Cómo la RPA está reconfigurando el sector de los seguros: casos prácticos y perspectivas

1 de noviembre de 2025 10 minutos de lectura

Hace poco leí algo que me hizo detenerme en seco.

El Departamento de Servicios Financieros de Nueva York acaba de multa a 37 aseguradoras de automóviles. Grandes. ¿El golpe total? Veinte millones de dólares. No por fraude. Ni por manejar mal los datos de los clientes. Sólo por no informar a tiempo de las pólizas nuevas y canceladas. Eso es todo. Informes lentos y manuales.

Y en 2026y eso es todo lo que hace falta para meterse en un lío reglamentario. El DFS fue claro: las aseguradoras son responsables de informar con exactitud y puntualidad, aunque los sistemas del Estado estén anticuados y sigan desconectados. Diciendo "nuestro proceso no está hecho para eso" ya no se sostiene. Y en realidad, no debería.

Pero eso es sólo el principio. Estos procesos obsoletos no sólo suponen un riesgo para los reguladores, sino que ralentizan todo, desde la suscripción y las reclamaciones hasta el servicio al cliente. Y cuando la rapidez, la precisión y la confianza son la divisa de su marca, eso es un verdadero problema.

Así que este parece el momento adecuado para hablar de RPA y ofrecer una visión directa de cómo está resolviendo activamente problemas que han ralentizado a los equipos de seguros durante años.

Permítame mostrarle lo que funciona, lo que no, lo que las aseguradoras están haciendo por fin de forma diferente en 2026y, lo que es más importante, qué que puedes hacer ahora para seguir adelante.

Principales conclusiones

RPA ayuda a las aseguradoras automatizar tareas de gran volumen basadas en reglas, como la admisión de siniestros, la suscripción y la elaboración de informes normativos, sin sustituir los sistemas centrales.
Las aseguradoras que utilizan RPA han observado beneficios cuantificables, como 27% más rápido registro de reclamaciones y 34% más preciso precios.
La combinación de RPA con AI desbloquea capacidades inteligentes como la detección de fraudes, la comprensión de documentos y los flujos de trabajo predictivos.
Los sistemas heredados, la gobernanza de bots y la falta de competencias internas son bloqueos habituales, pero son manejable con el socio adecuado y planificación.
Innowise implanta soluciones RPA que se adaptan a las operaciones de seguros del mundo real, desde la automatización de FNOL hasta los registros de auditoría conformes con GDPR.

Las aseguradoras que obtienen un ROI real de la RPA no se limitan a automatizar tareas repetitivas. Se centran en procesos de gran impacto, alinean la automatización con objetivos estratégicos y establecen una sólida gobernanza desde el principio. Esa es la diferencia entre el aumento de la eficiencia a corto plazo y la transformación operativa a largo plazo.

Dmitry Nazarevich

CTO

Automatización robótica de procesos en el sector de los seguros: instantánea del mercado

La automatización robótica de procesos, o RPA, es básicamente programas informáticos que se ocupan de las tareas repetitivas diarias de su equipo. Se conecta a sistemas, mueve datos, realiza comprobaciones y rellena formularios. El tipo de trabajo que consume tiempo y desvía la atención.

En los seguros, ese tipo de trabajo nunca se detiene. Y la mayoría de los equipos siguen haciéndolo manualmente. O medio manualmente. O manualmente con tres pantallas abiertas. Reclamaciones, pólizas, cumplimiento, facturación... todo depende de la velocidad, la precisión y de hacer la misma tarea de la misma manera, miles de veces.

Por eso los seguros encajan a la perfección con la RPA.

Según Verified Market Reports, el mercado de los RPA en el sector de los seguros ascendía a 1.000 millones de euros. 5.270 millones de dólares en 2024. Se prevé que alcance los 18.120 millones en 2033, con un crecimiento constante a partir de 2026.

Y la rentabilidad es real. Algunas empresas de servicios financieros vieron hasta 200% ROI en el primer año. No sólo ahorro de costes, sino procesamiento más rápido, menos errores y menos tiempo perdido luchando contra sistemas lentos.

