O que os seguros precisam entender de fato sobre IA e experiência do cliente para continuar evoluindo no mercado?

Promessa tecnológica e a realidade operacional

A inteligência artificial deixou de ser uma promessa distante e passou a ocupar o centro das estratégias de inovação no setor de seguros. Ferramentas baseadas em dados, automação e modelos preditivos auxiliam em processos de subscrição, análise de riscos, atendimento e gestão de sinistros. No Brasil, um levantamento da CNseg indicou que cerca de 80% das seguradoras já adotaram alguma forma de IA, tanto em processos internos quanto em soluções voltadas ao cliente, consolidando a tecnologia como prioridade estratégica. No entanto, apesar do entusiasmo, muitos projetos de IA ainda enfrentam dificuldades quando passam do estágio de testes para a operação real. 

A questão central não está apenas na capacidade dos algoritmos, mas na forma como as seguradoras estruturam dados, processos decisórios e relacionamento com clientes. Nesse cenário, entender o verdadeiro papel da IA na experiência do cliente e onde as companhias podem estar pecando no uso das ferramentas tecnológicas, é uma condição para que o setor continue evoluindo, sem comprometer a confiança, transparência e eficiência operacional. 

A tecnologia não é o ponto de partida

Um dos equívocos mais comuns na transformação digital do setor é começar pela ferramenta em vez de começar pelo resultado desejado. A experiência da empresa global de gestão de sinistros, Gallagher Bassett, ilustra uma abordagem diferente: a inovação começou pela identificação dos resultados que os clientes realmente valorizavam, como rapidez na resolução de sinistros, redução de custos e satisfação do segurado, para só então definir quais tecnologias ajudariam a alcançar esses objetivos. A partir desse alinhamento, a organização passou a analisar quais ações operacionais impactavam esses resultados. Por exemplo, a rapidez no primeiro contato com o segurado após um sinistro mostrou influência direta no tempo de resolução do caso e na percepção de qualidade do serviço. Isso fortalece a ideia de que a IA não substitui uma acurácia profissional e estratégica no que diz respeito à experiência do cliente. Ela apenas potencializa processos que já foram pensados com foco em resultados claros.

O verdadeiro desafio da IA: decisões que precisam ser explicadas

No setor de seguros, o uso de inteligência artificial em decisões automatizadas precisam ser compreensíveis e justificáveis. Como subscrições, precificação e pagamentos de sinistros podem ser contestados anos depois, não basta que os modelos sejam precisos, eles também devem ser auditáveis. Especialistas apontam que muitas iniciativas falham porque as empresas concentram esforços na qualidade dos dados, mas negligenciam a estrutura das decisões: quem responde pelos resultados, como exceções são tratadas e quais evidências sustentam cada ação automatizada. Segundo uma publicação do Insurance Innovation Reporter, a IA só funciona plenamente quando duas condições coexistem: dados confiáveis e uma arquitetura clara de responsabilidade em decisões. Esse ponto se torna ainda mais crítico porque, diferentemente de sistemas tradicionais que apenas sugeriam opções, as soluções baseadas em IA podem agir diretamente nos processos. De acordo com análise do portal, a implementação de IA enfrenta desafios específicos quando sai do ambiente de testes e passa para a operação real. Entre os principais pontos citados estão:

• Dados incompletos ou tardios: informações podem chegar com atraso ou de forma parcial, incluindo documentos, endossos, suplementos e dados de terceiros.
• Identidades fragmentadas: pessoas, empresas, veículos ou propriedades podem aparecer com diferentes identificadores em sistemas distintos.
• Ambiente desafiador: operações estão sujeitas a fraudes, distorções de informação e comportamentos estratégicos por parte de usuários.
• Decisões reguladas e contestáveis: processos podem ser questionados por meio de auditorias, recursos, litígios ou reclamações de consumidores.
• Alta incidência de casos fora do padrão: situações atípicas não são raras, mas representam parte relevante do volume de trabalho operacional.

Quando essas estruturas não existem, a IA pode até gerar recomendações eficientes, mas a organização não consegue explicar ou defender suas decisões diante de clientes, reguladores ou disputas judiciais.

Dados, contexto e coerência: a base invisível da experiência digital

A experiência do cliente também depende da coerência dos dados. Em grandes seguradoras, informações sobre um mesmo cliente podem estar espalhadas em diferentes sistemas — apólices, histórico de sinistros, canais de atendimento ou bases externas. Essa fragmentação dificulta a criação de modelos confiáveis e pode gerar decisões inconsistentes. Sem uma identidade clara do cliente e uma linguagem comum para os dados utilizados, a inteligência artificial corre o risco de amplificar inconsistências existentes nos sistemas corporativos. Isso significa que projetos de IA bem-sucedidos não começam necessariamente com algoritmos mais sofisticados, mas com uma governança sólida de dados e definições compartilhadas dentro da organização.

