IA en seguros: Comprender las implicaciones para los inversionistas

La industria de seguros representa una oportunidad significativa para que la inteligencia artificial (IA) impulse la creación de valor, y la tecnología seguirá avanzando en toda la industria en los próximos meses y años. La oportunidad de progreso en el sector es considerable, ya que las ineficiencias en los flujos de trabajo y un uso y propiedad extensivos de datos crean un punto de entrada relevante para las tecnologías más recientes.

¿Cuáles son las posibles implicaciones para los inversionistas privados? En este artículo, analizamos más de cerca los subsectores de seguros que ya son foco de una inversión considerable de capital privado, incluidos distribuidores, agentes generales gestores (managing general agents, MGA), proveedores de software y administradores de terceros (third-party administrators, TPA), para evaluar cómo y dónde la IA podría marcar la diferencia. Concluimos con cuatro prioridades para los patrocinadores y otros inversionistas que buscan convertir la IA en un diferenciador eventual de cartera.

Un panorama de inversión en seguros en evolución

Si bien el flujo total de operaciones se moderó en 2025, la inversión continua en el sector asegurador ha sido impulsada por un desempeño sólido a lo largo de los ciclos. Ahí donde hubo cierta variación en el volumen de operaciones por subsector (Gráfica 1), esta fue más evidente en el segmento de corredores (alrededor del 70 por ciento del número de operaciones), que disminuyó aproximadamente un 20 por ciento interanual debido a una mayor selectividad en las operaciones en un mercado más maduro. Los MGA sigue siendo una opción preferida y estable, representando alrededor del 5 por ciento del flujo de operaciones, dada su estructura ligera en capital y sus modelos de alto margen, respaldados por experiencia especializada en suscripción y/o sólidos vínculos de distribución. Los TPA también han mantenido un interés sostenido, con un crecimiento promedio anual del 15 por ciento durante cinco años, gracias a relaciones con clientes duraderas, ingresos recurrentes y operaciones escalables. Los proveedores de software de seguros, incluidas las plataformas centrales (para aseguradoras y distribuidores) y las soluciones de datos y analítica, también resultan atractivos por sus ingresos recurrentes de software como servicio (software-as-a-service, SaaS) y su papel como columna vertebral digital que permite la precisión y eficiencia en toda la cadena de valor de los seguros.

En términos geográficos, la mayor proporción de transacciones privadas se realizó en Estados Unidos (Gráfica 2), lo que refleja el tamaño relativo de su mercado asegurador y la madurez de la propiedad de activos de seguros por parte de capital privado. Las inversiones europeas se han desacelerado, con una disminución del capital invertido a una tasa promedio anual de alrededor del 18 por ciento entre 2020 y la primera mitad de 2025.

El potencial de creación de valor de cartera impulsado por IA

La industria de seguros se asienta sobre inmensos reservorios de datos estructurados y no estructurados, y muchos flujos de trabajo a lo largo de la cadena de valor aún se gestionan de forma manual. Al mismo tiempo, el sector enfrenta una exposición creciente a riesgos complejos, como ciberataques, catástrofes relacionadas con el clima y de otro tipo, e incluso la propia IA. Estas dinámicas crean las condiciones óptimas para la adopción tecnológica, y observamos que el sector avanza por una “escalera de la IA”:

1. La IA tradicional en forma de analítica predictiva de datos ya está consolidada en la detección de fraudes, la fijación de precios y la modelización de riesgos.
2. La IA generativa está comenzando a transformar tareas intensivas en documentos, como la emisión de pólizas, las solicitudes y algunos aspectos de la gestión y el ajuste de siniestros.
3. Una frontera emergente de IA agéntica promete gestionar de forma autónoma flujos de trabajo de extremo a extremo, desde la compra hasta la evaluación selectiva de riesgos.