La RPA no está aquí para sustituir a su personal. Está aquí para quitarles el trabajo pesado de encima, para que puedan centrarse en las cosas que requieren criterio humano.

Valor estratégico de la RPA en los seguros

La RPA aporta valor a dos niveles, y ambos son importantes. En el nivel superior, ofrece a las aseguradoras la flexibilidad necesaria para moverse más rápido, prestar un servicio más inteligente y escalar sin caos. Sobre el terreno, despeja el desorden para que los equipos puedan hacer las cosas.

Así que en lugar de agruparlo todo, lo dividiré. Primero, las victorias estratégicas. Luego, las operativas. Empecemos por arriba.

Beneficios estratégicos

Agilidad y escalabilidad empresarial

El crecimiento no debería verse limitado por procesos manuales. Pero para la mayoría de las aseguradoras, esa es la realidad. Cada nuevo producto o ajuste de precios choca con el mismo obstáculo: demasiadas transferencias, demasiado trabajo manual. La RPA despeja el camino. Libera a su equipo y le permite escalar sin aumentar el número de empleados. Así es como las aseguradoras están iterando más rápido y probando nuevas ideas sin los cuellos de botella habituales.

Mejora de la experiencia del cliente

RPA está aquí para que su equipo de servicio sea más rápido. Piense en el primer aviso de siniestro (FNOL). Con RPA, los siniestros se pueden clasificar automáticamente, los datos se pueden verificar al instante y se pueden enviar actualizaciones de estado sin que un representante mueva un dedo. Se acabaron los retrasos del tipo "nos pondremos en contacto con usted". Sólo respuestas más rápidas, interacciones más fluidas en cada punto de contacto y clientes que se sienten atendidos.

Toma de decisiones basada en datos

A las aseguradoras no les faltan datos. Simplemente están enterrados en sistemas heredados poco manejables o dispersos por plataformas. La RPA los reúne y los hace utilizables. Cuando los bots extraen datos de herramientas de suscripción, CRM y sistemas de pólizas de forma automática, la información se obtiene en horas, no en días, lo que amplía lo que ya se sabe. el análisis de datos puede aportar.

Ciclos de desarrollo de productos más rápidos

El lanzamiento de un nuevo producto de seguros se ve paralizado por una penosa cadena de pasos: trámites, aprobaciones, actualizaciones del sistema, pruebas y formación. La mayor parte sigue siempre los mismos patrones. RPA lo acelera gestionando el trabajo repetitivo de configuración entre bastidores. Llegará antes al mercado sin abrumar a sus equipos de operaciones o TI.

Ventajas operativas

Tiempos de procesamiento más rápidos

Las reclamaciones, la suscripción y los cambios en las pólizas dependen de la velocidad y la precisión. La RPA se encarga de pasos repetitivos como la recepción de documentos, la comprobación de datos y las actualizaciones del sistema. Esto significa que procesos que antes llevaban días ahora pueden completarse en horas. Y no es necesario cambiar los sistemas centrales, basta con añadir RPA.

Menos errores manuales

Ya sabe cómo va esto. Alguien copia un nombre de un formulario a otro y se olvida de un dígito. O pega el número de póliza equivocado en el CRM. Multiplíquelo por miles de transacciones y estará realmente expuesto. RPA elimina ese riesgo. Una vez que entrenas al robot con datos precisos, hace el trabajo de la misma manera, siempre.

Reducción de los costes de servicio

Cuando se habla de ahorro de costes, a menudo se pasa por alto lo que realmente lo impulsa. No se trata sólo de trabajar menos horas. Es menos fricción. Cuando un proceso se ejecuta de principio a fin sin intervención humana, se evitan las idas y venidas, la repetición de tareas y las escaladas. Así es como la RPA ayuda a reducir el coste real del servicio sin comprometer la calidad.

