Durante años, las aseguradoras han reconocido la necesidad de modernizar sus sistemas core. Sin embargo, en la práctica, muchos proyectos quedaron demorados o directamente postergados por una combinación de factores conocidos: alto costo, complejidad operativa, riesgo de implementación, dependencia de sistemas heredados y falta de documentación sobre reglas de negocio acumuladas durante décadas. El informe de McKinsey & Company, “¿Puede la IA agéntica modernizar finalmente las tecnologías core en seguros?” (Can agentic AI (finally) modernize core technologies in insurance?), plantea que ese escenario podría estar empezando a cambiar.

La idea central del análisis es que la IA agéntica puede modificar de manera sustancial la economía, los tiempos y la previsibilidad de los procesos de modernización tecnológica en seguros. A diferencia de los copilotos tradicionales, que asisten a un usuario en tareas puntuales, los agentes de IA pueden perseguir objetivos, dividirlos en tareas, coordinar flujos de trabajo, utilizar herramientas, interpretar información, generar documentación, validar resultados y escalar decisiones cuando se requiere intervención humana. En un proceso de migración o modernización core, esto resulta especialmente relevante porque los mayores cuellos de botella no suelen estar en escribir código, sino en comprender reglas heredadas, mapear datos, validar configuraciones, testear escenarios, reconciliar resultados y gestionar la migración.

McKinsey señala que los sistemas core de muchas aseguradoras constituyen verdaderos ecosistemas socio-técnicos: combinan código antiguo, reglas de negocio poco documentadas, interfaces personalizadas, procesos batch, lógicas actuariales y semánticas de datos que muchas veces sólo conocen unos pocos especialistas. Esa realidad explica por qué los proyectos suelen extenderse, encarecerse y generar períodos de “doble costo”, en los que la compañía debe mantener operativa la plataforma legacy mientras financia el nuevo programa de transformación.

El aporte diferencial de la IA agéntica está en su capacidad para atacar esas fricciones de forma estructural. Según el informe, los agentes pueden leer código en lenguajes antiguos, traducir lógicas técnicas a lenguaje comprensible, extraer reglas de negocio, generar tablas de decisión, apoyar la configuración de plataformas de administración de pólizas, automatizar análisis de calidad de datos, crear casos de prueba, identificar anomalías, acelerar la gestión de defectos y producir reportes de gobierno con trazabilidad. En algunas etapas del proceso, McKinsey estima mejoras de productividad de entre 10% y 90%, dependiendo del nivel de automatización y del tipo de tarea.

Esto no implica eliminar la complejidad ni reemplazar el criterio experto. Por el contrario, el informe insiste en la necesidad de controles humanos, gobierno robusto, trazabilidad, validación de modelos, gestión de accesos y evidencia auditable. En seguros, donde la modernización tecnológica impacta sobre procesos regulados, operaciones críticas y experiencia del cliente, la IA agéntica debe pensarse como una capacidad integrada a un modelo de ejecución disciplinado, no como una solución aislada.

La lectura estratégica es clara: la modernización core deja de ser únicamente un megaproyecto puntual, costoso y riesgoso, para convertirse en una capacidad reutilizable, escalable y gobernable. Una vez desarrollados ciertos agentes, patrones y capas de contexto, su reutilización puede reducir el esfuerzo incremental para modernizar nuevos productos, líneas de negocio, integraciones, aplicaciones satélite, etc.

La conclusión es especialmente relevante para la industria aseguradora: la IA agéntica no reemplaza la modernización core, sino que puede hacerla más viable, medible, controlada y sostenible. Pero para capturar ese valor no alcanza con incorporar tecnología. La clave estará en combinar capacidades de IA, gobierno, arquitectura, gestión del cambio y conocimiento profundo del negocio asegurador. En ese camino, contar con un socio estratégico especializado en tecnología, con experiencia real en seguros y capacidad para traducir la complejidad operativa en ejecución concreta, será determinante para transformar los sistemas heredados en una verdadera plataforma de crecimiento.