Startups que buscan hacer más eficiente el negocio de los seguros

No por tratarse de un dato conocido deja de sorprender que la actividad aseguradora opere a pérdida técnica y que su rentabilidad dependa exclusivamente de los resultados financieros. De hecho el índice de gestión combinada cerró en diciembre último en 10627% según la Superintendencia de Seguros de la Nación dando cuenta de que los desembolsos de las compañías por siniestros y gastos operativos superaron nuevamente a las primas recaudadas.“Algunos de los principales grupos aseguradores gastan en promedio por debajo de 25% de las primas devengadas y otros superan 48%. Más de veinte puntos de brecha entre empresas que venden lo mismo no es siniestralidad sino estructura operativa” dijo Javier Ailbirt quien cofundó la tecnológica porteña The Eye en 2017 junto con su socio Guido Hernández.“Nosotros trabajamos precisamente sobre el costo operativo. Documentos que tardan en ingresar y validarse conciliaciones que consumen horas y acumulan errores y aprobaciones que quedan trabadas entre correos y pendientes. Son tareas necesarias pero repetitivas. Crecen con el volumen y terminan absorbiendo el tiempo que debería destinarse al análisis y control” continuó.“Con nuestras soluciones de inteligencia artificial y agentes este trabajo se automatiza: los documentos se leen validan y cargan; las operaciones se concilian; y las aprobaciones avanzan sin depender del seguimiento manual. Cuando aparece una excepción queda identificada para que una persona la revise y resuelva. Así se reducen tiempos errores y retrabajos” indicó.Como ejemplo la firma logró regularizar el flujo operativo diario de su cliente más importante La Segunda en dos meses partiendo de un cuello de botella de 80.000 documentos financieros atrasados. “Cada uno representaba cuatro minutos de trabajo manual más de 6.600 horas por mes. El volumen se absorbía a costa de plazo lo que producía atrasos en la contabilización y descuadres” señaló el CEO de la iniciativa que recaudó 550.000 dólares en inversión de capital en sus dos primeros ejercicios.“En el caso de la ART el agente de IA reconoce una prescripción médica manuscrita una orden de kinesiología por ejemplo y puede cruzarla contra las facturas del prestador de ese tratamiento. Es lo más difícil que encontramos hasta el momento: manuscrito no estructurado y con validación entre dos documentos que ni siquiera vienen juntos pero lo estamos implementando” sostuvo.Al frente de un equipo de 18 empleados y otros tantos agentes de IA con el que atiende a 77 clientes en trece países aseguró que no se distinguen por usar inteligencia artificial casi un lugar común en el ámbito tecnológico actual. “Nos diferencia hacer que funcione en la operación real con retornos de inversión. No automatizamos por automatizar. Cada proyecto parte de los indicadores del negocio el tiempo el costo los errores el volumen o la capacidad operativa” puntualizó.La compañía opera bajo un modelo software como servicio transaccional que permite ajustar la tarifa al volumen de documentos conciliaciones y operaciones procesadas por cada cliente. “En 2025 alcanzamos una facturación total de 1.550.000 dólares y proyectamos 1.850.000 para 2026. El crecimiento se apoya en una red de socios que comercializan y revenden nuestras soluciones en la región entre ellos SS&C Blue Prism Telecom y Thomson Reuters” puntualizó.Fricciones en operaciones masivasEl mercado asegurador todavía presenta un espacio muy significativo para digitalizar procesos. “Las instancias del recorrido del asegurado en su relación con la compañía continúan requiriendo intervención manual conciliación de información proveniente de distintas fuentes o decisiones que deben tomarse sobre grandes volúmenes de datos” coincidió Martín Moser gerente de Innovación de La Segunda.Por esa razón la aseguradora lleva invertidos 272.000 dólares en 24 proyectos piloto de startups orientados a explorar nuevas capacidades vinculadas con la gestión y liquidación de siniestros la detección temprana del fraude cobranzas masivas procesamiento documental cálculos de reservas prevención y relacionamiento con clientes y canales mediante su programa InnLab.“No se trata de nichos tecnológicos aislados sino de fricciones que se repiten sobre operaciones masivas y centrales del negocio asegurador. En una sola experiencia de cobranzas por ejemplo el universo potencial comprendía entre 35.000 y 40.000 cuentas y aproximadamente el 30% del saldo deudor de La Segunda ART. O en un evento de granizo otra solución llegó a procesar alrededor de 1.400 denuncias en apenas minutos cuando normalmente hubiese demandado días” ejemplificó.También existe una segunda avenida de oportunidad incluso más prometedora aún. “Podemos usar tecnologías para crear productos de aseguramiento que hace algunos años eran difíciles o directamente imposibles de estructurar. Imágenes satelitales nuevos modelos de datos inteligencia artificial o capacidades predictivas no sólo permiten hacer mejor lo existente. También amplían qué riesgos pueden medirse prevenirse y eventualmente asegurarse” insistió el ejecutivo.Es el caso de UiFlou startup creada en Rosario en 2023 por Leónidas Ávila y Pablo Foltyn que desarrolló una plataforma de IA y visión por computadora diseñada para la prevención de riesgos y enfermedades laborales que promete reducir hasta diez veces los costos y tiempos para la toma de decisiones basada en datos reales.