IA en seguros: por qué los datos importan más que los modelos

A las aseguradoras no les basta con comprar herramientas de IA: primero deben poner orden en sus datos. Según Autorek, el principal freno son los sistemas dispersos, las conciliaciones manuales y la débil integración entre operaciones y finanzas. Mientras esa capa no esté construida, incluso los modelos potentes ofrecen un efecto limitado, escalan mal y exigen demasiada revisión manual. Por eso, la preparación real para la IA empieza por la capa de datos, no por otro piloto más.