Enric Plana
CEO de M47 AI Company
“El foco no es ‘innovar’, es operar mejor”
Fundada en 2018, cuando los grandes modelos de lenguaje aún no formaban parte del panorama tecnológico, M47 AI Company se ha especializado en el desarrollo de sistemas de IA aplicados a procesos operativos reales. La compañía, que comenzó trabajando en tecnologías de procesamiento del lenguaje natural, ha evolucionado hacia soluciones de automatización documental y gestión de siniestros para el sector asegurador, con el objetivo de integrar la IA directamente en los flujos de negocio.
Su CEO, Enric Plana, explica que el reto actual no es entender qué es la inteligencia artificial, sino decidir “dónde aplicarla primero para que tenga impacto real”, medible en productividad, control y tiempos de gestión. Desde la compañía, que trabaja con entidades como Axa o Mutual Médica, Plana defiende la automatización de procesos críticos y análisis documental, siempre bajo el enfoque de la supervisión humana, subrayando que “la automatización bien planteada aumenta el control; no lo reduce”.
‘Actualidad Aseguradora’ (en adelante ‘A.A.’).- ¿Cómo nace M47 AI Company y con qué objetivo se crea la compañía?
Enric Plana.- M47 nace en 2018, en la era pre-LLMs, con un foco muy claro en IA y tecnologías del lenguaje. Empezamos ayudando a empresas a entrenar y desplegar modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para operar en distintos mercados e idiomas. En aquel momento, la necesidad era construir tecnología desde cero: clasificación de texto, extracción de información, modelos multilingües.
Desde el principio nuestra razón de ser fue tecnológica. No veníamos de la consultoría tradicional ni del software empresarial clásico. Nacimos alrededor del desarrollo de sistemas de IA aplicados a procesos reales. Con el tiempo vimos que la clave no estaba sólo en la tecnología, sino en cómo desplegar los modelos correctos e integrarlos en procesos críticos de negocio. Ahí es donde evolucionamos hacia automatización documental y, más adelante, hacia gestión de siniestros en el sector asegurador. Siempre con el mismo objetivo: resolver problemas operativos concretos con impacto medible.
‘A.A.’.- ¿Qué tipo de soluciones desarrollan actualmente y a qué perfil de cliente se dirigen?
Enric Plana.- Hoy tenemos dos grandes líneas: servicios de ingeniería de IA -diseño, desarrollo e integración de sistemas basados en modelos avanzados para empresas – y soluciones propias especializadas, especialmente en el sector asegurador, como automatización documental, gestión inteligente de siniestros con Claims47 y detección de fraude documental, integradas en los sistemas core de las aseguradoras.
De forma complementaria, desarrollamos soluciones de captura estructurada de información mediante agentes de voz y canales digitales, que permiten integrar datos en tiempo real en los sistemas de gestión internos, ya sea en la apertura de un siniestro o en fases posteriores del proceso.
Trabajamos con organizaciones donde mejorar la gestión documental o de siniestros genera impacto tangible: más velocidad, escalabilidad, flexibilidad operativa, menos fraude, menos errores y mayor control. Si la mejora no impacta en productividad, rentabilidad o calidad, no es nuestro tipo de proyecto.
‘A.A.’.- Se definen como una empresa “nativa en IA”. ¿Qué implica eso en la práctica frente a otras firmas tecnológicas?
Enric Plana.- (IA) Ser nativos en IA significa que desarrollamos proyectos de IA antes de que existieran los LLMs como los conocemos hoy. Desde 2018 hemos estado construyendo soluciones sobre tecnologías del lenguaje, modelos avanzados, plataformas de datos y entrenamiento de algoritmos y sistemas de validación, adaptando nuestra arquitectura y prácticas al state-of-the-art. Entendemos la tecnología por dentro: su potencial, límites y riesgos, cómo monitorizar en producción, cómo evitar deriva de modelos y cómo aplicarla a casos de uso concretos. No aplicamos IA como capa superficial: diseñamos sistemas que combinan modelos, reglas de negocio, integración con sistemas core de nuestros clientes y monitorización continua.
Planes de futuro
‘A.A.’.- ¿Cuáles son sus planes de crecimiento a corto y medio plazo, tanto en términos de negocio como de expansión internacional?
Enric Plana.- Nuestro foco inmediato es el mercado español, consolidando nuestra posición en aseguradoras y TPAs que operan en España pero también en Europa, especialmente en ámbitos como seguros de viaje, asistencia internacional y seguros médicos. En esta línea, recientemente hemos abierto una oficina en Alemania, un mercado con una fuerte cultura aseguradora y un alto grado de internacionalización, que nos servirá como base para expandir progresivamente nuestra actividad en otros países europeos.
La expansión internacional la abordamos cuando acompaña a nuestros clientes y refuerza el modelo. Nuestro crecimiento estará alineado con proyectos recurrentes, rentables para ambas partes y ligados a automatización documental y claims.
‘A.A.’.- ¿Cómo imaginan M47 dentro de cinco años y qué peso tendrá el sector asegurador en su estrategia?
