Transformando las operaciones en seguros con Trabajadores Digitales

Sin alucinaciones, con trazabilidad y cumplimiento normativo

Maisa aportó en su jornada de la Semana del Seguro un enfoque práctico para llevar agentes de inteligencia artificial desde la experimentación hasta su despliegue en producción. Mostró cómo construir agentes capaces de interpretar documentación, validar información, ejecutar tareas de forma autónoma y operar con trazabilidad y control, abordando los principales retos de integración, gobernanza y escalabilidad en entornos empresariales.

Y es que, como señaló su CEO, David Villalón, “cualquiera puede crear un GPT, lanzar prototipos con Claude Code o conectar automatizaciones simples con agentes de IA. Sin embargo, los problemas llegan cuando las empresas de la industria aseguradora se enfrentan a la realidad de un sector complejo e hiperregulado. Por ejemplo, cuando necesitan ejecutar una verificación de siniestros de 25 pasos con 21 tipos de documentos, 9 integraciones de sistemas, gestión de excepciones y un rastro de auditoría completo que reconstruya y muestre exactamente cómo se tomó cada decisión, sin alucinaciones y funcionando sin supervisión humana”.

Al final, señaló Villalón, las aseguradoras afrontan en sus proyectos de inteligencia artificial agéntica “tres bloques de problemas que nosotros hemos resuelto: no saben si ha funcionado, es decir, no saben si es confiable; falta integración end-to-end y un enfoque GRC (gobernanza, riesgo y cumplimiento) y no hay soluciones plug and play por lo que cada proyecto es como comenzar de cero”. Ello se debe, reflexionó, a que “la IA agéntica no es enterprise ready y no está preparada para las empresas de sectores regulados como el asegurador”.

Posibilidades de los “trabajadores digitales”

Y estos son, precisamente, los problemas que resuelve Maisa. Su propuesta gira en torno a lo que llaman “trabajadores digitales”, que son agentes de inteligencia artificial diseñados para ejecutar tareas o procesos empresariales complejos de principio a fin, de un modo que no deja al azar cómo o por qué toma decisiones (destaca especialmente por su trazabilidad). Eso significa que, en lugar de limitarse a generar respuestas, estos agentes trabajan como si fueran miembros de un equipo, integrándose en sistemas internos, cumpliendo con la normativa y dejando un rastro auditable de cada paso que dan. Todo ello apoyado en una arquitectura preparada para escalar de 1 a 10.000 sin perder el control.

Además, la compañía ha reducido los tiempos de implantación de su medio centenar de trabajadores digitales adaptados a la industria aseguradora. De este modo, el recorrido completo que va de la demo a la producción puede completarse en 60 días, un plazo que, en entornos regulados, es muy relevante.

Para el “onboarding” de nuevos trabajadores digitales, Maisa no requiere que los usuarios sean expertos en “prompt engineering”. Cualquier profesional del área de negocio puede describir la tarea en lenguaje natural y el sistema, mediante un chat interactivo, construye el flujo de trabajo. Esto abre la puerta a que perfiles con experiencia sectorial o jóvenes con habilidades digitales colaboren de forma eficaz, sin barreras innecesarias.

Enrique Díaz, Senior Solutions Consultant de Maisa, fue el encargado de mostrar un caso práctico de onboarding en el ámbito de la gestión de reclamaciones. A través de Maisa Studio, un trabajador digital puede “entrenarse” en lenguaje natural para revisar reclamaciones, analizar correos electrónicos y adjuntos, cruzar datos y generar reportes en un sistema de gestión. Además, el agente es capaz de formular preguntas a su homólogo humano para afinar instrucciones, aprendiendo y mejorando con el tiempo, como lo haría cualquier nuevo integrante del equipo.

El Método 1-3-6

Hay tres aspectos especialmente relevantes en la propuesta de Maisa: la agilidad de implantación, la escalabilidad y la trazabilidad auditable.

En cuanto a la agilidad, el proceso completo de la demo a la producción se ejecuta en 60 días. Es lo que la compañía denomina Método 1-3-6. La primera semana se dedica a la creación del trabajador digital. Actualmente, la empresa dispone de hasta medio centenar de trabajadores digitales orientados al sector asegurador. Desde el primer día se evalúa la viabilidad, se configura el agente y se deja preparado para la UAT, las pruebas de aceptación por parte del usuario.

En la siguiente fase piloto, de tres semanas, se realiza la UAT con datos reales, se valida el valor de negocio y se ajusta el sistema hasta alcanzar un 95% de efectividad.

La última fase, Go-Live, de seis semanas, aborda la certificación y el despliegue, la formación de usuarios, así como la transferencia y el soporte inicial.

En términos de escalabilidad, para empresas reguladas como las aseguradoras, Maisa ofrece una infraestructura capaz de gestionar decenas, cientos o miles de trabajadores digitales. Esto incluye control de rendimiento, gobernanza de datos para proteger información sensible y la capacidad de proporcionar información a los reguladores de forma sencilla y estructurada.

Finalmente, la llamada “cadena de trabajo” es una pieza central de Maisa Studio y aporta una capa adicional de auditabilidad. Cada paso ejecutado por el trabajador digital queda registrado, permitiendo a los auditores comprender por qué se adoptó una decisión concreta. Además, el LLM genera código que se ejecuta, lo que refuerza la resistencia frente a manipulaciones y asegura resultados fiables y deterministas.