El mundo de los seguros de vida era un terreno estable, previsible y casi aburrido. Funcionaba como una biblioteca silenciosa, donde cada libro tenía su lugar y las reglas eran claras: los asegurados pagaban sus primas regularmente y las compañías, a cambio, prometían una respuesta cuando llegara el momento. Pero en años recientes, algo cambió.

Las empresas de capital de riesgo —especialistas en comprar compañías, reestructurarlas y revenderlas con ganancias millonarias— miran a las aseguradoras con otros ojos. No por su historia, ni por su noble propósito, sino por una razón concreta y poderosa: el flujo constante de dinero.

Cada mes, millones de personas pagan sus seguros. Ese dinero se acumula en gigantescas represas financieras llamadas aseguradoras. Hasta ahora, ese caudal era canalizado con prudencia hacia inversiones tradicionales, como bonos estatales o activos de bajo riesgo.

Pero cuando una firma de este tipo compra una aseguradora, lo que hace en la práctica es tomar el control de esa represa y redirigir parte de ese flujo hacia turbinas más veloces, más rentables y también más riesgosas. El capital de riesgo no se conforma con rendimientos modestos. Quiere exprimir cada centavo.

¿Cómo lo logra? A través de estructuras financieras complejas y arbitrajes regulatorios. Es decir, aprovecha las diferencias y vacíos entre distintas leyes para reducir la cantidad de capital que una aseguradora debe tener como respaldo. Por ejemplo, si una compañía de seguros invierte en bonos corporativos de baja calidad, la ley le exige tener un colchón de seguridad importante.

Pero si agrupa esos mismos bonos en una estructura llamada CLO —un paquete de préstamos con una etiqueta de calificación más favorable— puede reducir ese capital exigido. Así, sin cambiar el riesgo real, mejora su rentabilidad en los papeles.

Además, muchas aseguradoras bajo estos gerentes trasladan parte de sus riesgos a reaseguradoras propias ubicadas en jurisdicciones más flexibles, como Bermudas. Allí, las reglas permiten registrar ganancias anticipadas y las exigencias de liquidez son menores.

Todo esto genera un efecto multiplicador: más capital disponible, más operaciones, más rentabilidad aparente. En muchos casos, ese capital no se usa para fortalecer la compañía o mejorar los productos, sino para financiar otros negocios del mismo grupo. Préstamos a empresas afiliadas, inversiones en activos ilíquidos, comisiones de gestión que regresan a la firma madre.

Este modelo no es ilegal. Opera dentro de los márgenes de la ley, aunque muchas veces estirando sus límites. Es rentable pero demostró fragilidades. El caso de 777 Partners —una firma financiada por aseguradoras afiliadas, hoy involucrada en casos judiciales— reveló hasta qué punto una red de entidades interconectadas puede volverse inestable. Cuando una pieza falla, el efecto dominó puede afectar a todo el sistema.

En este contexto aparece la inteligencia artificial (IA), no como un protagonista directo, pero sí como un factor que definirá el futuro del modelo. La IA será una herramienta poderosa tanto para el capital privado como para los entes reguladores.

Del lado de las empresas, la IA permite analizar millones de datos en tiempo real, detectar oportunidades, empaquetar activos, evaluar riesgos y optimizar carteras. Puede encontrar más rápido que cualquier humano las rutas más rentables, las brechas legales más convenientes, las estructuras más eficientes para reducir capital y aumentar retorno. Es como jugar ajedrez con un motor que ve veinte jugadas por delante.

Pero los reguladores también pueden usar IA. Si la aplican con precisión, pueden monitorear en tiempo real los balances de las aseguradoras, identificar conexiones sospechosas con empresas afiliadas, detectar acumulación de riesgo, simular escenarios adversos y anticipar crisis. Incluso automatizarán decisiones de intervención cuando se superan ciertos umbrales de exposición. Una IA regulatoria bien entrenada se convertirá en un radar que ve lo que antes era invisible.

El problema es que las condiciones para ese equilibrio aún no existen. Los entes de control, en general, tienen menos presupuesto, menos talento especializado y procesos más lentos que los capitalistas de riesgo. Muchas veces no tienen acceso completo a los datos, sobre todo cuando las operaciones se trasladan a jurisdicciones opacas.

Y aun cuando detectan algo, sus herramientas de intervención suelen llegar tarde. Mientras tanto, del otro lado, los equipos de private equity desarrollan sistemas sofisticados con capacidad de aprendizaje constante, enfocados en maximizar retornos sin perder un segundo.

La IA puede mejorar el sistema si ayuda a tomar mejores decisiones de inversión, distribuir mejor el riesgo y ofrecer productos más eficientes para los asegurados. También puede evitar catástrofes si anticipa los puntos de quiebre antes de que ocurran. Pero también puede ser un arma de doble filo. Acelerar el ritmo del apalancamiento, profundiza la opacidad del sistema y genera una dependencia excesiva de algoritmos que, si fallan, pueden amplificar el impacto de cualquier error.

El modelo actual, en el que el capital privado controla grandes aseguradoras y canaliza sus recursos hacia estructuras cada vez más complejas, funciona bien mientras todo va bien. Pero está construido sobre una red de decisiones automatizadas, estructuras poco líquidas y relaciones entre sociedades que no siempre son visibles desde afuera. La IA actuará como estabilizador o como amplificador. Todo depende de quién la programe, con qué propósito y bajo qué control.

Si los reguladores adoptan IA con la misma rapidez, precisión y profundidad que el sector privado, equilibrarán el tablero. Limitarán excesos, evitarán contagios y protegerán al asegurado sin frenar la innovación. Pero si eso no ocurre, la brecha entre ambos crecerá.

Y entonces, millones de personas que solo querían proteger a su familia o su retiro podrían terminar expuestas —sin saberlo— a los vaivenes de un sistema que, aunque legal, cada vez se parece más a un casino de alta tecnología. Las cosas como son.