Hablamos de algo mucho más sensible: la capacidad de una herramienta digital para detectar mentiras, pero también para producirlas con una facilidad desconocida hasta ahora.

El punto de partida es clar: la IA está ayudando a las aseguradoras a detectar más fraudes, pero al mismo tiempo está facilitando nuevas formas de engaño. Es decir, la misma tecnología que permite descubrir una foto manipulada puede servir para fabricar esa foto.

La misma herramienta que analiza patrones sospechosos puede ser usada por alguien para preparar una reclamación aparentemente creíble. Brillante, incómodo y bastante previsible.

Según los datos citados por dicversas fuentes del sector, la detección de fraude mediante medios digitales pasó del 30% en 2024 al 36% en 2025. Además, AXA sitúa la tasa de fraude al seguro en España en el 1,92% en 2025, ligeramente por debajo del 1,97% de 2024.

No son cifras para afirmar que todo el mundo intenta engañar al seguro. De hecho, la mayoría de los asegurados actúa correctamente. Pero sí son datos suficientes para entender que el fraude existe, que cuesta dinero y que la tecnología está cambiando las reglas del juego.

El fraude al seguro no es nuevo. Antes de que existiera la inteligencia artificial ya había partes inflados, daños anteriores presentados como recientes, lesiones exageradas, facturas poco claras y siniestros que casualmente aparecían justo después de contratar una póliza.

La picaresca no necesitaba algoritmos para funcionar. Lo que cambia ahora es la facilidad para fabricar pruebas. Y cuando la prueba se puede crear en segundos desde un móvil, el problema deja de ser anecdótico.

Cómo la IA puede fabricar pruebas falsas

Uno de los ejemplos es muy ilustrativo: una persona habría utilizado una aplicación para simular una rotura en una placa vitrocerámica y reclamar la indemnización correspondiente. El daño no existía como se presentaba. La imagen había sido manipulada. La aseguradora lo detectó mediante análisis posterior.

El caso sirve para explicar algo fundamental: la IA generativa ya no solo crea dibujos curiosos o textos para redes sociales. También puede crear indicios falsos, documentos alterados y escenas que parecen reales.

El fraude visual es, probablemente, uno de los terrenos más preocupantes. En seguros de hogar, comercio, comunidades o automóvil, una fotografía puede ser clave para valorar daños. Si una imagen puede mostrar una grieta que no existe, una humedad exagerada, un golpe añadido, un golpe en un coche o una pieza aparentemente rota, el proceso de verificación se complica. La fotografía, que durante años se consideró una prueba razonablemente fiable, empieza a necesitar una segunda lectura.

Ya no basta con ver. Hay que comprobar de dónde viene la imagen, cuándo se creó, si conserva metadatos, si hay incoherencias de luz, textura o perspectiva y si encaja con el resto del relato.

A esto se suma otro tipo de fraude menos visible: la manipulación de documentos. La IA puede ayudar a redactar informes, modificar presupuestos, simular facturas o generar comunicaciones con apariencia profesional. No hace falta ser un experto en diseño ni dominar programas complejos. Basta con introducir unas instrucciones y corregir el resultado hasta que parezca convincente.

Esto puede afectar a reparaciones, tratamientos médicos, justificantes, presupuestos de talleres, certificados o cualquier documento que forme parte de una reclamación.

La IA como herramienta de detección

El problema no es que la IA sea “mala”. La IA no tiene intención moral propia. Es una herramienta. Puede servir para detectar patrones de fraude, agilizar peritaciones y reducir costes. También puede servir para simular daños y preparar engaños. Como casi siempre, la diferencia está en el uso. Un martillo sirve para colgar un cuadro o para romper un escaparate. Y no, el martillo no es el principal sospechoso.

Para las aseguradoras, el uso de inteligencia artificial en prevención del fraude tiene ventajas evidentes. Permite analizar miles de siniestros, encontrar coincidencias, detectar comportamientos repetidos, revisar imágenes, cruzar información y priorizar investigaciones. Esto puede reducir el número de casos dudosos que se revisan manualmente y centrar la atención en los expedientes con señales más claras.

Bien utilizada, la IA no debería convertir a todos los clientes en sospechosos, sino ayudar a no molestar innecesariamente a quienes actúan de buena fe.

Ese punto es importante. La lucha contra el fraude no puede justificar una cultura de sospecha permanente. Un asegurado que comunica un siniestro tiene derecho a que se tramite su caso con diligencia, claridad y respeto. Si la compañía utiliza sistemas automáticos para detectar inconsistencias, debe hacerlo con criterios proporcionados, revisables y comprensibles.

La inteligencia artificial puede señalar una alerta, pero no debería sustituir sin más al análisis humano cuando hay consecuencias relevantes para el cliente.

La entrada en vigor del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, conocido como AI Act, refuerza esta idea de control y responsabilidad. La norma europea clasifica determinados usos de IA como sistemas de alto riesgo, entre ellos los destinados a evaluación de riesgos y fijación de precios en seguros de vida y salud para personas físicas.

