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La inteligencia artificial está abriendo una nueva etapa para el fraude en la industria aseguradora, mientras las compañías todavía enfrentan una importante brecha para responder a estas amenazas.
El 78% de los profesionales del sector considera que la inteligencia artificial agéntica tendrá un impacto probable o muy probable en el fraude de seguros durante los próximos dos años, de acuerdo con el Fraud Report 2026 de FRISS.
El contraste es significativo: sólo 2% de los especialistas consultados asegura estar muy preparado para enfrentar esta amenaza, mientras 31% reconoce estar poco preparado y 7% no estar nada preparado.
El riesgo ya no consiste únicamente en utilizar tecnología para hacer más rápidos los fraudes tradicionales. La IA está permitiendo desarrollar esquemas completamente nuevos, como identidades sintéticas, documentos falsos, deepfakes y sistemas capaces de ejecutar operaciones de fraude de manera autónoma.
“Los defraudadores ya están desplegando la IA como arma”, advierte FRISS, al señalar que mientras las aseguradoras avanzan entre ciclos presupuestarios, proyectos de calidad de datos y cambios organizacionales, los delincuentes ya están utilizando estas herramientas para desarrollar nuevos esquemas.
Identidades sintéticas y deepfakes, las nuevas amenazas
La generación de documentos o identificaciones sintéticas es considerada por 76% de los profesionales como una de las principales formas en que la IA agéntica podría utilizarse para cometer fraude.
Le siguen las pruebas deepfake, como imágenes, audios y videos fabricados con suficiente calidad para superar revisiones convencionales, con 71%; la automatización del fraude a gran escala en solicitudes, con 44%, y la coordinación de redes organizadas de fraude, con 33%.
La combinación de identidades sintéticas y deepfakes representa un riesgo particularmente relevante para las aseguradoras, ya que puede atacar diferentes etapas del proceso. Por un lado, permite crear un asegurado que nunca existió y, por otro, fabricar evidencia para respaldar un siniestro que tampoco ocurrió.
El problema es que estas capacidades ya están disponibles, mientras que la adopción de herramientas para combatirlas sigue siendo limitada.
Actualmente, 60% de los profesionales utiliza señales automáticas o reglas de negocio para detectar fraude y otro 60% recurre a referencias cruzadas o bases de datos externas.
Sin embargo, sólo 20% utiliza modelos de inteligencia artificial o aprendizaje automático.
Además, apenas 9% de las aseguradoras ha implementado completamente herramientas de IA para combatir el fraude, de acuerdo con el reporte.
La IA puede operar el fraude de principio a fin
La amenaza de la llamada IA agéntica va más allá de la generación de contenido falso.
De acuerdo con FRISS, estos sistemas pueden identificar objetivos, fabricar pruebas, navegar los procesos de presentación de reclamaciones, monitorear las respuestas de las aseguradoras y adaptar su estrategia con base en lo que aprenden, sin que una persona tenga que dirigir cada paso.
Por ello, los propios profesionales del sector estiman que el punto de inflexión de esta tecnología podría llegar en dos años o menos.
El reporte advierte que la ventana para que las aseguradoras desarrollen defensas puede cerrarse conforme estas herramientas sean más accesibles y sofisticadas.
Esta brecha también se refleja en la verificación de documentos y medios. Aunque 40% de los especialistas considera esta herramienta “muy importante”, sólo 20% la clasifica como crítica y 9% señala que no la utiliza.
Piden mayor colaboración entre aseguradoras
Ante un fraude que puede moverse entre compañías y mercados, el reporte plantea que las aseguradoras tendrán que aumentar el intercambio de información.
El 76% de los profesionales considera que compartir datos y alertas de fraude entre aseguradoras es la principal forma de colaboración; 56% apuesta por grupos conjuntos de investigación y 51% por asociaciones público-privadas con reguladores y fuerzas del orden.
Sin embargo, las compañías todavía enfrentan obstáculos para fortalecer sus defensas.
Las limitaciones presupuestarias y de recursos representan la principal barrera, señalada por 27% de los participantes, seguida por la velocidad con la que evolucionan las tácticas de fraude, con 24%.
Los problemas de calidad de datos y los silos organizacionales representan, cada uno, 16%.
El desafío para la industria, apunta FRISS, es que la amenaza ya dejó de ser un escenario futuro.