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Verificación con segundo modelo

Dos modelos deben coincidir. O nada sale.

Tras la sala, un segundo modelo de una familia distinta vuelve a elaborar la decisión a partir de las mismas pruebas y reglas, sin ver la primera respuesta. Una regla computada compara ambas. Si coinciden, una persona puede firmar. Si no coinciden, nada sale hasta que una persona lo haya revisado.

Una familia de modelos distinta en cada ocasiónConcordancia calculada, nunca sujeta a apreciaciónUna discrepancia detiene la decisión
Una comprobación superada. Dos familias, el mismo resultado, la misma cláusula, 20 EUR de diferencia.Datos de muestra
Cómo funciona la comprobación

Elaborado dos veces. Comparados mediante una regla.

Un modelo puede equivocarse sin que nadie lo note. Es mucho menos probable que dos modelos de familias distintas se equivoquen de la misma manera y al mismo tiempo.

01

De nuevo

Un segundo modelo, de una familia distinta a la del modelo de la sala, lee las mismas pruebas y reglas y llega a su propia respuesta. Nunca se le muestra la primera.

02

Comparar

Una regla definida en su manual de reglas compara ambas: el resultado, la cláusula aplicada y el importe dentro de un margen de tolerancia fijado. La regla se calcula automáticamente, por lo que emite siempre el mismo veredicto.

03

Autorizar o retener

Si supera la regla, la decisión puede pasar a la firma. Si no la supera, la decisión se retiene. No sale ninguna carta, pago ni volcado al sistema.

04

Registro

Ambas respuestas, ambos modelos y versiones, la regla y su resultado pasan al registro sellado, sea cual sea el desenlace.

Cuando discrepan

Una discrepancia es un resultado. No un error.

Cuando los dos modelos discrepan, HONESTAS muestra exactamente dónde: qué cláusula, qué cifra, qué prueba. Después, una persona decide el siguiente paso.

  • De vuelta a la sala, con la lectura del segundo modelo como nuevo argumento
  • quien preside decide igualmente y deja por escrito por qué el segundo modelo se equivoca
  • Se eleva al siguiente nivel, a alguien con mayor nivel de autoridad
  • En todos los casos, la discrepancia queda en el registro
Una comprobación no superada. Los modelos interpretan la franquicia temporal de forma distinta, por lo que el pago queda en espera.Datos de muestra
Qué demuestra la comprobación

La coincidencia es una evidencia. No es una prueba absoluta.

Dejamos claro qué muestra y qué no muestra la comprobación, y lo mismo hace cada registro que genera.

Qué muestra

  • Dos modelos de familias distintas, con las mismas pruebas y reglas, llegaron a la misma respuesta
  • La comparación utilizó una regla fija, en una versión conocida
  • No salió nada mientras discrepaban
  • Qué modelos, qué versiones y cuándo

Qué no muestra

  • Que la respuesta sea correcta. Dos modelos pueden coincidir en una interpretación errónea de una cláusula mal redactada
  • Que las pruebas fueran completas o veraces
  • Que la reserva sea adecuada o que no haya habido fraude
  • Nada sobre las decisiones en las que no se ejecutó

Por eso una persona identificada sigue firmando cada decisión, y por eso existe la figura del oponente en la sala.

Qué ven los usuarios

Un segundo lector, allí donde responda la IA.

La misma idea se aplica más allá de las decisiones: un modelo de otro proveedor revisa las respuestas de la IA y un supervisor retiene para una persona lo que parece incorrecto.

Respuestas revisadas

Una tramitadora ve cuáles de las respuestas de su asistente fueron revisadas por un modelo de otro proveedor y qué detectó. Puede solicitar la revisión de cualquier otra respuesta.

  • Quien revisa nunca sabe quién lo ha solicitado
  • La revisión evalúa la respuesta, no a la persona
honestas · revisión independiente · respuestas revisadasDatos de muestra
Las respuestas del asistente de un tramitador durante el día, tres de ellas revisadas por un modelo de otro proveedor: dos validadas y una validada con observaciones
Respuestas revisadas. Qué respuestas se han revisado hoy y qué ha detectado el revisor.Datos de muestra
La normativa a la que responde

Precisión demostrable, caso por caso.

  • Artículo 15 del Reglamento de IAReglamento (UE) 2024/1689, precisiónLa IA de alto riesgo debe ser precisa y seguir funcionando pese a errores y fallos. Cada comprobación es una prueba registrada de ello.
  • Artículo 14 del Reglamento de IAReglamento (UE) 2024/1689, supervisión humanaLas personas deben poder anular los resultados de la IA. Una comprobación no superada pone la decisión ante una persona.
  • Dictamen de la EIOPA sobre la IAGobernanza y gestión de riesgos de la IA, 6 de agosto de 2025Las aseguradoras deben mantener resultados de IA precisos y explicables, en proporción al riesgo.

Fechas del Reglamento de IA modificadas por el Reglamento (UE) 2026/1744, el Ómnibus Digital, publicado en el Diario Oficial el 24 de julio de 2026. No constituye asesoramiento jurídico. La certificación y los dictámenes jurídicos quedan entre usted y sus asesores.

Preguntas

Preguntas frecuentes.

¿Qué modelos se utilizan para la segunda comprobación?

Los modelos que su entidad autorice, en las ubicaciones que permita. La regla es que el segundo modelo proceda de una familia distinta a la del modelo de la sala, para que un mismo punto ciego no afecte a ambos. El registro identifica a los dos.

¿Ve el segundo modelo la primera respuesta?

No. Recibe las mismas pruebas y reglas y elabora la decisión por su cuenta. Después, la regla compara ambas.

¿Quién redacta la regla de coincidencia?

Usted, por tipo de decisión, en su manual de reglas: qué campos deben coincidir y cuánto pueden diferir los importes. La regla tiene una versión, y cada comprobación registra qué versión utilizó.

¿Ralentiza la comprobación la tramitación de siniestros?

Se ejecuta antes de pedir la firma a nadie. Lo que frena un siniestro es un desacuerdo, y de eso se trata.

¿Puede quien preside anular una comprobación no superada?

Sí, justificando el motivo por escrito, si tiene el nivel de autoridad necesario. Tanto la comprobación no superada como su justificación quedan selladas.

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Vea cómo una discrepancia detiene una decisión.

Traiga un tipo de decisión en el que una respuesta errónea resulte costosa. Lo pasaremos por dos familias de modelos y le mostraremos qué ocurre cuando discrepan.