Kalepa recauda 75 millones de dólares en una ronda de financiación de serie B, con una valoración de 470 millones, para ampliar su IA para el sector de los seguros

Una solicitud de seguro puede incluir un formulario sencillo junto con años de registros de siniestros, hojas de cálculo, documentos complementarios e información que no siempre coincide. Kalepa ha recaudado 75 millones de dólares en una ronda de financiación de serie B para incorporar más tareas relacionadas con esas solicitudes a flujos de trabajo de IA conectados y ampliar su plataforma a las operaciones, la suscripción, la tarificación y la gestión de carteras.

La financiación valora la empresa en 470 millones de dólares y eleva el total recaudado a 91 millones. Updata Partners lideró la ronda, en la que también participaron los inversores actuales IA Ventures y Inspired Capital.

La inversión, anunciada el 5 de noviembre, llega después de un año en el que, según Kalepa, tanto los ingresos como el número de clientes se triplicaron, mientras que el volumen de trabajo gestionado por su plataforma se cuadruplicó. La empresa también afirma que lleva más de dos años manteniendo un flujo de caja positivo. Tiene previsto ampliar su cartera de productos de IA, entrar en nuevos mercados y duplicar su plantilla en 2027.

Conectar las tareas que intervienen en una decisión de suscripción

Kalepa describe su producto como «IA de nivel profesional» para el sector de los seguros. Su propuesta va más allá de generar un resumen de una solicitud: la plataforma ejecuta y coordina las tareas necesarias para comprender un riesgo, calcular su precio y decidir si se asegura.

La descripción general de la plataforma de la empresa traza esa secuencia desde la recepción de solicitudes hasta la revisión inicial, la clasificación, el análisis de riesgos, la tarificación, la cotización y la formalización de la póliza, además de la gestión de carteras. Primero, hay que clasificar cada solicitud y comprobar si falta información o si hay datos contradictorios. Después, debe evaluarse conforme al apetito de riesgo y las directrices de la aseguradora antes de que el equipo pueda valorar las condiciones y los precios.

Estas etapas dependen unas de otras. Un dato extraído incorrectamente al recibir una solicitud puede afectar a un cálculo posterior de la tarifa, mientras que pasar por alto una condición en un documento complementario puede cambiar la forma en que un suscriptor evalúa la exposición al riesgo. Al conectar el flujo de trabajo, el sistema puede trasladar las pruebas y el contexto de una etapa a otra, en lugar de dejar que las personas tengan que reconstruirlos en cada paso.

El anuncio de financiación señala que el marco de IA de Kalepa, diseñado específicamente para el sector de los seguros, coordina a los agentes que realizan estas tareas y adapta el nivel de autonomía a cada tarea y a su riesgo. Las personas intervienen cuando se requiere su experiencia o aprobación, y los resultados están concebidos para que puedan rastrearse y auditarse.

De los documentos heterogéneos a los datos vinculados con pruebas documentales

La documentación de Kalepa sobre la recepción de solicitudes ofrece una visión más detallada del primer paso. La plataforma acepta expedientes a través del reenvío de correos electrónicos, portales y API; después, clasifica los documentos y extrae los datos de riesgo.

Los materiales compatibles incluyen formularios de seguros ACORD, hojas de cálculo, notas manuscritas e historiales de siniestros, es decir, registros de reclamaciones anteriores que ayudan al suscriptor a comprender la trayectoria del solicitante. La estructura y la calidad de estos documentos pueden variar considerablemente, aunque se refieran a la misma empresa.

Kalepa describe como parte de su proceso de validación las pruebas vinculadas a los documentos, las comprobaciones de coherencia entre documentos y los controles basados en el nivel de confianza. Este diseño operativo resulta más útil que tratar la extracción como una respuesta única en la que simplemente hay que confiar: quien revisa la información necesita poder volver a la fuente y detectar discrepancias.

Por ejemplo, cuando dos documentos describen una exposición al riesgo de manera diferente, recopilar ambos valores es solo el primer paso. El flujo de trabajo debe determinar si la discrepancia puede resolverse automáticamente o si debe presentarse a una persona antes de que influya en una decisión.

Un motor de conjunto con controles para la automatización

En su página de tecnología para responsables de TI e IA, Kalepa describe un motor de conjunto que combina modelos probabilísticos con lógica determinista y controles por capas. Presenta la plataforma como modular y diseñada con las API como prioridad, y señala que se integra con sistemas de administración de pólizas, plataformas de documentos y lagos de datos internos.

