El ecosistema Insurtech en México está transformando la valuación de daños de una inspección física tradicional a un proceso digital impulsado por Inteligencia Artificial (IA) y Computer Vision. Sin embargo, esta transición no está exenta de retos legales y técnicos que deben alinearse con la Ley sobre el Contrato de Seguro (LSCS).
Para el portal CULTURA DEL CONTRATO DE SEGURO, este tema es vanguardista, pues analiza cómo la tecnología choca con los derechos del asegurado.
- El Auge de la Valuación Digital (Computer Vision)
La IA permite que, tras un siniestro, el asegurado tome fotografías desde su smartphone y, en cuestión de segundos, un algoritmo determine el costo de la reparación.
- Funcionamiento: La IA compara las imágenes con bases de datos de millones de siniestros previos para identificar piezas dañadas, niveles de deformación y costos de refacciones en tiempo real.
- Ventaja: Reduce el tiempo de valuación de días a minutos.
- El Criterio de la «Explicabilidad» (Explainability)
Uno de los criterios más críticos en la regulación de Insurtech es que los algoritmos no pueden ser una «caja negra».
- Criterio Legal: Si una aseguradora rechaza una pieza o determina un monto bajo basándose en una IA, debe poder explicar la lógica técnica detrás de esa decisión.
- Derecho del Asegurado: Conforme al principio de transparencia, el asegurado tiene derecho a conocer por qué la IA determinó que una pieza es «reparable» y no «sustituible». Si el algoritmo falla, la responsabilidad recae totalmente en la aseguradora, no en el desarrollador del software.
- IA y el Artículo 116 de la LSCS
Aquí es donde la tecnología se encuentra con la ley:
- Valuación Sesgada: Si la IA está programada para priorizar el ahorro de la aseguradora sobre la «entera satisfacción» del asegurado, se viola el Art. 116.
- Impugnación de la IA: La valuación por IA es simplemente una propuesta de indemnización. El asegurado conserva el derecho de rechazarla si un perito humano (mecánico o valuador) demuestra que el algoritmo omitió daños internos o estructurales que no son visibles en una fotografía (daños ocultos).
- Criterios de la CNSF sobre el Uso de Datos
La Comisión Nacional de Seguros y Fianzas (CNSF) ha puesto énfasis en la seguridad de la información:
- Protección de Datos: Las fotos del siniestro contienen datos sensibles (ubicación, placas, entorno). Las Insurtech deben garantizar que estos datos no se utilicen para fines distintos a la valuación.
- Modelos Predictivos: Se vigila que la IA no se use para «predecir» la urgencia económica del asegurado y ofrecerle una indemnización menor a cambio de rapidez (prácticas predatorias).
- El Rol del «Humano en el Bucle» (Human-in-the-loop)
El criterio prevaleciente en la industria y en tribunales es que la IA debe ser una herramienta de apoyo, no un juez final.
- Supervisión: Debe existir siempre un ajustador o valuador humano que valide el dictamen de la IA, especialmente en siniestros que involucren seguridad estructural (frenos, bolsas de aire, chasis).
- Arbitraje: Ante una discrepancia entre la IA y el taller, prevalece el peritaje técnico físico sobre el análisis algorítmico.
Retos:
| Reto | Implicación Legal |
| Daños Ocultos | La IA solo ve «la piel» del auto. El asegurado debe saber que el presupuesto inicial de la IA puede y debe ampliarse si al desarmar aparecen más daños. |
| Sesgo del Algoritmo | Es necesario auditar que la IA no use refacciones genéricas de forma sistemática para bajar costos de manera ilegal. |
| Validez Probatoria | El dictamen de una IA ya está siendo admitido en tribunales como prueba documental, pero siempre sujeto a ser perfeccionado por una pericial humana. |
Conclusión:
El uso de IA en Insurtech es una herramienta de eficiencia, pero no sustituye la obligación de indemnizar a entera satisfacción. El asegurado debe ver la valuación por IA como una «oferta inicial» que debe ser revisada con rigor técnico bajo la óptica del Artículo 116 de la Ley Sobre el Contrato de Seguro.