Mayor concentración de los empleados en el trabajo de alto valor

Aquí está la victoria oculta. Cuando eliminas las cosas aburridas, la gente mejora en el trabajo que importa. Sus suscriptores tienen más tiempo para casos extremos. Sus peritos pueden centrarse en siniestros complejos. Sus equipos de atención al cliente pasan menos tiempo redirigiendo a los clientes a las preguntas frecuentes o a las páginas de pólizas y más tiempo resolviendo casos complejos. ¿Y ese tipo de trabajo? Es lo que impulsa el rendimiento, la retención y la confianza de los clientes.

Deshazte de la molienda manual. Deja que los robots se encarguen de la carga

Cómo funciona la RPA en los seguros: casos de uso

Ahora que ya hemos visto cómo la RPA aporta valor estratégico y operativo a los seguros, pasemos a explicar en qué consiste. ¿Qué automatiza? ¿Dónde se conecta? ¿Qué herramientas le dan vida?

He aquí un desglose claro, caso por caso, de cómo funciona la RPA en operaciones reales de seguros.

Caso práctico	Qué hace la RPA	Pila tecnológica/sistemas
Tramitación de siniestros	Captura los datos FNOL mediante OCR, valida automáticamente la información del asegurado, envía los datos a los sistemas centrales y activa las reglas de adjudicación.	Herramientas OCR (ABBYY, Hyperscience), sistemas de administración central (Guidewire, Duck Creek), plataformas BPM (Pega).
Suscripción de pólizas	Agrega datos de sistemas desarticulados, tanto internos como externos, puntúa los perfiles de riesgo utilizando una lógica predefinida y rellena las plataformas de suscripción.	Lagos de datos, motores de riesgo de terceros (LexisNexis), herramientas de suscripción (RiskMatch, Applied Rater).
Automatización del servicio de atención al cliente	Enruta los tickets en función del contenido, escala las excepciones y se integra con CRM para actualizar automáticamente el estado de los casos.	CRM (Salesforce, Zendesk), herramientas de PNL (Azure AI, Google Dialogflow), plataformas de ticketing (ServiceNow).
Detección de fraudes	Analiza los datos entrantes en busca de valores atípicos, señala las anomalías en función de umbrales predefinidos y admite la correspondencia de patrones basada en AI.	RPA con módulos AI (UiPath AI Center, Automation Anywhere IQ Bot), capas de análisis (Power BI, Tableau).
Información reglamentaria	Genera automáticamente informes de cumplimiento, extrae datos estructurados y no estructurados de los sistemas y crea registros auditables.	Herramientas RegTech (Clausematch, ComplyAdvantage), sistemas de información, depósitos de documentos (SharePointBox).
Automatización de tareas rutinarias	Extrae datos de correos electrónicos/documentos, envía actualizaciones a los sistemas CRM y de políticas, registra la actividad para la trazabilidad.	Analizadores de correo electrónico, Sistemas CRMAdministración de políticas (Sapiens, Majesco), herramientas de automatización (UiPath, Blue Prism).
Conciliación de primas	Compara los registros de pagos y pólizas, identifica los desajustes y actualiza los libros financieros en tiempo real.	ERP (SAP, Oracle), administración de políticas, bots RPA para conciliación e informes.
Incorporación de agentes	Automatiza la recopilación de datos de los intermediarios, valida las credenciales y actualiza los sistemas CRM y de cumplimiento.	CRM (Salesforce, HubSpot), API KYC/AML, cuadros de mando de cumplimiento, plataformas de incorporación.
Notificaciones de renovación	Activa alertas de renovación de pólizas en función del segmento de clientes y las condiciones, y registra automáticamente las interacciones con los clientes.	CRM, herramientas de campaña (Marketo, ActiveCampaign), administración de políticas, motores de notificación.
Intercambio de datos sobre reaseguros	Extrae datos de tratados y siniestros, los formatea y transfiere a portales de reaseguradoras, y garantiza su integridad.	Módulos de reaseguro, plataformas centrales de seguros, protocolos de transferencia segura de datos, orquestación de RPA.
Migración de datos	Transfiere datos de plataformas heredadas a sistemas modernos con validación a nivel de campo y gestión de errores.	Sistemas heredados, almacenamiento en la nube (AWS, Azure), herramientas ETL, plataformas de automatización (UiPath, Power Automate).
Tramitación de comisiones de agentes	Calcula las comisiones de los corredores, genera instrucciones de pago y registra informes para auditoría y cumplimiento.	Motores de comisiones, sistemas de nóminas, macros de Excel, software financiero, flujos de trabajo RPA.

