La IA ya está transformando la experiencia de cliente en seguros en España. Así se aplica de verdad a siniestros, suscripción, fraude y tarificación personalizada.
IA y experiencia de cliente: lo que separa a las aseguradoras ganadoras
El 70% de los asegurados en España afirma que cambiaría de compañía tras una mala experiencia en un siniestro. No por el precio, sino por cómo se le atiende. Esa es hoy la línea que separa a una aseguradora rentable de otra que pierde cartera mes a mes.
Aquí encaja el movimiento de soluciones como la de Odigo, centradas en orquestar la experiencia de cliente del sector asegurador. Pero la tecnología, por sí sola, no resuelve nada. Lo que marca la diferencia es cómo se integra la IA en los procesos clave del seguro: suscripción, siniestros, atención al cliente y lucha contra el fraude.
En esta serie de “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora”, este artículo se centra en un punto muy concreto: cómo una plataforma de experiencia de cliente con IA puede acelerar de verdad la transformación digital del sector asegurador español, y qué tiene que exigir una compañía que se plantee dar ese paso en 2025.
1. Qué aporta una solución de experiencia de cliente con IA a una aseguradora
Una solución de experiencia de cliente para seguros que use IA no es solo un “call center moderno”. Es, sobre todo, un cerebro que entiende al cliente y activa el siguiente mejor paso en cada interacción.
En la práctica, una plataforma tipo Odigo suele aportar cinco capacidades clave:
-
Enrutamiento inteligente omnicanal
Agrupa llamadas, emails, chat, WhatsApp, web y app en una sola vista. La IA decide quién debe atender a cada cliente según:- perfil (valor, riesgo, histórico)
- urgencia (un siniestro grave vs. una duda de póliza)
- disponibilidad y habilidades del agente
-
Autoservicio con IA conversacional
Chatbots y voicebots especializados en seguros, capaces de:- resolver gestiones sencillas (recibos, duplicado de póliza, estado de un parte)
- recoger información estructurada para siniestros
- derivar al agente humano en cuanto detectan complejidad o frustración
-
Contexto unificado del cliente
Unifica toda la información que suele estar dispersa en sistemas legacy:- pólizas activas y anteriores
- siniestros abiertos y cerrados
- interacciones previas en cualquier canal
- reglas de suscripción y scoring de riesgo
-
Analítica en tiempo real y post-conversacional
Usa IA para:- transcribir llamadas
- analizar sentimiento
- detectar motivos de contacto
- identificar cuellos de botella en siniestros y emisión
-
Automatización de procesos (RPA + IA)
Orquesta tareas de backoffice (altas, modificaciones, reembolsos, reservas de siniestro) a partir de lo que ocurre en el contacto con el cliente.
La clave para el sector asegurador español es que todo esto se aplique a procesos muy concretos: desde la tarificación personalizada hasta la gestión de un parte de hogar en plena nochebuena.
2. Casos de uso de IA en la experiencia de cliente aseguradora
La IA aporta valor real cuando se baja al terreno: menos fricción para el cliente, menos trabajo manual para el equipo y menos costes para la compañía.
2.1. Suscripción automatizada y asesoramiento en tiempo real
Aquí la IA no solo “ayuda a vender”, ayuda a vender bien.
- Durante una llamada o un chat, la plataforma:
- recupera el perfil del cliente en segundos
- sugiere productos y coberturas adaptadas a su riesgo
- calcula primas en tiempo real según reglas de suscripción
- avisa al agente de incoherencias o datos incompletos
Resultado: menos errores de emisión, menos suplementos posteriores y mayor calidad de cartera.
Un ejemplo muy típico en España: el clásico seguro de auto con múltiples conductores. La IA puede detectar, a partir de la conversación, si hay un conductor joven que no se está declarando, avisar al agente y ayudar a ajustar la tarificación antes de emitir. Eso reduce conflictos futuros en siniestros.
2.2. Gestión de siniestros más rápida y transparente
En siniestros es donde se la juega una aseguradora. Ahí se mide la promesa de marca.
Una solución como la de Odigo, bien integrada con el sistema de siniestros, permite:
-
Apertura de partes asistida por IA
El cliente explica el siniestro por voz o chat; la IA estructura la información, valida datos de póliza y preclasifica el tipo de parte. -
Priorización inteligente
Siniestros con personas implicadas, grandes daños o clientes de alto valor se marcan como prioritarios de forma automática. -
Comunicación proactiva
El sistema envía notificaciones en cada hito relevante: peritación, aceptación, pago… reduciendo llamadas de “¿cómo va lo mío?”. -
Detección temprana de conflicto
Análisis de sentimiento y lenguaje: si sube la frustración, se dispara una alerta y se deriva a un equipo especializado en retención.
La consecuencia es muy clara: se acortan los tiempos de ciclo y se reduce el churn post-siniestro, uno de los grandes dolores del sector en España.
2.3. Detección de fraude en tiempo real durante la interacción
La lucha contra el fraude en seguros en España mueve cientos de millones de euros cada año. La IA ya no se limita a revisar datos “a posteriori”, puede actuar mientras se habla con el cliente.
Ejemplos prácticos:
- comparación del relato del siniestro con patrones históricos de fraude
- análisis de incoherencias internas en fechas, daños y coberturas
- cruce automático con siniestros pasados vinculados a la misma persona, matrícula, dirección o IBAN
Si la IA detecta riesgo, sugiere al agente preguntas de control adicionales o deriva el expediente a una unidad especializada. El cliente legítimo apenas nota nada; el defraudador sí.
3. Cómo encajar una solución tipo Odigo en el legado de una aseguradora española
La mayoría de entidades españolas no parten de una hoja en blanco. Tienen core de seguros de hace décadas, sistemas de siniestros fragmentados y CRMs poco explotados. Por eso, cualquier solución de experiencia de cliente con IA tiene que jugar bien con ese legado.
