Por Reynaldo Hidalgo, Arquitecto de Soluciones en la Nube en AWS; Jose Zapata, Vicepresidente Ejecutivo y Gerente General de Humano Seguros; Juan Carlos Restrepo, vicepresidente de Tecnología en Humano Seguros; Karla Portela, Vicepresidenta de Servicio al Cliente y Operaciones en Humano Seguros y Gina Acosta, Gerente de Ventas Empresariales en AWS.

Si está procesando solicitudes de afiliación a pólizas de salud, probablemente ha enfrentado desafíos relacionados con documentación compleja, tiempos de validación extensos y procesos manuales que no escalan con el crecimiento del negocio. Su objetivo es afiliar nuevos miembros de forma rápida y precisa, mientras mantiene el cumplimiento regulatorio y una excelente experiencia para el intermediario de seguros.

Humano Seguros enfrentó exactamente estos problemas hasta que construyó una plataforma de emisión inteligente sobre AWS. Procesando actualmente solicitudes de afiliación en tres minutos en lugar de ocho días, y reduciendo significativamente la carga operativa manual.

En esta publicación, aprenderá cómo Humano Seguros transformó su proceso de emisión, inclusión y exclusión de afiliados en pólizas de salud. Cubriremos también, los desafíos que enfrentaban, la arquitectura native en la nube que construyeron con AWS y Insbuilt, y los resultados de negocio que están alcanzando.

Los desafíos en la emisión de pólizas de salud

En el negocio de seguros de salud, la emisión de pólizas y gestión de afiliados es uno de los procesos más críticos. Cada solicitud enviada por los intermediarios de seguro puede incluir documentación variada que requiere validación minuciosa.

Si su sistema actual de emisión depende de documentos físicos, validaciones manuales y múltiples intercambios de correos, probablemente está enfrentando desafíos similares a los que Humano Seguros tenía antes de implementar Inteligencia Artificial (IA).

La documentación es compleja y heterogénea. Cada solicitud puede incluir actas de nacimiento, cédulas, actas de matrimonio, formularios de inscripción llenados a mano, declaraciones de salud manuscritas y documentos escaneados o fotografiados. Los archivos llegan en distintos formatos, resoluciones y sin orden específico.

Los tiempos de respuesta no escalan. Cuando su proceso de emisión requiere varios días laborables para completarse, y su volumen de solicitudes crece continuamente, está generando una experiencia insatisfactoria para los intermediarios de seguro y retrasando la cobertura de los afiliados.

La carga operativa manual es insostenible. El modelo tradicional genera altos tiempos de espera, reprocesos frecuentes, baja trazabilidad, dependencia de llamadas y correos, y una alta carga operativa manual que no se reduce al agregar más personal.

Los datos sensibles requieren gobernanza estricta. La sensibilidad de los datos médicos, la necesidad de validaciones regulatorias, el alto volumen operativo y la criticidad del tiempo de respuesta hacen que este proceso sea particularmente desafiante en la industria de seguros de salud.

Puede resolver estos desafíos implementando una plataforma de emisión inteligente que combine inteligencia artificial generativa, automatización de documentos y una arquitectura nativa sobre AWS.

Construyendo su solución de emisión inteligente

Para iniciar la transformación de sus capacidades de emisión de pólizas, necesitará un enfoque estratégico que minimice el riesgo mientras construye confianza organizacional.

Este es el marco que Humano Seguros utilizó exitosamente y que puede adaptar a su situación:

Comience con el modelo de asociación correcto. Necesitará experiencia en IA y Machine Learning (ML), arquitectura de nube y conocimiento del dominio de seguros de salud. Humano Seguros lo entendió así y se asoció con AWS para tener acceso a esta experiencia combinada. Incorporó a Insbuilt, un partner de AWS con experiencia en el despliegue y mantenimiento de infraestructura de nube e implementaciones previas en cargas de AI generativa. Busque siempre socios que entiendan tanto la tecnología como los requerimientos específicos de su industria.

Simplifique la experiencia del usuario final. La nueva plataforma fue diseñada para que el intermediario de seguros complete el proceso en solo tres pasos: cargar documentos en la Oficina Virtual, validación automática mediante IA, y emisión digital inmediata. Esta simplicidad en la experiencia del usuario es clave para la adopción.

