La industria aseguradora en Chile y Latinoamérica entra a 2026 con una combinación exigente: clientes más digitales (y menos tolerantes a fricciones), presión sostenida por la eficiencia operativa, competencia de nuevos actores y una agenda regulatoria que empuja hacia la trazabilidad y el control.
En ese escenario, la inteligencia artificial deja de ser un “proyecto de innovación” para convertirse en una capacidad operativa: debe mejorar tiempos, costos, precisión y servicio de forma demostrable.
Además, el contexto regional hace que el tema sea aún más estratégico. McKinsey destaca que Latinoamérica se está consolidando como uno de los mercados de seguros con mayor dinamismo: aunque representa alrededor del 3% del mercado global, las primas crecieron cerca de 11% anual entre 2019 y 2024, con niveles de penetración todavía más bajos que en otros mercados (es decir, con espacio para crecer).
En simple: hay oportunidad, pero capturarla sin que se dispare el costo operativo exige nuevas capacidades. Y ahí la IA puede marcar diferencia… si se implementa con foco y control.
La pregunta correcta para 2026 no es “¿Qué modelo usamos?”, sino: ¿En qué procesos conviene aplicar IA para mover indicadores de negocio y cómo lo hacemos de manera gobernada?
Chile aparece consistentemente como uno de los países más avanzados de la región en capacidades habilitantes de IA. La CEPAL, al presentar el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), destaca a Chile como líder regional, con fortalezas en infraestructura, formación y políticas de apoyo.
En paralelo, el tejido empresarial chileno muestra señales claras de adopción. Un reporte de trade.gov (que cita a IDC) señala que el 78 % de las empresas chilenas ya integraron IA o están explorando opciones de implementación. Esto confirma que la conversación dejó de ser teórica: la IA está entrando al día a día de las organizaciones.
Sin embargo, en toda la región (incluido Chile) se observa una brecha típica: muchas organizaciones adoptan, pocas industrializan. Y el seguro lo refleja de manera nítida. A nivel global, BCG reporta que solo el 7% de las aseguradoras ha logrado llevar sistemas de IA “a escala” (instalando prácticas efectivas de IA en toda la organización), mientras cerca de dos tercios siguen en etapa de piloto.
En Latinoamérica, además, el desafío de “hacerlo bien” es doble: no solo hay que escalar, sino que también hay que hacerlo responsablemente. El BID (IDB Lab) y su estudio fAIr Tech Radar construyen un índice de madurez para el uso responsable de la IA en la región y reportan un promedio de 2,9 sobre 5, lo que señala avances técnicos, pero rezagos en gobernanza e inclusión.
En seguros, esa brecha se siente más porque la confianza y la explicabilidad importan tanto como la eficiencia.
En seguros, una iniciativa de IA falla con frecuencia por una razón silenciosa: se aborda como un “proyecto tecnológico” y no como un rediseño operativo con métricas. La consecuencia es conocida: se construye algo atractivo, se prueba con datos acotados, se presenta como avance… pero no mueve los indicadores que importan.
En 2026, el salto de valor no está en “tener IA”, sino en convertirla en una capacidad operable, con cuatro atributos:
Proceso claro (qué se decide y cuándo)
Datos confiables (trazables y consistentes)
Gobernanza (roles, controles, auditoría)
Medición (KPIs y línea base)
Esto no es un marco teórico; está alineado con las preocupaciones regulatorias globales del sector.
Para iniciar, hay que priorizar los frentes con mejor equilibrio entre impacto (KPIs que se mueven) y factibilidad (posibilidad real de operar y auditar). Mantengo bullets al mínimo y solo para sintetizar KPIs.
La gestión de siniestros suele ser la zona donde la IA entrega un retorno más rápido, porque combina alto volumen, repetición y fricción para el cliente. En 2026, el enfoque ganador no es “automatizar todo”, sino segmentar:
Siniestros simples (altamente automatizables)
Siniestros complejos (IA asistiendo al liquidador)
El impacto medible se ve cuando la IA se integra al flujo real (no como capa paralela). Aunque las cifras varían por línea y madurez, estimaciones y análisis de industria muestran un potencial relevante de reducción de costos en el manejo de siniestros. Bain, por ejemplo, estima que la IA generativa, a su máximo potencial, podría reducir en un 20 %–25% los costos de loss adjusting expenses en siniestros P&C (propiedad y accidentes).
tiempo promedio de liquidación / resolución
costo por siniestro gestionado
porcentaje de casos resueltos sin intervención humana (en flujos simples)
satisfacción posiniestro (CSAT/NPS)
Underwriting es un proceso sensible: impacta en pérdida técnica, experiencia y, en algunos casos, riesgos de discriminación o sesgo. Por eso, la estrategia recomendada para 2026 no es reemplazar al suscriptor, sino aumentar la consistencia y acelerar sin perder explicabilidad.