El poder de RPA y AI en los seguros

El RPA es muy bueno siguiendo reglas. Pero cuando se le añade el AI, también empieza a tomar decisiones. Es entonces cuando la automatización pasa de ser útil a realmente inteligente. Veamos cómo funciona en flujos de trabajo reales de seguros.

Inteligencia documental que aprende de sus datos

Piense en la cantidad de papeleo que todavía se utiliza en los seguros: formularios escaneados, notas manuscritas, archivos PDF enterrados en correos electrónicos. El procesamiento inteligente de documentos (PID) permite a los robots comprender y extraer los datos relevantes de todo ello. No se trata sólo de extraer números de tablas ordenadas, sino de interpretar documentos del mundo real con campos que faltan, formatos extraños e incluso escritura a mano. De repente, ese paquete de reclamaciones no necesita una revisión manual completa. El robot lo lee, lo valida y lo introduce en el sistema, y el personal solo interviene si hay algún problema.

Este tipo de información no se obtiene con modelos estándar. En Innowise, entrenamos los sistemas IDP con sus siniestros, pólizas y formularios reales. Esto significa que los robots aprenden a trabajar con su desorden del mundo real, no sólo en condiciones de laboratorio. El resultado: menos excepciones, datos más limpios y un procesamiento más rápido desde el primer día.

Flujos de trabajo PNL que comprenden y actúan

Ahora aplique esa inteligencia a la comunicación. AI puede leer los correos electrónicos entrantes, los tickets de soporte y las notas de CRM, y entender realmente lo que se dice. Detecta la urgencia, la intención y el sentimiento. Así, en lugar de que su equipo clasifique manualmente los mensajes, AI los clasifica y resume, y RPA se encarga a partir de ahí de enrutar los tickets, actualizar los registros o escalar un problema antes de que se escape.

Pero hay una cosa que siempre destaco: no hay que limitarse a introducir un modelo genérico y darlo por hecho. Un buen socio de RPA formará al AI en sus mensajes y flujos de trabajo reales, para que el sistema aprenda su tono, su terminología y sus prioridades. Sólo así entenderá realmente cómo hablan sus clientes y qué es lo que realmente importa a su equipo.

RPA que responde a predicciones, no sólo a reglas

Y aquí es donde se pone realmente interesante. Con suficientes datos, AI puede empezar a detectar patrones que su equipo podría pasar por alto. Una renovación que parece a punto de fracasar. Una reclamación que muestra signos de fraude. Un asegurado cuyo perfil de riesgo está cambiando. En lugar de limitarse a alertar a alguien, la RPA puede redirigir el flujo de trabajo, marcar un caso o activar un contacto proactivo. Es la automatización que se adapta a la situación en tiempo real.

En Innowise, lo hacemos realidad integrando modelos predictivos con sus sistemas principales, ya sea su plataforma de administración de pólizas, CRM, motor de siniestros o Herramientas BI. Así, cuando los datos sugieren un cambio de riesgo o un patrón de comportamiento, el sistema actúa inmediatamente, cambiando las prioridades de las colas, poniendo en marcha acciones basadas en reglas o sincronizando las actualizaciones entre canales. Todo sigue su curso y no se pierde nada en el traspaso.

Replantear las operaciones de seguros con herramientas inteligentes AI + RPA

Implantación de la RPA en los seguros: qué hay que tener en cuenta

Me encantaría decir que la RPA es todo ventajas, pero eso no sería honesto. Existen retos reales, y eludirlos no ayuda a nadie. Algunos procesos no se llevan bien con los robots. Algunos sistemas se resisten. Y si su equipo no está preparado, incluso la mejor automatización puede estancarse. Estas son las cosas que siempre les digo a los clientes que analicen pronto. Adelántate a ellos y los beneficios llegarán antes.

