Inteligência artificial no seguro: decisões melhores começam pelos dados
Por Carolina Cezar Alves Pinheiro
Tomar decisões sempre esteve no centro do mercado de seguros. Aceitar riscos, precificar, proteger e responder a eventos faz parte da essência do setor e é justamente por isso que a transformação atual, impulsionada por dados e inteligência artificial, ganha tanta relevância.
A inteligência artificial já é realidade, inclusive em linhas complexas como os seguros corporativos. No seguro patrimonial, modelos cruzam dados de localização, histórico e imagens para apoiar a subscrição, incorporando também variáveis climáticas e modelos preditivos que estimam exposições a eventos como enchentes, tempestades e ondas de calor, permitindo uma visão de risco cada vez mais prospectiva. Em responsabilidade civil e D&O, a análise passa a incluir informações públicas, histórico de litígios e sinais de governança, ampliando a leitura de risco. No cyber, o monitoramento de vulnerabilidades e exposições ocorre quase em tempo real, abrindo espaço para uma atuação mais preventiva. Em transportes, a telemetria e a análise de rotas permitem acompanhar o risco ao longo da jornada. Já em crédito e garantia, a combinação de variáveis financeiras e macroeconômicas torna a análise cada vez mais preditiva.
Esse avanço também chega às operações. O uso de agentes de inteligência artificial na regulação de sinistros do varejo, por exemplo, começa a ganhar espaço. Especialmente em processos com documentação mais padronizada. Automatizar etapas como leitura, validação e organização das informações permite reduzir o tempo de análise, aumentar a eficiência e liberar capacidade para decisões mais complexas, sem necessariamente comprometer a qualidade.
Os ganhos envolvem mais precisão, agilidade, escala e capacidade de antecipação. Mas a transformação não está apenas na tecnologia, está na forma como escolhemos utilizá-la.
Modelos aprendem com dados históricos, que carregam padrões e vieses. Sem o devido olhar crítico, há risco de reproduzir essas mesmas distorções, ainda que a intenção seja evoluir. Isso aparece, por exemplo, quando modelos passam a precificar setores de forma mais restritiva com base em históricos agregados, sem capturar nuances de governança ou maturidade dos clientes. No cyber, classificações podem não refletir adequadamente a capacidade de resposta das empresas. Em crédito, sinais antecipados são valiosos, mas exigem cuidado para não substituir análise por automatismo.
Nada disso diminui o valor da inteligência artificial. Pelo contrário, reforça o quanto ela é poderosa e o quanto precisa ser bem conduzida, com qualidade de dados, critérios claros e governança consistente.
Esse amadurecimento também avança no ambiente regulatório. A Lei nº 15.040/2024 reforça transparência, boa-fé e equilíbrio nas relações, deixando claro que as decisões que impactam o segurado precisam ser compreensíveis e sustentáveis, o que ganha ainda mais relevância em um contexto orientado por algoritmos.
A discussão já não é mais se devemos usar inteligência artificial. Essa resposta é clara. A pergunta que fica é como garantir que essa capacidade está sendo utilizada de forma realmente inteligente, responsável e alinhada ao longo prazo.
Nesse cenário, o fator humano se torna ainda mais valioso. Em um ambiente orientado por dados, a qualidade das decisões depende da qualidade das perguntas e da diversidade de perspectivas envolvidas. Decisões melhores quase sempre vêm de olhares diferentes sobre o mesmo problema. Porque, no fim, algoritmos identificam padrões. Mas somos nós que decidimos quais padrões fazem sentido.
O futuro do mercado de seguros será, sem dúvida, mais tecnológico. Isso é animador! Porém, o verdadeiro diferencial não estará apenas na tecnologia, mas na forma como escolhemos utilizá-la.
Carolina Pinheiro
Carolina possui mais de 20 anos de experiência no mercado de Seguros, com atuação em seguradoras, corretoras e, predominantemente, como gestora de riscos e seguros em grandes empresas como Grupo Globo e Grupo Boticário. Formada em administração de empresas pela ESNS, especialista em Gestão de Projetos pela FGV e mais recentemente assumiu o desafio de estruturar a área de Governança de Tesouraria, responsável pela gestão de projetos, dados e inovação.
