Cómo la integración de POL, el asistente de IA de Foliume, en una correduría como Grupo PACC marca el futuro de la mediación de seguros en España.
POL y Grupo PACC: así se acelera la mediación con IA
En el sector asegurador español, la inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa lejana para convertirse en una herramienta diaria de trabajo. La integración de asistentes de IA en corredurías y compañías se está acelerando, y casos como la incorporación de POL, el asistente de IA de Foliume, por parte de Grupo PACC, marcan un antes y un después en la mediación de seguros en España.
Dentro de la serie “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora”, este artículo analiza qué significa realmente integrar un asistente de IA como POL en una correduría, qué beneficios concretos aporta y cómo puede una mediadora española prepararse para dar este mismo paso durante 2025.
A medida que el mercado se vuelve más competitivo, con clientes que comparan pólizas en segundos y exigen respuestas inmediatas, la pregunta ya no es si usar IA, sino cómo hacerlo de forma segura, rentable y alineada con el negocio.
1. ¿Qué es un asistente de IA para mediadores de seguros?
Cuando hablamos de POL, el asistente de IA desarrollado por Foliume, no hablamos de un simple chatbot, sino de una plataforma de apoyo inteligente al mediador. Este tipo de herramienta combina varias capacidades:
- Procesar lenguaje natural (entender preguntas complejas de clientes y del propio mediador).
- Acceder y sintetizar información de productos, pólizas y recibos.
- Automatizar tareas administrativas repetitivas.
- Aprender progresivamente de las interacciones dentro de unos límites definidos.
En una correduría como Grupo PACC, un asistente de IA puede actuar como un copiloto digital para el equipo:
- Ayuda a preparar ofertas más rápidas y coherentes.
- Sugiere coberturas en función del perfil del cliente.
- Resuelve dudas frecuentes sin saturar al departamento técnico.
La clave no es sustituir al corredor, sino aumentar su capacidad para dedicar más tiempo al asesoramiento y menos al “papeleo”.
2. Por qué la mediación española necesita IA en 2025
La realidad del mercado español en 2025 obliga a repensar la forma de trabajar:
- Consumidor más exigente: el cliente compara, lee reseñas y espera respuestas casi en tiempo real, incluso en sábado o por la noche.
- Presión en márgenes: comisiones ajustadas y mayor regulación hacen que la eficiencia operativa ya no sea opcional.
- Competencia de insurtech y banca-seguros: nuevos actores digitales captan negocio con procesos más ágiles y experiencia de usuario muy cuidada.
En este contexto, integrar un asistente de IA como POL aporta tres ventajas clave:
2.1. Velocidad sin perder calidad técnica
La IA puede revisar textos de pólizas, localizar exclusiones, comparar coberturas entre aseguradoras y generar resúmenes claros para el cliente en segundos. El mediador sigue tomando la decisión final, pero llega antes y mejor informado.
2.2. Escalabilidad comercial
Un equipo comercial que recibe 30 consultas diarias puede pasar a gestionar 60 o 80 si la IA se encarga de:
- Preparar borradores de emails.
- Redactar argumentos comerciales personalizados.
- Clasificar leads por prioridad según su probabilidad de cierre.
2.3. Experiencia de cliente coherente
La IA ayuda a que la respuesta al cliente sea coherente independientemente de quién atienda, ya que todos beben de la misma base de conocimiento estructurada: productos, protocolos de atención, argumentarios, etc.
3. Caso práctico: qué implica integrar un asistente como POL en una correduría
Aunque los detalles técnicos de la integración de POL en Grupo PACC son internos, podemos describir cómo suele ser, en la práctica, un proyecto de este tipo en una correduría española.
3.1. Fase 1: Diagnóstico y definición de objetivos
Antes de encender ningún “robot”, la dirección debe responder a tres preguntas:
- ¿Qué procesos queremos mejorar primero?
- Emisión y cotización.
- Atención al cliente y postventa.
- Gestión de siniestros.
- ¿Qué métricas vamos a seguir?
- Tiempo medio de respuesta.
- Número de gestiones por empleado.
- Índice de satisfacción del cliente (NPS o similar).
- ¿Qué riesgos queremos evitar?
- Errores en información legal o contractual.
- Respuestas fuera de tono con la cultura de la correduría.
- Posibles incumplimientos normativos.
Un asistente de IA bien implantado se diseña a partir del negocio, no al revés.
3.2. Fase 2: Conexión con sistemas y fuentes de información
Para que un asistente como POL sea realmente útil debe conectarse, al menos, a:
- CRM o ERP de la correduría: datos de clientes, historial, oportunidades.
- Catálogo de productos y cuadros de coberturas: por ramos, compañías, campañas.
- Documentación interna: protocolos, argumentarios, plantillas, circulares técnicas.
Aquí es clave definir bien:
- Qué información puede ver y utilizar la IA.
- Qué datos personales deben anonimizarse o limitarse.
- Cómo se trazan las acciones para auditoría y control interno.
3.3. Fase 3: Entrenamiento y personalización
Un asistente de IA genérico puede ser brillante en teoría, pero no sirve si no habla el idioma concreto del mediador español:
- Diferencias entre multirriesgo hogar, pymes, comercio, comunidades, RC, etc.
- Matices de productos locales (por ejemplo, seguros agrarios, ciber para pymes, salud con cuadros médicos españoles).
- Especificidades regulatorias y fiscales en España.
En esta fase se entrenan casos reales:
- Preguntas frecuentes de clientes.
- Objeciones típicas en venta.
- Procedimientos internos de la correduría.
