Lo que sí hace bien: sacar datos de documentos que no están hechos para eso

Una póliza es un PDF donde la información está repartida entre condiciones generales, condiciones particulares y endosos. Cada aseguradora la ordena a su manera. Los datos que importan —vigencias, sumas aseguradas, deducibles, materias aseguradas, exclusiones— están ahí, pero en lugares distintos según el documento.
Extraer eso y dejarlo estructurado y comparable es exactamente el tipo de tarea donde la tecnología rinde. Es un trabajo de lectura y ordenamiento, repetitivo y de alto volumen.
Con esa base ordenada aparecen dos cosas más. Una es poder comparar distintas cotizaciones lado a lado en minutos, viendo diferencias reales de cobertura y no solo de precio. La otra es detectar ausencias: qué falta, qué no calza entre documentos, qué cambio se solicitó y no aparece emitido.

Lo que no hace: decidir si la cobertura es la correcta

Acá está el límite, y conviene tenerlo claro.
Determinar si una cobertura es adecuada para un riesgo específico no es un problema de lectura. Depende del negocio, de la operación, de qué puede salir mal en ese contexto particular y de qué tan grave sería. Eso es criterio técnico, y lo pone alguien que entiende tanto de seguros como del negocio del cliente.
Tampoco resuelve la ambigüedad. Cuando una cláusula admite más de una interpretación, esa discusión se da entre personas, y eventualmente en tribunales.
Y no negocia. Conseguir mejores condiciones frente a una aseguradora es una conversación, no un análisis.
Hay un cuarto límite, más práctico: el resultado hereda la calidad del insumo. Un documento mal escaneado, incompleto o que nunca llegó no se convierte en buen dato porque lo lea una máquina.

Por qué validar importa más que leer

Leer un documento es la parte fácil. Lo valioso viene después.
Una cosa es saber qué dice una póliza. Otra es saber si lo que dice corresponde a lo que debería decir. Si la suma asegurada es la que el contrato exige. Si el beneficiario quedó constituido como correspondía. Si la vigencia cubre el período comprometido. Si la cobertura incluye lo que la política de la empresa define como mínimo.
Ese contraste entre lo que hay y lo que debería haber es donde la tecnología deja de ser una herramienta de lectura y pasa a ser una de control.
Y acá aparece la ventaja real, que no es la velocidad sino la consistencia: el mismo criterio se aplica en la póliza número uno y en la número doscientos, con la misma exigencia. Una persona revisando doscientos documentos se cansa, se salta cosas, o interpreta distinto el jueves a las siete de la tarde que el lunes en la mañana. Un sistema no.

Lo que esto exige de la empresa

Hay un requisito que suele pasarse por alto: para validar hace falta un estándar contra el cual comparar.
Si no está definido qué se espera de cada póliza —qué coberturas, qué montos mínimos, qué cláusulas, qué vigencias— no hay contra qué contrastar. La tecnología puede leer y ordenar, pero no puede decirte que algo está fuera de norma si la norma no existe.
Por eso estos proyectos suelen empezar antes de la tecnología: definiendo el criterio. Ese trabajo lo hacen personas, y es lo que después se automatiza.

En resumen

La inteligencia artificial no reemplaza el criterio de quien sabe de seguros. Lo que hace es permitir que ese criterio se aplique sobre cientos de pólizas en vez de sobre las cinco que alcanzaba a revisar.
El criterio sigue siendo humano. Lo que cambia es cuántas veces se puede aplicar bien.