Si bien la IA transformará partes de la cadena de valor de los seguros, esperamos que sea más probable que reconfigure los modelos existentes a que los desintermedie. Los inversionistas deberán centrarse menos en identificar activos con potencial para alterar la industria y más en comprender dónde y cómo la IA está generando avances y oportunidades desiguales entre subsectores. El objetivo es identificar de manera metódica qué activos están avanzando significativamente por la escalera de la IA y dónde la tecnología mejorará más el desempeño y la competitividad. Esta identificación permitirá comprender mejor la inversión necesaria para capturar oportunidades o defender ventajas competitivas, lo que puede adoptar la forma de construir, adquirir y/o colaborar con un socio centrado en IA.

La creación de valor de cartera está preparada para expandirse significativamente. Como referencia, los patrocinadores y equipos directivos que se centran en la creación de valor operativo muestran sistemáticamente un mejor desempeño que sus pares, alcanzando tasas internas de retorno de dos a tres puntos porcentuales superiores. Obtener valor de la IA y de la IA generativa será fundamental para la generación de alfa en la próxima cohorte de compañías de cartera del sector asegurador. McKinsey estima que la IA generativa podría desbloquear entre $50 mil y $70 mil millones de dólares en ingresos para la industria de seguros, con el mayor impacto en marketing y ventas, operaciones de cliente e ingeniería de software.

Los subsectores donde la IA está reconfigurando el desempeño

Si bien muchos casos de uso aún requerirán supervisión humana, la IA ya está reconfigurando el desempeño de los corredores, agentes generales gestores, proveedores de software y administradores de terceros. Aquí analizamos los subsectores individuales y cómo la IA está influyendo en el apetito de inversión.

Corredores (minoristas y mayoristas)

A medida que el mercado madura, la creación de valor se centra no solo en las consolidaciones de corredores (un tema importante en el pasado reciente), sino también en la integración vertical, la colocación habilitada por tecnología y el uso de datos para una orientación de riesgo más consultiva. La IA es un facilitador importante de esta próxima fase. En lugar de reemplazar directamente a los corredores y productores, es probable que les ayude a asesorar mejor a los clientes sobre su riesgo y a ampliar sus márgenes.

Los primeros casos de uso de IA generativa ya están mejorando la eficiencia y la conversión. Estos casos incluyen el uso de IA para la ingestión automatizada de solicitudes, la coincidencia con el apetito de las aseguradoras y el uso de copilotos de colocación para renovaciones y venta cruzada. Con el tiempo, la IA agéntica podría empezar a gestionar renovaciones para riesgos simples de extremo a extremo, conectando dinámicamente a clientes y proveedores de capacidad con una intervención humana limitada (bajo la titularidad del corredor).

La IA no solo aporta eficiencias, sino que también se utiliza en la generación digital de clientes potenciales y en la identificación de oportunidades, especialmente en el segmento de pequeñas y medianas empresas (PYME) y en líneas personales. Según nuestras revisiones de casos, estos enfoques han incrementado el volumen de ampliación de cuentas o venta cruzada y han reducido la rotación en más de un 50 por ciento al involucrar sistemáticamente a los clientes con el mensaje adecuado en el momento correcto de su recorrido.

Los clientes siguen valorando a los corredores por el asesoramiento personalizado y confiable, así como por el acceso a los mercados. De hecho, lejos de reemplazar el rol del corredor, la tecnología lo está reforzando al permitir nuevas aplicaciones de generación de oportunidades de venta y herramientas aumentadas para los corredores.

Al mismo tiempo, el propio modelo de productor está evolucionando. Con los acuerdos de no competencia bajo presión en varias entidades de Estados Unidos, los corredores que ofrezcan una propuesta de valor más sólida al empleado atraerán y retendrán a los mejores productores. La IA puede desempeñar un papel aquí al reducir la fricción administrativa, por ejemplo, simplificando las interacciones entre los sitios web de las aseguradoras para cotizar, completar solicitudes previamente o procesar endosos. A más largo plazo, la brecha de diferenciación se ampliará entre los corredores que utilicen la IA con destreza y los que no. Estas aplicaciones permitirán a los productores usar la eficiencia adicional para dedicar más tiempo a los clientes, lo que a la larga les ayudará a ganar escala y acceso privilegiado a datos a través de carteras de negocios más amplias. Además, ofrecer acceso a estos recursos se convierte en una propuesta de talento atractiva para futuros productores.

