El segundo Google Cloud Summit Colombia, celebrado en el Centro de Convenciones Ágora de Bogotá, sirvió de escenario parala presentación de la estrategia de modernización tecnológica de Seguros Bolívar. La compañía, con casi un siglo de trayectoria en el mercado nacional, expuso la reestructuración de su infraestructura digital para la gestión de volúmenes complejos de información de sus usuarios.
Con tal fin, David González, vicepresidente de Banca Seguros y Retail de esta firma aseguradora, compartió el escenario con Alberto Oppenheimer, director de Soluciones y especialista en Ventas de Google Cloud Latam.
González recuerda que, hace 12 años, Seguros Bolívar (empresa que hace parte del Grupo Bolívar, junto con Davivienda y Constructora Bolívar) entendió, dentro de su visión de innovación y transformación, que “los datos serían un activo clave para materializar las sinergias entre las compañías del grupo”.
De esta forma, la evolución tecnológica de la aseguradora inició con el objetivo de unificar la información dispersa de las diversas empresas del conglomerado. Sin embargo, recuerda el vocero, en ese momento la tecnología no era la que tenemos ahora y tal vez esa visión no tenía capacidad de realización todavía.
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La entrada de la nube de Google
A pesar de los desafíos, a partir de 2018, Seguros Bolívar decidió acelerar el diseño de su arquitectura para consolidarse como una entidad guiada por datos (data driven). Esta conversión exigió la renovación del conjunto de herramientas tecnológicas con el fin de robustecer la toma de decisiones en departamentos clave más allá del núcleo actuarial, tales como operaciones, logística, mercadeo y servicio al cliente. Para este propósito, la compañía seleccionó e integró la plataforma de Google Cloud.
Según González, la migración hacia Google Cloud permitió el reemplazo de los esquemas de Big Data convencionales por sistemas de almacenamiento de datos transferibles y centralizados. Esta infraestructura facilitó la democratización del acceso a la información dentro de la empresa, estructurando un entorno unificado para el análisis predictivo y estadístico.
La maduración de este ecosistema de datos sirvió como base para la siguiente fase de innovación, iniciada con la adopción de modelos avanzados de computación tras la masificación de la Inteligencia Artificial en el año 2023. “La Inteligencia Artificial nos permite decir: bueno, ya no solamente queremos tomar mejores decisiones, sino que queremos transformar procesos operativos”, afirmó el vocero.
“Con el boom de la Inteligencia Artificial en 2023, todas las compañías empezaron a decir: ‘si tan solo tuviéramos los datos para hacer ese proceso’. A nosotros nos tomó en un buen momento porque ya habíamos hecho ese trabajo previo”.
Integración y círculo virtuoso
“La Inteligencia Artificial es la punta del iceberg; lo que hay debajo son puros datos, y la Inteligencia Artificial genera datos”, dijo González. Para este directivo, la información deja de ser un insumo exclusivo para reportes estáticos y se convierte en un componente operativo dinámico.
Por ello, y para aprovechar el conocimiento derivado de la Inteligencia Artificial, la compañía requería que la información estuviera disponible de forma inmediata en los canales de atención y operación. Esto condujo a la adopción de herramientas específicas como Spanner, una base de datos relacional de alto rendimiento de Google Cloud diseñada para cargas de trabajo transaccionales.
“Entonces, la primera parte pasa por eso: entender que el dato (no solamente el transaccional que uno ve en los sistemas legados, sino el dato que ya tiene conocimiento) tiene que ponerse a disposición de los procesos operativos. La segunda es cómo uno le entrega esa herramienta a todo el mundo”.
El objetivo de este enfoque descentralizado consistió en involucrar a cada colaborador en la optimización de sus labores cotidianas usando Gemini, evitando la dependencia exclusiva de un centro de excelencia técnico o un mandato vertical. Esta distribución genera un flujo constante de nuevo conocimiento que complementa los registros históricos de la organización.
Respecto a la retroalimentación del sistema, el vocero de la compañía detalló el mecanismo de evolución constante de la plataforma indicando que “es como si fuera ese flywheel: entre más datos, mejor Inteligencia Artificial; y con mejor Inteligencia Artificial, más datos. Ahí estamos en ese proceso de hacer ese círculo virtuoso”.
Indicadores de eficiencia
Los resultados de la implementación tecnológica se reflejan en la reducción de los tiempos requeridos para el procesamiento y la integración de la información. Anteriormente, la habilitación y conexión de nuevos datos para el uso operativo exigía períodos de trabajo prolongados. Con el esquema de datos dispuesto como producto, las áreas internas realizan estas actividades en un lapso de horas, disminuyendo además la carga de procesamiento que antes afectaba a los sistemas heredados (legacy).
En términos de adopción interna, la compañía registra que aproximadamente el 70% de la organización emplea agentes de Inteligencia Artificial enfocados en tareas de productividad individual. La fase vigente del proyecto se orienta a la transición de dicho uso personal hacia el desarrollo de flujos de trabajo de productividad corporativa masiva.
Un ejemplo de este avance se observa en los equipos comerciales, donde la prospección de clientes potenciales se ejecuta mediante el uso de agentes automatizados.
Para el cierre del año en curso, Seguros Bolívar proyecta una transformación profunda en sus canales de atención externos mediante proyectos de alta complejidad técnica en su plataforma central. La meta corporativa establece que la mitad de esas interacciones pasen por Inteligencia Artificial y que, según las previsiones de la compañía, “incluso varias de estas ya estén automatizadas” para finales de 2026.