Enric Plana.- Dentro de cinco años queremos que M47 sea reconocida no solo como una empresa tecnológica de IA, sino como un especialista en el dominio asegurador, especialmente en gestión de siniestros y procesos documentales complejos. Nos gustaría que cuando alguien en Europa piense en automatización de claims con IA, piense en M47 como un socio que entiende la operación real del seguro y sabe dónde aplicar la IA para generar impacto medible.
Nuestra visión es evolucionar hacia un modelo en el que podamos asumir mayor responsabilidad operativa en determinados procesos, siempre en colaboración con la aseguradora o el TPA. Que la tecnología sea transparente y que el cliente perciba mejoras en calidad, agilidad, eficiencia y control. No se trata solo de integrar una solución, sino de garantizar un resultado.
El sector asegurador seguirá siendo uno de nuestros pilares estratégicos. Nuestro objetivo no es ser la empresa más grande del sector, sino una de las más respetadas por su calidad técnica, consistencia operativa y capacidad real de generar retorno para los clientes. Si el sector nos percibe como un socio que entiende su operación y aporta impacto real, estamos donde queremos estar.
IA aplicada al ciclo del siniestro
‘A.A.’.- El seguro es uno de los sectores en los que trabajan. ¿Qué necesidades detectan y qué soluciones demanda?
Enric Plana.- El volumen y la complejidad de las reclamaciones a nivel global sigue creciendo por factores económicos, climáticos, mayor movilidad internacional y cambios en el comportamiento del consumidor, que incrementan tanto su frecuencia como sofisticación. Esta tendencia es clara en España y Europa. Esto genera tres presiones: volumen creciente que tensiona equipos; presión sobre márgenes; y mayor necesidad de eficiencia, control y gobernanza. Las aseguradoras buscan automatizar partes del ciclo de siniestro para reducir tiempos, evitar sobrepagos, incrementar productividad por tramitador, procesas casos más complejos en menos tiempo, mejorar calidad y consistencia de decisiones, y reforzar la detección de fraude documental. El foco no es “innovar”, es operar mejor, y en muchas aseguradoras el reto no es entender la IA, sino decidir dónde aplicarla primero para que tenga impacto real.
‘A.A.’.- Productos como Claims47 abordan siniestros y gestión de reclamaciones. ¿Hasta qué punto es posible automatizar estos procesos sin perder control ni supervisión humana?
Enric Plana.- Es posible automatizar gran parte del proceso, pero el diseño es clave. En siniestros estándar y de bajo riesgo, el procesamiento directo funciona con reglas claras y validaciones. En casos complejos, la IA no sustituye al experto, sino que actúa con enfoque “human-in-the-loop”. La IA captura, estructura, valida, detecta inconsistencias y propone resoluciones basada en reglas de negocio, pólizas y datos históricos; el experto interviene cuando el caso lo requiere o los umbrales del riesgo lo determinan. El control no se pierde si el sistema es trazable, auditable y monitorizado en producción. La automatización bien planteada aumenta el control; no lo reduce.
‘A.A.’.- Entre sus clientes figuran Axa y Mutual Médica. ¿Qué tipo de proyectos están desarrollando con este tipo de entidades?
Enric Plana.- Con entidades como Axa o Mutual Médica trabajamos en automatización de procesos críticos, principalmente en el ámbito de asistencia internacional, gestión de siniestros y evaluación médica.
En grandes grupos internacionales hemos desarrollado sistemas que automatizan la validación de elegibilidad, la generación de certificados digitales y la gestión inteligente de claims en entornos de alto volumen y múltiples países. Incluyen extracción estructurada de datos desde documentación compleja, validación automática contra reglas de negocio, detección de fraude documental y, en algunos casos, aprobación automática de siniestros que cumplen criterios predefinidos. Todo ello integrado en sus plataformas y desplegado en su propia infraestructura cloud.
En mutualidades y aseguradoras de salud hemos automatizado el análisis de declaraciones médicas, mejorando la lectura de formularios incluso manuscritos, incorporando análisis semántico y permitiendo trazabilidad completa, con capacidad de corrección humana cuando es necesario. El objetivo no es sustituir al asesor médico, sino darle una primera capa de análisis estructurado que reduzca carga manual y aumente consistencia.
En ambos casos el patrón es el mismo: automatizar tareas repetitivas y documentales, reforzar el control mediante reglas y modelos, y mantener siempre supervisión humana en los puntos críticos. No son pruebas de concepto aisladas, sino sistemas que forman parte del flujo operativo diario y que impactan directamente en tiempos de ciclo, productividad y calidad de decisión.
‘A.A.’.- El sector asegurador avanza en IA con cautela. ¿Qué nivel de resistencia al cambio perciben al proponer automatizar procesos críticos o modelos de detección de fraude?
Enric Plana.- No lo llamaría resistencia, sino exigencia. Las aseguradoras quieren ver casos reales, métricas claras y ROI medible, y tienen razón: automatizar un proceso crítico requiere inversión y planificación a medio plazo. Cuando la conversación se basa en productividad por equipo, reducción de pérdidas por fraude documental o mejora en tiempos de resolución, el interés es alto. Lo que no funciona es vender IA como promesa abstracta. El sector es prudente porque gestiona riesgo financiero y regulatorio; por eso nuestro enfoque es progresivo: empezar por áreas repetitivas, medir impacto y escalar con datos.