La Adopción de la Inteligencia Artificial en el Sector Asegurador Español : Análisis cualitativo de los Factores Organizativos, Tecnológicos y Ambientales según el Nivel de Madurez

Abstract

La tesis analiza cómo las aseguradoras españolas adoptan la inteligencia artificial (IA) como proceso sociotécnico donde interactúan personas, cultura organizativa, regulación y estrategia. Bajo un enfoque interpretativo–constructivista, se realizaron 16 entrevistas en profundidad a altos directivos de entidades que, en conjunto, representan aproximadamente el 60% del mercado español por volumen de primas. El diseño combina un marco deductivo (Tecnología–Organización–Entorno, Difusión de Innovaciones y Artificial Intelligence Maturity Model (AIMM) con la lógica inductiva de Grounded Theory. El análisis temático híbrido (deductivo–inductivo) permite identificar impulsores y barreras en cada etapa de madurez, ofreciendo una visión dinámica y contextualizada del proceso de adopción. Los hallazgos sugieren que la adopción de la inteligencia artificial depende menos de la tecnología disponible y más de dimensiones humanas y organizativas —cultura, liderazgo, talento y gestión del cambio—. El proceso de adopción habitual es escalonado: comienza con una prueba de concepto, continúa con un piloto y, si se confirma el valor, culmina en el despliegue; la priorización de casos de uso se rige por la ventaja relativa. Asimismo, se distingue entre la IA predictiva —que suele ofrecer retornos financieros incrementales e inmediatos (eficiencia, ahorro, reducción de tiempos)— y la IA generativa —vinculada a beneficios estratégicos e intangibles (aprendizaje organizativo, reputación, preparación cultural)—. Esta dualidad conduce a una gobernanza bimodal con criterios diferenciados. En este marco, los pilotos cumplen un doble propósito: legitiman internamente las iniciativas y, a la vez, contribuyen a mitigar riesgos. La tesis aporta un modelo integrado TOE–DOI-AIMM que explica cómo varía la relevancia de los factores tecnológicos, organizativos y ambientales según la etapa de madurez, ofreciendo una guía práctica para concentrar esfuerzos en cada momento. Asimismo, pone en valor intangibles como la capacidad de absorción, la productividad asistida y la reputación como parte del retorno de la IA. Se presentan recomendaciones para aseguradoras, proveedores y reguladores orientadas a un escalado seguro, medible y sostenible, junto con limitaciones (enfoque cualitativo, contexto español, visión directiva) y líneas futuras comparativas e internacionales.This thesis analyzes how Spanish insurance companies adopt artificial intelligence (AI) as a sociotechnical process where people, organizational culture, regulation, and strategy interact. Using an interpretive-constructivist approach, 16 in-depth interviews were conducted with senior executives from entities that, together, represent approximately 60% of the Spanish market by premium volume. The research design combines a deductive framework (Technology-Organization-Environment, Diffusion of Innovations, and the Artificial Intelligence Maturity Model) with the inductive logic of Grounded Theory. A hybrid thematic analysis (deductive-inductive) identifies drivers and barriers at each stage of maturity, offering a dynamic and contextualized view of the adoption process.The findings suggest that the adoption of artificial intelligence depends less on the available technology and more on human and organizational dimensions—culture, leadership, talent, and change management. The typical adoption process is staggered: it begins with a proof of concept, continues with a pilot, and, if value is confirmed, culminates in deployment. The prioritization of use cases is governed by relative advantage. Likewise, a distinction is made between predictive AI—which tends to offer incremental and immediate financial returns (efficiency, cost savings, time reduction)—and generative AI—linked to strategic and intangible benefits (organizational learning, reputation, cultural readiness). This duality leads to a bimodal governance with differentiated criteria. Within this framework, pilots serve a dual purpose: they internally legitimize initiatives while also helping to mitigate risks.The dissertation contributes an integrated TOE–DOI-AIMM model that explains how the relevance of technological, organizational, and environmental factors varies according to the stage of maturity, offering a practical guide for focusing efforts at each point in time. It also highlights the value of intangibles such as absorptive capacity, assisted productivity, and reputation as part of the return on AI. Recommendations are presented for insurers, providers, and regulators aimed at a safe, measurable, and sustainable scaling, along with limitations (qualitative approach, Spanish context, executive perspective) and future comparative and international lines of research.