NTT DATA ha lanzado AI for Insurance, una solución de inteligencia artificial agéntica diseñada para transformar procesos complejos del sector asegurador, como suscripción, gestión de siniestros y atención al cliente, en servicios repetibles y gobernados. La propuesta se apoya en AIVista, la plataforma de IA de la compañía, y busca resolver uno de los principales frenos del sector: pasar de pilotos aislados a operaciones de IA integradas, auditables y con supervisión humana.
Las claves de NTT DATA AI for Insurance en 20 segundos
- La solución combina agentes de IA, modelos específicos del sector, orquestación y controles de gobernanza.
- Está pensada para suscripción, siniestros, atención al cliente y otros procesos centrales de las aseguradoras.
- Puede integrarse con sistemas existentes sin obligar a sustituir el core.
- NTT DATA quiere evitar también la dependencia de un único modelo fundacional.
- Su informe de 2026 muestra una fuerte adopción de IA en back y mid office, pero todavía poca industrialización real.
El lanzamiento llega en un momento en el que las aseguradoras están utilizando cada vez más IA, pero siguen encontrando dificultades para llevarla a producción de forma consistente.
El 2026 Global AI Report de NTT DATA para seguros señala que el 86,7 % de las organizaciones líderes aplica IA en procesos de back y mid office, mientras que el 66,7 % la utiliza también en casos de uso orientados al crecimiento en front office. Aun así, la diferencia entre experimentar con modelos y convertirlos en una pieza estable de las operaciones sigue siendo considerable.
Ese es precisamente el espacio que quiere ocupar AI for Insurance.
De un chatbot a agentes que participan en los procesos
La propuesta de NTT DATA va bastante más allá de añadir un asistente conversacional a la web de una aseguradora.
La arquitectura está pensada para introducir agentes especializados dentro de procesos completos. Estos agentes pueden recopilar información, analizar documentos, consultar sistemas internos, aplicar reglas, proponer decisiones y coordinarse con personas y aplicaciones empresariales.
En suscripción, por ejemplo, un agente podría reunir información procedente de diferentes sistemas, completar datos de riesgo y presentar una recomendación al suscriptor.
En siniestros puede ayudar a clasificar expedientes, reunir documentación, detectar casos que necesitan una revisión adicional y proporcionar contexto al tramitador.
Y en atención al cliente puede combinar información de pólizas, siniestros y sistemas CRM para responder con mayor contexto.
NTT DATA define este enfoque como el paso de flujos simplemente asistidos por IA hacia operaciones entregadas parcialmente mediante IA, manteniendo la intervención humana donde sea necesaria.
La compañía insiste en esa última parte porque el seguro es una actividad especialmente sensible a la calidad de las decisiones. Una automatización incorrecta puede afectar a primas, indemnizaciones, aceptación de riesgos o derechos de los asegurados.
Por eso la propuesta incluye supervisión humana y controles dentro de la propia capa operativa.
El reto es gobernar al agente, no solo al modelo
La gobernanza aparece como uno de los elementos centrales de la plataforma.
NTT DATA incorpora guardrails específicos destinados a controlar las decisiones de los agentes, mantener trazabilidad y generar evidencias que puedan revisarse posteriormente.
Esto resulta relevante porque en una arquitectura agéntica la pregunta ya no es únicamente qué respuesta genera un modelo.
También hay que saber:
- qué datos consultó;
- qué reglas aplicó;
- qué herramientas utilizó;
- qué acción propuso;
- qué sistema modificó;
- quién aprobó la decisión;
- y qué evidencia queda registrada.
La complejidad aumenta en sectores regulados porque la organización debe poder explicar no solo el resultado, sino también el proceso utilizado para llegar hasta él.
Según el estudio de NTT DATA, el 67,4 % de las aseguradoras que la compañía considera líderes en IA utiliza modelos centralizados de gobernanza, frente al 23,5 % entre organizaciones menos avanzadas.
La diferencia sugiere que la capacidad para desplegar IA a gran escala depende en buena medida de disponer de controles comunes sobre modelos, datos y decisiones.
Sin obligar a sustituir el sistema central de la aseguradora
Otro aspecto relevante es la integración.