Esta combinación es importante en el sector de los seguros. Los modelos probabilísticos pueden ayudar a interpretar documentos y lenguaje variados, mientras que la lógica determinista puede aplicar una regla o un cálculo explícitos. Un sistema útil debe conectar ambos enfoques y detectar cuándo la incertidumbre restante requiere el criterio de un suscriptor.

Kalepa afirma que su producto puede configurarse de acuerdo con las reglas de suscripción y el apetito de riesgo, sin reemplazar los sistemas centrales de la aseguradora. La propuesta técnica consiste en incorporar la IA a un entorno operativo existente, en lugar de exigir un nuevo sistema de administración de pólizas como requisito previo.

Esto también convierte la gobernanza en una cuestión del flujo de trabajo. Entre las preguntas importantes están qué tareas puede completar un agente, cuáles requieren aprobación y si las pruebas que sustentan una acción siguen disponibles para la siguiente persona que la revise.

Las cifras de crecimiento apuntan a mejoras de productividad y rigor en la suscripción

El anuncio menciona a W.R. Berkley, Bowhead Specialty y AmRisc entre los clientes de Kalepa. Su mercado, más amplio, abarca aseguradoras, agentes generales de gestión, reaseguradoras y administradores de programas.

Kalepa informa de resultados obtenidos por sus clientes, entre ellos un aumento de más del 58 % en las primas gestionadas por suscriptor, la emisión de cotizaciones entre un 30 % y un 60 % más rápido, una tasa de conversión de cotización a póliza duplicada y una mejora de 960 puntos básicos en el ratio combinado. Se trata de resultados de clientes comunicados por la empresa, no de resultados uniformes garantizados para cada implementación.

Estas métricas describen distintas áreas del negocio. Las primas por suscriptor se refieren al volumen de negocio que gestiona, mientras que la tasa de conversión de cotización a póliza mide con qué frecuencia una cotización se convierte en una póliza. La mejora del ratio combinado se relaciona con el rendimiento de la suscripción; 960 puntos básicos equivalen a 9,6 puntos porcentuales, no a una variación del 960 %.

Esta distinción es importante porque procesar más solicitudes no equivale automáticamente a seleccionar mejores riesgos. La justificación comercial de la IA en seguros debe vincular la rapidez operativa con la disciplina en la fijación de precios y la calidad de la cartera resultante.

«El sector de los seguros se basa en el criterio de profesionales con experiencia, y exigimos a nuestra IA de nivel profesional ese mismo estándar», afirmó Paul Monasterio, cofundador y director ejecutivo de Kalepa, en el comunicado. Añadió que definir correctamente el reparto del trabajo entre las personas y la IA permite que el personal experimentado se concentre en los riesgos complejos, las decisiones difíciles y las relaciones con los corredores.

Nuevo capital y liderazgo para ampliar la oferta de productos

La financiación anterior de Kalepa fue una ronda de Serie A de 14 millones de dólares en 2021, liderada por Inspired Capital y con la participación de IA Ventures. La nueva ronda respalda la expansión a más áreas de la cadena de valor de los seguros, junto con el aumento previsto de la plantilla.

La empresa incorporó a Garrett Schlesinger como director de tecnología, tras 12 años en Affirm, donde contribuyó a desarrollar su sistema de suscripción en tiempo real. Entre las demás incorporaciones a puestos directivos figuran David Meister, director de ingresos y antiguo empleado de Addepar; Audrey Howell, responsable de producto y antigua empleada de Palantir y Butterfly Network; y Tim Khoo-Jones, responsable de talento y antiguo empleado de Block y Shopify.

Fundada en 2018, Kalepa busca ampliar su oportunidad en el ámbito de la IA empresarial: conectar la experiencia especializada con software capaz de ejecutar y documentar el trabajo. La cobertura de Unite.AI sobre las decisiones empresariales de IA sujetas a gobernanza analiza la misma necesidad de vincular las recomendaciones con los permisos, las pruebas y los resultados.

Para Kalepa, la siguiente etapa consiste en hacer que este enfoque sea útil en más tareas y mercados de seguros. La ronda de Serie B de 75 millones de dólares le proporciona recursos para expandirse, mientras que la prueba operativa sigue siendo concreta: ayudar a las aseguradoras a gestionar más trabajo sin perder el criterio y la disciplina que hacen sostenible el negocio.