España es el quinto país con mayor penetración de la IA en las empresas. Está por delante de la Unión Europea, e incluso de los Estados Unidos. El 50% de las empresas de nuestro país usan la inteligencia artificial generativa en su día a día. Son datos de la encuesta elaborada por el Banco Europeo de Inversiones (BEI). El número está muy por encima de la media comunitaria del 37%, y también del 36% de Estados Unidos. El estudio refleja el grado de implementación de la IA en las empresas españolas.
Las compañías están entendiendo que mantener la competitividad en la era digital supone llevar la IA al centro del negocio. Para ello es necesario como mínimo imprescindible:
- Analizar y gestionar convenientemente la información y los datos.
- Escoger un buen socio tecnológico (u optar por el desarrollo propio de igual calidad).
- Formar a los trabajadores en competencias digitales de alto nivel.
Aunque también supone entender la figura indispensable de las personas, que se destaca como el gran factor diferenciador: el trato humano experto. La IA puede encargarse de procesos rutinarios: documentación, entradas, gestiones, recopilación de datos, etc. Así las personas pueden centrarse en tareas fundamentales y críticas… Negociación personalizada, comprensión de las casuísticas de cada cliente y sus necesidades, atención individual en escenarios complejos… y todo lo que solo es humanamente posible.
Una vez comprendidas las condiciones necesarias para que los esfuerzos en innovación tecnológica y digital puedan traducirse en rentabilidad, la presión por el retorno de la inversión en IA ha aumentado considerablemente en la inmensa mayoría de los sectores, incluyendo el asegurador.
La automatización, el análisis de los datos y la innovación constante de modelos cada vez más inteligentes debe dar paso a una integración transversal en el negocio. Pero debe ser con criterio, control y resultados medibles. Es necesario que el siguiente paso sea dar el salto de la innovación y la estrategia a la implementación técnica y la aplicación real, útil y rentable.
2026 deberá ser el año del retorno de la inversión en IA
Implementar la Inteligencia Artificial significa ponerla en funcionamiento al servicio de algo, llevarla a la realidad mediante la aplicación de usos prácticos para necesidades concretas. Y también realizar después una evaluación de su desempeño.
Conforme progresa la implementación de la IA en el ámbito empresarial y se traduce en soluciones de uso real, debería aportar mayor competitividad, rentabilidad y fidelización de clientes. Este último aspecto es especialmente desafiante en algunos sectores, como el asegurador.
En lo que se refiere a la presión por traducir la IA en rentabilidad este 2026, los analistas financieros están divididos sobre si este será o no el año del retorno de la inversión en Inteligencia Artificial.
Recientemente se ha producido una vuelta del debate sobre la burbuja de la IA. Se ha debido a que las grandes tecnológicas han disparado su inversión a más de medio billón. Amazon, Meta, Microsoft y Alphabet casi han duplicado su apuesta y han sufrido fuertes castigos en Bolsa por el posible impacto en sus cuentas.
En cualquier caso, se espera que en 2026 la adopción de la IA pase de consistir en proyectos aislados a convertirse en una estrategia de negocio transversal con una hoja de ruta propia para integrar datos, tecnología y personas.
Este año la IA deberá dejar de impactarnos por lo que será capaz de hacer y deberá detallar, entre otras cosas, el cómo y quién de su uso y control. Y también el resultado de su impacto en el trabajo de las personas, en el negocio de las compañías y en la sociedad en su conjunto.
La implementación de IA en las empresas: de Digital Native a AI native
La llamada Agentic AI (en español, IA agéntica o agentes de IA) supone la llegada de un modelo de inteligencia muy superior, como ya vimos en un artículo anterior sobre IA de frontera. Estos agentes de IA amplían el potencial de automatización inteligente tanto en las tareas del departamento de atención al cliente como en backoffice o departamentos sin contacto directo con el cliente (administración, financiero, técnico…).
IA generativa, agentes autónomos y automatización cognitiva están originando un nuevo tipo de empresa: la AI-native o nativas de IA. Estas son capaces de incorporar la IA en su ADN, no ya usando la IA, sino empezando a construir con IA desde el principio.
Según Gartner, a finales de 2026 el 30% de las organizaciones que hoy se definen como digitales (Digital native) iniciará su transición hacia un modelo AI-native. Se espera que, priorizando la colaboración entre humanos y agentes autónomos, estos modelos de empresa logren grandes progresos en productividad.
La implementación de la IA en sector asegurador
McKinsey estima que la productividad asociada a la IA generativa puede aportar entre 50.000 y 70.000 millones de dólares de ingresos adicionales al sector asegurador. Según la consultora, esa aportación tendría impacto directo en suscripción, siniestros, servicio y gastos generales.
En España, el informe del último Barómetro ADECOSE 2025, resalta que el sector asegurador ha vivido un gran salto en transformación digital en el último año.
De cara a 2026, se espera que la implementación de la IA tenga un impacto importante, especialmente en el canal de mediación. Las corredurías que implementen modelos avanzados de IA en su plataforma de gestión optimizarán la respuesta de las consultas y mejorarán los procesos de atención. Reducir el tiempo de respuesta sigue siendo uno de los retos demandados en el sector, tal como se refleja en el mencionado informe.
Por otro lado, las aseguradoras que materialicen la IA en aplicaciones concretas podrán gestionar más negocios, con mayor rapidez, de forma más personalizada y con una mejor comprensión y valoración del riesgo.
Aquellas empresas del sector que no sean capaces de bajar de la estrategia a la técnica el desempeño de la IA podrán verse rezagadas respecto de sus competidores.
Cuestión de regulación: las leyes que modelan la integración de la IA
La Unión Europea está implementando una transformación regulatoria profunda centrada en la digitalización, la seguridad y el uso ético de la tecnología. Afecta a todos los sectores, incluido el asegurador. Estos son sus pilares fundamentales:
- DORA (Digital Operational Resilience Act / Reglamento de Resiliencia Operativa Digital): es una ley que establece requisitos uniformes para la seguridad de redes y sistemas de información en el sector financiero. Tiene el objetivo de garantizar que el sector financiero de la UE pueda resistir, responder y recuperarse de ciberataques y fallos tecnológicos graves.
- FiDA (Financial Data Access / Acceso a Datos Financieros) es un marco regulatorio de Acceso a Datos Financieros. Lleva el concepto de Open Banking al de Open Finance. Estipula quién puede usar los datos financieros y cómo, y pone el énfasis en cuestiones de privacidad de datos y personalización segura.
- AI Act (Ley de Inteligencia Artificial) es el primer marco legal integral sobre inteligencia artificial a nivel mundial. Clasifica los sistemas de IA según su riesgo: inaceptable, alto, limitado o mínimo. Pretende fomentar una IA fiable en Europa, protegiendo los derechos fundamentales, la salud y la seguridad. La prohibición de prácticas de IA de riesgo inaceptable comenzó en febrero del año pasado. La mayoría de las normas se aplicarán progresivamente hasta agosto de 2026. Requerirá trazabilidad y supervisión humana en los sistemas de IA. Será estricta en cuestión de precios, riesgos o decisiones importantes de los clientes.