Las grandes aseguradoras suelen operar sobre sistemas desarrollados y ampliados durante décadas. Sustituir el core completo para implantar una nueva capa de IA sería costoso, lento y arriesgado.
NTT DATA plantea AI for Insurance como una capa que puede integrarse con esos sistemas existentes.
La compañía describe su enfoque como cloud agnostic y asegura que puede conectarse con plataformas habituales del sector y con los sistemas, datos y procesos que la organización ya utiliza.
En la práctica, la arquitectura podría simplificarse así:
Core asegurador
│
CRM ──┼──────── Datos externos
│
▼
NTT DATA AI for Insurance
│
┌────┼───────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
Agente Agente Agente
riesgo siniestro cliente
│ │ │
└────┼───────────┘
▼
Persona / sistema / workflowEl objetivo es introducir una capa de inteligencia y orquestación sin convertir necesariamente el proyecto en una migración completa del sistema transaccional.
También quiere evitar el lock-in del modelo de IA
La dependencia tecnológica no termina en el core.
Una empresa que construya hoy todos sus procesos alrededor de un único gran modelo puede encontrarse dentro de unos años con un problema similar al de cualquier plataforma propietaria: costes, evolución de capacidades o condiciones comerciales pueden cambiar.
NTT DATA afirma que su solución incorpora model routing, de manera que pueda seleccionar diferentes modelos dependiendo del trabajo.
Es una decisión importante porque no todas las tareas necesitan el mismo LLM.
Un proceso de clasificación puede funcionar con un modelo pequeño y barato, mientras que otro caso más complejo puede necesitar un modelo con mayor capacidad de razonamiento.
Una arquitectura de este tipo podría funcionar conceptualmente así:
Solicitud
│
▼
Router de modelos
│
├── modelo pequeño → clasificación
├── modelo especializado → documentos
├── modelo avanzado → razonamiento
└── modelo local → información sensibleAdemás de reducir dependencia, este enfoque puede tener consecuencias directas sobre el coste de inferencia.
Datos y conocimiento específico del sector
Una parte especialmente importante de la solución es lo que NTT DATA denomina insurance data genome y su base de conocimiento orientada específicamente al sector.
El concepto responde a otro problema habitual de la IA empresarial: un modelo general puede entender lenguaje, pero no necesariamente conoce la estructura interna de una aseguradora.
Necesita contexto sobre elementos como:
póliza
├── coberturas
├── exclusiones
├── asegurado
├── beneficiarios
├── primas
└── condiciones
siniestro
├── póliza asociada
├── daños
├── documentación
├── fraude
└── indemnizaciónLa utilidad de una IA corporativa depende de que esos conceptos estén conectados correctamente con sistemas y datos reales.
NTT DATA intenta resolverlo mediante ontologías y modelos específicos de seguros que permitan a los agentes interpretar mejor pólizas, reclamaciones, documentación y normativa.
El despliegue puede ser tres veces más rápido, según NTT DATA
La compañía afirma que sus agentes preconfigurados pueden permitir una implantación hasta tres veces más rápida.
Es una estimación del propio proveedor y debe tratarse como tal, ya que el tiempo real dependerá de los sistemas de cada aseguradora, calidad de los datos, integraciones necesarias y exigencias regulatorias.
Pero la estrategia resulta clara.
En lugar de construir desde cero:
modelo
+ prompts
+ RAG
+ agentes
+ seguridad
+ integración
+ auditoría
+ workflowNTT DATA proporciona componentes ya orientados a casos concretos del sector.
Después cada aseguradora puede adaptar los agentes a sus productos y procesos.
La IA busca intervenir directamente en suscripción y siniestros
El principal cambio respecto a anteriores generaciones de IA empresarial está en la proximidad de estas herramientas a las decisiones operativas.
Durante años los casos más visibles estuvieron en chatbots, análisis documental o asistentes para empleados.
La IA agéntica empieza a acercarse a procesos como:
Suscripción. Reunir información y ayudar a evaluar el riesgo antes de aceptar y poner precio a una póliza.
Siniestros. Clasificar reclamaciones, identificar casos complejos, recopilar datos y ayudar al tramitador.
