A inteligência artificial está causando impacto em diversos setores, mas nenhum debate é tão intenso quanto no setor de seguros. A cada nova inovação, o burburinho aumenta — porém, como líderes do setor como Laura Doddington, da WTW, destacam, separar o hype do progresso genuíno é crucial para as seguradoras que desejam aproveitar o verdadeiro potencial da IA.
O Valor Real: Aplicações de IA Direcionadas
O setor de seguros não é estranho à inovação, mas a verdadeira promessa da IA está em seus usos práticos e direcionados. Em vez de perseguir grandes visões de automação total, seguradoras com visão de futuro estão focando em casos específicos onde a IA pode entregar valor mensurável.
Considere a triagem de sinistros, por exemplo. Modelos de aprendizado de máquina já ajudam as seguradoras a classificar rapidamente os sinistros — identificando quais são simples e podem ser agilizados, quais podem ser fraudulentos e quais exigem investigação mais profunda. Isso não só acelera o processo, como também garante que os recursos sejam alocados onde são mais necessários.
A subscrição é outra área que tem visto benefícios tangíveis. As ferramentas de IA não substituem os subscritores, mas oferecem recomendações inteligentes, ajudando os profissionais a priorizar suas tarefas e tomar decisões mais informadas. O resultado? Maior eficiência e melhor avaliação de riscos.
IA Generativa: Desbloqueando Dados Não Estruturados
Enquanto o aprendizado de máquina estabeleceu a base, a IA generativa — especialmente os grandes modelos de linguagem (LLMs) — está abrindo novas possibilidades. Um dos maiores desafios no seguro sempre foi interpretar dados não estruturados, como textos livres em relatórios de sinistros ou transcrições de call centers. Os LLMs agora podem extrair, organizar e analisar essas informações em larga escala, transformando dados antes inexplorados em insights acionáveis.
Imagine as anotações detalhadas de um analista de sinistros sendo automaticamente resumidas e estruturadas, alimentando diretamente sistemas de detecção de fraudes ou modelos de subscrição. Ou considere ambientes de atendimento ao cliente, onde a IA pode condensar longas conversas em resumos concisos, economizando tempo e melhorando a qualidade do serviço.
A Próxima Fronteira: IA Agente
Olhando para o futuro, a IA agente — sistemas que podem tomar e comunicar decisões de forma autônoma — pode transformar ainda mais o setor de seguros. Embora ainda esteja em seus estágios iniciais, essa tecnologia promete automatizar decisões rotineiras, liberando especialistas humanos para focar em casos complexos ou sensíveis. No entanto, a indústria avança com cautela, reconhecendo que essas ferramentas devem ser implementadas de forma cuidadosa e responsável.
Por Que a Supervisão Humana Ainda é Essencial
Apesar do entusiasmo, é importante manter as expectativas realistas. O seguro é um campo altamente regulado onde precisão, aconselhamento e julgamento humano são fundamentais. Embora a IA possa lidar com processamento de dados e fluxos de trabalho rotineiros, ainda não é confiável o suficiente para operar de forma independente — especialmente em funções de atendimento ao cliente.
Sistemas de IA, especialmente grandes modelos de linguagem, ainda são suscetíveis a erros ou “alucinações” — resultados incorretos apresentados com confiança que podem ter sérias consequências legais ou reputacionais. Por isso, a supervisão humana continua essencial. As seguradoras precisam de salvaguardas robustas: humanos revisando os resultados da IA, validando decisões e garantindo que a tecnologia seja usada de forma ética e eficaz.
Recomendações Práticas para Seguradoras
- Foque em aplicações de IA direcionadas com valor claro para o negócio.
- Use a IA para complementar, não substituir, a expertise humana — especialmente em áreas reguladas ou de alto risco.
- Priorize a supervisão e validação humanas para mitigar riscos.
- Mantenha-se informado sobre tecnologias emergentes como a IA agente, mas as adote com cautela.
Resumo: Pontos-Chave
- A verdadeira promessa da IA no seguro está em aplicações práticas e direcionadas — não na automação total.
- Aprendizado de máquina e IA generativa já entregam valor na triagem de sinistros, subscrição e análise de dados.
- A IA agente pode automatizar decisões rotineiras no futuro, mas ainda está em estágios iniciais.
- A supervisão humana é essencial para garantir precisão, conformidade e uso responsável da IA.
- As seguradoras devem focar em complementar a expertise humana, não substituí-la, para alcançar os melhores resultados.