MAPFRE crea una Dirección de Tecnología y Dato y envía un mensaje claro al sector: la IA y el dato pasan al centro del seguro. Esto es lo que significa y cómo aplicarlo.
MAPFRE mueve ficha: por qué la nueva Dirección de Tecnología y Dato importa a todo el sector
Más de 30 millones de clientes. Ese es el volumen de datos que gestiona MAPFRE en todo el mundo. Cuando un grupo así decide crear una Dirección General de Tecnología y Dato y colocarla al lado de la presidencia, no es un simple ajuste organizativo: es una señal clara de hacia dónde va el seguro en España.
Esta reordenación, efectiva desde el 31/12/2025, encaja de lleno con lo que venimos viendo en la serie “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora”: las aseguradoras que quieren competir en suscripción, gestión de siniestros, detección de fraude o tarificación personalizada están reorganizando su gobierno corporativo alrededor de datos e inteligencia artificial.
En este artículo voy a ir más allá de la noticia. Veremos qué significa de verdad este movimiento de MAPFRE, qué aprendizajes deja para cualquier compañía aseguradora española y cómo aterrizarlo en casos muy concretos de IA aplicada a seguros.
1. Qué ha cambiado en MAPFRE y qué nos está diciendo del mercado
El movimiento central es claro: MAPFRE crea un Área Corporativa de Tecnología y del Dato, dirigida por Vanessa Escrivá García, dependiente directamente del presidente, Antonio Huertas.
A partir de aquí pasan varias cosas relevantes:
- Se elimina el Área de Transformación de la Operación y se simplifican funciones.
- Se centralizan en una única estructura:
- la dirección de Tecnología,
- la dirección corporativa del Dato (liderada por Maribel Solanas, Group Chief Data Officer),
- y toda la estrategia de Inteligencia Artificial del grupo.
- Esta nueva área entra en los órganos clave de gobierno (Comité Ejecutivo y Consejo Asesor de Tecnología, Innovación y Transformación – CATIT).
La lectura de fondo es muy directa:
La transformación digital deja de ser “un proyecto” para convertirse en core del gobierno corporativo.
Hasta ahora, muchas aseguradoras tenían:
- Transformación en un lado,
- Sistemas en otro,
- Datos desperdigados por negocio, actuarial, riesgos…
MAPFRE está diciendo: “Todo lo que tenga que ver con tecnología, dato e IA va junto, con visión de grupo y foco en negocio”. Y eso es exactamente lo que hace falta para que la IA en seguros deje de ser pilotos sueltos y se convierta en palanca real de P&L.
2. Centralizar tecnología y dato: la base para una IA aseguradora que funcione
La IA en seguros solo aporta valor cuando se apoya en datos consistentes, gobernados y accesibles. Aquí es donde la nueva estructura de MAPFRE tiene mucho sentido práctico.
2.1. Por qué unir Tecnología, Dato e IA es una buena idea
Cuando tecnología, dato e IA van por separado, suele pasar esto:
- El área de negocio pide “un modelo de IA para tarificar mejor”,
- Tecnología se centra en sistemas y ciberseguridad,
- Datos está bloqueado en calidad, regulación y silos,
- El piloto de IA nunca llega a producción o no escala.
En cambio, al unirlo bajo una misma dirección, se puede:
- Priorizar casos de uso de IA alineados con negocio (no con modas).
- Asegurar los datos necesarios para esos casos: calidad, unificación, accesos.
- Industrializar los modelos en los sistemas core (suscripción, siniestros, pricing…).
- Controlar riesgos: ética algorítmica, sesgos, explicabilidad, cumplimiento regulatorio.
En una aseguradora española típica, esto se traduce en cosas muy concretas:
- Modelos de suscripción automatizada que se integran en el front de mediadores.
- Motores de detección de fraude conectados al CRM y al sistema de siniestros.
- Soluciones de tarificación dinámica integradas con el motor de pricing actuariado.
Nada de esto es sostenible sin un gobierno del dato y de la tecnología coordinado.