Integración con sistemas heredados

La mayoría de las aseguradoras siguen confiando en sistemas creados mucho antes de que la RPA fuera siquiera un concepto. Esto no es un impedimento, pero significa que sus robots tienen que trabajar con interfaces de pantalla verde, emuladores de terminal o bases de datos obsoletas. En este caso, el éxito depende de lo bien que se planifiquen los procesos y las excepciones, y de que no se confíe únicamente en las automatizaciones superficiales..

Seguridad de los datos

Los robots no cometen errores, pero sin barreras de seguridad pueden seguir recopilando o moviendo datos que no deberían. Esto es grave cuando manejan información personal, datos de reclamaciones o registros financieros. Por eso necesita control de acceso para establecer límites, cifrado para proteger los datos que tocan y registro para supervisar cada paso. Y sí, esto incluye las plataformas RPA de terceros que se ejecutan en la nube..

Adopción y supervisión

La RPA no sólo cambia la forma de hacer las tareas. Cambia quién las hace, quién es el propietario del proceso y qué aspecto tiene el éxito. Por eso los proyectos fracasan cuando se tratan como iniciativas exclusivamente informáticas. Se necesita la participación de los usuarios de la empresa, formación práctica y un control continuo. Empiece poco a poco. Muestre el valor desde el principio. Amplíe con un plan.

Gobernanza y ciclo de vida de los bots

Los primeros bots suelen ser fáciles. Son los cincuenta siguientes los que se complican. ¿A quién pertenecen? ¿Quién los actualiza cuando cambia el sistema de administración de políticas? ¿Cómo se gestionan las excepciones, el registro o la reversión? Si no planifica la gestión del ciclo de vida, acabará con bots zombis y automatizaciones frágiles que se rompen silenciosamente en segundo plano.

Expectativas de rentabilidad

La automatización no es magia. Algunos procesos simplemente no están preparados. Quizá estén demasiado desestructurados. Tal vez estén llenos de soluciones. Por eso, las mayores ganancias de ROI suelen producirse después de limpiar las cosas. Mapee sus procesos. Elimine el ruido. Después, automatice. Así es como se obtienen resultados realmente escalables.

Escalar correctamente

Se pueden crear diez bots en un proyecto piloto y obtener un valor real. Pero, ¿escalar eso a la automatización de toda la empresa? Eso es harina de otro costal. Necesitará orquestación, supervisión, alertas, control de versiones y un equipo que sepa cómo mantenerlo todo en funcionamiento. De lo contrario, la automatización se convierte en una carga operativa más.

Talento y competencias

No se trata sólo de contratar a un desarrollador de RPA. Necesitará personas que sepan traducir los flujos de trabajo de seguros en lógica de automatización. Si no dispone de esos conocimientos en su empresa, prevea formación o un socio a largo plazo que sí los tenga.

Conformidad y auditabilidad

En los mercados regulados, cada acción cuenta. Tus robots deben registrar qué hicieron, cuándo y por qué. Esto significa incorporar registros de auditoría a la automatización desde el primer día, y no a posteriori. Y sí, los auditores pedirán verlo.

Casos prácticos y perspectivas

Vayamos al grano. A continuación, verás cómo hemos utilizado RPA y AI para obtener resultados reales en el sector de los seguros. Y como la automatización aporta valor en cualquier sector, también voy a incluir dos casos de éxito rápido en banca y fabricación. Diferentes ámbitos, el mismo manual. Si funcionó allí, es muy probable que también pueda funcionar para usted.

Automatización en los seguros: 34% Suscripción y tarificación más precisas

Una aseguradora multirramo europea acudió a nosotros con un problema familiar: demasiadas reclamaciones, demasiado papeleo y poca automatización para gestionar la carga. Sus equipos estaban enterrados en correos electrónicos, archivos PDF y herramientas fragmentadas. Las reclamaciones tardaban días en tramitarse. Los suscriptores trabajaban con datos obsoletos o incompletos. ¿Y las revisiones de cumplimiento? Totalmente manuales.