Agentes generales gestores (MGA)

Los MGA han sido uno de los subsectores de seguros de más rápido crecimiento. Durante la última década, los volúmenes de primas en Estados Unidos canalizados a través de MGA han crecido alrededor de un 14 por ciento anual, y las primas directas casi se duplicaron entre 2020 y 2024, pasando de $47 mil a $97 mil millones de dólares. Este aumento está respaldado por el apetito del capital privado por plataformas de suscripción de alto margen y bajo uso de capital, lo que ha llevado a que tanto el número de operaciones de capital privado como los dólares invertidos crezcan cerca de un 20 por ciento anual desde 2020, según PitchBook.

Los MGA se han convertido en un eje central de la innovación en seguros, generando demanda de un uso más sofisticado de datos y tecnología. A medida que el mercado evoluciona, la IA puede crear valor tanto en suscripción como en distribución. En suscripción, la IA se está aplicando para acelerar y personalizar la recepción y el procesamiento de solicitudes, realizar segmentación altamente granular y evaluación de riesgo, y redactar documentos y mensajes personalizados para agilizar las comunicaciones y facilitar el seguimiento como parte de la emisión y entrega. Además, las primeras formas de “células de trabajo” de suscripción agéntica están comenzando a cotizar y emitir pólizas más simples con una intervención mínima. Ciertos casos de uso ya están brindando resultados medibles. Hemos observado que herramientas especializadas de ingeniería de riesgos pueden generar evaluaciones iniciales que reducen los tiempos de cotización de más de un mes a solo días, mientras que modelos comerciales y especializados de propiedad y accidentes (property and casualty, P&C) que incorporan tasas predictivas de éxito ahora entregan cotizaciones en una o dos horas en lugar de dos o tres días.

En distribución, la IA apoya el triaje, la gestión de relaciones con corredores y la generación y focalización dinámica de clientes potenciales. Muchos MGA enfocados en insurtech están integrando herramientas de automatización de flujos de trabajo y de bajo código para habilitar estas capacidades. Los MGA que no se adapten rápidamente a los avances de la IA podrían verse superados por actores nativos digitales y ecosistemas de plataformas que combinan distribución, datos y capacidades de suscripción, y que pueden internalizar la suscripción a mayor escala y velocidad.

Además de una adopción eficaz de la IA, la propiedad y activación de datos se convertirán en una fuente de valor definitoria. Los MGA que puedan consolidar, enriquecer y proteger datos propios se convertirán en socios indispensables tanto para corredores como para aseguradoras, ya que podrán aportar una mejor perspectiva de riesgos al ecosistema. Los MGA que combinen relaciones sólidas con propiedad de datos y uso avanzado de IA se diferenciarán con mayor claridad. Usarán la IA para fortalecer, no para reemplazar, el criterio humano en la suscripción.

Proveedores de software

Las plataformas de software y datos siguen siendo un área de rápido crecimiento en la inversión en seguros, aumentando alrededor de un 20 por ciento anual en promedio durante los cinco años hasta el primer semestre de 2025. La actividad de operaciones ha continuado expandiéndose, en particular en distribución y sistemas centrales, respaldada por la confianza de los inversionistas en la infraestructura digital que conecta a aseguradoras, corredores y MGA.

A medida que la IA pasa de la experimentación a la adopción, la siguiente frontera para los proveedores de software se está definiendo no solo por el desempeño de los modelos, sino también por la forma en que los compradores empresariales están replanteando su arquitectura y sus patrones de compra. Nuestros casos recientes muestran que las aseguradoras están alejándose de sistemas monolíticos y avanzando hacia entornos modulares y abiertos que permiten la interoperabilidad de herramientas de IA de la mejor clase, lo que hemos denominado la malla de IA agéntica.