Diseñe para documentos complejos desde el inicio. La solución puede interpretar documentos estructurados y no estructurados, incluso manuscritos, sin importar el formato ni el orden en que son enviados. En menos de tres minutos, un sistema puede validar información, aplicar reglas de negocio, generar condiciones de póliza, emitir carnés digitales, y notificar el resultado al intermediario de seguros.

Mantenga el componente humano para casos complejos. Los casos que requieren criterio adicional son derivados automáticamente a un analista humano, con tiempos de resolución cercanos a tres horas. Este enfoque híbrido mantiene la calidad mientras maximiza la automatización.

La arquitectura que puede construir

Comprender los componentes técnicos le ayuda a evaluar soluciones y tener conversaciones informadas con socios tecnológicos. Así es como puede diseñar una plataforma de emisión inteligente utilizando servicios de AWS:

Figura 1 – Arquitectura de emisión inteligente de pólizas de salud

La solución emite las polizas de salud a través de las siguientes etapas:

1. Solicitud de URL prefirmada para carga: La aplicación cliente realiza una petición HTTP POST hacia el endpoint expuesto por un Application Load Balancer para obtener una URL prefirmada de carga. En la solicitud se incluye el FlowId, que identifica el tipo de flujo de negocio a ejecutar. Como respuesta, la plataforma devuelve un identificador único de transacción (TransactionId) junto con la URL prefirmada. El objeto se cargará bajo la convención de prefijo [FlowId]/[TransactionId], lo que permite trazabilidad completa desde el origen de la solicitud. El Application Load Balancer enruta la solicitud hacia una función de AWS Lambda dedicada a la emisión de URLs de carga. Esta función utiliza su rol de ejecución de AWS Identity and Access Management (IAM) para firmar una URL temporal contra el bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) de staging. De esta forma, el bucket permanece completamente privado y nunca se expone públicamente, cumpliendo con buenas prácticas de seguridad y el principio de menor privilegio.
2. Carga del documento al bucket de staging: La aplicación cliente utiliza la URL prefirmada recibida para subir directamente al bucket de staging en Amazon S3 un único archivo .zip que empaqueta todos los PDF asociados a la transacción. Este empaquetado garantiza que la carga sea transaccional: se sube el conjunto completo de documentos como una sola unidad o no se procesa nada. Esto evita estados intermedios en los que falten archivos al iniciar el flujo. Adicionalmente, este patrón evita que el contenido binario atraviese el plano de cómputo de la solución, reduciendo costos, latencia y superficie de ataque. Al tratarse de un almacenamiento temporal, sobre este bucket se aplican políticas de ciclo de vida que eliminan los objetos una vez finalizado su procesamiento.
3. Invocación del flujo de procesamiento: Una vez completada la carga, el cliente invoca la acción /executeidp/[sync|async]/[FlowId]/[TransactionId] expuesta por el Application Load Balancer, que la entrega a la función AWS Lambda flow router proxy. Esta función resuelve, por convención de nombre, la máquina de estados de AWS Step Functions cuyo identificador coincide con el FlowId recibido y la invoca usando el modo sync o async indicado en la URL. Este descubrimiento por convención hace que la arquitectura sea reutilizable: para habilitar un nuevo caso de uso basta con definir un nuevo FlowId y desplegar su máquina de estados, sin modificar la capa HTTP ni la Lambda de enrutamiento. Tanto Standard Workflows (flujos complejos y de larga duración) como Express Workflows (escenarios de baja latencia y alto volumen) son soportados en ambas modalidades de invocación, quedando esa lógica de selección encapsulada en la propia Lambda.
4. Ejecución de la lógica de Intelligent Document Processing (IDP) y extracción con IA generativa: AWS Step Functions orquesta toda la lógica del flujo de IDP. La entrada es un conjunto de archivos PDF en los que cada uno puede contener documentos de uno o varios asegurados potenciales, sin un orden previsible: las páginas pueden venir entremezcladas entre asegurados e incluso los documentos de varias páginas pueden llegar fuera de secuencia. El flujo ejecuta los siguientes estados:
   • «Initialization»: Carga toda la configuración del flujo (parámetros de negocio, prompts, mapeos y referencias de modelos) y los archivos cargados en el bucket de staging que serán utilizados por el resto de los estados.
   • «Documents Flatten and Batching Reconstruction»: Separa y enumera todas las páginas de todos los PDF de entrada, las almacena individualmente en Amazon S3 y las reagrupa en N nuevos PDF de tamaño controlado (X páginas cada uno), no necesariamente relacionadas entre sí. Esta normalización permite paralelizar y acotar el tamaño de cada unidad de trabajo.
   • «Data Extraction (loop sobre los nuevos PDF)»: A través de un estado Map, itera sobre los PDF reconstruidos en paralelo y extrae el texto de cada página combinando Amazon Bedrock Data Automation con el modelo Amazon Nova Pro sobre Amazon Bedrock, aprovechando capacidades multimodales para texto impreso, manuscrito y formularios.
   • «Page Classification»: Clasifica cada página de manera independiente combinando lógica determinística (heurísticas, expresiones regulares y reglas de negocio) con clasificación semántica usando Amazon Nova Pro en Amazon Bedrock. Por ejemplo, dentro de un mismo PDF la página 1 puede clasificarse como el frente de la licencia de conducir de la persona A, la página 2 como el certificado de nacimiento de la persona B, la página 3 como el pasaporte de la persona C y la página 4 como el reverso de la licencia de la persona A.
   • «Document Reconstruction»: Toma las páginas individuales clasificadas y, mediante una combinación de lógica de negocio y prompting, las reordena y agrupa por asegurado, generando un PDF consolidado por cada asegurado con todos sus documentos en el orden correcto.
   • «Data Mapping»: Para cada asegurado construye un objeto JSON con un esquema predefinido por el negocio, que incluye toda la información extraída junto con referencias a los PDF resultantes y a las páginas específicas donde se encuentra cada dato, garantizando trazabilidad documental.
   • «S3 Storage and Return»: Persiste los PDF reconstruidos y sus archivos JSON correspondientes en el Amazon S3 Document Lake, aprovechando la durabilidad de 99.999999999% (11 nueves) y el cifrado en reposo que ofrece Amazon S3. Los JSON por asegurado se empaquetan en un único JSON consolidado que se devuelve al cliente como salida del flujo.

