En la industria de seguros, el marketing afronta un desafío particular: materializar una promesa que el consumidor espera no tener que utilizar. Comunicar coberturas o beneficios ya no es suficiente; construir confianza e interpretar necesidades cambiantes son aspectos fundamentales para demostrar que se puede acompañar a los clientes en las buenas y en las malas.
José Carlos Pestana ha liderado este desafío desde la vicepresidencia de Marketing de Rimac Seguros. Con más de dos décadas de experiencia en la gestión de marcas y equipos, su labor se ha centrado en trasladar el propósito de la aseguradora a iniciativas capaces de conectar con audiencias que no siempre están dispuestas a hablar de seguros.
Cómo Rimac impulsó la IA como núcleo para promocionar seguros
Durante el CAMP 2026, Pestana llevó la discusión hacia un nuevo terreno: la incorporación de la inteligencia artificial como una capacidad de negocio y no únicamente como una herramienta creativa. A lo largo de su ponencia, el ejecutivo explicó cómo esta tecnología puede transformar la velocidad, la eficiencia y el alcance de las acciones de marketing, así como las condiciones internas necesarias para integrarla de manera sostenible.
En el marco del congreso, Pestana conversó con Sectoriales Marketing y Retail sobre los cambios que exige esta nueva etapa, los límites de la personalización en una industria sustentada en la confianza y el papel que deben asumir los líderes para evitar que la adopción de la inteligencia artificial se reduzca a una serie de experimentos aislados.
Muchas empresas aseguran que aplican la inteligencia artificial a gran escala en sus campañas de marketing, pero no todas pueden demostrar un impacto concreto en las ventas o en el retorno de la inversión. En el caso de Rimac, ¿qué problema de negocio buscaban resolver con esta tecnología y cómo lograron que trascendiera un piloto atractivo?
Todo empieza por responder con mayor rapidez a las necesidades de los clientes.
Las tendencias que surgen entre nuestros clientes, sus comunidades y sus redes cambian todos los días. Con la forma tradicional de producir contenido, era difícil responder de manera oportuna.
La inteligencia artificial nos proporcionó un vehículo mucho más veloz y económico. Cuando identificamos una oportunidad o una necesidad y queremos desarrollar una idea, podemos hacerlo en una cuarta parte del tiempo. Es decir, reducimos el tiempo de producción entre un 75% y un 80% y trabajamos, aproximadamente, a una quinta parte del costo.
Esto nos permite responder con mayor rapidez a las tendencias y oportunidades que identificamos entre nuestros clientes, con un costo significativamente menor. Además, nos brinda la posibilidad de atender muchas más necesidades.
¿Podrías mencionar algún ejemplo en el que el uso de la inteligencia artificial haya permitido reducir los tiempos?
Sí. Cada tres años producimos una serie de aproximadamente 200 fotografías para nuestros distintos productos. Para ello, solíamos trabajar en siete u ocho locaciones diferentes.
Este año nos correspondía renovar el banco de fotografías que utilizaríamos durante los siguientes tres años, pero disponíamos de muy poco tiempo.
Tradicionalmente, este proceso requería un equipo muy grade. La agencia, los productores y los equipos de marketing dedicaban cerca de un mes a buscar locaciones, realizar castings y encontrar los escenarios adecuados para cada una de las 200 fotografías.
Con inteligencia artificial, lo que antes demoraba un mes tomó una semana. Además, un trabajo que costaba alrededor de US$ 100,000 pasó a costar aproximadamente US$ 20,000. La diferencia es abrumadora y los resultados finales son muy similares.
Al contar con ese banco de imágenes, incluso nos preguntamos por qué limitarnos a 200 fotografías si podíamos producir 300. Con la misma tecnología, era muy sencillo replicar el proceso y atender otras necesidades que antes no cubríamos debido a restricciones presupuestarias. Es un proceso mucho más rápido y eficiente.
En tu ponencia durante el CAMP, planteaste la inteligencia artificial como un driver de eficiencia y personalización. ¿Cuál de estos frentes ha generado el mayor impacto medible en Rimac y qué indicadores utilizaron durante el proceso?
Para mí, el frente que comenzará a generar el mayor impacto es la personalización. La eficiencia es muy evidente. Como comenté, la inteligencia artificial reduce tiempos y costos. Sin embargo, su mayor valor radica en la posibilidad de personalizar.
