El contrato de seguro se ha cimentado históricamente sobre una premisa jurídica y ética fundamental: la máxima buena fe (uberrima fides). Este principio rector impone al proponente una carga ética y legal rigurosa: declarar con absoluta sincera todas las circunstancias conocidas que puedan influir en la valoración del riesgo. En el modelo clásico de suscripción, el cuestionario escrito ha sido la herramienta reina, el vehículo formal a través del cual el asegurador equilibra la asimetría informativa, confiando en que el asegurable posee el monopolio de la información sobre su propio riesgo.
Sin embargo, la revolución del Big Data, el despliegue de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) y el monitoreo telemático en tiempo real están provocando un cambio de paradigma. Cuando una aseguradora tiene la capacidad de nutrirse de fuentes externas —redes sociales, registros públicos, bases de datos crediticias, wearables y dispositivos conectados— la asimetría informativa no solo se diluye, sino que en muchos casos se invierte.
¿Sigue teniendo sentido sancionar la omisión del asegurado cuando el asegurador sabía, o tenía las herramientas para saber, la realidad del riesgo de forma más precisa que el propio proponente?
- El Declive del Cuestionario Estático frente al Flujo Telemático
El modelo tradicional opera bajo una fotografía fija: el riesgo se evalúa en el momento de la celebración del contrato y se presume inmutable salvo por modificaciones sustanciales que deben ser notificadas. El cuestionario define el alcance del deber de declaración del asegurado.
En la era del dato continuo, la fotografía es reemplazada por un filme en alta definición y en tiempo real.
- De la declaración al monitoreo: El riesgo ya no se «declara», se «captura». Dispositivos telemáticos en vehículos o sensores biométricos transforman la suscripción en un proceso dinámico (dynamic underwriting).
- La inversión del conocimiento: El algoritmo predictivo puede identificar patrones de riesgo (patologías médicas latentes a través de hábitos de consumo, o perfiles de conducción temeraria mediante geolocalización) que el propio asegurado desconoce por completo.
Esta capacidad tecnológica vacía de contenido la justificación histórica de la uberrima fides. Si el asegurador dispone de un flujo constante de datos objetivos, la buena fe del proponente al responder un cuestionario cerrado pasa a un segundo plano operativo.
- La Reconfiguración Jurídica: ¿Carga de Declaración o Deber de Verificación?
Este giro tecnológico impacta directamente en las instituciones jurídicas del derecho de seguros. Tradicionalmente, las consecuencias de la reticencia o la falsa declaración son severas, otorgando al asegurador la facultad de rescindir el contrato o liberarse de la obligación de indemnizar.
Sin embargo, los tribunales y las tendencias regulatorias a nivel global comienzan a reformular el alcance de estas figuras ante el uso de IA:
El Principio de «Conocimiento Presunto» del Asegurador
Si una aseguradora integra en sus procesos de suscripción herramientas de scraping de datos o cruce de bases de datos masivas, legalmente resulta complejo argumentar el dolo o la mala fe del asegurado por omitir un dato que la compañía ya tenía indexado (o debió haber indexado) en sus sistemas. El deber de la máxima buena fe empieza a exigir reciprocidad: el asegurador no puede alegar ignorancia de aquello que sus propios algoritmos están diseñados para detectar.
Mitigación de la Carga del Asegurado
El cuestionario ya no es solo una salvaguarda para el asegurador, sino un límite a su facultad de rechazo. Si el asegurador opta por sustituir el cuestionario por un análisis algorítmico automatizado, asume de manera implícita el riesgo de las lagunas informativas que su propio sistema no logre procesar. No se puede sancionar al asegurado por no declarar lo que nunca se le preguntó, ni por competir con la capacidad analítica de una IA.
- Desafíos Operativos y Regulatorios para el Sector
Para el sector asegurador, esta transición no implica la desaparición del análisis del riesgo, sino una sofisticación que introduce severos riesgos legales y de cumplimiento (compliance):
- Sesgo Algorítmico y Discriminación: El uso de datos externos (como el historial crediticio o códigos postales para inferir riesgos de salud o contratación) puede generar perfiles discriminatorios no basados en la causalidad real del riesgo, contraviniendo normativas de protección al consumidor y derechos fundamentales.
- Transparencia y Explicabilidad: Las normativas emergentes sobre Inteligencia Artificial exigen que los modelos de suscripción automatizada sean explicables. Si un siniestro es rechazado argumentando una agravaición del riesgo detectada por IA, la aseguradora debe ser capaz de demostrar la trazabilidad y exactitud del dato continuo utilizado.
- El Consentimiento y la Calidad del Dato: El flujo de datos en tiempo real requiere de un consentimiento explícito y dinámico del usuario. La frontera entre la recolección legítima para la tarificación y la invasión a la privacidad es sumamente delgada.
Conclusión: Hacia una Buena Fe Tecnológica y Recíproca
La uberrima fides no está muerta, pero su naturaleza estática ha quedado obsoleta. Estamos asistiendo al nacimiento de una buena fe tecnológica, de carácter bidireccional.
En este nuevo entorno, el asegurado mantiene la obligación de no actuar con dolo ni fraude, pero el asegurador adquiere un estándar de diligencia mucho más alto: el deber de utilizar los datos de manera transparente, equitativa y con una precisión técnica incuestionable. Las compañías que logren equilibrar la inmensa capacidad predictiva de la IA con el respeto a los límites éticos y legales de la información no solo mitigarán su riesgo de litigiosidad, sino que liderarán el mercado de la confianza digital.
FUENTE: https://gemini.google.com/app/2b6a571ab4110904?utm_source=app_launcher&utm_medium=owned&utm_campaign=base_all