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Cómo automatizar la gestión de siniestros con inteligencia artificial

Qué se puede automatizar hoy con resultados medibles, en qué orden conviene hacerlo y cómo diseñar los controles para que la automatización no se convierta en un problema.

Respuesta rápida

La automatización de siniestros funciona cuando se construye en tres capas y en este orden: reglas deterministas, captura estructurada en origen y, encima de ambas, inteligencia artificial. Empezar por la IA sin las dos capas previas es el error más caro del sector, porque un modelo aplicado sobre datos reconstruidos a mano hereda todos los errores de esos datos. Con las tres capas montadas, hoy se puede automatizar con seguridad: el alta del expediente desde el aviso, la autocita, la asignación por zona y gremio, las alarmas de plazo, la clasificación del daño, la propuesta de baremo, la redacción del informe, la facturación según criterio y la detección de desviaciones de coste.

El orden correcto

Reglas antes que modelos

Todo lo que se puede decidir sin ambigüedad debe ser una regla, no una predicción. Asignar por zona y gremio, avisar a los tres días, facturar según baremo. Es la capa que más tiempo devuelve y la que menos riesgo tiene, y muchas empresas descubren que con ella basta para el 70% del ahorro.

Captura en origen

El parte, las fotos, la firma y la valoración tienen que nacer digitales en el domicilio del asegurado. Si alguien los transcribe después, la automatización aguas abajo hereda esos errores y la IA amplifica el ruido.

IA sobre datos limpios

Solo entonces tiene sentido pedirle a un modelo que interprete un texto libre, clasifique un daño a partir de fotos y descripción, proponga partidas de baremo o redacte un informe.

Qué automatizar primero (y qué dejar para después)

Empezad por aquí

  • Alta del expediente desde el aviso de la compañía.
  • Autocita con el asegurado y recordatorios.
  • Asignación por zona, gremio, carga y proximidad.
  • Alarmas de plazo configuradas por compañía.
  • Generación de la factura según baremo y criterio.
  • Autofacturación de autónomos por rango de fechas.

Riesgo bajo, retorno inmediato y ningún juicio delicado de por medio.

Dejadlo para la segunda fase

  • Clasificación automática del tipo de daño.
  • Propuesta de partidas de baremo.
  • Redacción de informes a partir del parte y las fotos.
  • Detección de desviaciones de coste durante el expediente.
  • Priorización de expedientes en riesgo.

Aportan mucho, pero requieren histórico limpio y umbrales calibrados con datos propios.

Lo que conviene no automatizar

Decisiones con impacto contractual o económico relevante: aceptar o rechazar una cobertura, cerrar una valoración muy por encima del rango, responder a una reclamación formal del asegurado. Se pueden preparar con IA, pero la decisión debe quedar registrada a nombre de una persona.

Diseñar los umbrales

Un umbral es la respuesta a la pregunta «¿con qué grado de certeza dejo que esto avance solo?». Se fija por tipo de automatización y se ajusta con datos reales:

  • Umbral alto para lo que tiene consecuencias externas: envíos a compañía, facturas, cierres.
  • Umbral bajo para lo interno y reversible: clasificar, priorizar, sugerir.
  • Tasa de excepción como termómetro. Si sube, hay un problema de datos o de configuración. Si baja demasiado rápido, revisad si el umbral está dejando pasar cosas que no debería.

Cómo medir si está funcionando

Toques

Intervenciones humanas por expediente medio. Es el indicador más directo del ahorro.

Excepción

Porcentaje de expedientes que se detienen y por qué motivo.

Cierre

Velocidad media de cierre, global y por compañía.

Margen

Coste real frente a importe cobrado, por expediente y por gremio.

Medir antes de automatizar es imprescindible: sin una línea base de toques por expediente y de velocidad de cierre, dentro de seis meses habrá una sensación de mejora pero ningún dato que la respalde.

Datos personales y responsabilidad

Los expedientes de hogar contienen datos personales, direcciones e imágenes del interior de viviendas. Cualquier automatización debe respetar la minimización de datos, el control de acceso por perfil y el registro de actividad exigidos por el RGPD y la LOPDGDD. Además, conviene documentar qué decisiones toma el sistema y bajo qué reglas: es buena práctica de gobierno y, llegado el caso, la única defensa razonable ante una reclamación.

Ver seguridad y cumplimiento →

Preguntas frecuentes

Sí, si cada automatización lleva asociado un umbral de confianza y un comportamiento por defecto ante la incertidumbre. En Siryus ese comportamiento es detenerse y generar una excepción, de modo que el peor caso de una regla mal calibrada es trabajo manual de más, no una decisión equivocada enviada a la compañía.

Tres cosas: datos que entren estructurados (integración con compañías), datos capturados en origen (app de campo con parte, fotos, firma y valoración) y un recorrido definido por compañía. Sin esas tres bases, automatizar es acelerar el desorden.

No en la práctica. Lo que cambia es la naturaleza del trabajo: el tramitador deja de procesar expedientes iguales en serie y pasa a resolver las excepciones, hablar con compañías y asegurados y tomar las decisiones con impacto económico. La consecuencia habitual no es reducir el equipo, sino asumir más volumen con el mismo.

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