Setor de seguros começa a escalar uso de inteligência artificial

Oitenta e dois por cento dos líderes do setor de seguros tratam a inteligência artificial como imperativo estratégico de alto nível, e cerca de 90% das seguradoras avaliam ou estão implementando a IA em funções-chave. Esses foram os dados publicados no Insurtech Global Outlook 2026, estudo global da NTTDATA. O levantamento ainda mostra que a IA já lidera o volume de financiamentos do segmento, com cerca de US$ 700 milhões, à frente de iniciativas com produtos, analytics, comercial e cibersegurança.

O movimento seguinte, que a pesquisa aponta como grande oportunidade dos próximos 12 meses, é evoluir com a operação. Atualmente, apenas 22% do setor tem soluções de IA rodando em escala, e a maioria ainda permanece presa em testes e provas de conceito (PoCs) isoladas.

Esse ritmo mais comedido tem explicação, diz Hugo Assis, Head de Seguros da NTTDATA. “As seguradoras são empresas de gestão de risco, por isso, ao colocar um modelo de inteligência artificial para tomar decisões dentro da cadeia, qualquer erro pode causar um grande impacto no resultado.”

O que o estudo aponta é que escalar a inteligência artificial é mais uma questão de estrutura operacional do que de tecnologia. Modelos que se comportam bem em prova de conceito precisam de outra arquitetura para sustentar volume e lidar com situações reais. “Escalar a IA exige redesenhar fluxos de trabalho completos e gerenciar mudanças culturais, e não apenas automatizar tarefas repetitivas, assim o resultado não é tão eficiente”, ressalta Assis.

É justamente aí que está a oportunidade no cenário atual. Quando o processo é reconstruído em torno da tecnologia, os resultados aparecem no centro do negócio: Projetos recentes da NTTDATA em Seguradoras brasileiras reportam produtividade até três vezes maior, crescimento de receita entre 5% e 10% e redução de 20% a 25% nas despesas de regulação de sinistros.

A recomendação central do estudo é o que a NTTDATA chama de zona equilibrada de confiança: confiar, mas verificar. O conceito parte da observação de que os dois extremos limitam o retorno. Enquanto o ceticismo leva à subutilização da tecnologia e perda de competitividade, o excesso de confiança deixa passar erros e reduz o exercício do julgamento humano ao longo do tempo.

No modelo intermediário, de “confiança equilibrada”, a máquina responde pela velocidade e pelo volume. O profissional responde pela decisão. “A IA dá todos os insumos para que o especialista humano foque na auditoria e no raciocínio contextual”, afirma Assis. Esse é um arranjo que também conversa com o consumidor. De acordo com o estudo, 40% dos clientes se sentiriam mais confiantes em decisões tomadas por IA se pudessem recorrer a um atendimento humano.

Para sustentar o ganho de escala, mas com confiabilidade, o estudo propõe que a governança de IA evolua de diretrizes lideradas por um framework contínuo, sob responsabilidade do CEO e do comitê executivo. “A IA não pode ser de uma área específica, seja de tecnologia ou de produto. Tem que ser um modelo de governança da empresa que sustente tanto a decisão de redesenhar processos quanto o programa de “letramento” das equipes em IA”, diz o executivo.

Outro ponto de destaque do estudo para melhoria da escala de IA com governança é denominada de “Sala de controle de IA”, uma camada de supervisão que registra e torna auditável o que o sistema fez. O foco é a mitigação de vieses, transparência, confiabilidade, design centrado no ser humano e monitoramento contínuo. “Tudo o que a IA faz, substituindo o humano ou apoiando o humano a tomar uma decisão, tem que ser auditado da mesma forma que um processo realizado por um profissional”, explica Assis.

O mecanismo também endereça o principal receio apontado pelos executivos no estudo: 34% citam o vazamento de dados por meio da IA generativa como sua maior preocupação de cibersegurança para 2026.

O apetite do mercado aparece no número de operações: a inteligência artificial concentrou cerca de 90% dos negócios no ecossistema de insurtechs, mais do que qualquer outra categoria mapeada pelo estudo. Para Assis, o padrão revela onde o valor está sendo criado. “Em vez de investir em melhoria de uma cobertura de um produto, a IA está sendo utilizada para ter um modelo de precificação melhor ou um modelo de segmentação melhor”, exemplifica.

Esse investimento se divide em três estágios de maturidade, segundo o executivo. No primeiro estão os copilotos, assistentes que interpretam a informação e preparam a decisão enquanto o profissional retém integralmente o poder de decisão. No segundo, vem a IA em escala, com agentes que executam dentro de regras e barreiras de segurança previamente definidas por humanos. Já no terceiro, está a IA orquestradora, que se integra de forma completa aos sistemas da seguradora, combina múltiplas fontes de informação e decide a partir dessas variáveis.

“Muitas seguradoras ainda estão nos primeiros estágios, organizando informações e estruturando propostas para o humano decidir, mas já podemos ver uma grande evolução do que os agentes estão fazendo de maneira autônoma”, diz Assis.

O estudo projeta que mais de 35% das seguradoras terão agentes de IA operando em pelo menos três funções chave do ecossistema até o fim de 2026, com a vantagem competitiva concentrada nas companhias que redesenharem processos completos. Subscrição e sinistro são, na avaliação de Assis, as áreas com maior potencial de ganho.

Para quem está montando esse plano, ele indica como começar. “Primeiro, ter uma governança apta a suportar essa mudança. Depois, pensar em transformação de processos e capacitar os times. Esses são os três principais fatores que acompanham a inteligência artificial para além da tecnologia.”