Fraude. Relacionar señales dispersas y priorizar expedientes que merecen investigación.
Atención. Resolver solicitudes utilizando contexto procedente de diferentes sistemas.
Operaciones. Automatizar tareas que antes requerían mover información manualmente entre aplicaciones.
NTT DATA sostiene que los líderes del sector ya están centrando la IA precisamente en estas áreas. Su informe identifica suscripción, tramitación de siniestros, detección de fraude, pricing y distribución entre los ámbitos donde se está generando mayor valor.
La regulación hace que la supervisión humana siga siendo necesaria
La automatización total resulta especialmente difícil en seguros.
Las decisiones pueden afectar directamente a personas y empresas, por lo que entran en juego obligaciones regulatorias, protección de datos, explicabilidad y políticas internas de riesgo.
NTT DATA plantea por ello una arquitectura de human oversight, en la que determinadas decisiones pueden terminar en una revisión o autorización humana.
El enfoque puede representarse como:
Agente IA
│
▼
Evaluación
│
├── riesgo bajo → automatización
│
├── excepción → revisión humana
│
└── riesgo alto → bloqueo/escaladoEl objetivo no es necesariamente eliminar a suscriptores, peritos o gestores de siniestros, sino reducir el trabajo manual que existe alrededor de sus decisiones.
Una transición hacia el modelo Service-as-Software
NTT DATA utiliza además una expresión interesante para describir el producto: Service-as-Software.
El cambio semántico es relevante.
El software empresarial tradicional proporciona herramientas que una persona utiliza para realizar un trabajo.
En el planteamiento de Service-as-Software, una parte del propio trabajo se convierte en una función que el software entrega.
Por ejemplo, en vez de proporcionar únicamente una aplicación para revisar una reclamación:
empleado → software → decisiónla arquitectura evoluciona hacia:
datos
↓
agentes + reglas + sistemas
↓
propuesta/acción
↓
supervisión humanaEs una de las tendencias más importantes detrás de la IA agéntica empresarial: pasar de vender software que ayuda a ejecutar procesos a ofrecer plataformas que ejecutan directamente una parte de ellos.
NTT DATA parte con experiencia en un sector muy específico
La compañía llega a este mercado con una posición relevante en seguros.
NTT DATA declara tener más de 12.000 especialistas en seguros, 16 centros de entrega y trabajar con 10 de las 25 mayores aseguradoras mundiales medidas por activos netos no bancarios.
Este conocimiento sectorial puede ser importante porque una de las dificultades de la IA empresarial ya no es únicamente conseguir acceso a un buen modelo.
Los modelos fundacionales se están convirtiendo progresivamente en una capa intercambiable.
El valor diferencial empieza a desplazarse hacia:
datos propios
+ procesos
+ integración
+ gobernanza
+ conocimiento sectorialY precisamente seguros es uno de los sectores donde esa combinación resulta más difícil de reproducir.
La apuesta de NTT DATA refleja así un cambio más amplio en la industria. La siguiente fase de adopción de IA empresarial probablemente no se mida por cuántos empleados tienen acceso a un chatbot, sino por cuántos procesos completos pueden incorporar agentes sin perder trazabilidad, cumplimiento normativo y control humano.
Preguntas frecuentes
¿Qué es NTT DATA AI for Insurance?
Es una plataforma de IA agéntica orientada a aseguradoras que combina agentes especializados, modelos y datos específicos del sector, orquestación de procesos y controles de gobernanza.
¿Qué procesos puede automatizar?
NTT DATA la dirige principalmente a suscripción, gestión de siniestros, atención al cliente y otros procesos operativos del negocio asegurador.
¿Obliga a sustituir el core de la aseguradora?
No. La solución está diseñada para integrarse con sistemas existentes y NTT DATA afirma que puede utilizarse sin depender de una única plataforma core o de un único modelo fundacional.
¿La IA toma las decisiones sin supervisión humana?
La arquitectura incorpora guardrails, auditabilidad y supervisión humana. El grado de automatización dependerá del proceso, las políticas de cada aseguradora y sus obligaciones regulatorias.