Tenemos distintos subsegmentos por atender. Por ejemplo, identificamos un grupo de personas interesadas en invertir su dinero cuando reciben utilidades. Antes era muy difícil llegar con tanta precisión a un público tan específico y desarrollar una comunicación diseñada especialmente para este.
Con la inteligencia artificial, pudimos producir correos, avisos y videos dirigidos a ese pequeño grupo, con un costo muy reducido. Esto nos permitió conectar con sus integrantes de una manera que antes no habíamos logrado.
Así como lo hicimos para un grupo de hombres inversionistas de entre 45 y 55 años que recibían utilidades, también podíamos diseñar una campaña para runners de entre 25 y 35 años que participarían en la Maratón de Lima.
La inteligencia artificial permite desarrollar campañas dirigidas a segmentos muy específicos, pero con un nivel de calidad que antes solo era posible alcanzar mediante los procesos y presupuestos de los medios tradicionales.
En una categoría como la de seguros, donde la confianza es crítica, la personalización puede representar una ventaja, pero también hay quienes pueden percibirla como un riesgo o considerarla invasiva. ¿Cómo se define el límite entre una comunicación más relevante y una personalización que puede incomodar al cliente?
Creo que el límite está en identificar aquellas variables que hacen única a una persona y que, al mismo tiempo, responden a una necesidad que tu producto puede resolver.
Si se personaliza la propuesta de valor para que la persona encuentre en el producto una respuesta diseñada para una necesidad concreta, la comunicación resulta relevante.
Sin embargo, si se va más allá y se personalizan aspectos que no están vinculados de manera intrínseca con el valor del producto, se empieza a cruzar el límite y la comunicación puede volverse invasiva.
Incorporar la inteligencia artificial al marketing no depende únicamente de la tecnología. También exige cambios en los procesos, los datos, el talento y la gobernanza interna. ¿Qué tuvo que cambiar dentro de Rimac para que la IA pasara de ser una herramienta experimental a convertirse en una capacidad integrada al negocio?
Todo comienza por los datos. Hace aproximadamente un año participé en el CAMP para hablar sobre la primera transformación que tuvimos que realizar: lograr que el marketing adoptara un enfoque data-driven. De hecho, mi exposición se tituló Data-Driven Marketing.
Si no se cuenta con datos que sustenten aquello que se busca personalizar, difícilmente se podrá crear valor para el cliente. Por eso, el primer paso consiste en transformar el área de marketing en un equipo orientado por datos.
Después, hay que entender que el proceso no consiste simplemente en escribir un prompt y esperar que aparezca una publicidad increíble.
Los procesos tradicionales que seguimos con las agencias aún tienen valor, pero deben revisarse y adaptarse para incorporar la tecnología, trabajar con mayor rapidez y aprovechar sus nuevas posibilidades.
En nuestro caso, trabajamos con la agencia publicitaria Bacán. Diseñamos, por ejemplo, un flujo para producir un comercial que conserva hitos muy similares a los del proceso tradicional, pero reduce los tiempos y elimina algunas etapas que ya no son necesarias al crear publicidad con inteligencia artificial.
Es necesario revisar estos procesos y decidir qué debe mantenerse para preservar la riqueza del trabajo tradicional y qué debe modificarse para aprovechar la rapidez y las posibilidades que ofrece la tecnología.
¿Cómo fue este proceso de ensayo y error?
Estoy convencido de que todo empieza por el líder. Si se lidera un equipo de marca, de marketing o un grupo encargado de construir marcas, hay que comenzar por incorporar la inteligencia artificial en el propio día a día.
Probablemente, todos empezamos con ChatGPT, elaborando prompts, guiones o textos. Sin embargo, pronto es necesario incorporar nuevas herramientas.
Personalmente, utilizo entre siete y ocho soluciones de inteligencia artificial al mismo tiempo, casi todos los días. Las empleo para generar ideas, preparar al equipo, iterar, probar y brindar retroalimentación tanto al equipo interno como a la agencia.
Ese es, para mí, el primer paso. Si el líder no adopta la tecnología desde el inicio, será mucho más difícil que el resto del equipo la incorpore.
