IA na subscrição exige dados confiáveis para evitar decisões frágeis

A inteligência artificial já começa a transformar a subscrição de seguros de vida e saúde, trazendo ganhos relevantes de escala, agilidade e eficiência operacional. Mas, na avaliação de Cláudia Guzzo, diretora de Produtos e Experiência do Cliente da Samplemed, o avanço tecnológico não elimina um desafio estrutural do setor: a qualidade e maturidade dos dados que sustentam as decisões. Sem essa base, o risco não é apenas perder eficiência, mas amplificar inconsistências e comprometer a sustentabilidade técnica do negócio.

“A subscrição inteligente começa no dado. Decisões confiáveis só emergem quando a inteligência artificial opera sobre informações bem governadas, estruturadas e contextualizadas. Sem essa fundação, a tecnologia não corrige inconsistências — ela as amplifica”, afirma a executiva.

Segundo ela, o mercado ainda tende a concentrar a discussão sobre inteligência artificial nos algoritmos e na automação, enquanto a governança da informação é negligenciada porque exige uma transformação menos visível, mais estrutural e de longo prazo. Historicamente, muitas empresas trataram dados como insumo operacional, e não como ativo estratégico, o que criou um passivo estrutural que agora começa a aparecer com mais intensidade diante do avanço da IA.

Com a aceleração da digitalização, o volume de dados disponíveis cresceu de forma significativa, mas nem sempre acompanhado por uma evolução equivalente em gestão e padronização das informações. “A IA depende diretamente da qualidade do dado, e essa qualidade exige disciplina, governança e investimento contínuo — elementos que nem sempre acompanham a pressão por resultados rápidos”, explica.

Desafios na origem dos dados

Na prática, os principais problemas que comprometem a subscrição começam ainda na coleta de informações. Dados incompletos, inconsistentes entre diferentes fontes e falta de contexto adequado são algumas das dificuldades mais comuns enfrentadas pelas seguradoras, segundo Guzzo.

Esse cenário, de acordo com a executiva, muitas vezes está relacionado a questionários mal estruturados, coleta pouco orientada à resultados e ausência de padronização nos dados clínicos. “Mais importante do que perguntar é perguntar da forma correta. Sem isso, há o risco de não coletar informações essenciais ou de coletá-las de forma inconsistente, comprometendo a análise posterior”, afirma.

Resultados de exames e informações médicas frequentemente chegam em formatos diferentes, dificultando a comparabilidade e a interpretação. Nesse contexto, a adoção de padrões internacionais, como LOINC e HL7, passa a ser um elemento importante para garantir consistência e interoperabilidade das informações ao longo de toda a cadeia de subscrição.

Além disso, a rastreabilidade ganha relevância, especialmente no seguro de vida, em que decisões tomadas na contratação podem ser revisadas anos ou até décadas depois. Sem trilhas claras de decisão, aumentam os riscos de questionamentos, de retrabalho e inconsistências.

O avanço das jornadas digitais também trouxe uma pressão crescente por agilidade na contratação de seguros. No entanto, acelerar processos sem uma base estruturada pode comprometer a consistência técnica e a conformidade regulatória. “Agilidade e qualidade não são excludentes, mas essa equação só funciona quando a velocidade é construída sobre processos bem estruturados, critérios claros e informações confiáveis”, afirma Guzzo.

Segundo ela, plataformas bem estruturadas, questionários dinâmicos, biometria e dados provenientes de wearables são algumas das ferramentas que permitem acelerar a jornada sem comprometer a análise técnica. Movimento que também contribui para reposicionar a subscrição como parte da experiência do cliente, e não apenas como etapa burocrática.

Automação com responsabilidade

Outro ponto de atenção, segundo a executiva, é o risco de amplificação de erros quando a automação é baseada em dados incompletos ou inconsistentes. Nesse cenário, a inteligência artificial pode replicar falhas em larga escala.

Para mitigar esse risco, a Samplemed afirma atuar desde a origem da coleta de dados, com questionários inteligentes e uma taxonomia estruturada de riscos. A empresa também mantém equipes multidisciplinares responsáveis pela governança e pela curadoria das informações utilizadas nos modelos de IA. Esse processo inclui monitoramento contínuo, auditorias e retroalimentação dos modelos, com o objetivo de garantir consistência e aderência técnica nas decisões.

Na avaliação da executiva, a evolução da análise de dados também permite uma subscrição mais individualizada, tornando as decisões mais justas tanto para o cliente quanto para a seguradora. Dados mais granulares ajudam a reduzir distorções na aceitação, na precificação e na definição de agravamentos.

Além disso, a integração entre plataformas, viabilizada pelo uso de APIs, tem desempenhado um papel central na transformação da subscrição nos últimos anos. Sob a perspectiva da interoperabilidade e da automação orientada a dados, esse avanço permite a orquestração contínua de informações entre corretoras, seguradoras e plataformas de subscrição. Como destaca Guzzo, torna-se possível iniciar análises quase em tempo real, com fluxos automatizados de dados, o que amplia a eficiência operacional, reduz assimetrias informacionais e fortalece a capacidade de avaliação e resposta ao risco. Processos que antes levavam semanas podem ser concluídos em poucas horas, inclusive com apoio da inteligência artificial na leitura de exames médicos integrados a laboratórios.

Para que a inteligência artificial seja utilizada de forma ética e auditável, a executiva aponta alguns pilares fundamentais: qualidade dos dados, rastreabilidade, transparência, segurança da informação e supervisão humana. “A IA deve apoiar a decisão humana, não substituí-la. É essencial manter mecanismos de revisão e intervenção quando necessário”, afirma. Entre as referências utilizadas, ela cita padrões internacionais como ISO 27001, ISO 27701 e ISO 42001, além de diretrizes da OCDE para uso responsável de inteligência artificial.

Tendências para 2026

A subscrição de seguros de vida e saúde caminha, segundo a executiva, para um cenário de maturação, no qual automação, personalização e governança de dados deixam de ser iniciativas isoladas e passam a compor uma arquitetura integrada de decisão. Com a automação, casos simples devem seguir para aprovação automática, enquanto o subscritor humano passa a atuar de forma mais estratégica, focado em situações complexas. “A inteligência artificial atua como copiloto técnico, enquanto o subscritor humano mantém o julgamento técnico e a responsabilidade final”, afirma.

Ao mesmo tempo, a personalização avança como diferencial competitivo, trazendo o desafio de tornar decisões complexas compreensíveis e percebidas como justas pelos clientes. Um movimento é especialmente relevante do ponto de vista da governança de dados: o salto de qualidade não virá de “mais dados”, mas de dados melhor estruturados, melhor governados e melhor conectados à decisões que precisam ser explicáveis, auditáveis e eticamente sustentáveis.

Na avaliação da executiva, esse movimento representa uma evolução do uso da tecnologia no setor, com maior foco em qualidade, transparência e sustentabilidade das decisões. “A subscrição do futuro exige automação inteligente, dados governados e decisões explicáveis. É nesse equilíbrio que o setor deve avançar”, conclui.

Fonte: Sonho Seguro – Denise Bueno