El caso ilustra un proceso que atraviesa al sector asegurador mexicano en su conjunto: la digitalización de tareas que durante décadas dependieron de revisión manual. De acuerdo con lo señalado por Guerrero, antes de la implementación del sistema la aseguradora tardaba hasta 20 horas en responder a un agente que solicitaba la emisión de una póliza; con el nuevo esquema, el tiempo se redujo a ocho minutos.
El mecanismo, según la explicación del directivo, opera mediante un sistema que lee correos electrónicos con archivos adjuntos, clasifica la información recibida y asigna un folio de manera automática al agente que hizo la solicitud. «La IA lee los correos electrónicos, con los archivos adjuntos, clasifica la información, le otorga un folio al agente y se atiende. Antes nos tardábamos hasta 20 horas en poder responder, ahora lo podemos hacer en ocho minutos», indicó Guerrero. Ese primer filtro, dijo, ha alcanzado 85% de efectividad en la recepción y clasificación de solicitudes, un indicador que la empresa utiliza como referencia interna de desempeño.
Sura reportó, según el mismo directivo, más de 58,500 correos procesados por este sistema entre marzo y julio de este año, y atribuye al proceso una eficiencia operativa de 83%. Estas cifras corresponden a mediciones internas de la aseguradora y no a estadísticas sectoriales publicadas por la Comisión Nacional de Seguros y Fianzas (CNSF), reguladora del ramo en México.
Además de agilizar la recepción de solicitudes, Seguros Sura comenzó este año a utilizar inteligencia artificial para identificar posibles fraudes, un problema señalado de manera recurrente por el sector asegurador como uno de los factores que presiona los costos operativos y, en consecuencia, el precio de las primas al consumidor final.
Guerrero explicó que el sistema no toma decisiones de manera autónoma ni rechaza casos por sí mismo. «Lo que hace ahí es mostrarnos comportamientos atípicos, es decir, la IA no solo entiende nuestros procesos, sino que también puede determinar el comportamiento normal o natural de algún siniestro y, cuando empieza a ver desviaciones es cuando nos alerta», detalló. Cuando identifica una desviación relevante, el sistema genera una alerta que revisa después personal humano, quien determina si existen elementos suficientes para calificar el caso como un posible fraude.
Ese esquema de alerta más revisión humana corresponde a un modelo de uso de IA que evita la automatización total de decisiones con consecuencias legales o económicas directas para el asegurado, un punto sensible en el debate regulatorio sobre inteligencia artificial aplicada a servicios financieros. Hasta ahora, según indicó el directivo, la aseguradora ha aplicado este mecanismo únicamente en su negocio de salud, con planes de extenderlo a otras ramas durante el resto del año. La compañía reportó, con base en sus propias mediciones, una reducción de hasta 30% en los tiempos de resolución de siniestros y 80% de efectividad en el análisis clínico de los casos evaluados por el sistema, sin precisar la base de comparación ni el periodo exacto sobre el que se calculan esos porcentajes.
Un mercado presionado por la inflación médica
El crecimiento que proyecta Sura ocurre en un entorno donde la inflación médica —el incremento en el costo de servicios de salud, medicamentos e insumos hospitalarios— ha sido identificada por el propio sector como uno de los principales retos para sostener la rentabilidad de las aseguradoras que operan en el ramo de gastos médicos mayores. A ello se suma el tratamiento fiscal del IVA en ciertos servicios de salud, otro factor que Guerrero mencionó como reto para la industria.
En ese contexto, el directivo señaló que la compañía identifica tres áreas de potencial: eficiencia operativa, rentabilidad y expansión de ventas. «Vemos el potencial en tres aristas», comentó. Sobre las ventas, indicó que las solicitudes de negocio provenientes de agentes aumentaron 30% respecto al periodo previo, aunque aclaró que no todas se traducen en pólizas emitidas: «Hay más negocio sobre la venta, es decir, los agentes de seguros nos ponen más negocio que antes (.) incrementó 30% las solicitudes que llegan que no necesariamente se convierten en emisiones».
El uso de inteligencia artificial en procesos de suscripción y detección de fraude no es exclusivo de Seguros Sura. Otras aseguradoras que operan en México han anunciado en los últimos años iniciativas similares, en un movimiento que acompaña la transformación digital más amplia del sistema financiero mexicano, supervisado en distintos ámbitos por la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) y la propia CNSF.
La incorporación de sistemas automatizados de este tipo plantea, de manera más general, preguntas sobre transparencia y protección de datos personales de los asegurados, materia regulada en México por la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares. No se ha reportado hasta ahora ningún señalamiento formal de la autoridad respecto al uso específico que Sura hace de estas herramientas.
El antecedente inmediato de esta ola tecnológica es la digitalización que el sector asegurador mexicano impulsó tras la entrada en vigor de la Ley de Instituciones de Seguros y de Fianzas en 2015, que obligó a las compañías a fortalecer sus sistemas de administración de riesgos y control interno bajo el esquema de solvencia supervisado por la CNSF. La automatización de la suscripción y del análisis de siniestros se inscribe en esa trayectoria de mayor exigencia regulatoria y de reducción de costos operativos.
De cara a lo que resta del año, la aseguradora prevé extender el uso de inteligencia artificial más allá del negocio de salud hacia otras líneas de su operación en México, según lo señalado por su director de Tecnología. El desempeño real de la compañía frente a la meta de crecimiento de doble dígito se conocerá con los reportes financieros que las aseguradoras presentan ante la CNSF y, en el caso de casas matrices que cotizan en bolsa, ante los reguladores bursátiles de sus países de origen.