2.2. El rol del Chief Data Officer en el seguro del dato
La noticia menciona a Maribel Solanas como Group Chief Data Officer, bajo la nueva Dirección de Tecnología y Dato. Este rol se está convirtiendo en una pieza crítica en cualquier proyecto serio de IA para seguros.
Un CDO potente en una aseguradora debe:
- Definir la estrategia de datos: qué se prioriza, cómo se mide el valor.
- Impulsar la calidad de datos en todos los ramos (Auto, Salud, Vida, Empresas…).
- Alinear modelo de datos, regulación y riesgos (GDPR, DORA, EIOPA…).
- Trabajar codo con codo con negocio para desplegar casos de uso de IA.
Sin este rol con peso real, lo habitual es que los datos sigan siendo “problema de IT” o “problema de negocio”, pero nunca activo estratégico compartido.
3. IA para suscripción, siniestros y fraude: qué habilita una estructura como la de MAPFRE
Cuando una aseguradora ordena su gobierno corporativo alrededor de datos e IA, se abre la puerta a acelerar casos de uso con impacto directo en cuenta técnica y eficiencia.
3.1. Suscripción automatizada y mejor selección de riesgo
Con una Dirección de Tecnología y Dato fuerte, la suscripción automatizada deja de ser un Excel complejo y pasa a ser un flujo integrado de datos y modelos.
Ejemplos concretos que esta estructura facilita:
- Pre-suscripción en tiempo real para canales digitales y mediación: el sistema calcula automáticamente una recomendación de aceptación, exclusiones o recargo en función de:
- histórico interno de siniestros,
- datos externos (estadística pública, riesgos climáticos, datos socioeconómicos),
- señales comportamentales (por ejemplo, forma de rellenar el cuestionario).
- Reglas y modelos actualizables sin rehacer todo el sistema core, gracias a arquitecturas de APIs y capas de decisión.
Impacto típico cuando esto se hace bien:
- Tiempo de respuesta a mediadores y clientes baja de días a minutos.
- Menos selección adversa: mayor calidad técnica de la cartera.
3.2. Gestión de siniestros con IA: rapidez, coste y experiencia de cliente
En siniestros es donde más valor visible se saca de una buena estrategia de datos e IA:
- Clasificación automática de siniestros entrantes (priorización por gravedad, fraude potencial, urgencia).
- Triaje inteligente:
- siniestros simples se pagan casi automáticamente,
- casos complejos se derivan a gestores expertos.
- Procesamiento de documentos (OCR + NLP) para extraer información de partes médicos, atestados, facturas…
- Predicción de coste y duración del siniestro para provisionar mejor.
Todo esto requiere:
- Acceso controlado y seguro a datos muy sensibles.
- Modelos entrenados con históricos limpios y bien etiquetados.
- Integración con sistemas legados, algo que solo se consigue si tecnología y dato van juntos.
3.3. Detección de fraude y protección de margen
El fraude no es un tema menor: en algunos ramos, puede comerse varios puntos de ratio combinado.
Con la IA adecuada, se puede:
- Analizar patrones históricos de fraude (redes, modus operandi, zonas, tipos de coberturas).
- Puntuar cada siniestro con un índice de sospecha en tiempo real.
- Priorizar investigaciones de la unidad de fraude donde más retorno potencial hay.
Para que esto funcione sin generar fricciones graves con clientes legítimos, se necesita:
- Buen gobierno del modelo (evitar sesgos, revisar falsos positivos).
- Alineación con riesgos, cumplimiento y negocio.
Justo el tipo de equilibrio que facilita un Consejo Asesor de Tecnología, Innovación y Transformación (como el CATIT de MAPFRE) reforzado con perfiles de datos y tecnología.
4. Gobierno corporativo y IA: lecciones para cualquier aseguradora española
El caso de MAPFRE es un ejemplo visible, pero las lecciones son aplicables a cualquier aseguradora, grande o mediana.
4.1. La IA no es un departamento, es una decisión de gobierno
Cuando la Dirección de Tecnología y Dato entra en el Comité Ejecutivo, el mensaje es claro:
La IA y los datos no son “un proyecto del CIO”, sino una palanca estratégica de negocio.