Al finalizar la ejecución de AWS Step Functions, tanto en modalidad sincrónica como asincrónica, la aplicación cliente recibe una respuesta a la llamada realizada en el paso 3. En modalidad sincrónica esa respuesta llega como retorno HTTP de la misma invocación; en modalidad asincrónica se entrega mediante un callback a la URL que el cliente registró previamente. En ambos casos el cuerpo de la respuesta es el JSON consolidado con toda la información extraída y referencias a los documentos resultantes, pero no incluye los archivos PDF en sí. Si la aplicación cliente necesita descargar alguno de esos documentos finales, invoca la función AWS Lambda de URLs prefirmadas de descarga, que firma una URL temporal contra el Amazon S3 Document Lake. Con esa URL el cliente accede directamente a los objetos sin necesidad de exponer el bucket públicamente, manteniendo la confidencialidad del contenido y un control granular sobre el tiempo de validez del acceso.

Resultados de negocio esperados

Esta iniciativa busque transformar radicalmente la eficiencia operacional y la experiencia del intermediario de seguro en el negocio de salud. Humano Seguros definió Key Performance Indicators (KPIs) específicos para medir el impacto de la plataforma:

KPIs definidos para la operación

• Reducción del tiempo de emisión: de hasta 8 días laborables a minutos. La validación automática mediante IA y la emisión digital inmediata eliminan los cuellos de botella del proceso manual.
• Derivación a humanos menor al 50%: más de la mitad de las solicitudes se procesan de forma completamente automática, reservando la intervención humana solo para casos que requieren criterio adicional.
• First Contact Resolution (FCR) superior al 50%: más de la mitad de los casos se resuelven en el primer contacto, eliminando reprocesos y ciclos de ida y vuelta.
• Customer Satisfaction (CSAT) del intermediario de seguros superior al 75%: la satisfacción del intermediario de seguros mejora significativamente gracias a la velocidad, transparencia y predictibilidad del nuevo proceso.
• Reducción significativa de tareas manuales y Full-Time Equivalent (FTE) operativos: la automatización libera recursos humanos para actividades de mayor valor, reduciendo la dependencia de personal para escalar la operación.

