En seguros hay una idea que suena simple pero nunca ha terminado de funcionar bien: poder comparar varias ofertas de distintas aseguradoras de forma rápida, coherente y fiable.
En la práctica, esto sigue siendo un problema sin resolver del todo. No porque falte tecnología, sino porque el problema no es tecnológico en el sentido habitual. Es un problema de estructura del dato.
Cada aseguradora describe lo mismo de una forma distinta. Una cobertura puede tener nombres diferentes según el país, el producto o incluso el canal de distribución. Los límites pueden estar expresados de forma agregada o desglosada. Las exclusiones no siguen un estándar común. Y lo que para una compañía es una “garantía básica”, para otra puede ser una extensión opcional. El resultado es que dos productos que en apariencia son comparables no lo son realmente cuando bajas al detalle.
Esto obliga a todo el ecosistema (brokers, comparadores, equipos comerciales) a hacer un trabajo intermedio que casi nunca se ve: traducir. Traducir documentos legales, PDFs, condiciones generales o IPIDs a algo que tenga una estructura común. En muchos casos, la mayor parte del tiempo no se dedica a decidir qué oferta es mejor, sino a conseguir que las ofertas sean comparables entre sí.
Aquí es donde el problema se vuelve interesante, porque lo que falla no es el acceso a la información, sino su consistencia. El sector ha digitalizado prácticamente todo, pero no ha normalizado cómo se representa esa información. Y sin esa normalización, cualquier comparación es siempre parcial, porque depende de interpretaciones intermedias.
Una de las startups que está atacando este problema de forma bastante directa es Boleron, una compañía de origen búlgaro con sede en Sofía. Es un broker digital europeo que, además de operar como distribuidor de seguros, está construyendo una capa tecnológica para estructurar toda la información del mercado asegurador. Su enfoque no es solo digitalizar la venta, sino algo más básico: transformar el contenido de las aseguradoras en datos comparables y utilizables por sistemas automatizados, incluyendo IA y plataformas de comparación. En vez de construir mejores interfaces para leer documentos distintos, lo que hacen es intentar cambiar el punto de partida: convertir el seguro en un modelo de datos común antes de que llegue a la fase de comparación.
La idea es relativamente sencilla de explicar, aunque compleja de ejecutar. En lugar de tratar cada póliza como un documento independiente, se descompone en elementos básicos (cobertura, límites, exclusiones, condiciones de suscripción) y se transforma en una estructura uniforme. Esto permite que dos productos de aseguradoras distintas puedan ser entendidos bajo el mismo esquema, aunque hayan sido escritos de formas completamente diferentes.
Una vez que el dato está estructurado de esa manera, la comparación deja de ser un ejercicio de interpretación y pasa a ser un ejercicio de lógica. Ya no se trata de leer dos PDFs y decidir qué significan, sino de comparar campos que ya han sido normalizados. Qué cubre cada uno, hasta qué límite, bajo qué condiciones y con qué restricciones. La diferencia es sutil en apariencia, pero profunda en impacto, porque reduce la dependencia del criterio humano en la fase más operativa del proceso.
El paso siguiente es aún más relevante: cuando esa estructura ya existe, deja de ser solo una herramienta interna y se convierte en una capa que puede conectar directamente con la distribución. Es decir, no solo permite comparar seguros, sino también consultarlos y ofrecerlos de forma consistente en tiempo real, sin reconstruir cada vez el significado del dato.
Esto tiene una implicación bastante clara para el sector. Durante años se ha pensado que el problema del seguro era principalmente de experiencia de usuario o de digitalización de canales. Pero lo que está apareciendo ahora es algo más básico: si el dato no está normalizado desde el origen, cualquier capa superior, ya sea un comparador, un broker digital o incluso una aplicación de inteligencia artificial, se construye sobre una base inestable.
Y esto no solo afecta al usuario final o al broker cuando intenta elegir entre ofertas. Este “efecto de generalización” en la comparativa acaba penalizando directamente a las aseguradoras que ofrecen mejores coberturas o un servicio más completo, normalmente a un precio más alto. Sus propuestas terminan compitiendo en el mismo plano que otras más simples o con menos prestaciones, porque la falta de estandarización hace que todo acabe reducido a una comparación superficial, donde se diluye el valor real de cada oferta.
Por eso este tipo de enfoques no van tanto de mejorar cómo se venden los seguros, sino de algo previo: conseguir que dos aseguradoras distintas puedan ser leídas de la misma manera sin perder matices relevantes en el camino. Y hasta que eso no ocurra de forma consistente, la comparación en seguros seguirá siendo más artesanal de lo que el sector reconoce públicamente.
