En los últimos años, el entorno en el que opera la ingeniería de riesgos se ha vuelto más complejo.
La inteligencia artificial (IA) se está consolidando como uno de los principales motores de transformación del sector asegurador, y la ingeniería de riesgos no es ajena a este proceso. Lejos de tratarse de una moda pasajera, la IA encaja de forma natural en una disciplina que siempre ha evolucionado apoyándose en el análisis técnico, la experiencia y el aprendizaje a partir de los datos.
En los últimos años, el entorno en el que opera la ingeniería de riesgos se ha vuelto más complejo. Las exposiciones son cada vez más variadas, el volumen de información disponible crece de forma exponencial y los plazos para evaluar riesgos y tomar decisiones se acortan. En este contexto, la IA emerge como una herramienta de apoyo clave para mejorar la eficiencia sin renunciar al rigor técnico.
Uno de los beneficios más claros de la IA es su capacidad para procesar grandes volúmenes de información y extraer de ellos datos relevantes de forma rápida y estructurada. Informes técnicos, proyectos, históricos de siniestros, registros operativos, programas de mantenimiento, documentación del cliente o material gráfico pueden analizarse de manera sistemática. Esto permite identificar patrones y tendencias que, mediante un análisis exclusivamente manual, requerirían mucho más tiempo o podrían pasar desapercibidos.
Agilizar el trabajo del ingeniero de riesgos
Esta capacidad se traduce en una agilización significativa del trabajo del ingeniero de riesgos. Tareas repetitivas y de alto consumo de tiempo, como la revisión inicial de documentación o la comparación de riesgos similares dentro de una cartera, pueden abordarse con mayor eficiencia. Como resultado, el ingeniero dispone de más tiempo para actividades de mayor valor añadido, como las visitas a los riesgos, el análisis y dictamen crítico de las instalaciones y el asesoramiento técnico al cliente.
La IA también aporta un valor relevante en el ámbito del análisis predictivo. A partir del estudio de datos históricos y operativos, es posible anticipar escenarios de pérdida y detectar riesgos emergentes con mayor antelación. En el entorno asegurador, esto se traduce en una mejor priorización de riesgos, una asignación más eficiente de los recursos de prevención y un enfoque más proactivo en la gestión de la cartera.
Otro aspecto destacable es la mejora en la coherencia del criterio técnico. Las herramientas basadas en IA pueden contribuir a homogeneizar evaluaciones, reducir la variabilidad entre informes y mejorar la trazabilidad de las recomendaciones. Esto resulta especialmente valioso en organizaciones con equipos distribuidos geográficamente y carteras amplias, donde mantener un enfoque técnico alineado supone un reto constante.
La IA no amenaza la ingeniería de riesgos
Asimismo, la IA amplía las posibilidades de evaluación remota y seguimiento continuo del riesgo. El análisis automatizado de imágenes, vídeos o datos procedentes de sistemas de monitorización remota permite complementar las inspecciones presenciales, facilitar evaluaciones preliminares y detectar cambios relevantes en el riesgo entre visitas. No se trata de sustituir el trabajo de campo, sino de hacerlo más eficiente y mejor orientado.
Conviene, no obstante, subrayar que la inteligencia artificial no sustituye al ingeniero de riesgos. La interpretación técnica, la comprensión del contexto operativo, el criterio profesional y la interacción con el cliente siguen siendo insustituibles. La IA no entiende matices culturales ni la realidad práctica de una recomendación sobre el terreno.
En definitiva, la IA no amenaza la ingeniería de riesgos en seguros; la refuerza. Al automatizar lo rutinario y potenciar el análisis, permite al ingeniero centrarse en lo que realmente aporta valor: prevenir pérdidas, asesorar con criterio y tomar decisiones técnicas fundamentadas. El futuro de la ingeniería de riesgos es más ágil, más informado y, sobre todo, profundamente humano.
Fernando Santos, consultor de ingeniería de riesgos de Intact. (Fuente: Inese)