Impacto operativo adicional

Mejora en trazabilidad. El intermediario de seguros tiene visibilidad completa del estado de cada solicitud en tiempo real, eliminando la necesidad de llamadas y correos de seguimiento.

Reducción de reprocesos y devoluciones. La validación automática de documentos identifica errores o documentos faltantes al momento del envío, eliminando los ciclos de ida y vuelta que antes extendían el proceso a días.

Escalabilidad sin crecimiento de personal. El sistema puede absorber incrementos en volumen de solicitudes sin requerir adición proporcional de personal operativo, cambiando fundamentalmente la economía del proceso de emisión.

Conclusión

La implementación realizada por Humano Seguros demuestra que la transformación de procesos críticos en seguros de salud es alcanzable cuando se combina la visión estratégica del negocio con la tecnología adecuada y los socios correctos. Al integrar inteligencia artificial generativa con la arquitectura correcta sobre AWS, la compañía no solo está resolviendo un problema operativo, está redefiniendo lo que significa afiliar clientes en la industria de seguros de salud.

La asociación directa con AWS fue clave para el éxito de esta iniciativa. Contar con un socio tecnológico que entiende tanto los servicios de AWS como las particularidades del negocio de seguros permitió acelerar el desarrollo, reducir riesgos de implementación y asegurar que la solución se mantenga actualizada y optimizada en el tiempo. Un partner de AWS adecuado como Insbuilt, no solo contribuye a la solución sino a su evolución continua sobre la infraestructura en la nube.

Más que automatizar un proceso, Humano Seguros está construyendo una operación más ágil, escalable y centrada en el cliente, donde la IA amplifica la capacidad humana para entregar velocidad, consistencia y mejor servicio. Evidenciado por los resultados: de 8 días a minutos, con más del 50% de resolución automática y una experiencia del intermediario de seguros mejorada.

Si está enfrentando volúmenes crecientes de solicitudes, presión para reducir tiempos de emisión o desafíos en la experiencia de sus intermediarios de seguro, el marco descrito aquí proporciona un camino probado. Comience evaluando su estado actual, definiendo criterios claros de éxito e identificando socios que puedan guiar su implementación y mantener su infraestructura evolucionando en la nube.

Para aprender más sobre cómo AWS está transformando la industria de seguros con inteligencia artificial, visita la página de AWS para Seguros o contacte a su equipo de cuenta de AWS para discutir cómo podemos ayudarle a transformar sus procesos de emisión.

Sobre los Autores

	Reynaldo Hidalgo es Arquitecto de Soluciones en la Nube en AWS, con más de 20 años de experiencia en desarrollo de software, bases de datos e inteligencia empresarial, infraestructura de centros de llamadas/telefonía y aplicaciones en tiempo real. También cofundó PrimeVoiX, una startup de soluciones de centro de contacto nacida en la nube.
	Jose Zapata es Vicepresidente Ejecutivo y Gerente General de Humano Seguros, con más de 30 años de experiencia en el sector asegurador. Ingeniero Industrial con especialidades en seguros y gerencia, es Pro-Secretario de ALAMI, pasado presidente de ADARS y miembro del Consejo Directivo del CONEP en República Dominicana.
	Juan Carlos Restrepo es el vicepresidente de Tecnología en Humano Seguros, donde lidera iniciativas tecnológicas en entornos exigentes. Con más de 20 años de experiencia, posiciona la tecnología como elemento central para la estrategia y el crecimiento del negocio. También cuenta con una maestría en Tecnología de la información y un MBA en Especialidad de Negocios Internacionales.
	Karla Portela es Vicepresidenta de Servicio al Cliente y Operaciones en Humano Seguros, donde lidera la digitalización y automatización de procesos clave del negocio. Ingeniera Industrial Summa Cum Laude con MBA y Master en Service Management, ha sido reconocida por Revista Mercado entre las 25 mujeres profesionales destacadas y en el ranking 40 under 40 en República Dominicana.
	Gina Acosta trabaja como Gerente de Ventas Empresariales en AWS. Tiene una maestría en Transformación Digital y más de 20 años de experiencia en ventas corporativas y gubernamentales. Su experiencia incluye 12 años en Cisco y 5 en Microsoft, lo que le brinda profundos conocimientos en gestión empresarial y relaciones con clientes.