El 41% de las aseguradoras admite que la mala calidad del dato frena sus decisiones. Sin datos fiables, la IA en seguros españoles no genera ROI real.
La calidad del dato: el cuello de botella del 41% de las aseguradoras
El 41% de las aseguradoras en el mundo reconoce que la mala calidad de sus datos frena la toma de decisiones. No es un detalle técnico: es un freno directo al crecimiento, a la rentabilidad y a la innovación en productos.
En España, donde la presión regulatoria es alta, los márgenes están ajustados y el cliente compara pólizas en segundos desde el móvil, seguir tomando decisiones con datos incompletos o incoherentes es un lujo que el sector ya no se puede permitir. Y menos todavía cuando hablamos de proyectos de inteligencia artificial en seguros: suscripción automática, tarificación dinámica, scoring de riesgo o detección de fraude.
Este artículo forma parte de la serie “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora”, y se centra en un punto incómodo pero clave: la IA no arregla datos malos; los hace más visibles. Vamos a ver qué está pasando, qué errores se repiten en el mercado español y, sobre todo, qué pasos prácticos están dando las aseguradoras que sí están convirtiendo sus datos en una ventaja competitiva real.
1. Por qué los datos frenan la toma de decisiones en las aseguradoras
La razón principal por la que la calidad de los datos frena a un 41% de las aseguradoras es sencilla: no confían en lo que ven en sus propios informes.
Qué significa “mala calidad de datos” en una aseguradora
En proyectos con aseguradoras españolas, los mismos problemas aparecen una y otra vez:
- Duplicidades de clientes: la misma persona con tres códigos distintos según canal (mediador, banca-seguros, directo).
- Siniestros mal codificados: causas genéricas, tipologías inconsistentes, campos críticos vacíos.
- Datos desalineados entre sistemas: CRM, core de pólizas, herramienta de siniestros y contabilidad no “hablan el mismo idioma”.
- Fechas y estados incoherentes: pólizas activas con fecha de baja pasada, siniestros “abiertos” sin movimiento desde hace años.
Cuando el comité de dirección recibe tres cifras distintas para algo tan básico como ratio de siniestralidad por ramo, la consecuencia es obvia: se paralizan decisiones sobre tarificación, campañas de retención o rediseño de productos.
Efecto directo en el negocio
Esta desconfianza en el dato impacta en áreas críticas:
- Suscripción: se mantienen reglas rígidas “por prudencia” porque los modelos de riesgo no se consideran fiables.
- Tarificación: se evitan ajustes finos por perfil o por microsegmentos, limitando el potencial de la tarificación personalizada con IA.
- Fraude: los modelos de machine learning trabajan con historiales incompletos, de modo que los patrones de fraude se detectan tarde o nunca.
- Experiencia de cliente: ofertas cruzadas irrelevantes, comunicaciones erróneas y procesos lentos por necesidad de validación manual.
En resumen: la aseguradora se vuelve lenta justo cuando el mercado exige rapidez y personalización.
2. Sin datos fiables no hay IA útil (ni ROI en analítica avanzada)
La realidad es dura pero clara: invertir en IA sin invertir antes en calidad de datos es tirar dinero.
El mito de “ya lo arreglará la IA”
Muchas compañías han caído en este error:
“Primero montamos la plataforma de datos y los modelos de IA, y luego ya iremos limpiando y completando la información.”
Lo que ocurre después es predecible:
- Los modelos de scoring de riesgo se comportan de forma errática.
- Las predicciones de propensión a la compra fallan porque el histórico comercial está incompleto.
- Las alertas de fraude generan demasiados falsos positivos.
El resultado interno: desconfianza en la IA, desgaste del equipo de datos y la sensación de que “esto de la inteligencia artificial es más marketing que realidad”.
Qué exige la IA a los datos en seguros
Para que una solución de IA para seguros sea realmente útil en España, necesita como mínimo:
- Variables coherentes en el tiempo: un campo no puede significar una cosa en 2021 y otra distinta en 2024.
- Campos clave completos: NIF, fecha de efecto, canal, código de producto, causa del siniestro, tipo de tomador, etc.
- Identificación única de cliente: crítico para modelos de next best offer y retención.
- Histórico trazable: poder reconstruir la historia de la póliza, el siniestro y la relación con el cliente.
Sin esto, la IA sirve más para hacer powerpoints que para mejorar el ratio combinado.
3. Casos de uso de IA que dependen totalmente de la calidad del dato
Los proyectos de innovación aseguradora con IA que más valor generan son, curiosamente, los que más castiga la mala calidad de datos.
3.1 Suscripción automatizada y tarificación personalizada
La suscripción automática basada en IA necesita un histórico limpio para aprender qué riesgo asumen las pólizas que mejor funcionan. Si los datos históricos están “sucios”:
- Se infratarifican perfiles de alto riesgo.
- Se sobretarifican buenos riesgos que terminan yéndose a la competencia.
- La compañía mantiene cuestionarios larguísimos porque no confía en sus propios modelos.
Lo que funciona mejor en el mercado español es combinar:
- Normalización del dato histórico (productos, coberturas, ramos, canales).
- Enriquecimiento externo (censo, geolocalización, datos de vehículo, etc.).
- Motor de reglas + modelos de IA: reglas claras para casos obvios, modelos para la zona “gris”.
3.2 Gestión inteligente de siniestros
La gestión de siniestros con IA se apoya en datos como tipo de daño, proveedor, importe, tiempos de tramitación y satisfacción del cliente.
