda la industria de seguros reconocen de forma generalizada que datos de entrada deficientes producen resultados deficientes de IA. Muchas tienen datos dispersos en sistemas heredados, en distintos formatos y con niveles de calidad inconsistentes, lo que convierte una base de datos limpia y estandarizada en un requisito obligatorio, no en una consideración posterior. Este desafío es especialmente marcado en seguros, donde plataformas de administración de pólizas y siniestros con décadas de antigüedad suelen coexistir con sistemas digitales más nuevos. Este hallazgo se repitió de manera consistente en toda la cadena de valor de seguros.

5. La experiencia humana y el conocimiento del dominio asegurador siguen siendo esenciales.
La industria de seguros coincide en que la IA amplifica el trabajo de profesionales calificados, pero no puede reemplazar el conocimiento profundo del sector necesario para aplicarla con criterio. Los hallazgos de ReSource Pro muestran que las organizaciones que combinan herramientas de IA con profesionales de seguros experimentados superan de manera consistente a aquellas que implementan tecnología sin suficiente contexto del dominio.

Qué viene después

Al ser consultados sobre sus prioridades inmediatas, los líderes de la industria mencionaron con frecuencia dos imperativos: fortalecer la infraestructura de gestión de datos y construir marcos formales de gobernanza de IA. Muchos también señalaron la necesidad de contar con más tiempo para capacitar al personal, desarrollar conocimiento institucional e identificar problemas de negocio en los que la IA ofrezca los retornos más claros.

El informe destaca que los plazos de iniciativas complejas ya se están acortando, con tareas que antes requerían seis meses para completarse y que ahora pueden lograrse en seis semanas. En todos los segmentos, los encuestados expresaron optimismo en cuanto a que la industria aún se encuentra en una etapa temprana de descubrimiento del potencial completo de la IA, y que las inversiones fundamentales en datos y gobernanza desbloquearán retornos sustancialmente mayores en los próximos años.