He aquí cómo le dimos la vuelta con un solución RPA a gran escalacombinando la automatización con el aprendizaje automático:

Recepción de reclamaciones: Hemos desplegado robots que extraen datos clave de informes policiales escaneados, historiales médicos y fotos de daños. Las reclamaciones se registran automáticamente y las incoherencias se señalan sin revisión humana.
Suscripción y fijación de precios: Los datos históricos de siniestralidad y los modelos internos de riesgo determinan ahora el cálculo de las primas. Se acabaron las hojas de cálculo y las comprobaciones viscerales. La tarificación es rápida, coherente y totalmente auditable.
Detección de fraudes: Los robots RPA comparan las nuevas reclamaciones con casos anteriores. Los patrones sospechosos se escalan al instante, lo que ayuda al equipo a actuar antes de que se paguen las reclamaciones incorrectas.
Cumplimiento de la normativa: Todas las políticas y reclamaciones se comprueban con las normas vigentes. Los robots verifican los documentos de identidad, registran la actividad y aplican las protecciones del GDPR sin retrasos ni lagunas.
Automatización del back-office: Los pagos, los impuestos, la captura de riesgos y las tareas contables ahora se ejecutan sin entrada manual. Se acabaron los retrasos por traspasos o errores humanos.

¿Qué ha cambiado?

27% registro de siniestros más rápido
34% aumento de la precisión de los precios y la suscripción
Controles antifraude más estrictos y preparación para las auditorías
Por fin el personal puede centrarse en los casos extremos, no en el trabajo pesado

No se trataba sólo de un juego de eficiencia. Devolvió tiempo a sus equipos, redujo el riesgo y sentó las bases para un crecimiento más inteligente y basado en datos.

RPA más allá de los seguros: lecciones que puede tomar prestadas

Aunque el caso anterior muestra lo que la RPA puede hacer específicamente por las aseguradoras, permítanme alejarme un segundo para mostrar lo versátil y potente que es realmente esta tecnología.

Banca: el doble de eficacia en el cumplimiento, 64 horas de trabajo manual ahorradas a la semana

Un importante banco estadounidense estaba atascado con las tareas de cumplimiento de SOX e ITGC, ya que dependía en gran medida de la introducción manual de datos y las comprobaciones de control basadas en hojas de cálculo. Creamos un Solución RPA con tecnología OCR y scripts personalizados de Workfusion para extraer datos de los documentos de auditoría, autoejecutar validaciones de control y generar registros de cumplimiento. El resultado: 64 horas de trabajo manual reducidas semanalmente y una mejora generalizada de la preparación para las auditorías.

Fabricación: 27% de adquisición más rápida, 6 ETC de esfuerzo automatizado

Un importante fabricante de electrodomésticos de la UE tenía un proceso de compras fracturado: archivos PDF, pedidos por correo electrónico, aprobaciones manuales de facturas y seguimiento de envíos dispersos por los sistemas. Pusimos en marcha Bots basados en UiPath con OCR e integraciones API para leer automáticamente los pedidos, validar cantidades y precios y sincronizarlos con el CRM. También añadimos el seguimiento de los envíos en tiempo real mediante raspado web y llamadas a la API. El resultado fue un aumento de 27% en la velocidad de aprovisionamiento y la reasignación de 6 ETC a tareas de mayor valor.

Claro que estos ejemplos no son de seguros, pero los patrones son absolutamente aplicables. Si está ahogado en el papeleo de las reclamaciones, las renovaciones lentas o las comprobaciones de riesgos que tardan días, es muy probable que estos mismos modelos de automatización puedan desbloquear enormes ganancias para usted también. La misma tecnología adaptada a sus flujos de trabajo y los mismos resultados.