En este modelo, tanto agentes desarrollados a medida como listos para usar colaboran de forma segura y autónoma, aprovechando estándares abiertos y microservicios para evitar la dependencia de un proveedor. Para las aseguradoras, esto significa la capacidad de integrar soluciones especializadas en los sistemas centrales sin necesidad de una reconfiguración profunda de la plataforma. Para los proveedores de software, señala una carrera por convertirse en el tejido conectivo del ecosistema asegurador que integra datos, modelos y agentes.

Estas preferencias cambiantes de los compradores están impulsando a los proveedores de soluciones prémium, incluyendo aquellos que ofrecen capacidades de IA especializadas que se integran fácilmente en los entornos de aseguradoras y corredores. Al mismo tiempo, las plataformas de sistemas centrales y de administración de pólizas deben reconfigurarse para ser más abiertas —“exponiendo” las interfaces de programación de aplicaciones (application programming interface, API) al hacer que las funciones y los datos del sistema sean accesibles para otros sistemas mediante interfaces seguras— y adoptar diseños de microservicios que permitan la integración agéntica.

Para los inversionistas, estos cambios crean oportunidades en ambos extremos del espectro: respaldar a especialistas interoperables con capacidades de IA diferenciadas y/o apoyar plataformas de sistemas centrales que puedan servir como ancla para una malla abierta y agéntica. A medida que las aseguradoras avanzan hacia arquitecturas modulares y colaboración multiagente, las plataformas que habiliten esta agilidad alcanzarán valoraciones prémium y se convertirán en la columna vertebral del próximo capítulo digital de la industria.

Administradores de terceros

Los administradores de terceros (TPA) siguen siendo un foco para el capital privado; el crecimiento promedio anual de operaciones en este espacio ha aumentado aproximadamente un 15 por ciento en los últimos cinco años, según PitchBook. Si bien la propuesta de valor principal para los inversionistas (ingresos recurrentes, modelos ligeros en balance) se mantiene, muchos están expandiéndose más allá de la administración tradicional hacia plataformas de servicios más integradas. Con su acceso a datos de servicios a nivel transaccional, están bien posicionados para desplegar IA con el fin de mejorar la velocidad, la consistencia y los niveles de servicio en flujos de trabajo de alto volumen.

Al mismo tiempo, aún no está claro cómo los TPA monetizarán de forma fiable las ganancias de eficiencia impulsadas por la IA. Muchos acuerdos comerciales de los TPA siguen inclinándose hacia esquemas basados en número de empleados, estructuras basadas en actividad o economías de costo más margen (explícita o implícitamente). Bajo estos modelos, la automatización puede ejercer presión sobre los ingresos incluso cuando mejora el desempeño, y una mayor precisión o mejores resultados no siempre se compensan directamente. Esto genera una tensión estratégica real: la IA puede convertir a los TPA en operadores más eficaces mientras, simultáneamente, socava los mecanismos mediante los cuales se les remunera.

Como resultado, esperamos que la siguiente fase del subsector se defina menos por si los TPA adoptan la IA (lo harán) y más por cómo evolucionan sus modelos de precios y su posicionamiento competitivo. Y a medida que la automatización reduzca la ventaja de complejidad que históricamente han tenido los TPA, mantener la competitividad en costos y la innovación continua seguirá siendo crucial. Por lo tanto, es probable que los patrocinadores favorezcan a las plataformas que inviertan temprano en infraestructura de datos e integración de IA con el objetivo final de generar una trayectoria clara hacia ingresos sostenibles y/o expansión de márgenes.

Cuatro prioridades para los inversionistas

La mayoría de los inversionistas privados en seguros ya reconocen el potencial disruptivo de la IA, pero muchos aún están determinando cómo actuar. Algunos están incorporando la IA en la diligencia debida; otros están movilizando a las empresas de su cartera para preservar su posición de mercado mientras buscan crear nuevas oportunidades de valor. El desafío radica en decidir dónde invertir en función de cómo la IA desplaza el valor, con qué rapidez avanzar y cómo construir una ventaja duradera. En general, destacan cuatro prioridades para los inversionistas en seguros que buscan convertir la IA en un diferenciador eventual de cartera.

