«En Zurich, la observabilidad de la IA es clave para proteger a nuestros clientes»

La IA generativa ya no es un experimento de laboratorio para Zurich, se ha convertido en una palanca operativa que está cambiando procesos clave como la evaluación de riesgos, la gestión de siniestros o la relación con pymes. Para Ricard Guasch, CIO de Zurich en España, la IA generativa es “el siguiente paso natural” de una transformación tecnológica que llevaba tiempo en marcha.

Ese trabajo previo también se ha traducido en madurez regulatoria. Zurich ha integrado desde el inicio mecanismos de gobernanza, cumplimiento normativo y observabilidad, incluyendo requisitos del AI Act, DORA o NIS2, de forma que cada nuevo caso de uso nace con trazabilidad y explicabilidad incorporadas. Esto permite acelerar la adopción de IA manteniendo el control sobre sesgos, privacidad y transparencia en un sector sometido a una supervisión especialmente intensa.

En esta entrevista con MCPRO, Ricard Guasch también nos cuenta que más del 85% de la plantilla ya ha recibido formación en IA y la compañía prepara para 2026 programas avanzados en tecnologías emergentes como Agentic AI, con un modelo explícito de colaboración entre humanos y agentes inteligentes.

[MCPRO] Zurich ha invertido muchos millones de euros en los últimos tres años en transformación digital y ya cuenta con más de 500 casos de uso de IA generativa en producción (ventas, reclamaciones, evaluación de riesgos, redacción de pólizas). ¿Cuál ha sido el factor diferencial que ha permitido a Zurich este despliegue tan acelerado de GenAI? ¿De qué manera ha influido el trabajo previo de infraestructura en la nube y gobernanza de datos para poder escalar estas iniciativas de IA?

[Ricard Guasch] El trabajo que hemos hecho en los últimos años ha sido clave para acelerar la adopción de IA generativa. Para nosotros, ha sido el siguiente paso natural en nuestra transformación tecnológica. Hemos consolidado una arquitectura cloud robusta, desarrollado nuestro data lake y plataformas de analítica avanzada y machine learning. Incorporar IA generativa ha sido construir sobre cimientos sólidos.

Además, nuestros procesos de gobernanza y cumplimiento normativo —incluido el AI Act— ya estaban integrados. Desde el principio añadimos componentes de observabilidad para garantizar trazabilidad y conformidad regulatoria.

[MCPRO] Zurich ha mencionado en distintos foros que la evaluación de riesgos de un gran cliente corporativo se ha reducido de dos meses a dos días gracias a la IA, y que procesos de reclamación que duraban horas ahora se resuelven en minutos. Más allá del ahorro de tiempo y coste, ¿cómo está transformando esto el modelo operativo de Zurich y el papel de los empleados? ¿Hacia qué perfiles profesionales y competencias está migrando la compañía?

[Ricard Guasch] En procesos que requieren gestionar grandes volúmenes de documentación no estructurada, el impacto en tiempo y coste es significativo. En Zurich España estamos agilizando la tramitación de siniestros gracias al procesado automático de documentos, lo que nos permite dar respuestas rápidas a pymes y asignar tareas de forma automática. Todo esto mejora la experiencia del cliente y reduce los tiempos de respuesta.

El empleado sigue siendo el centro del negocio: usamos IA para potenciar su capacidad, no para reemplazarla. Más del 85% de nuestra plantilla ya ha completado formación básica en IA, y en 2026 lanzaremos programas avanzados en tecnologías emergentes como Agentic AI. El profesional del futuro combinará empatía y conocimiento del cliente con herramientas de IA que le permitan enfocarse en aportar valor.

[MCPRO] Los agentes autónomos de IA están emergiendo como la próxima frontera tecnológica (Agentforce, Copilots avanzados, sistemas de toma de decisiones automática). ¿Cómo ve Zurich la aplicación de agentes autónomos en el sector asegurador? ¿En qué áreas de negocio podría generar mayor valor (automatización de suscripción, gestión de reclamaciones, atención al cliente)? ¿Cuáles son los límites que fijaría Zurich desde el punto de vista de regulación y confianza del cliente?

[Ricard Guasch] Los agentes totalmente autónomos aún no son una realidad cercana; la tecnología está en una fase inicial y creemos que el papel humano sigue siendo esencial en la toma de decisiones y en la relación con el cliente.

Estamos haciendo pruebas en ámbitos concretas y prevemos casos en 2026, siempre bajo un modelo colaborativo entre humanos e IA. La gran oportunidad está en automatizar tareas y subprocesos para reducir la carga administrativa y permitir que suscriptores, agentes y tramitadores se centren en decisiones y en la interacción con el cliente. Las áreas clave son suscripción, gestión de siniestros y atención al cliente

[MCPRO] En materia de gobierno del dato, Zurich ha optado por desarrollar internamente sus herramientas de IA en lugar de depender de proveedores externos, asegurando que los datos de clientes permanezcan dentro de los sistemas corporativos. ¿Cuál es el balance entre esta estrategia y la necesidad de colaborar con partners tecnológicos (cloud providers, vendors de software)? ¿Cómo garantiza Zurich transparencia y conformidad normativa (RGPD, MiFID II, regulaciones de seguros) cuando los datos fluyen a través de múltiples capas tecnológicas?

[Ricard Guasch] En Zurich garantizamos que los datos de clientes permanezcan en nuestras instancias seguras, incluso cuando trabajamos con partners tecnológicos como Amazon o Microsoft. Nos apoyamos en sus soluciones para acelerar desarrollos y utilizamos modelos líderes del mercado —OpenAI, Gemini, Anthropic— siempre bajo controles estrictos.

Nuestros modelos acceden solo a la información necesaria y, desde el inicio, hemos incorporado mecanismos de observabilidad para asegurar explicabilidad y trazabilidad, protegiendo los derechos de nuestros clientes.

[MCPRO] El sector asegurador enfrenta presiones regulatorias crecientes en torno a IA (sesgo, discriminación, transparencia de decisiones, privacidad). ¿Cómo está Zurich integrando evaluaciones de fiabilidad y conformidad normativa en el ciclo de desarrollo de nuevos casos de uso de IA? ¿Qué marcos internos ha establecido para auditar la imparcialidad de los modelos?

[Ricard Guasch] Aunque los marcos normativos sobre IA no son específicos del sector asegurador, nuestra industria está muy regulada. Esto nos ha permitido adaptarnos rápidamente a normativas como DORA, AI Act o NIS2.

Además de auditorías continuas, nuestras soluciones incluyen herramientas nativas para garantizar cumplimiento. En IA, la observabilidad nos permite evaluar decisiones y detectar sesgos, mientras que los equipos de gobernanza de datos realizan validaciones para proteger a nuestros clientes.

[MCPRO] ¿Cuál es tu visión como CIO de Zurich para los próximos 18-24 meses? ¿Cuáles son las tres prioridades estratégicas en términos de tecnología, talento e innovación?

[Ricard Guasch] Estamos en un momento de transición donde la IA será transformacional, aunque su impacto real aún no se percibe plenamente en la industria. Sabemos que llegará y nos estamos preparando.

Nuestras prioridades estratégicas son:

– Tecnología e innovación: A través de nuestros laboratorios locales y globales, probamos tendencias para acelerar cuando la tecnología esté madura.

– Procesos nativos en IA: Rediseñar procesos para integrar agentes de IA en colaboración con humanos.

– Talento: Formar equipos en IA, no solo en IT, sino también en negocio y transformación, fomentando empoderamiento y patrocinio para impulsar el cambio.