Aquí la IA suele aportar en tres frentes: (1) precalificación y segmentación del riesgo, (2) recomendación de pricing en rangos y (3) detección de inconsistencias o outliers para revisión humana. Cuando se implementa así, el negocio gana sin “caja negra”.
time-to-quote y time-to-bind
tasa de conversión cotización→póliza
pérdida esperada / loss ratio por segmento (con control)
reducción de excepciones manuales o reprocesos
El aprendizaje importante: en underwriting, el ROI viene tanto de eficiencia como de disciplina técnica (menos variabilidad, mejores decisiones).
En seguros, la atención al cliente puede convertirse en un “túnel de costos” si la IA se limita a responder preguntas frecuentes sin resolver casos. En 2026, el estándar sube: los asistentes deben conectarse al proceso y a los sistemas (póliza, estado del siniestro, pagos, endosos).
El cambio relevante es pasar de IA “conversacional” a IA “operacional”, capaz de ejecutar tareas simples de principio a fin. En este punto, el impacto aparece cuando baja el volumen de contactos repetitivos y sube la resolución en primer contacto.
resolución en primer contacto (FCR)
tiempo promedio de atención (AHT)
reducción de contactos repetidos por el mismo caso
satisfacción del cliente por canal
Fraude es un caso de uso clásico, pero con riesgo de implementación: un sistema que “alerta demasiado” solo encarece la operación y puede afectar la experiencia si genera fricciones indebidas. En 2026, el enfoque más efectivo es la priorización inteligente: scoring de casos, detección temprana y aprendizaje con feedback de casos cerrados.
En este frente, lo medible es la productividad del equipo y las pérdidas evitadas, no el volumen de alertas. La clave es que el modelo “sirva a la decisión”, no solo a la detección.
En seguros, la IA sin gobernanza no escala. Y este punto ya está en el radar de supervisión global. El Global Insurance Market Report 2025 de la IAIS destaca que, a medida que se expande la adopción de IA, los supervisores se están enfocando en riesgos como sesgo algorítmico y discriminación, ciberseguridad y privacidad, riesgo de modelo y falta de explicabilidad y dependencias de terceros.
Esto tiene una consecuencia práctica para Chile/LATAM: si una aseguradora quiere escalar IA, debe construir desde el inicio una “capa” de control y trazabilidad. No es un extra; es un habilitador de negocio.
A esta altura, la pregunta no es solo “qué caso de uso”, sino “qué condiciones hacen que ese caso se sostenga en producción”.
En seguros, los problemas de datos no se limitan al volumen. Son, sobre todo, problemas de definición (qué significa cada variable), consistencia (múltiples versiones de la verdad) y trazabilidad (de dónde viene el dato y quién lo valida). Sin esto, un modelo funciona en piloto y se degrada en producción.
El enfoque ejecutivo correcto para 2026 no es “invertir en más datos”, sino invertir en datos operables: definidos, controlados, auditables y con dueños claros.
Si el BID encuentra una madurez promedio regional de 2,9/5 en uso responsable de IA , eso sugiere una oportunidad concreta para diferenciarse: las aseguradoras que eleven su gobernanza (roles, controles, monitoreo, auditoría) van a escalar antes y con menos fricción.
El problema más común en IA no es que “no funcione”. Es que funciona… pero no cambia el negocio. Por eso, cada iniciativa debe nacer con un KPI primario, línea base, dueño del resultado y seguimiento. Esto evita la “IA decorativa” y fuerza decisiones de priorización.
En 2026, la ventaja competitiva no será “tener IA”. Será operarla: integrarla a procesos core, gobernarla con trazabilidad y medir su impacto en indicadores relevantes.
Chile tiene condiciones habilitantes destacadas en el contexto regional y el mercado ya está adoptando IA a gran escala , pero el verdadero diferencial estará en quién cruza el puente: de piloto a capacidad industrial.
Siniestros, underwriting, atención y fraude ofrecen caminos claros hacia un impacto medible, siempre que se construyan sobre datos operables y una capa de gobernanza robusta, tal como recomiendan las preocupaciones supervisoras globales del sector.
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