David Vaquero, subdirector general y director de tecnología en Nationale-Nederlanden: “La IA no es solo inteligencia artificial, sino inteligencia aumentada”

Desde 2019, David Vaquero lidera el departamento tecnológico de Nationale‑Nederlanden, una etapa en la que la compañía ha abordado una profunda transformación digital. La aseguradora ha avanzado hacia una arquitectura cloud y apificada, ha reducido su legacy; y ha situado al cliente, los datos y la inteligencia artificial en el centro de su estrategia. Hablamos con él sobre el camino recorrido y los retos que vienen.

Entrevista con David Vaquero, subdirector general y director de tecnología en Nationale-Nederlanden

¿Cuál es el principal reto tecnológico que afronta el sector asegurador?

El mayor desafío es la irrupción de la inteligencia artificial. Las aseguradoras arrastramos muchos procesos manuales derivados del legacy, y la IA puede ayudarnos a ganar eficiencia, no sólo en costes sino también en mitigación de riesgos. Cuando dependes de procesos manuales, la probabilidad de error es mayor. El reto es la velocidad a la que podremos abordar esta modernización.

¿Comparte Nationale‑Nederlanden los mismos retos que el resto del sector?

En algunas áreas sí, pero en infraestructura estamos más avanzados. La compañía está completamente apificada, operamos en cloud, escalamos automáticamente y contamos con un product factory que permite crear o modificar productos muy rápido con las máximas garantías e incorporando la perspectiva de cliente bajo una filosofía de trabajo Agile. Muchas aseguradoras están trabajando hacia este modelo, pero nosotros ya lo tenemos consolidado.

En paralelo, seguimos avanzando en partes más rutinarias que afectan a la operativa del día a día. Por ejemplo, contábamos con un sistema de administración de pólizas enorme, con múltiples componentes adicionales y, aunque hemos avanzado enormemente, todavía queda camino por recorrer. La diferencia es que ahora estamos en una posición óptima para aprovechar todo lo que viene.

La IA y tecnologías emergentes avanzan a gran velocidad. ¿Cómo se adapta un departamento de TI a esta aceleración?

Trabajamos en dos líneas. Por un lado, contamos con un sandbox donde probamos nuevas tecnologías de forma totalmente aislada. Evaluamos su impacto real en el negocio y su seguridad antes de acercarlas a producción.

Por otro lado, aunque los cambios van muy rápido, las herramientas son cada vez más sencillas de usar. Esto agiliza la adopción pero, aun así, analizamos bien cada solución. Si aporta un quick win, la implementamos. Si es una tecnología inmadura, preferimos esperar unos meses porque probablemente surja una opción mejor.

Y siempre hay una regla: nunca adoptamos una tecnología que no sea segura, escalable, operable en nuestro entorno y para la que tengamos las capacidades necesarias.

Llevas seis años en el departamento. ¿Cuál es el principal cambio en este tiempo?

En el momento en el que estamos, es indudable que la IA ha cambiado completamente nuestra manera de trabajar y de plantear soluciones. En 2019 se buscaba generar valor de negocio, pero la base tecnológica no era puntera. En 2020 giramos la estrategia hacia la experiencia de cliente, lo que implicó una digitalización profunda de procesos, sistemas y servicios.

En estos años hemos acometido una transformación arquitectural enorme haciendo que las capacidades tecnológicas de la compañía se incrementen un 120%. Una de las bases para conseguirlo es que pasamos de una estructura clásica (front, back, infra y seguridad) a contar con equipos especializados: CRM, ingeniería de front, ingeniería de seguridad, ingeniería de IA, hackers éticos, arquitectura, seguridad IT, Cyber, QA, monitorización, observabilidad, cloud, data, etc..

En paralelo, migramos la infraestructura on‑premise a un entorno multicloud y realizamos un reskilling de perfiles AS400 hacia la nueva plataforma core. Entre tanto, no hay que olvidar que hemos evolucionado desde un BI convencional a convertirnos en una compañía data‑centric, con dashboards estandarizados en Power BI en todos los departamentos, que evolucionarán a resultados proporcionados por un agente IA ante una pregunta de un usuario.

Esto se traduce en resultados claros: por ejemplo, el año pasado consolidamos nuestro producto de salud completo y lanzamos dos más, copago de la misma familia, en tiempo récord.

La IA depende de los datos. ¿Cómo habéis abordado la depuración y gobernanza del dato?

Como comentaba, en 2019, partíamos de un DWH básico y sin glosario corporativo ni herramientas de control de calidad. En 2020, empezamos a construir nuestra plataforma de datos propia y reforzamos la gobernanza incorporando la figura del data governance y del DPO dentro del área. Hoy, contamos con un data lake corporativo y un repositorio estandarizado con la visión completa de todos los datos de la compañía que, rompiendo todos los silos de datos, permite conocer y acceder a un glosario de negocio y diccionario de datos conjunto permitiendo tener una trazabilidad completa del dato y herramientas de calidad. Esta base sólida ha sido clave para integrar la IA de manera efectiva.

¿Llegará un momento en que la IA tome decisiones por sí misma?

Creo que sí, pero es imprescindible eliminar sesgos. En este momento, la IA no debe tomar decisiones en casos de uso regulados. Debemos empezar por procesos no regulados, como análisis de segmentos de clientes para equipos comerciales o de marketing. Ahí la IA no decide, sino que aporta información. En el futuro, con garantías suficientes, sí podrá tomar decisiones de mayor calado.

¿Qué proyectos de IA tenéis actualmente en funcionamiento?

La IA está integrada de forma transversal como parte fundamental de la estrategia tecnológica de la compañía. No obstante, voy a quedarme con dos ejemplos que destacan especialmente.

La creación de un asistente tipo “Copilot” desarrollado completamente in house y pionero y referente entre el resto de unidades de negocio del Grupo NN, que integra información básica de clientes, datos de productos y normativa. Permite a nuestros agentes resolver dudas al instante sin recurrir al call center. Algo que ha propiciado un menor volumen de llamadas y mejorado los tiempos de respuesta en entrevistas comerciales.

Por otro lado, el desarrollo que genera un resumen automático de interacciones con clientes tras una llamada o reunión, permite que la IA haga automáticamente un resumen de esa conversación, lo almacene en tiempo real y registre en los programas correspondientes de atención del cliente incorporando estado y próximos pasos. Por supuesto, siempre garantizando la privacidad, ya que todos los datos personales están enmascarados.

Existe cierto miedo entre los empleados a que la IA sustituya puestos. ¿Cómo gestionáis esa resistencia?

Es algo que no puedes controlar al 100% porque depende de las personas pero, por eso, lo más importante es el conocimiento y la buena información al respecto que permita interpretar la llegada de la IA como una ayuda y no como un riesgo. En Nationale-Nederlanden, nuestro enfoque es formativo: explicamos que la IA no sustituye personas, sino que amplifica sus capacidades. Digamos que, para nosotros, es inteligencia aumentada y así queremos que lo entiendan e incorporen todos los equipos.

Para ello, contamos con una estrategia propia implementada por el área de Experiencia del Empleado que, gracias al trabajo conjunto con Tecnología, crea programas de adaptación y reskilling, porque esto no es solo una evolución tecnológica, sino un cambio cultural profundo.