Aunque la detección de fraude tiene su propia lógica, el mensaje general es claro: cuando una tecnología puede afectar a derechos, acceso a servicios o decisiones importantes, no basta con decir “lo ha decidido el sistema”. Hay que poder explicar, supervisar y corregir.

Riesgos para consumidores honestos

En el ámbito del fraude, el mayor riesgo para el consumidor honesto no es que la aseguradora investigue. Eso forma parte normal del contrato. El verdadero riesgo es que una alerta automática mal interpretada acabe retrasando una indemnización legítima o generando una acusación injusta.

Los sistemas de IA pueden equivocarse. Pueden detectar como sospechoso algo que tiene una explicación razonable: una foto tomada con mala luz, un documento escaneado con baja calidad, un parte mal redactado, una factura emitida de forma poco clara o una coincidencia que no implica mala fe.

Por eso es esencial distinguir entre sospecha, indicio y prueba. Una sospecha puede abrir una revisión. Un indicio puede justificar una comprobación más profunda. Pero una acusación de fraude exige base suficiente. Conviene recordarlo porque la tecnología tiene un aura peligrosa: parece objetiva incluso cuando no lo es. Que un algoritmo marque un expediente como anómalo no significa automáticamente que exista fraude. Significa que hay algo que revisar. Punto. Lo demás requiere investigación, contexto y criterio profesional.

Desde el lado del usuario, la recomendación principal es sencilla: no manipular pruebas, no exagerar daños y no usar IA para “mejorar” un siniestro. Puede sonar obvio, pero conviene decirlo. Retocar una imagen para que se vea mejor no es lo mismo que alterar el daño. Redactar mejor una explicación no es lo mismo que inventar hechos. Pedir a una IA que ayude a ordenar la información de un parte puede ser útil; pedirle que fabrique una versión más rentable del accidente es otra cosa. Y bastante mala idea.

Usuarios, falsas reclamaciones y responsabilidad

El fraude al seguro no perjudica solo a la compañía. También perjudica al resto de asegurados. Las indemnizaciones fraudulentas forman parte del coste del sistema y ese coste termina repercutiendo, directa o indirectamente, en las primas. Cuando alguien intenta cobrar por un daño inexistente, no está ganando una batalla épica contra una gran empresa. Está metiendo ruido en un sistema que pagamos entre todos. La épica, en este caso, dura poco.

Además, el fraude puede tener consecuencias serias para quien lo comete. La aseguradora puede rechazar el pago, resolver el contrato si procede, reclamar cantidades indebidamente abonadas y, en casos graves, acudir a la vía judicial. No todos los errores son fraude, pero fabricar una prueba falsa o presentar conscientemente información manipulada ya no es un simple descuido. Es una conducta deliberada. Y la IA no borra la responsabilidad de quien la utiliza.

También hay que mirar el problema desde otro ángulo: los propios usuarios pueden ser víctimas de fraudes relacionados con seguros e IA. No todo se reduce a asegurados que intentan engañar a compañías. También pueden aparecer falsos mediadores, supuestos tramitadores, webs que imitan a aseguradoras, llamadas con voces clonadas, mensajes generados automáticamente o anuncios que prometen indemnizaciones fáciles. La inteligencia artificial permite personalizar engaños, escribir mensajes convincentes y simular atención profesional. En un mercado donde muchas personas no conocen bien su póliza, el terreno está abonado.

Un usuario que recibe una llamada o un mensaje sobre una indemnización, una renovación o una supuesta gestión urgente debe extremar la prudencia. Conviene verificar siempre el canal oficial de la aseguradora o de la correduría, no enviar documentación sensible por enlaces recibidos sin comprobar, no facilitar claves ni datos bancarios por teléfono y desconfiar de cualquier promesa demasiado rápida. Si alguien promete “sacarte más dinero del seguro” a cambio de modificar documentación, el problema no es solo ético. Es que puede acabar saliendo caro.

Cuando el usuario también puede ser víctima

La IA también puede influir en la fase previa a la contratación. Muchos usuarios ya consultan herramientas de inteligencia artificial para entender coberturas, comparar pólizas o preparar preguntas antes de hablar con una aseguradora o un mediador. Ese uso puede ser positivo si se entiende como apoyo informativo. La IA puede ayudar a traducir lenguaje técnico, resumir condiciones generales, listar exclusiones habituales o explicar diferencias entre franquicia, carencia, capital asegurado o infraseguro. Eso empodera al consumidor. Y falta hacía, porque algunos condicionados parecen escritos para comprobar la paciencia del lector.