“Nuestra plataforma de IA analiza videos de los procesos productivos y entrega informes automatizados con oportunidades de optimización de tiempos productivos evaluaciones de riesgos para su prevención y ejercicios de pausas activas asistidas. Los datos se integran con robots humanoides para entrenar tareas repetitivas de alto riesgo” precisó Ávila.El emprendedor sostuvo que la tecnología desarrollada identifica agentes de riesgos ergonómicos para su prevención y actos inseguros como por ejemplo el acceso a zonas restringidas o la velocidad de los autoelevadores y su cercanía con los operarios además de analizar la productividad y su correlación con los mencionados riesgos.La startup consiguió en noviembre del año pasado una ronda de inversión de 250.000 dólares liderada precisamente por La Segunda junto con inversores ángeles de Addventure. Ello le permitió continuar con el desarrollo de la plataforma de IA y apostar por la expansión comercial. Si bien el emprendedor prefirió no revelar los datos de facturación afirmó que crecieron 50% anual respecto del último ejercicio.Entre los clientes del modelo de suscripción a la plataforma enumeró a Barrick Gold Industrias Juan F. Secco LDC y Bodegas Salentein. “Hoy ya exportamos tecnología a América latina pero el objetivo es escalar en Brasil y afianzar el crecimiento con una próxima ronda de inversión en 2027” indicó el socio de la iniciativa que cuenta con ocho empleados.Una industria intensiva en datosDe acuerdo con Moser de La Segunda existen cuatro grupos de soluciones tecnológicas orientadas al sector asegurador en la actualidad. El primero busca entender anticipar y gestionar mejor el riesgo mediante modelos predictivos análisis de patrones inteligencia geoespacial o procesamiento de grandes volúmenes de información. Un segundo grupo apunta a automatizar operaciones y procesos intensivos en información. Un tercero pretende mejorar la interacción con clientes y canales mediante soluciones conversacionales automatización de comunicaciones y herramientas que asisten procesos de asesoramiento. Y el último grupo apuesta por desarrollo de nuevos productos desde experiencias inmersivas para capacitación hasta nuevas formas de medir riesgos.El empleo de IA y automatización tiene que ver con la naturaleza del negocio asegurador a su juicio. “Es una industria intensiva en datos documentos reglas interacciones y decisiones repetitivas. Muchas veces el desafío no está en la ausencia de información sino en poder procesarla relacionarla y convertirla en una acción o decisión con suficiente velocidad” explicó.“Por eso la IA encuentra aplicaciones y bajadas prácticas muy concretas: leer información no estructurada reconocer patrones difíciles de identificar manualmente asistir decisiones personalizar interacciones y permitir que una misma estructura opere sobre volúmenes mucho mayores. La automatización a su vez permite desplazar tareas repetitivas y liberar capacidad de los equipos para actividades donde el criterio humano agrega más valor” continuó.Por ejemplo la startup Primo fundada en Buenos Aires en 2024 por Francisco Perednik Tomás Tuchi Harff y Nicolás Walter despliega agentes de IA que ejecutan procesos operativos como cobranzas conciliaciones atención a productores y atención al cliente. “En todos los casos el agente ejecuta el trabajo completo: si bien algunas herramientas son conversacionales identifica el caso aplica reglas de negocio y resuelve escalando al equipo humano únicamente lo que requiere criterio” indicó Tuchi Harff.“La plataforma está construida exclusivamente para seguros y entrenada con las reglas propias de la industria y sobre esa base cada aseguradora configura sus criterios operativos. Esto permite que más de 70% de las tareas de un flujo crítico se ejecuten de forma autónoma segura y auditable con supervisión humana sobre el resto. Una implementación se mide en semanas y en 90 días podemos demostrar un retorno superior a diez veces lo invertido por nuestros clientes” subrayó.Como ejemplo de lo que le permitió a La Segunda el emprendimiento abordó una cartera morosa de 35.000 micro-pymes con una deuda de 13.500.000 dólares automatizó el circuito digital y recuperó US$ 1.300.000 en semanas bajó los plazos de cobranza de 90 a 30 días y ahorró US$ 85.000 en comisiones de estudios jurídicos según informaron desde la aseguradora.“Hoy Primo procesa más de 300.000.000 de dólares en primas de seguro de referentes de la Argentina y México. Trabajamos con compañías líderes como Life Seguros y Provincia ART” precisó el COO de la iniciativa que cuenta con un plantel de 15 empleados.Desde su perspectiva el desafío para escalar las operaciones de la startup no es tecnológico sino de ritmo de adopción. “Las aseguradoras son organizaciones complejas y reguladas que tienen buenas razones para ser prudentes al incorporar un proveedor que va a operar procesos críticos. Por eso siempre empezamos por un caso de uso acotado con una métrica de éxito acordada de antemano y resultados a la vista en menos de 90 días” analizó.La conclusión de Moser es prácticamente calcada: “Convertirse en un proveedor de una organización regulada necesita un equipo fundador comprometido un modelo de negocio viable capacidad financiera y de soporte y un roadmap tecnológico suficientemente sólido. A medida que gana escala aparecen además requerimientos crecientes de seguridad protección de datos compliance integraciones continuidad operativa y niveles de servicio. La capacidad para responder a esas exigencias sin perder velocidad es una de las pruebas más importantes de madurez”.