Descubra lo que el caso de uso correcto de RPA puede desbloquear para usted

Cómo empezar con la RPA en los seguros

Antes de terminar, quiero dejarle con una lista de comprobación general para poner en marcha la RPA. No se trata de una inmersión técnica en profundidad, sino más bien de un conjunto de aspectos clave en los que centrarse al empezar a planificar. Si se toma en serio la automatización, estas son las casillas que merece la pena marcar.

Identificar los procesos listos para la automatización

Empiece por auditar sus operaciones para encontrar tareas que:

Repetitivas y basadas en reglas (por ejemplo, admisión de reclamaciones, introducción de datos, cotejo de documentos).
Mucho tiempo y volumen
Propenso al error humano

Consejo: Utilice herramientas de minería de procesos o contrate a un socio como Innowise para acelerar esta fase de descubrimiento.

Priorizar según el ROI y el impacto empresarial

Una vez que tenga una lista, evalúe cada flujo de trabajo en función de:

Ahorro de tiempo estimado
Potencial de reducción de costes
Mitigación de riesgos (por ejemplo, tareas relacionadas con el cumplimiento)
Complejidad de la automatización

Consejo: empiece con procesos de baja complejidad y alto impacto, ya que le proporcionarán victorias rápidas y aceptación interna.

Elegir la plataforma RPA adecuada

Seleccione una herramienta que satisfaga sus necesidades actuales y futuras. Tenga en cuenta:

Bots atendidos para tareas humanas en bucle (por ejemplo, asistencia a agentes)
Bots desatendidos para procesos totalmente automatizados (por ejemplo, procesamiento nocturno de lotes de reclamaciones)
Funciones de orquestación y supervisión
Capacidad de integración con sistemas de seguros heredados y aplicaciones de terceros

Consejo: Innowise funciona con plataformas líderes como UiPath, Automation Anywhere y Power Automatepara que podamos ayudarle a encontrar la que mejor se adapte a sus necesidades.

Construir un proyecto piloto

Desarrolle una solución RPA a pequeña escala para un proceso de alta prioridad. Asegúrese de:

Documentar los flujos de trabajo "actual" y "futuro".
Establecer métricas de éxito claras (por ejemplo, horas ahorradas, reducción de errores).
Involucrar a los usuarios finales desde el principio para sacar a la luz excepciones y casos extremos.

Consejo: Un buen proyecto piloto debe ofrecer resultados mensurables en un plazo de 4 a 6 semanas.

Escala con gobernanza y apoyo

Tras una prueba piloto con éxito, amplíe a otros casos de uso, pero no pierda el control.

Establecer un modelo interno de gobernanza RPA (o CoE)
Crear documentación y procedimientos de gestión de cambios
Planifique el mantenimiento y las actualizaciones del bot a medida que evolucionan los procesos empresariales

Consejo: Innowise no sólo construye bots. Ofrecemos soporte continuo, supervisión del estado del bot y habilitación de CoE si es necesario.

Reflexiones finales

La cuestión es la siguiente: la RPA es una palanca estratégica. Las aseguradoras que salen adelante no son las que hacen más de lo mismo más rápido. Al dejar que la automatización se encargue de la rutina, su personal puede centrarse en la entrega de valor estratégico: reducir el tiempo de investigación del fraude a la mitad, obtener información más precisa de los flujos de trabajo heredados y mantenerse ágil mientras los competidores se estancan.

Un plan sólido es importante, pero no es más que una herramienta. El verdadero impacto viene del socio que lo respalda. Si está listo para convertir su hoja de ruta en resultados reales, Innowise le ofrece experiencia práctica en RPA en siniestros, suscripción y atención al cliente. Lo hemos hecho y sabemos lo que funciona.

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Siarhei Sukhadolski

Experto en FinTech

Siarhei lidera nuestra dirección de FinTech con un profundo conocimiento del sector y una visión clara de hacia dónde se dirigen las finanzas digitales. Ayuda a los clientes a navegar por complejas normativas y opciones técnicas, dando forma a soluciones que no solo son seguras, sino que están pensadas para el crecimiento.

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