Cuando montamos un agente de WhatsApp para recobro en Grupo Galilea, el primer diagnóstico que hicimos estaba mal. Pensábamos que el problema era la velocidad: tardábamos en contactar al cliente moroso, tardábamos en gestionar la respuesta, tardábamos en escalar el caso. Pusimos el foco ahí. Y nos equivocamos de sitio. El problema real estaba antes: los datos que llegaban al primer contacto —importe, referencia de póliza, histórico de pagos— venían rotos, incompletos o mal casados con el expediente. Daba igual lo rápido que respondiera el agente si respondía con información defectuosa.
Esa misma lógica es la que Duck Creek acaba de aplicar a los siniestros. La compañía ha anunciado Agentic FNOL, un sistema construido sobre su plataforma de IA agéntica que captura, valida, enriquece y enruta siniestros en el momento del primer aviso. No vende velocidad. Vende datos limpios desde el minuto cero. Y esa diferencia es la que de verdad cambia algo en claims.
El cuello de botella no estaba donde lo buscábamos
FNOL son las siglas de First Notice of Loss, el primer aviso de siniestro: la llamada, el formulario o el mensaje con el que un asegurado comunica que algo le ha pasado. Es el punto de entrada de todo el proceso de claims. Y durante años ha sido, según reconoce el propio Jose Lazares, Chief Product Officer de Duck Creek, en el comunicado de la compañía, el eslabón más descuidado: formularios rígidos, canales desconectados entre sí, información que el asegurado da mal porque está en shock o con prisa.
El efecto de esto no se ve en el FNOL, se ve después. El perito abre un expediente incompleto, sin verificación de cobertura, sin cruce con la póliza, sin señales de alerta marcadas. A partir de ahí, todo lo que hace es trabajo de reconstrucción: llamar otra vez al asegurado, pedir documentos que ya debería tener, comprobar a mano cosas que un sistema podría haber comprobado al instante. Ella Jurotte, Senior Director de Producto en Duck Creek, lo resume así en el anuncio: los peritos llevan años empezando a trabajar sobre siniestros incompletos y sin verificar, lo que genera seguimiento manual que añade coste y retrasa la resolución para el cliente.
Lo que aprendimos con el agente de recobro
En nuestro caso, el agente de WhatsApp para recobro está en producción desde hace tiempo y funciona bajo control directo del área de facturación. No es un proyecto de IA suelto gestionado por un equipo técnico ajeno al negocio: lo opera quien tiene que responder de cada cobro. Esa decisión no fue estética. La tomamos porque la primera versión del flujo fallaba exactamente donde Duck Creek dice que falla el FNOL tradicional: capturábamos la conversación, pero no la verificábamos contra el dato real de la póliza y el histórico antes de que un humano tuviera que intervenir.
Corregir eso significó mover la validación al principio del proceso, no al final. El agente no solo recoge lo que dice el cliente moroso, lo contrasta en tiempo real con lo que hay en el sistema antes de escalar o cerrar. Cuando algo no cuadra, lo marca para revisión humana en vez de dejar que el error avance. Es una pieza pequeña comparada con lo que anuncia Duck Creek, pero el principio es idéntico: la inteligencia no vale nada si llega después de que el dato ya se ha corrompido.
Qué hace exactamente Agentic FNOL
Según el propio comunicado de Duck Creek, el sistema permite al asegurado narrar el siniestro con sus propias palabras, en vez de rellenar un formulario cerrado, a través de canal digital, voz transcrita o móvil. A partir de esa descripción, los agentes de IA hacen preguntas de seguimiento, verifican la cobertura contra la póliza, evalúan la gravedad de una posible lesión o implicación legal, y cruzan la información declarada con imágenes y datos del expediente para detectar inconsistencias que merezcan revisión.
Cada decisión que toma el sistema queda registrada, y las excepciones se marcan para que un perito humano las revise antes de actuar. Duck Creek insiste en que el control queda en manos de la aseguradora: los agentes operan dentro de las reglas y flujos de trabajo que el carrier define, no al margen de ellos. Es la misma condición que nosotros pusimos en nuestro propio proyecto: automatizar sin perder la capacidad de intervenir donde hace falta.
Por qué esto importa más allá de las grandes aseguradoras
Duck Creek vende esto a carriers, pero el problema que ataca no es exclusivo de las grandes compañías. Cualquier correduría que gestiona siniestros por cuenta de sus clientes conoce el mismo síntoma: el asegurado llama, da los datos como puede, y luego alguien tiene que llamar otra vez para completar lo que faltó. Si ese primer contacto llega ya verificado y estructurado, el tiempo que el broker o el gestor de siniestros dedica a cada caso cambia de naturaleza: deja de ir a rellenar huecos y pasa a resolver el caso.
Celent, en su encuesta anual sobre uso de IA generativa en el sector asegurador citada por Duck Creek en el anuncio, señala que el 22% de las aseguradoras participantes prevén tener una solución de IA agéntica implantada antes de que termine 2026, y que claims y underwriting serán las áreas que lideren esa adopción. Es una cifra de intención, no de resultado, y conviene leerla así.
Qué mirar antes de comprar la promesa
Si vas a evaluar algo parecido a Agentic FNOL, la pregunta que yo haría primero no es cuánto acelera el proceso. Es dónde queda la trazabilidad de cada decisión automática y quién revisa las excepciones que el sistema marca. En nuestro agente de recobro, el área de facturación mantiene ese control porque es quien responde del dato final. En claims, esa misma lógica debería aplicarse a quien firma la indemnización, no a quien compró la licencia del software.