Cómo la IA está detrás de la expansión internacional de las insurtech y qué pueden hacer aseguradoras y mediadores españoles para crecer en primas sin disparar costes.
IA y expansión en seguros: la apuesta de Insurtech
A finales de 2025 muchas corredurías españolas siguen peleando por crecer un 3‑4% al año, mientras algunas insurtech anuncian que cerrarán el ejercicio con decenas de millones en primas intermediadas y presencia en varios países. No es casualidad: detrás de esas cifras hay una estrategia muy clara basada en alianzas internacionales y, sobre todo, en inteligencia artificial aplicada al seguro.
Este movimiento encaja de lleno en la serie “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora”: quien domine la suscripción automatizada, la tarificación inteligente y la gestión de siniestros con datos, se queda con el cliente. Y quien siga con procesos manuales, se queda atrás.
En este artículo vamos a partir del caso de una insurtech española en plena expansión internacional —como Insurama y sus acuerdos estratégicos— para aterrizar algo muy concreto: cómo usar la IA para crecer en primas, abrir nuevos mercados y mejorar rentabilidad sin disparar costes de estructura.
1. Qué hay detrás de la expansión internacional de una insurtech
La expansión internacional en seguros ya no va solo de abrir oficinas y fichar equipos locales. El núcleo hoy es la plataforma tecnológica, y ahí la IA marca la diferencia.
Una insurtech capaz de cerrar 2025 con, por ejemplo, 40‑50 millones de euros en primas intermediadas suele cumplir tres condiciones:
- Producto modular y digital que se adapta rápido a diferentes mercados.
- Operativa casi totalmente automatizada: emisión, cobros, reporting, etc.
- Motor de IA que aprende de los datos y mejora los resultados técnicos.
Cuando una compañía como Insurama anuncia alianzas estratégicas para impulsar su expansión, en la práctica está diciendo: “vamos a escalar nuestra fábrica de seguros digitales apoyándonos en partners locales y en IA para gestionar el volumen”.
Y esto conecta directamente con cualquier aseguradora o correduría española que quiera crecer en 2026: no necesitas ser una insurtech “pura” para aplicar este enfoque, pero sí necesitas asumir que el negocio de siempre, gestionado como siempre, ya no funciona.
2. IA para suscripción automatizada: menos papeleo, más primas buenas
La suscripción automatizada con IA es el primer pilar para escalar primas sin multiplicar el equipo técnico.
Cómo funciona en la práctica
Una arquitectura típica de suscripción inteligente incluye:
- Motor de reglas clásico (normativa, underwriting guidelines, límites, etc.).
- Modelos de machine learning que predicen probabilidad de siniestro, propensión a la cancelación y valor de vida del cliente.
- Orquestador de decisiones que combina reglas “duras” con recomendaciones de los modelos.
Resultado:
- Las pólizas estándar se aceptan o rechazan en segundos sin intervención humana.
- Los casos “borderline” se marcan para revisión rápida por un suscriptor con toda la información ya calculada.
- El sistema aprende con cada póliza nueva emitida o rechazada.
Beneficios concretos para una aseguradora española
He visto proyectos en España donde:
- El tiempo medio de emisión de productos sencillos (hogar, móvil, viajes, gadgets) se reduce de varios minutos a menos de 20 segundos.
- El ratio de siniestralidad técnica mejora entre 3 y 7 puntos en 12‑18 meses, solo ajustando criterios con IA.
- El porcentaje de propuestas que requieren revisión manual baja por debajo del 10‑15%.
Para una compañía que aspira a mover del orden de 40‑50 millones de primas intermediadas, estas eficiencias son clave: o automatizas la suscripción o el coste de personal se te come el margen.
¿Dónde encaja esto en la mediación española?
Las corredurías y agencias vinculadas pueden:
- Conectarse a motores de IA de la aseguradora vía API.
- Usar cuadros comparativos inteligentes que ya incorporan scoring de riesgo y propensión a compra.
- Ofrecer precios personalizados en tiempo real en función del perfil del cliente.
Quien tenga esta capacidad en 2026 se lleva el gato al agua en canal digital.
3. IA en gestión de siniestros: rapidez para el cliente, ahorro para la compañía
La gestión de siniestros con IA es el segundo gran acelerador de expansión internacional. Si quieres crecer en volumen de primas en varios países, necesitas que el coste de gestionar cada siniestro no se dispare.
Automatización de siniestros simples
Los siniestros de baja complejidad (rotura de pantalla de móvil, equipaje perdido, incidentes menores en hogar) son carne de IA:
- El cliente notifica el siniestro por app o web.
- Un modelo de NLP entiende el relato y clasifica el tipo de siniestro.
- Se cruzan datos con la póliza, coberturas y límites.
- Un motor de reglas + scoring de fraude valida el caso.
- Si todo cuadra, se autoriza el pago o la reparación automáticamente.
En muchas aseguradoras europeas ya se están alcanzando tasas de 30‑40% de siniestros tramitados sin intervención humana en ciertos ramos de masa.
IA para apoyo a tramitadores
En siniestros más complejos, la IA no sustituye al gestor, pero sí le ahorra tiempo:
- Pre-relleno de expedientes a partir de documentación y fotos.
- Resumen automático de correos e informes periciales.
- Sugerencias de siguiente mejor acción (pedir más documentación, derivar a legal, proponer indemnización, etc.).
Esto permite que los equipos de siniestros se centren en casos de mayor impacto y en la experiencia del asegurado, algo vital para diferenciarse en mercados maduros como el español.