Pero ese mismo uso tiene límites. Una IA puede equivocarse, interpretar mal una cláusula, mezclar información de distintos países o dar por vigente una norma que ha cambiado. Por eso, cuando hablamos de seguros, la IA debe ser una ayuda, no una fuente única de decisión. El usuario puede utilizarla para entender mejor, pero debe confirmar la información con la póliza, la aseguradora, el mediador o fuentes oficiales. Especialmente cuando haya una reclamación, una exclusión, una indemnización importante o una posible acusación de fraude.

Para las aseguradoras, el desafío será encontrar un equilibrio razonable. Tienen derecho y obligación de combatir el fraude. Si no lo hacen, perjudican su solvencia, su cartera y a sus clientes honestos. Pero deben hacerlo sin abusar de herramientas opacas ni convertir cada siniestro en un interrogatorio tecnológico. La confianza es parte esencial del seguro. El contrato de seguro se basa en la buena fe de ambas partes: el cliente debe declarar correctamente el riesgo y el siniestro; la compañía debe valorar y pagar lo que corresponda conforme al contrato.

Los mediadores de seguros también tienen un papel relevante. Pueden ayudar a los clientes a presentar partes completos, claros y veraces. Pueden explicar qué documentación es necesaria, qué no debe tocarse, cómo conservar pruebas originales y cómo responder si la compañía pide aclaraciones. En un entorno de IA, el mediador no pierde valor. Al contrario: puede convertirse en el filtro humano que ayuda al cliente a no cometer errores y a defender sus derechos cuando el sistema automático se equivoca.

Buenas prácticas para asegurados

Una buena práctica para cualquier asegurado es conservar siempre las pruebas originales. Si hay fotos de un daño, es mejor guardar los archivos tal como salieron del móvil, sin filtros, sin compresión innecesaria y sin reenviarlos mil veces por aplicaciones que puedan eliminar datos. Si hay facturas, presupuestos o informes, conviene conservar el documento emitido por el profesional, con sus datos completos. Si se usa una IA para redactar una explicación, debe ser solo para ordenar el relato, no para inventarlo. El parte debe reflejar lo que ocurrió, no lo que nos gustaría que hubiese ocurrido.

También conviene describir los hechos con precisión. Fecha, hora aproximada, lugar, causa probable, daños observados y actuaciones realizadas. Cuanto más claro sea el parte, menos espacio habrá para malentendidos. La falta de claridad puede generar sospechas, aunque no haya mala fe. Un relato confuso, fotos borrosas y documentos incompletos no prueban fraude, pero tampoco ayudan. En seguros, la improvisación suele ser una mala compañera.

Si la compañía rechaza un siniestro alegando indicios de fraude o inconsistencias, el usuario debe pedir una explicación concreta y por escrito. No basta con aceptar una frase genérica. Tiene derecho a conocer los motivos de la decisión, revisar la documentación, aportar aclaraciones y utilizar los canales de reclamación de la entidad. En España, la Dirección General de Seguros y Fondos de Pensiones cuenta con un Servicio de Reclamaciones para clientes de seguros, una vía extrajudicial y gratuita que puede utilizarse cuando se han agotado los pasos previos ante la entidad correspondiente.

Tecnología sí, pero con honestidad y control

La clave, por tanto, no está en demonizar la inteligencia artificial ni en celebrarla como si fuese una varita mágica. La IA puede hacer que el seguro sea más eficiente, más rápido y más justo si se usa bien. Puede ayudar a detectar fraudes reales, reducir costes y evitar que los asegurados honestos paguen las consecuencias de quienes intentan engañar. Pero también puede crear nuevas formas de fraude, aumentar la sofisticación de las pruebas falsas y provocar conflictos si se aplica sin transparencia.

El futuro inmediato del seguro será una mezcla de tecnología, verificación y confianza. Las compañías utilizarán más herramientas digitales para analizar siniestros. Los defraudadores probarán métodos más sofisticados. Los usuarios honestos necesitarán más claridad. Y los mediadores, peritos y profesionales del sector tendrán que explicar mejor qué se puede hacer, qué no se debe hacer y cómo protegerse.

La inteligencia artificial no ha inventado el fraude al seguro. Solo le ha dado nuevas herramientas. La buena noticia es que también ofrece mejores defensas. La mala es que obliga a todos a ser más cuidadosos: compañías, mediadores y clientes. Porque en este nuevo escenario ya no basta con mirar una foto, leer una factura o confiar en que “esto siempre se ha hecho así”. Ahora toca verificar más, explicar mejor y actuar con más sentido común.

Y quizá esa sea la conclusión más sensata: la IA puede ayudar a encontrar la verdad, pero no sustituye la honestidad. Puede detectar una imagen falsa, pero no arregla una mala práctica. Puede ordenar datos, pero no decide por sí sola qué es justo. En seguros, como en casi todo, la tecnología suma cuando se pone al servicio de las personas. Cuando se usa para engañar, solo cambia el envoltorio. El problema de fondo sigue siendo el de siempre: querer cobrar lo que no corresponde. Solo que ahora, con filtros, algoritmos y una falsa sensación de impunidad digital.