Incorporar agentes de inteligencia artificial generativa directamente en la fase de ingeniería de productos —no en atención al cliente ni en clasificación de solicitudes— está redefiniendo los tiempos de desarrollo en el sector asegurador. Una implementación ya en producción en Brasil reporta una reducción aproximada del 85% en los tiempos de configuración de productos, un indicador que desafía los estándares operativos tradicionales de la industria.
El proyecto, desarrollado entre HDI Seguros e insureMO, partió de una necesidad concreta: integrar una cartera de Vida adquirida en una arquitectura tecnológica existente sin interrumpir la operación. En menos de nueve meses, se migraron más de 11 millones de registros —pólizas, endosos, siniestros y facturas— y se lanzaron 19 productos comerciales en los segmentos de Vida y Affinity. El sistema central acumula hoy más de R$ 500 millones (aproximadamente US$ 93.5 millones) en primas, con un flujo mensual cercano a R$ 30 millones (US$ 5.6 millones). Las proyecciones apuntan a R$ 1,000 millones (cerca de US$ 187 millones) en volumen de primas hacia 2027.
Cómo opera la IA en la ingeniería de productos
A diferencia de los usos más difundidos de la IA en seguros, este enfoque interviene en la fase técnica de construcción de productos. Los agentes reciben requisitos descritos en lenguaje natural, estructuran las especificaciones correspondientes y generan las API necesarias para su implementación. La plataforma ya cuenta con más de 50 habilidades de IA orientadas a tareas de ingeniería: configuración de productos, creación de API, auditoría de registros y pruebas automatizadas.
La base técnica que hace posible esta escala es una arquitectura abierta compuesta por más de 2,500 API atómicas, todas documentadas y estandarizadas. Esta estructura permite que los agentes operen con precisión quirúrgica sobre componentes específicos sin afectar el entorno productivo en su conjunto.
Gobernanza: autonomía acotada con supervisión humana
El modelo de gobernanza adoptado es determinante para entender el alcance real de esta implementación. Los agentes de IA no modifican el entorno de producción de forma autónoma: operan primero en simulación y requieren aprobación humana explícita antes de ejecutar cualquier cambio. Adicionalmente, todas las operaciones son reversibles, lo que elimina el riesgo de sobrescribir productos existentes.
Este esquema —conocido como Human-in-the-Loop— responde a una de las principales fricciones que enfrentan las organizaciones al escalar IA en procesos críticos: el equilibrio entre velocidad de ejecución y control de riesgos. La arquitectura demuestra que ambos objetivos no son excluyentes, siempre que el diseño de gobernanza esté integrado desde el inicio del proyecto, no añadido como capa posterior.
Para el sector asegurador en Latinoamérica, donde la modernización de sistemas core suele implicar años de migración y alta exposición operativa, este caso establece un referente sobre qué es técnicamente alcanzable cuando la IA se aplica a la ingeniería de productos con una arquitectura abierta y supervisión estructurada.