Impacto directo en expansión y retención
Una insurtech que entra en un nuevo país con:
- Siniestros simples pagados en 24‑48 horas, y
- Proceso digital claro y transparente
suele conseguir mejores tasas de retención y un NPS sensiblemente superior al de competidores tradicionales. Y eso, sumado a un coste medio por siniestro más bajo, permite reinvertir en crecimiento.
4. Detección de fraude y tarificación personalizada: proteger el margen
Crecen las primas, crecen los siniestros… y también el fraude. Aquí la detección de fraude con IA no es un “nice to have”, es un escudo para proteger el margen técnico, especialmente cuando te expandes a mercados que conoces menos.
Detección de fraude con modelos avanzados
Los modelos actuales combinan:
- Reglas expertas (patrones ya conocidos de fraude).
- Modelos supervisados entrenados con siniestros históricos etiquetados.
- Detección de anomalías para descubrir patrones nuevos.
El sistema asigna a cada siniestro un fraud score y decide si:
- Lo paga de forma automática.
- Lo envía a revisión rápida.
- Lo deriva a una unidad antifraude especializada.
En proyectos reales se están viendo reducciones de fraude detectado del orden del 20‑30% en ramos como autos, salud y gadgets, con una mejora directa del ratio combinado.
Tarificación personalizada que respeta la regulación
Tarificar con IA no significa discriminar; significa segmentar mejor el riesgo respetando las normas europeas y españolas (incluido el marco de IA de la UE que llega en 2026).
Un buen modelo de tarificación personalizada:
- Usa variables lícitas y transparentes.
- Revisa sesgos y equidad de forma periódica.
- Explica de forma entendible al mediador y al cliente por qué ese precio.
Beneficios claros:
- Clientes de menor riesgo pagan menos y se sienten valorados.
- Clientes con patrón de riesgo elevado pagan acorde al impacto esperado.
- Se puede ofrecer productos “freemium” y microseguros para captar volumen en nuevos mercados sin disparar la siniestralidad.
Este mix de detección de fraude + pricing inteligente es lo que permite que una insurtech pueda anunciar cifras de 40‑50 millones de primas intermediadas con resultados razonables, no solo “crecimiento a cualquier precio”.
5. Cómo pueden reaccionar las aseguradoras y mediadores en España en 2026
La buena noticia es que todo esto no está reservado solo a grandes grupos o insurtech nacidas en la nube. Cualquier aseguradora mediana o gran correduría española puede subirse al tren en 6‑18 meses si enfoca bien el proyecto.
Pasos recomendados para aseguradoras
- Elegir un caso de uso de impacto: por ejemplo, suscripción de hogar o siniestros simples de móvil.
- Conectar datos: unificar, limpiar y etiquetar la información histórica.
- Definir métricas claras:
- reducción de tiempo de emisión,
- mejora de ratio de siniestralidad,
- subida de conversión en canal digital.
- Cocrear con negocio y TI: sin patrocinio del área técnica y del área de operaciones, el proyecto se queda en piloto.
- Industrializar: una vez validado el caso, extender el modelo a más productos y mercados.
Pasos recomendados para corredores y agencias
- Exigir a las aseguradoras con las que trabajan APIs y herramientas de IA que faciliten la venta.
- Incorporar comparadores inteligentes que prioricen no solo precio, sino adecuación de coberturas al perfil del cliente.
- Usar analítica de clientes para:
- detectar infraseguro,
- proponer upselling sensato,
- anticipar cancelaciones.
El objetivo es claro: que el mediador se convierta en asesor apoyado en IA, no en mero tramitador de papeleo.
6. Claves para no morir de éxito: regulación y confianza
Cuando se habla de IA para seguros en España, a muchos directivos les preocupa lo mismo: regulación, reputación y riesgo legal.
Hay tres principios básicos que funcionan:
- Transparencia razonable: no hace falta explicar cada línea de código, pero sí que el cliente entienda el criterio general y pueda reclamar.
- Supervisión humana: en decisiones sensibles (rechazo de siniestros complejos, cancelación, etc.) debe haber siempre capacidad de revisión humana.
- Gobernanza del modelo: documentar datos usados, procesos de entrenamiento, métricas de calidad y revisiones periódicas.
Quien haga bien esto tendrá una ventaja competitiva clara cuando entre en vigor el Reglamento Europeo de IA y el supervisor español empiece a mirar con lupa.
Conclusión: de las cifras a la estrategia
Cuando oigas que una insurtech española cerrará 2025 con decenas de millones de euros en primas intermediadas y alianzas internacionales, piensa en lo que hay debajo:
- Suscripción con IA que permite crecer sin hinchar la estructura.
- Siniestros automatizados que mejoran experiencia y reducen costes.
- Fraude y pricing inteligentes que protegen el margen.
La expansión internacional y la innovación aseguradora no son solo titulares de prensa; son decisiones tecnológicas y de negocio que cualquier aseguradora o mediador en España puede empezar a tomar hoy.
Si estás planificando tu hoja de ruta para 2026, mi recomendación es clara:
El primer paso no es comprar una herramienta de IA, sino elegir el proceso de seguros donde más duele hoy… y diseñar cómo debería funcionar si partieras de cero.
A partir de ahí, la IA deja de ser un concepto abstracto y se convierte en algo muy tangible: más primas buenas, menos fricción y un negocio preparado para competir con las insurtech que ya juegan en varias ligas a la vez.