Gestión de Renovaciones de Pólizas con IA para Corredores

La respuesta corta: priorizar renovaciones sin que la IA cotice ni prometa

La gestión de renovaciones de pólizas con IA funciona cuando un agente revisa cada mañana la cartera que vence en las próximas semanas y, para cada póliza, elige entre cuatro acciones cerradas: contactar hoy por WhatsApp, preparar una cotización multiaseguradora, derivar a un ejecutivo o esperar. El agente prioriza y prepara; nunca cotiza ni promete precio o cobertura, y un ejecutivo aprueba todo lo que compromete al corredor.

Es un escenario ilustrativo de Latech (septiembre de 2026), no un cliente real. La arquitectura viene de Jev Lab, nuestro laboratorio interno de paper trading sin dinero real: datos preparados en código, preguntas cerradas, límites duros, aprobación humana y registro de cada decisión. Con su costo de referencia, la IA cuesta unos 3 centavos de dólar por cada 1,000 decisiones (estimación, cuenta más abajo).

El escenario: un corredor peruano con vencimientos todos los días

Imagina una correduría en Lima con cartera multirramo (vehicular, salud, patrimoniales) en varias aseguradoras. Cada día vencen pólizas, cada aseguradora comunica condiciones a su manera y los ejecutivos priorizan según lo que recuerdan o lo que el cliente reclama. Resultado típico: pólizas grandes atendidas a última hora y chicas que se renuevan sin que nadie revise si aún le convienen al cliente.

El agente no reemplaza al ejecutivo: le entrega cada mañana una cola ordenada con a quién contactar, qué cotizar, qué requiere criterio humano y qué puede esperar.

La base es un sistema de pólizas con datos confiables. Latech construyó el sistema de gestión de pólizas de Centra Corredores de Seguros (pólizas, siniestros, clientes, renovaciones y reportes). Centra no es el cliente de este escenario, pero ese tipo de sistema es la fuente de datos que el agente necesita.

Qué datos necesita el agente para priorizar

El modelo no lee pólizas completas ni correos: el código arma un resumen compacto por póliza con variables ya calculadas. Es la lección de Jev Lab: durante 763 ciclos con datos crudos el agente nunca salió de la opción por defecto; con variables preparadas empezó a diferenciar casos.

• Días al vencimiento y si la aseguradora ya envió condiciones de renovación (por norma SBS, sus comunicaciones sobre una póliza intermediada se copian al corredor designado).
• Ramo y tipo de producto, porque vida y seguros con componente de inversión siguen otra ruta.
• Siniestralidad en la vigencia: siniestros reportados, abiertos y pagados.
• Variación de prima comunicada por la aseguradora, si existe, calculada en porcentaje por el código.
• Canal preferido y consentimiento: si el cliente aceptó comunicaciones por WhatsApp y para qué fines.
• Historial: cómo respondió en renovaciones anteriores, reclamos previos y estado de pagos.
• Ejecutivo asignado y carga actual de su cola.

Cómo decide: preguntas cerradas, confianza y cola humana

Cada mañana el sistema arma una pregunta cerrada por póliza y agrupa varias en una solicitud, como en Jev Lab, donde una llegó a llevar 12. La respuesta son probabilidades sobre las cuatro acciones y una confianza, sin texto libre.

Un ejemplo ilustrativo: una póliza vehicular a 20 días del vencimiento, con un siniestro pagado y alza de prima comunicada, recibe preparar cotización 0.58, derivar 0.30, contactar hoy 0.10 y esperar 0.02, con confianza 0.49. Bajo el umbral de 0.7 (el valor que usa Jev Lab) no se ejecuta nada: la póliza sube a la cola del ejecutivo con esas probabilidades a la vista.

“Preparar cotización” no es cotizar: el sistema reúne datos del riesgo e historial para que el ejecutivo pida tarifas. Las condiciones vinculantes vienen de la aseguradora y las comunica una persona.

Guardrails: lo que el agente nunca hace (y el marco SBS detrás)

En seguros el guardrail más importante es comercial. El Reglamento de Gestión de Conducta de Mercado del Sistema de Seguros (Resolución SBS N° 4143-2019) pide que la comercialización no induzca a error ni genere falsas expectativas sobre la cobertura, y que corredores y aseguradoras den información clara, suficiente, concreta y oportuna sobre riesgos cubiertos, suma asegurada, prima y exclusiones. Un modelo que redacta libremente choca con ambas reglas.