A experiência do cliente como novo centro da inovação

Nos seguros, a IA é usada principalmente em atendimento ao cliente, processamento de sinistros e análise de risco, com expectativa de ganhos em eficiência, rapidez e personalização dos serviços. Ferramentas de atendimento automatizado, por exemplo, permitem responder dúvidas rapidamente, orientar clientes durante processos de sinistro e oferecer recomendações de cobertura mais adequadas ao perfil de cada segurado. No entanto, especialistas alertam que a tecnologia, por si só, não garante satisfação. Sistemas altamente automatizados podem melhorar a precisão das análises e reduzir erros, mas, quando mal estruturados, também podem gerar frustrações e enfraquecer a relação com os segurados. Em momentos sensíveis, como reclamações ou resolução de problemas complexos, a presença humana continua sendo indispensável para oferecer empatia, esclarecimentos e suporte adequado. Explicar de forma clara como as informações são utilizadas para personalizar produtos e melhorar serviços é uma maneira de fortalecer a confiança, elemento fundamental para que a inovação tecnológica se traduza, de fato, em uma experiência positiva para o cliente.

IA útil é IA confiável

Pode parecer paradoxal, mas operações altamente automatizadas não necessariamente se tornam livres do olhar humano. Quando processos estão bem estruturados, monitorados e automatizados, as equipes deixam de se concentrar em variações rotineiras e passam a dedicar atenção às exceções, onde surgem aprendizados e oportunidades reais de melhoria na experiência do cliente. Conforme uma matéria do Insurance Thought Leadership, a automação eficaz está ligada a uma infraestrutura de dados e métricas que se integra à própria cultura organizacional. Quanto mais organizados e instrumentados são os processos, maior é a capacidade das empresas de atuar de forma mais humana e focada em problemas relevantes. No mercado de seguros, o avanço da inteligência artificial dependerá menos da complexidade dos modelos e mais da forma como eles são integrados a decisões responsáveis, dados confiáveis e uma experiência centrada no cliente. Em um setor baseado na confiança, a IA deve servir para tornar processos mais claros, rápidos e compreensíveis, fortalecendo, e não substituindo, a relação com o cliente.

Novos riscos digitais e a resposta do setor segurador

O crescimento acelerado da inteligência artificial também está aumentando o surgimento de riscos inéditos que desafiam o setor de seguros. Tecnologias avançadas podem ser utilizadas para fraudes sofisticadas, manipulação de dados e ataques cibernéticos mais difíceis de detectar. Estimativas apontam que os prejuízos globais com crimes digitais podem atingir US$ 12 trilhões até 2026, acima dos US$ 8 trilhões registrados em 2023. No Brasil, o cenário também preocupa. Levantamentos indicam que seis em cada dez empresas sofreram incidentes de bloqueio de dados em 2023, enquanto o número de ataques cresceu 67% em 2024, colocando o país entre os mais afetados por ransomware no mundo. A proliferação de cerca de 400 mil novos malwares por dia reforça a dimensão desse desafio. Diante desse panorama, seguradoras são pressionadas a fortalecer estratégias de gestão de risco, investindo em cibersegurança, análise avançada de dados e modelos capazes de identificar padrões suspeitos. O mercado de seguros cibernéticos tem crescido rapidamente no Brasil, mas ainda é pequeno em comparação a economias mais maduras. Assim, lidar com os riscos associados à IA requer novas coberturas e produtos cibernéticos, além de uma transformação sistêmica do setor, garantindo prevenção e respostas rápidas a ameaças digitais cada vez mais sofisticadas.

O verdadeiro futuro da IA nos seguros

A inteligência artificial já está presente no cotidiano das seguradoras, mas sua maturidade ainda depende de algo que vai além da tecnologia. Dados organizados, decisões explicáveis, processos bem desenhados e uma relação transparente com o cliente formam o verdadeiro alicerce para que a IA gere valor real. Ao longo dos próximos anos, o diferencial competitivo das seguradoras não estará na adoção de modelos mais sofisticados, mas na capacidade de transformar tecnologia em experiência. Isso significa integrar automação com sensibilidade humana, usar dados com responsabilidade e construir sistemas que sejam eficientes, mas também compreensíveis para quem está do outro lado da apólice. Em um setor sustentado pela confiança, a evolução não virá apenas de algoritmos mais rápidos, mas de organizações capazes de usar a inteligência artificial para simplificar decisões, reduzir incertezas e tornar a relação com o cliente mais clara. Portanto, a verdadeira inovação não estará na máquina que decide, mas na empresa que consegue explicar  e justificar cada decisão que ela ajuda a tomar.