Unipol se asocia con IBM para remodelar las operaciones de TI con vistas a la adopción de la IA en toda la empresa
Unipol Assicurazioni S.p.A., un proveedor de seguros líder en Italia, alcanzó un punto crucial en su viaje hacia la transformación digital. Para satisfacer las crecientes demandas operativas y evitar el estancamiento, Unipol adoptó la automatización inteligente y se propuso construir una base informática segura y escalable. Esta nueva infraestructura no solo agilizaría las operaciones existentes, sino que también permitiría una toma de decisiones más rápida y basada en datos y respaldaría la agilidad empresarial a largo plazo.
Para modernizar las operaciones de TI y facilitar la adopción de la IA en toda la empresa, Unipol se asoció con IBM para desarrollar la próxima automatización de seguro de monitorización (NAMI), una plataforma de automatización con IA construida en el ecosistema IBM watsonx. IBM watsonx.ai AI Studio habilitó casos de uso de IA generativa personalizados para las necesidades operativas de Unipol, con interfaces de lenguaje natural integradas con herramientas para obtener conocimiento instantáneo y flujos de trabajo optimizados.
Apoyando estas capacidades estaban la solución IBM watsonx Orchestrate para flujos de trabajo de IA agéntica e interacciones intuitivas en lenguaje natural, IBM Cloud Pak for Data para la preparación de datos e IBM Cloud Pak for AIOps para monitorización en tiempo real y análisis predictivo. Inicialmente construida en IBM Cloud, la solución se migró a una nube híbrida utilizando la plataforma Red Hat OpenShift, lo que potenció la escalabilidad y la flexibilidad de implementación. Para cumplir con los estándares de gobierno de Unipol, IBM Fusion Hyper-Converged Infrastructure (HCI) proporcionó la arquitectura on-prem necesaria.
NAMI utiliza un enfoque multimodelo, que combina los modelos fundacionales Llama de Meta, Pixtral AI de Mistral e IBM Granite, para adaptar los modelos a la tarea adecuada.
NAMI ha transformado las operaciones de Unipol con un impacto inmediato y a largo plazo. Los tiempos de respuesta a los eventos se redujeron de 20 minutos a solo 90 segundos, lo que aceleró la resolución y redujo las interrupciones. En dos meses, NAMI analizó más de 800 eventos del sistema, resolviendo muchos de forma autónoma y escalando solo 538. Anteriormente, la sala de control de Unipol monitorizaba solo el 26 % de los eventos casi en tiempo real. Desde junio de 2025, NAMI se ha hecho cargo del 100 %, liberando a los equipos técnicos para que se centren en iniciativas estratégicas de mayor valor.
La eficiencia operativa ha mejorado significativamente, con una reducción del tiempo dedicado a los procesos de contabilidad y reclamaciones de 21 a 18 horas, mientras que el tiempo de gestión de incidencias se ha reducido en un 90 %, lo que permite a los equipos técnicos analizar los datos con mayor rapidez. Al integrar más de una docena de sistemas de monitorización en un data lake unificado, NAMI fomentó la monitorización en tiempo real, el análisis predictivo y la elaboración de informes automatizados, mejorando la toma de decisiones.
De cara al futuro, Unipol planea expandir NAMI con automatización completa de eventos, transformación de procesos impulsada por IA y soporte de nube híbrida, evolucionando hacia una infraestructura mejorada con la tecnología IBM z17 para permitir la optimización continua y la evolución inteligente del negocio.
Unipol Assicurazioni S.p.A., fundada en 1963 y con sede en Bolonia, Italia, es uno de los principales grupos aseguradores del país. Unipol, que atiende a 16,8 millones de clientes a través de la red de agencias más grande de Italia, ofrece una amplia gama de servicios, que incluyen seguros de automóviles, hogar, salud, vida y gestión de activos. Con un personal de más de 12 000 empleados, la empresa ofrece soluciones innovadoras adaptadas tanto a particulares como a empresas.
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Ejemplos presentados únicamente a título ilustrativo. Los resultados reales variarán en función de las configuraciones y condiciones del cliente y, por lo tanto, no se pueden ofrecer resultados esperados de forma general.