Mapfre reorganiza su gobierno corporativo para dar más peso a la tecnología. Qué implica para la IA en seguros en España y qué pueden aprender otras aseguradoras.
Mapfre y la nueva era de IA en seguros en España
La mayoría de aseguradoras españolas quieren hablar de inteligencia artificial, pero muy pocas se atreven a cambiar su gobierno corporativo para que la tecnología sea realmente estratégica. Cuando una compañía como Mapfre mueve piezas en la alta dirección “para impulsar la tecnología y simplificar áreas”, no es un ajuste cosmético: es una señal clara de hacia dónde va el sector.
Este movimiento encaja de lleno con la temática de esta serie, “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora”: automatización de la suscripción, gestión de siniestros inteligente, detección de fraude, tarificación personalizada… Nada de eso escala sin una estructura organizativa y un modelo de gobierno preparados para la IA.
En este artículo voy a ir a lo que realmente importa: qué hay detrás de una reorganización corporativa orientada a tecnología, qué implica para la adopción de IA en seguros en España y qué pueden aprender otras aseguradoras que quieran seguir ese camino en 2025.
1. Qué significa reorganizar el gobierno corporativo para la IA
Reorganizar el gobierno corporativo para impulsar la tecnología no va de cambiar organigramas “porque toca”. Va de tres decisiones muy concretas:
- Quién manda sobre la tecnología (y si tiene peso real en el Comité de Dirección).
- Cómo se coordinan negocio, datos y sistemas.
- Qué procesos se simplifican para que la IA pueda implantarse rápido y con seguridad.
En una aseguradora grande como Mapfre, esto suele traducirse en movimientos como:
- Creación o refuerzo de una Dirección General de Tecnología y Datos con reporting directo al CEO.
- Integración de funciones de IA, analítica avanzada y ciberseguridad en un hub tecnológico único.
- Simplificación de áreas que antes trabajaban en silos: siniestros, suscripción, pricing, canales comerciales, etc.
Si la IA es estratégica, el responsable de tecnología y datos debe tener el mismo peso que Finanzas o Negocio. Si no, la IA queda en piloto bonito y poco más.
IA sin gobierno = proyectos sueltos y poco ROI
Muchas aseguradoras han empezado por donde es más cómodo: pilotos de IA para
- clasificar documentos de siniestros,
- predecir abandono de clientes,
- priorizar reclamaciones,
- o hacer scoring de riesgo.
Sin un gobierno claro:
- Cada área lanza su piloto, con su propio proveedor.
- Se duplican datos, modelos y costes.
- Cumplir con RGPD, DORA e IA Act europeo se vuelve una pesadilla.
La reorganización que anuncia Mapfre apunta justo en la dirección contraria: centralizar criterio, estandarizar tecnología y acelerar la escala.
2. Por qué “simplificar áreas” es clave para la IA en seguros
La simplificación organizativa no es solo una cuestión de eficiencia. Es una condición técnica para que la IA funcione bien.
La IA para seguros necesita:
- Datos coherentes y accesibles.
- Procesos definidos de principio a fin.
- Responsables claros para decisiones automatizadas o asistidas.
Si una aseguradora española tiene el ciclo de vida del cliente repartido en 8 departamentos con 10 sistemas distintos, ningún modelo de IA funcionará como debe. Se quedará en pruebas o en uso parcial.
Ejemplo práctico: gestión de siniestros de autos
Piensa en un siniestro de automóvil típico:
- El cliente llama o reporta por app.
- Se abre el parte.
- Se asigna taller.
- Se perita el daño.
- Se gestiona la reserva técnica.
- Se paga (o se rechaza) el siniestro.
En muchas aseguradoras, cada paso depende de un área distinta, con sistemas poco integrados. ¿Qué hace una reorganización bien planteada?
- Agrupa o coordina bajo una misma dirección de operaciones y tecnología toda la cadena de siniestros.
- Define un modelo de datos común para el siniestro.
- Establece una gobernanza de IA para automatizar:
- la clasificación del siniestro,
- la detección temprana de fraude,
- la estimación de coste y tiempo de reparación.
Resultado esperado:
- Reducción de tiempos de gestión en un 20-40%.
- Disminución del coste medio del siniestro gracias a una mejor selección de talleres y decisiones más homogéneas.
- Mejora de la experiencia cliente (información más transparente, trazable y rápida).
Nada de esto ocurre si las áreas siguen fragmentadas y con intereses contrapuestos. Simplificar áreas es hacer que la IA tenga dónde encajar.
3. Cómo una estructura orientada a tecnología impulsa la IA en todo el ciclo asegurador
Una reorganización como la de Mapfre abre la puerta a usar IA de forma transversal en el negocio asegurador. Las palancas principales son cuatro: suscripción, siniestros, fraude y tarificación.
3.1. Suscripción automatizada y más inteligente
Con un gobierno corporativo alineado con tecnología, la suscripción pasa de ser un “arte manual” a un proceso data-driven:
- Modelos de machine learning para segmentar riesgo en tiempo real.
- Reglas automatizadas para aceptar, rechazar o derivar a un suscriptor senior.
- Integración con fuentes externas (por ejemplo, datos geoespaciales para hogar o catástrofes naturales) bajo un marco claro de gobierno de datos.
En España ya se ve cómo las aseguradoras que han dado poder real a su área de datos están:
- reduciendo tiempos de cotización de días a minutos,
- bajando ratio de siniestralidad en nichos concretos,
- y personalizando coberturas con muchísima más precisión.
