Cuando trabajas en un sistema que detecta automáticamente miles de casos y tiene que avisar a la gente correcta en el momento correcto, aprendes rápido que el problema nunca es detectar. El problema es qué haces con la avalancha de avisos sin que la gente deje de hacerles caso, sin que el sistema colapse a los que tienen que actuar y sin que se pierda de vista lo urgente entre lo rutinario. Por eso, cuando leo que la Comisión Europea quiere ampliar la Alianza de Seguros Climáticos para que la cobertura frente a catástrofes suba del 25% actual, me falta la otra mitad de la frase: ¿y quién va a tramitar los siniestros cuando ese 25% se convierta en más?
Lo que promete la Alianza y lo que da por hecho
Ursula von der Leyen anunció en su discurso del estado de la Unión de septiembre la creación de esta Alianza de Seguros Climáticos, señalando que los seguros privados solo cubren alrededor del 25% de las pérdidas por catástrofes en Europa, según recoge Inese. La cifra es real y el objetivo es razonable: más hogares y empresas protegidos significa menos gente arruinada tras un incendio o una inundación, y menos factura para las administraciones públicas que hoy cubren lo que el seguro no llega a pagar.
El problema es que ampliar la cobertura es un ejercicio de suscripción y de producto. Responder cuando esa cobertura se activa de golpe, para miles de asegurados a la vez, es un ejercicio distinto: es operativa de siniestros. Y ahí es donde la Alianza no dice nada, porque no es su terreno. Pero si nadie lo resuelve, la promesa de cobertura se queda en papel cuando más falta hace.
Lo que aprendí con un sistema mucho más pequeño
En Grupo Galilea construimos un sistema que detecta pólizas de hogar que pasan a baja y avisa automáticamente a coordinadores, responsables y dirección según una cadencia definida. No es una catástrofe climática, es gestión de cartera del día a día. Pero el problema de fondo es el mismo en miniatura: cuando el sistema detecta muchos casos a la vez, ¿a quién avisas primero, con qué frecuencia y con qué nivel de detalle para que el aviso sirva de algo y no se convierta en ruido que la gente aprende a ignorar?
La primera versión que montamos avisaba de todo a todos, en cuanto se detectaba. Funcionó mal casi de inmediato: los coordinadores recibían decenas de avisos que no podían priorizar, y al poco tiempo dejaron de mirarlos con atención. Un aviso que no distingue lo urgente de lo rutinario no es información, es contaminación. Tuvimos que rediseñar la cadencia por rol: dirección ve tendencia agregada, coordinadores ven lo que pueden actuar hoy, responsables ven lo que necesita seguimiento. Nadie ve todo, cada uno ve lo suyo.
La tirada que llevamos meses con el interruptor apagado
Tenemos una tirada de avisos, ya construida y probada, que llevamos meses sin activar. A propósito. No es un fallo técnico ni una prioridad pendiente: decidimos no encenderla porque automatizarla del todo habría significado que el sistema tomara una decisión que preferimos que siga tomando una persona con criterio, mirando el caso concreto antes de decidir si avisar y a quién.
Esa decisión es la que más me ha costado defender internamente, porque teníamos la capacidad técnica lista y no usarla parece desperdicio. Pero automatizar todo lo automatizable no es gratis: cada aviso automático de más es una decisión que dejas de tomar tú, y algunas decisiones necesitan que alguien las tome despacio. La lección no es «automatiza menos», es «decide de antemano qué necesita supervisión humana y qué no», antes de que la presión del volumen te obligue a decidirlo mal y deprisa.
Por qué esto es exactamente el problema de claims a escala
El artículo de Inese, firmado por Jesús García Bonilla, director de Shift Technology en España, describe el mismo dilema con incendios forestales de este verano en España: miles de partes de siniestro en pocas horas, información incompleta, y la necesidad de distinguir con rapidez quién necesita atención prioritaria y quién puede esperar. La tecnología, dice, puede ayudar a clasificar y priorizar, señalar qué documentación falta o marcar casos que requieren revisión adicional. Pero su función es dar mejor información a los tramitadores, no sustituir su criterio.
Esa distinción entre automatizar la detección y automatizar la decisión es exactamente la que aprendimos con la tirada apagada. Para una aseguradora, un carrier o un MGA que gestiona siniestros de hogar tras una catástrofe, el reto no es tener más datos ni más IA en el flujo de underwriting. Es tener definido, antes de que llegue la ola, qué se prioriza solo, qué se prioriza con revisión y qué espera a un humano con tiempo para mirarlo. Eso no se improvisa el día del incendio.
Lo que toca mirar ahora
Si trabajas en siniestros, en correduría o en suscripción, y tu aseguradora o tu MGA está pensando en cómo responder a la ampliación de cobertura climática que propone Bruselas, la pregunta que merece la pena hacer no es cuánta tecnología tenéis. Es qué decisiones de priorización ya están tomadas por escrito antes de que llegue el pico de siniestros, y cuáles se están improvisando cada vez que suena la alarma. Si la respuesta es «lo decidimos cuando pase», ya sabéis dónde está el cuello de botella real.