Integrar la evaluación de IA y la creación de valor a lo largo de todo el ciclo de la operación

La IA ahora está presente en cada etapa del proceso de inversión, desde la diligencia hasta la gestión de la cartera. Durante la diligencia, los inversionistas pueden evaluar cómo la analítica y las herramientas agénticas podrían redefinir el posicionamiento y el modelo de negocio de la empresa objetivo. Dentro de las carteras, el mismo marco puede guiar los planes de creación de valor, identificando dónde la IA puede ampliar márgenes, acelerar el crecimiento o defender cuota.

Establecer un playbook de IA a nivel de empresa

Los patrocinadores pueden codificar un enfoque repetible que abarque tanto la diligencia como la propiedad, incluyendo plantillas estándar, indicadores clave de desempeño (key performance indicators, KPI) consistentes y un repositorio central de casos de uso, como la automatización de la suscripción, la eficiencia en siniestros y la gobernanza de datos. Se necesita una metodología consistente para seleccionar la IA adecuada en las compañías de cartera, a fin de asegurar que las bases tecnológicas estén preparadas para la IA y que exista una biblioteca de agentes para garantizar la supervisión y las medidas de seguridad adecuadas. Esto crea un lenguaje común entre los equipos de operaciones, datos y transacciones para evaluar la oportunidad y ejecución de la IA. Con el tiempo, las lecciones aprendidas en los pilotos en cartera retroalimentan nuevas diligencias, reforzando la convicción y la velocidad de ejecución en cada operación.

Planear escenarios en un entorno dinámico

Mientras el playbook establece cómo evaluar y desplegar la IA, la planeación de escenarios ayuda a las empresas a decidir dónde y cuándo invertir a medida que la tecnología evoluciona. La misma disciplina utilizada para modelar múltiples curvas de adopción de la IA en la diligencia puede extenderse a la gestión de cartera. Los patrocinadores pueden mapear escenarios de madurez de la IA en sus participaciones, que van desde la automatización incremental hasta la ejecución plenamente agéntica, y cuantificar el impacto operativo y financiero de cada trayectoria. Esto permite a las firmas priorizar recursos de habilitación, identificar plataformas sinérgicas y calendarizar inversiones para cuando la tecnología, los datos y la preparación se alinean. Al hacerlo, la IA se convierte no solo en una herramienta de diligencia, sino también en una herramienta de planeación estratégica a nivel de cartera.

Proyectar cómo la IA cambiará los modelos de talento

Los equipos de negociación y de operaciones deben ser capaces de identificar los cambios que la IA podría provocar en la fuerza laboral de seguros del futuro y prepararse en consecuencia. McKinsey estima que, en teoría, las tecnologías actuales podrían automatizar más de la mitad de las horas de trabajo actuales en Estados Unidos Dos tercios de las horas de trabajo en ese país se dedican actualmente al trabajo no físico, similar a lo que se observa en toda la cadena de valor de los seguros. Las fuerzas laborales actuales requerirán evolucionar y desarrollar capacidades en IA para mantenerse al día. No solo deberán aprender a integrarse con procesos de IA, sino que también deben pasar de las tareas básicas a una mayor capacidad de encuadre, interpretación y aplicación de los conocimientos accionables.

En la base de todo lo anterior está invertir donde el equipo directivo tenga apetito por adoptar el cambio. La industria de seguros tiene un historial relativamente limitado de innovación generalizada y rapidez en la adopción de nuevas tecnologías. El talento que va más allá de la experiencia técnica diferenciará a las empresas capaces de adoptar este cambio, por lo que los inversionistas no pueden ignorarlo. A medida que evoluciona el panorama asegurador, la IA redefinirá la creación de valor en todos los segmentos del mercado. En nuestra opinión, los inversionistas y los equipos directivos del ecosistema asegurador deberán aprovechar la IA para competir eficazmente durante la próxima década.