3.1. Integraciones imprescindibles
Para que una plataforma de experiencia de cliente tenga sentido en seguros, debe integrarse al menos con:
- Core de pólizas: para consultar coberturas, recibos, estados y vencimientos.
- Sistema de siniestros: alta, consulta de estados, reservas y pagos.
- CRM / Data Lake: campañas, segmentación, valor de cliente.
- Herramientas de marketing y notificaciones: email, SMS, push, WhatsApp.
Sin esto, la IA “ve” solo una parte de la película y las recomendaciones pierden precisión.
3.2. Estrategia de despliegue: por dónde empezar
Lo he visto repetido: las aseguradoras que intentan cambiarlo todo de golpe acaban paralizadas en proyectos eternos.
Una estrategia que funciona mejor suele ser esta:
-
Elegir un proceso estrella
Ejemplo: siniestros de auto o hogar, que son masivos y muy sensibles. -
Lanzar un piloto controlado
- un solo ramo
- un grupo limitado de agentes
- métricas claras: NPS, tiempo medio de gestión, FCR, coste por contacto
-
Ajustar, consolidar y escalar
Cuando se demuestra impacto, se amplía a otros ramos (salud, vida riesgo, comercios) y se incorporan más automatizaciones. -
Formar a los equipos
Agentes y peritos deben ver la IA como un apoyo, no como un control. Si se sienten vigilados, sabotearán el proyecto de manera pasiva.
4. Beneficios medibles para la aseguradora (más allá del marketing)
La transformación digital se mide con números, no con notas de prensa. En proyectos bien ejecutados de IA en experiencia de cliente en seguros, los indicadores que más se mueven suelen ser estos:
- Reducción de tiempo medio de gestión (AHT) entre un 15% y un 30%.
- Aumento de resolución en primer contacto (FCR) entre 10 y 20 puntos.
- Descenso de llamadas repetidas sobre el mismo siniestro hasta un 25%, gracias a la comunicación proactiva.
- Incremento del NPS de 8 a 20 puntos en siniestros priorizados.
- Disminución del fraude detectado tarde y aumento de casos bloqueados en fase temprana.
- Ahorro de costes operativos combinado con mejora del ratio de retención.
Esta mezcla, bien gestionada, impacta directamente en la rentabilidad técnica y el ratio combinado, que es donde realmente miran los directores generales.
Un punto clave: la IA también permite medir mejor. Analizar miles de llamadas transcritas revela patrones que el management no veía: productos que generan más quejas, coberturas mal explicadas, momentos del año con picos injustificados de contacto… Eso alimenta mejoras en producto, pricing y formación comercial.
5. Errores habituales de las aseguradoras al implantar IA en la experiencia de cliente
La tecnología no suele ser el problema. Lo que se tuerce casi siempre son las expectativas y la gobernanza.
5.1. Obsesionarse con el chatbot y olvidar el resto
Muchas compañías españolas han lanzado chatbots “por moda” que apenas resuelven nada. El resultado: frustración del cliente y rechazo interno.
El chatbot debe ser una pieza de la estrategia, no la estrategia. Si no está conectado al core, al CRM y al sistema de siniestros, será poco más que un FAQ glorificado.
5.2. No involucrar a negocio y operaciones desde el principio
Si el proyecto lo lleva solo IT, se convierte en un ejercicio de integración técnica sin impacto real. Faltan:
- objetivos de negocio claros
- definición de casos de uso prioritarios
- implicación de responsables de siniestros, comercial y atención al cliente
5.3. Subestimar la gestión del cambio
La mejor IA del mundo no sirve si los agentes no la usan. Tres claves básicas:
- incluir a agentes “embajadores” en el diseño
- mostrarles datos de cómo la IA reduce tareas repetitivas
- rediseñar incentivos para premiar el uso correcto de las nuevas herramientas
6. Próximos pasos: de la teoría a un roadmap realista
Para una aseguradora española que quiera aprovechar soluciones de experiencia de cliente con IA en 2025, un enfoque realista podría ser:
-
Diagnóstico rápido (4-6 semanas)
- mapa de procesos de cliente actuales
- inventario de sistemas y calidad de datos
- definición de 3-5 casos de uso de alto impacto
-
Selección de plataforma y diseño de arquitectura
Buscar soluciones como Odigo que ya tengan experiencia en seguros, integraciones probadas y capacidades de IA explicables. -
Piloto acotado (3-6 meses)
- foco en un ramo y un tipo de interacción (p. ej., siniestros de auto)
- objetivos cuantificados desde el día uno
-
Escalado progresivo y gobierno de datos
La IA mejora con buen dato. Sin gobierno de datos, el modelo se degrada y pierde confianza interna.
Cerrar el círculo: IA, experiencia de cliente y negocio asegurador
La realidad es sencilla: sin una experiencia de cliente sólida, la IA en seguros se queda en un experimento de laboratorio. Y sin IA, la experiencia de cliente seguirá siendo cara, lenta y difícil de personalizar.
Soluciones de experiencia de cliente orientadas al seguro, como la que presenta Odigo, encajan justo en ese cruce: permiten aplicar IA a la suscripción automatizada, la gestión de siniestros, la detección de fraude y la tarificación personalizada en un único entorno.
Para quienes estáis liderando la innovación en una aseguradora española, el reto ahora no es “si usar IA”, sino dónde empezar para que el impacto se vea en meses y no en años. Elegir bien el primer caso de uso, medir con rigor y construir sobre resultados tangibles es la forma más segura de que la transformación digital deje de ser un eslogan y se convierta en ventaja competitiva.