El objetivo es que el asistente se convierta en un reflejo digital del saber hacer de la organización.
3.4. Fase 4: Puesta en marcha controlada
La recomendación es empezar con grupos piloto:
- Un equipo comercial.
- Un equipo de atención al cliente.
- Uno o dos tramitadores de siniestros.
Durante varias semanas se observa:
- Qué tipo de respuestas genera la IA.
- Cuánto tiempo se ahorra realmente.
- En qué casos el asistente se queda “corto” y hay que reforzar la base de conocimiento.
Solo cuando la herramienta demuestra aportar valor y seguridad, se escala al resto de la organización.
4. Beneficios concretos para la mediación: del mostrador a la tramitación de siniestros
La integración de un asistente como POL no es una moda; se traduce en mejoras tangibles a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente.
4.1. Suscripción y tarificación más inteligentes
Aunque la decisión de aceptación del riesgo sigue siendo de la compañía, la mediación puede usar IA para:
- Recopilar información del cliente de forma guiada y consistente.
- Detectar incoherencias o datos faltantes antes de enviar una solicitud.
- Sugerir productos y garantías adicionales en función del perfil del cliente.
Esto se alinea con la tendencia de tarificación personalizada en España: más datos relevantes, menos cuestionarios interminables para el cliente y mayor precisión.
4.2. Gestión de siniestros más ágil
En siniestros, la IA puede:
- Clasificar comunicaciones entrantes (emails, formularios, mensajes) por tipo de siniestro y urgencia.
- Extraer automáticamente datos clave: número de póliza, fecha, daños, terceros implicados.
- Generar borradores de comunicaciones a compañías, peritos o asegurados.
El tramitador mantiene el control, pero dispone de un asistente que hace el trabajo pesado, reduciendo tiempos muertos y mejorando la información disponible.
4.3. Detección de posibles fraudes
Sin sustituir los sistemas antifraude de las compañías, el mediador puede beneficiarse de:
- Alertas internas cuando ciertos patrones de siniestros se repiten.
- Comparación rápida de declaraciones del cliente con información previa almacenada.
Esto protege la rentabilidad del negocio y refuerza la relación de confianza con las aseguradoras.
4.4. Atención al cliente 24/7
Una de las aplicaciones más visibles es el autoservicio inteligente:
- Consulta de vencimientos y recibos.
- Información básica sobre coberturas.
- Seguimiento del estado de un siniestro.
Cuando el asistente no puede resolver un caso, deriva al equipo humano con todo el contexto. El resultado: el cliente se siente atendido, y el equipo se enfoca en las gestiones de mayor valor.
5. Cómo preparar tu correduría para integrar un asistente de IA
Si el caso de Grupo PACC te sirve de referencia, es probable que te estés planteando cómo empezar. Estos pasos pueden ayudarte a aterrizar el proyecto.
5.1. Ordena tus datos antes de “meter IA”
La IA no hace magia con información desordenada. Antes de implantar un asistente:
- Revisa la calidad de los datos de clientes.
- Unifica criterios de nombrado de productos y coberturas.
- Centraliza documentación clave (protocolos, argumentarios, circulares).
Cuanto más estructurada esté la información, más útil y fiable será la IA.
5.2. Define claramente el rol del asistente
Decide qué esperas de la herramienta en los primeros seis meses:
- ¿Reducir tiempos de respuesta al cliente?
- ¿Apoyar al equipo comercial en la preparación de propuestas?
- ¿Agilizar la clasificación de siniestros entrantes?
Evita la tentación de “quererlo todo a la vez”. El éxito suele venir de un alcance acotado y bien medido.
5.3. Forma y tranquiliza a tu equipo
La resistencia interna es normal. Es fundamental explicar que la IA:
- No viene a sustituir puestos, sino tareas repetitivas.
- Puede convertirse en una ventaja competitiva y profesional para cada mediador.
- Se usará siempre bajo supervisión humana y con trazabilidad.
Incluye sesiones prácticas donde los equipos puedan probar el asistente con casos reales y ver de primera mano la mejora.
5.4. Asegura el cumplimiento normativo
En España, la mediación está fuertemente regulada. Cualquier proyecto de IA debe respetar:
- Normativa de distribución de seguros (información precontractual, deber de asesoramiento, gobernanza de productos).
- Protección de datos personales.
- Requisitos internos de las aseguradoras con las que trabajas.
Trabaja de la mano de tu departamento legal o de un asesor externo para que la innovación vaya siempre acompañada de seguridad jurídica.
6. Mirando a 2026: la mediación aumentada por IA
La integración de POL en Grupo PACC es un ejemplo de cómo la mediación tradicional puede transformarse sin perder su esencia: la cercanía y el asesoramiento experto al cliente.
En el marco de nuestra serie “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora”, se dibuja un patrón claro:
- Automatización de la suscripción y tarificación con datos más ricos.
- Digitalización inteligente de la gestión de siniestros.
- Mejora continua en detección de fraude.
- Experiencias de cliente mucho más rápidas y personalizadas.
Las corredurías que empiecen hoy a experimentar con asistentes de IA estarán, en 2026, en una posición privilegiada para:
- Ganar cuota de mercado frente a actores puramente digitales.
- Mejorar la rentabilidad por empleado.
- Ofrecer un servicio diferencial que combine tecnología y cercanía.
Si formas parte de una aseguradora o correduría en España, la pregunta es directa: ¿qué proceso concreto vas a mejorar con IA en los próximos 12 meses? El momento de pasar de la teoría a la práctica ha llegado.