3.2. Gestión de siniestros asistida por IA
La IA aplicada a siniestros funciona mejor cuando:
- los flujos están estandarizados,
- los datos están bien estructurados,
- y la toma de decisiones está clara.
Una estructura de gobierno renovada permite desplegar:
- Modelos de visión artificial para estimar daños en autos a partir de fotos.
- NLP para entender y clasificar documentos y correos.
- Motores de priorización de siniestros según gravedad, impacto económico o riesgo de fuga del cliente.
Con un marco de gobierno adecuado, la compañía puede decidir con criterio:
- qué parte se automatiza 100%,
- dónde la IA solo sugiere y la persona decide,
- y qué casos quedan excluidos por riesgo regulatorio o de reputación.
3.3. Detección de fraude más afinada
La detección de fraude es un área donde el retorno de la IA está más que demostrado. Pero también donde es más delicado hablar de:
- sesgos,
- explicabilidad de modelos,
- y respeto a derechos del cliente.
Un gobierno corporativo adaptado a la IA establece:
- quién valida modelos de scoring de fraude,
- cómo se revisan falsos positivos,
- qué criterios se documentan para inspecciones de la DGSFP o auditorías internas.
Aquí se ve muy claro por qué no basta con “instalar un modelo”: hace falta una estructura que lo gobierne.
3.4. Tarificación personalizada dentro de los límites regulatorios
La IA permite una tarificación muchísimo más granular:
- microsegmentos,
- variables de comportamiento,
- uso real (pay per use),
- y combinaciones de coberturas casi a medida.
En España, esto tiene que convivir con:
- normas de no discriminación,
- exigencias de transparencia en la formación de precios,
- y, en el horizonte inmediato, el cumplimiento del Reglamento Europeo de IA.
Un gobierno corporativo revisado, como el que persigue Mapfre, debe incluir:
- comités de ética de IA,
- participación de cumplimiento normativo en el diseño de modelos,
- y mecanismos de revisión periódica de algoritmos de pricing.
De nuevo, la conclusión es clara: sin estructura, no hay IA sostenible en tarificación.
4. Lecciones para otras aseguradoras españolas en 2025
La reorganización de Mapfre manda un mensaje al mercado:
La carrera de la IA en seguros en España ya no va de quién lanza antes el siguiente piloto, sino de quién adapta antes su modelo de gobierno al nuevo contexto tecnológico y regulatorio.
Para compañías que estén planteando su hoja de ruta de IA para 2025-2027, estas son algunas recomendaciones prácticas.
4.1. Dar peso real a Tecnología y Datos en la cúpula
- Elevar a nivel comité de dirección la función de tecnología y datos.
- Unificar bajo un mismo paraguas:
- sistemas,
- datos,
- IA y analítica avanzada,
- seguridad y ciber.
Si el CIO/CDO tiene voz pero no voto en decisiones de negocio, la IA acabará siendo un gasto de innovación, no un motor de resultados.
4.2. Empezar por simplificar procesos críticos
Antes de hablar de modelos, conviene hacer un ejercicio honesto:
- ¿Cuántos pasos intervienen hoy en un alta de póliza?
- ¿Cuántos sistemas tocan un siniestro de auto desde que entra hasta que se paga?
- ¿Dónde se duplican datos y decisiones?
A partir de ahí, priorizar:
- Siniestros de autos y hogar (volumen alto, datos abundantes).
- Suscripción de ramos personales y pymes.
- Procesos de atención al cliente (call center, chat, email).
Cuanto más simple el proceso, más fácil que la IA aporte valor medible y rápido.
4.3. Crear un marco de Gobierno de IA claro
No hace falta escribir un libro blanco de 200 páginas, pero sí definir de forma clara:
- qué casos de uso de IA se priorizan,
- quién aprueba cada fase (idea, piloto, escala),
- cómo se gestionan riesgos de:
- privacidad,
- sesgo,
- falta de explicabilidad,
- ciberseguridad.
Y, muy importante en 2025, alinear este marco con el Reglamento Europeo de IA y con las expectativas de la DGSFP.
4.4. Conectar estrategia de IA con objetivos de negocio
La reorganización organizativa solo tiene sentido si responde a preguntas muy concretas, por ejemplo:
- ¿Queremos reducir el coste medio del siniestro un 5% en 2 años?
- ¿Queremos mejorar el NPS en 10 puntos en autos y salud?
- ¿Queremos crecer en pymes sin disparar el coste de suscripción?
Cada uno de estos objetivos puede traducirse en proyectos de IA medibles, con responsables claros y plazos realistas.
5. IA para seguros en España: qué viene después de reorganizarse
El movimiento de Mapfre es una pieza más del cambio estructural que vive el seguro en España. En esta serie, “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora”, vemos un patrón repetido:
- Revisión del gobierno corporativo y del rol de tecnología.
- Limpieza y estructuración del dato.
- Primeras automatizaciones en siniestros, suscripción y servicio al cliente.
- Expansión hacia tarificación avanzada, prevención y nuevos productos.
Reorganizar gobierno y simplificar áreas no es el final del camino, es el punto de partida serio para que la IA deje de ser un discurso y se convierta en una ventaja competitiva tangible.
Para las aseguradoras españolas que estén decidiendo sus próximos pasos, el mensaje es claro:
- La tecnología ya está madura.
- Los reguladores están marcando el marco de juego.
- Lo que marcará la diferencia es quién adapta antes su modelo de gobierno y organización para hacer sitio a la IA.
Si tu compañía quiere pasar de los pilotos a la realidad, el momento de revisar el gobierno corporativo y simplificar áreas no es dentro de tres años. Es ahora.