Esto tiene consecuencias prácticas:
- Los casos de uso de IA se priorizan junto con el resto de decisiones estratégicas.
- Los recursos (personas, presupuesto, tiempo de negocio) se asignan con criterio global.
- Se evita la “carrera de pilotos” sin impacto real.
4.2. Qué pasos puede dar una aseguradora que aún no está ahí
Si tu compañía todavía no está en este nivel, hay un camino bastante claro que he visto que funciona:
- Nombrar un sponsor ejecutivo claro para datos e IA (puede ser el CEO, el COO o el CFO, pero debe tener poder real).
- Definir un modelo de gobierno del dato: roles, responsables, comités, métricas de valor.
- Crear una hoja de ruta de IA para seguros con foco en cuatro frentes:
- Suscripción automatizada en al menos un ramo.
- Gestión de siniestros apoyada en IA (clasificación, priorización, OCR…).
- Detección de fraude avanzada.
- Tarificación personalizada basada en modelos y datos enriquecidos.
- Unificar tecnología y dato al menos a nivel de coordinación (aunque no estén todavía en una misma dirección formal).
Lo importante es que negocio, datos y tecnología estén alineados en qué problemas de negocio atacar con IA y cómo medir el impacto.
4.3. IA, regulación y seguridad: el otro pilar de la reorganización
La noticia también menciona la creación de un nuevo puesto de director de Control de Seguridad y la adaptación de comisiones del Consejo a riesgos, sostenibilidad y cumplimiento.
No es casualidad. La IA en seguros tiene tres frentes críticos:
- Protección de datos personales (especialmente en Salud y Vida).
- Ciberseguridad y resiliencia operativa (DORA, NIS2, etc.).
- Riesgos de modelo (errores, sesgos, falta de explicabilidad).
Integrar IA en seguros sin reforzar gobierno de riesgos es una mala idea. MAPFRE está moviendo ambas fichas a la vez, y esa combinación es probablemente la única sostenible a medio plazo.
5. Cómo conectar estos cambios con tu propia estrategia de IA para seguros
La reestructuración de MAPFRE encaja con una tendencia clara en el mercado español: las aseguradoras que más avanzan en innovación aseguradora basada en IA están ordenando su casa en tres niveles.
- Gobierno corporativo: datos y tecnología con voz en la mesa donde se decide la estrategia.
- Gobierno del dato: CDO fuerte, políticas claras, visión de dato como activo.
- Casos de uso priorizados: menos “proyectos faro” y más iniciativas con impacto en:
- ratio combinado,
- crecimiento rentable,
- experiencia de cliente y mediadores.
En esta serie de “IA para Seguros en España” estamos viendo una constante: los proyectos que funcionan son los que conectan organización, dato e IA. No basta con comprar una plataforma o montar un equipo de data scientists brillante si luego:
- no hay acceso a datos de calidad,
- no hay apoyo ejecutivo,
- o los modelos nunca pasan de la fase piloto.
Si algo deja claro el movimiento de MAPFRE es que la verdadera innovación aseguradora empieza en el organigrama y termina en el resultado técnico.
Cierre: del organigrama a la ventaja competitiva
MAPFRE ha decidido colocar la Dirección de Tecnología y Dato en el centro de su modelo de gestión y reforzar al mismo tiempo seguridad y riesgos. No es una noticia más de nombramientos: es una declaración de que la próxima década del seguro español será un juego de datos, IA y buen gobierno corporativo.
Para las aseguradoras que quieren competir en suscripción automatizada, gestión de siniestros inteligente, detección de fraude o tarificación personalizada, el mensaje es bastante directo:
Ordenar la casa del dato y de la tecnología ya no es opcional, es la base para que la IA deje de ser un discurso y se convierta en ventaja competitiva.
Si tu compañía todavía está en la fase de pilotos dispersos, este puede ser un buen momento —cerrando 2025 y planificando 2026— para hacerse la pregunta incómoda: ¿está nuestro gobierno corporativo preparado para tomarse en serio la IA en seguros?