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Informes y métricas

Por qué Microsoft Copilot (y otras herramientas de IA genérica) representan un riesgo en el seguro comercial

Ulme Wennberg

Director de Tecnología (CTO)

Estamos desarrollando la capa de inteligencia

para la mediación de seguros.

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Por qué Copilot no cumple con las expectativas

La mayoría de las corredurías acabarán probando Microsoft Copilot o ChatGPT para que les ayude con la revisión de pólizas. Subirán un documento, harán algunas preguntas y recibirán un resumen redactado de forma excelente.


Al intentar contrastar los resultados, concluirán que la inteligencia artificial no funciona para el sector de los seguros.


No se equivocan en el resultado, pero sí en la causa. Los LLM (grandes modelos de lenguaje) genéricos fallan en el segmento de empresas medianas porque tratan una póliza de 100 páginas como una gigantesca cadena de texto. Para una IA genérica, una póliza es simplemente un relato.

La trampa de la «fluidez»

Las herramientas genéricas están diseñadas para la fluidez lingüística, no para el análisis de seguros. Tienen dificultades con la estructura fundamental de una póliza:


  • El problema de la jerarquía. No distinguen de forma inherente entre una definición, una exclusión y una condición.

  • La brecha de los suplementos de póliza. Si un suplemento o endoso en la página 90 anula un límite establecido en la página 5, la IA genérica lo pasa por alto. Carece de la lógica de referencia cruzada necesaria para rastrear cómo interactúan las distintas partes de un contrato.

  • Riesgo de alucinación. Este es el problema real. Una IA genérica está diseñada para mantener la coherencia del relato. Si no encuentra un límite, podría inventarlo o asumir que existe una cláusula estándar solo para completar la frase.


Por esta razón, los segmentos no estandarizados, como el mercado medio y los seguros de grandes empresas, exigen una IA desarrollada específicamente para este sector.

La diferencia de Vantel

Cuando diseñamos Vantel, no nos limitamos a añadir una interfaz intermedia sobre un chatbot. Desarrollamos un motor de análisis especializado en seguros.


  • Mapeo de datos. Primero, vinculamos las pólizas con estructuras de datos específicas del sector asegurador.

  • Detección de riesgos implícitos. Identificamos cuándo una póliza no define un riesgo. En el sector asegurador, una omisión no es un olvido, es una brecha de cobertura potencial.

  • Verificación de fuentes. Operamos en un entorno libre de alucinaciones. Cada dato extraído por Vantel cuenta con un enlace directo que remite exactamente a la línea de origen del documento PDF.


En seguros comerciales, una inteligencia artificial que solo es "precisa en la mayoría de los casos" representa un riesgo. Es necesario contar con una herramienta desarrollada específicamente para la especialización técnica del sector.

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