Según El Peruano (29 de agosto de 2026), el 10 de septiembre de 2026 venció el primer plazo de la Ley 31814 para empresas que implementan IA en economía y finanzas, entre otros sectores. Las obligaciones exigibles incluyen informar al usuario la finalidad del sistema y sus decisiones automatizadas (El Peruano, 11 de septiembre de 2026). Confirma con tu asesor legal cómo aplica a tu correduría. Los valores de la lista son supuestos de diseño, salvo el umbral de 0.7.

• Cero precios y cero coberturas: el agente no genera montos, condiciones ni comparaciones. Los mensajes automáticos son plantillas factuales aprobadas (“tu póliza vence el…, tu ejecutivo te contactará”).
• Vida e inversión siempre a un ejecutivo: el mismo reglamento pide, para esos seguros, modalidades de comercialización e intermediación que permitan al usuario evaluar si el producto se ajusta a sus necesidades.
• Derivación obligatoria: siniestro abierto, reclamo previo, prima anual sobre S/ 10,000 (supuesto de diseño) o cambio declarado en el riesgo.
• Consentimiento antes de ofrecer: la Ley 32323 (mayo de 2025) prohíbe los mensajes masivos para promover productos sin consentimiento previo, informado y expreso del consumidor. Ofrecer otra aseguradora se parece más a una promoción que a un aviso: sin consentimiento registrado, el agente solo deriva.
• Dato vencido, no hay decisión: si la póliza no se sincronizó en los últimos 7 días (supuesto de diseño), se salta el día.
• Tope de contactos: máximo un mensaje automático por póliza a la semana (supuesto de diseño).
• Confianza bajo 0.7 o respuesta inválida: pasa al ejecutivo o se rechaza y se guarda, nunca se ejecuta.
• Registro completo: entrada, probabilidades, regla, plantilla y aprobador, para reconstruir cualquier decisión ante un reclamo.

Benchmark: reglas fijas, agente con IA o ejecutivos a mano

Comparamos contra reglas fijas (if/else) y contra el equipo a mano. Sin número verificado usamos calificaciones cualitativas; los plazos son rangos típicos, no una promesa.

Si tu cartera es chica y tus criterios caben en pocas reglas, empieza por ahí. El agente tiene sentido cuando se cruzan muchas señales y los ejecutivos ya no alcanzan a revisar toda la cartera cada día.

Cuánto cuesta la IA por decisión: la cuenta a la vista

En Jev Lab, una solicitud con 12 preguntas consumió unos 8,950 tokens de entrada, y el laboratorio estima el costo con USD 0.042 por millón de tokens de entrada. Es una estimación, no una factura: excluye tokens de salida, hosting y solicitudes fallidas. Los volúmenes son supuestos de diseño, igual que asumir que cada póliza pesa lo mismo que cada activo del laboratorio.

Lo que mueve la aguja son los mensajes. Según Meta, escribirle primero a un cliente requiere una plantilla, que se cobra por mensaje; desde el 1 de octubre de 2026 también se cobran los mensajes de servicio (con 1,000 gratis al mes por número) y suben las tarifas de utility para Perú. El tope de contactos es también un control de costo.

Plan típico de implementación en 4 a 6 semanas

Así lo armaríamos sobre un sistema de pólizas existente. Es un plan típico, no una promesa: el plazo depende de la calidad de los datos de cartera, de la revisión legal de las plantillas y de la aprobación de Meta.

1. Semana 1, diagnóstico: revisar vencimientos, ramos, siniestros y consentimientos en el sistema de pólizas, y acordar con el área comercial los umbrales de derivación.
2. Semana 2, datos y cumplimiento: variables en código, regla de dato vencido y revisión legal de plantillas y del registro de consentimiento.
3. Semana 3, decisión: pregunta cerrada, validación de respuestas, guardrails, auditoría y medición de tokens. Plantillas enviadas a aprobación de Meta.
4. Semana 4, modo sombra: el agente prioriza y los ejecutivos trabajan como siempre; cada mañana comparas la cola propuesta con lo que realmente hicieron.
5. Semanas 5 y 6, activación gradual: primero recordatorios factuales en un ramo de bajo riesgo, con todo lo demás derivado a ejecutivos y una revisión semanal de decisiones.