Cuando estos datos son fiables, la aseguradora puede:
- Predecir coste esperado de un siniestro en el momento de la declaración.
- Encaminar automáticamente el caso al proveedor óptimo.
- Detectar cuellos de botella en tramitación.
Si las tipologías de siniestro están mal registradas o se cambian cada año sin gobierno de datos, el modelo aprende ruido. Y el proyecto acaba etiquetado como “prueba piloto que no escaló”.
3.3 Detección de fraude en seguros
La detección de fraude con IA es uno de los reclamos más potentes del mercado, pero también uno de los más sensibles a la calidad del dato:
- La mayoría de los casos de fraude real no se etiquetan bien en los sistemas.
- Las investigaciones externas no siempre se reflejan en la base de datos corporativa.
¿Qué ocurre? Que la IA aprende a detectar “siniestros raros”, no necesariamente fraudulentos. Esto genera:
- Falsos positivos que saturan a los peritos e investigadores.
- Desgaste comercial por tratar con sospecha a clientes honestos.
La solución pasa por algo muy poco glamuroso pero crucial: mejorar el registro y la trazabilidad del fraude antes de pedir milagros al algoritmo.
4. Cómo atacar el problema: de la queja al plan de acción
La buena noticia es que el problema de calidad de datos en las aseguradoras españolas es solucionable si se aborda con foco y método.
Paso 1: definir qué decisiones quiere mejorar la aseguradora
Antes de hablar de data lakes, hay que responder a algo muy concreto:
- ¿Queremos mejorar el ratio de conversión en emisión?
- ¿Reducir el fraude indemnizado en autos?
- ¿Aumentar la retención en salud?
Cada decisión prioritaria exige un subconjunto de datos “críticos”. El esfuerzo de calidad se debe centrar ahí primero, no en “limpiarlo todo”.
Paso 2: identificar los datos críticos para cada caso de uso
Por ejemplo, para tarificación personalizada en autos:
- Datos del vehículo: marca, modelo, antigüedad, potencia.
- Datos del conductor: edad, experiencia, historial de siniestros.
- Datos de la póliza: coberturas, franquicias, canal de venta.
Estos campos deben tener:
- Definiciones claras y documentadas.
- Validaciones en los sistemas de origen.
- Controles periódicos de completitud y coherencia.
Paso 3: establecer un gobierno de datos realista
No hace falta montar una macroestructura para empezar, pero sí al menos:
- Propietarios de dato (data owners) por dominio: cliente, póliza, siniestro, mediador.
- Un catálogo mínimo de datos críticos: qué significa cada campo y cómo se usa.
- Un cuadro de mando de KPIs de calidad de datos (completitud, duplicidad, retraso de carga, etc.).
Cuando la organización ve mes a mes que la calidad mejora y eso se traduce en mejor ratio de conversión, mejores modelos de IA y menos reprocesos, el tema deja de ser “IT” y pasa a ser claramente “negocio”.
Paso 4: combinar herramientas de IA con procesos humanos
La paradoja es que la propia IA puede ayudar a mejorar la calidad de los datos:
- Modelos que detectan anomalías (por ejemplo, pólizas con primas fuera de rango normal).
- Algoritmos que identifican posibles duplicados de clientes para revisión.
- Sistemas que sugieren valores probables cuando falta información, reduciendo carga manual.
Pero la corrección final y las reglas de negocio deben seguir bajo control humano. La combinación de automatización + criterio experto es la que funciona mejor en el contexto regulado del seguro español.
5. De freno a ventaja competitiva: el dato como pilar de la IA en seguros
Cuando una aseguradora consigue que sus datos sean fiables, la IA deja de ser un experimento y se convierte en palanca de negocio. Se nota en cosas muy concretas:
- Los actuarios confían en los modelos de tarificación asistidos por IA.
- El área de siniestros ve reducidos tiempos de tramitación y costes medios.
- Negocio usa modelos de propensión y abandono para campañas de retención efectivas.
- Cumplimiento y riesgo ganan trazabilidad y capacidad de reporte ante el regulador.
En el contexto español, con una fuerte competencia y clientes muy sensibles a precio y servicio, las entidades que antes resuelvan el problema de la calidad del dato serán las que realmente saquen partido a la innovación aseguradora basada en IA.
La conclusión práctica es clara: si en tu compañía todavía se cuestionan los informes básicos y cada comité discute qué cifra es la buena, el siguiente paso no es comprar otra herramienta de IA. El siguiente paso es poner orden en los datos, alinearlo con los casos de uso prioritarios y después sí, escalar la IA sobre una base sólida.
Quien entienda esto en 2025 y actúe con decisión tendrá, en pocos años, una ventaja difícil de imitar. Porque la tecnología se compra, pero la disciplina sobre el dato se construye.
¿Y ahora qué? Próximos pasos para tu aseguradora
Si trabajas en una aseguradora española y te estás planteando proyectos de IA para suscripción, siniestros, fraude o tarificación personalizada, el orden lógico es este:
- Elige 1–2 decisiones de negocio donde quieras mejorar resultados en 2025.
- Lista los datos críticos que necesitas para esas decisiones.
- Evalúa de forma honesta su calidad actual.
- Lanza un plan acotado de mejora de datos y gobiérnalo desde negocio.
- Sobre esa base, implanta y escala la IA con expectativas realistas de ROI.
La IA no va a hacer magia con datos rotos. Pero con una base de datos bien cuidada, puede convertir a una aseguradora tradicional en una organización ágil, precisa y centrada en el cliente. Y ahí es donde, de verdad, se juega el futuro del seguro en España.