Por Helio Kinoshita, managing partner de Seguros da águilahub. Sócio da Olik e conselheiro do Grupo Sabemi. Ex-country manager do Mitsui Sumitomo Insurance Group e ex-diretor da FenSeg.
Durante os últimos anos, a inteligência artificial ganhou espaço nas discussões estratégicas das seguradoras. Surgiram provas de conceito, projetos experimentais e aplicações em diferentes áreas da operação. Em 2026, porém, acredito que estamos entrando em uma etapa diferente. A pergunta já não é onde podemos usar IA, mas onde essa tecnologia consegue efetivamente gerar resultado.
Essa mudança acontece em um momento importante para o setor. Segundo a Susep, os seguros de danos e pessoas, excluindo VGBL, movimentaram R$ 113,86 bilhões no primeiro semestre de 2026, crescimento nominal de 6,51% em relação ao mesmo período de 2025. O seguro auto chegou a R$ 30,73 bilhões em prêmios, enquanto o seguro de vida apresentou crescimento nominal de 10,29%. É um mercado relevante, que continua crescendo e no qual ganhos de eficiência em processos de grande escala podem ter impacto significativo no resultado das companhias.
Ao mesmo tempo, a agenda de inteligência artificial começa a amadurecer. O Global Insurance Outlook 2026, da Deloitte, aponta que, depois de um período marcado por pilotos, as lideranças do setor estão direcionando seus esforços para aplicações práticas, com retorno sobre investimento mais claro e riscos administráveis. Essa mudança de postura me parece natural. Depois da experimentação, chega o momento de transformar tecnologia em produtividade, eficiência e melhor capacidade de decisão.
Onde o resultado começa a aparecer
Existem algumas áreas em que essa relação é particularmente evidente. A de Sinistros é uma delas. O processo reúne grande volume de documentos, imagens, informações históricas e análises que podem ser apoiadas por modelos capazes de identificar padrões e priorizar casos. Isso pode reduzir atividades manuais, acelerar análises e direcionar a atenção das equipes para situações que realmente exigem conhecimento especializado.
O segmento de Fraude é outro exemplo. Em pesquisa da Deloitte, 35% dos executivos de seguros apontaram a detecção de fraudes entre as cinco principais áreas para desenvolvimento ou implementação de aplicações de IA generativa. A consultoria estima que o uso de tecnologias de IA ao longo da jornada de sinistros e a análise de informações em tempo real poderiam gerar entre US$ 80 bilhões e US$ 160 bilhões em economia para seguradoras globais de Property & Casualty até 2032.
Na subscrição, o potencial também é relevante. A combinação de informações internas com novas fontes de dados pode apoiar análises de risco, organizar grandes volumes de informação e dar ao subscritor melhores condições para tomar decisões. O ganho não está necessariamente em retirar o profissional desse processo, mas em permitir que ele dedique menos tempo a tarefas operacionais e mais tempo àquilo que depende de conhecimento, contexto e julgamento.
Essa lógica vale também para distribuição e atendimento. Uma seguradora conhece uma quantidade significativa de informações sobre seus clientes, produtos e histórico de relacionamento. Quando esses dados estão organizados e acessíveis, a IA pode ajudar a identificar necessidades, apoiar corretores e canais de distribuição, personalizar interações e tornar jornadas que ainda são complexas mais simples.
O desafio está em sair do caso isolado
Na minha visão, um dos principais desafios para as seguradoras agora é justamente passar de aplicações pontuais para uma utilização consistente da inteligência artificial dentro da operação. Um piloto pode funcionar muito bem em um ambiente controlado. Colocar a mesma solução em produção, integrada aos sistemas da companhia e processando dados reais em escala é uma discussão diferente.
A própria Deloitte chama atenção para esse ponto ao relacionar o sucesso da IA no setor à qualidade dos dados, à modernização dos sistemas e à segurança. Não por acaso, algumas seguradoras internacionais que avançam em IA também estão investindo na modernização de dados e na migração para cloud.
Esse aspecto é especialmente importante em seguros. Muitas companhias construíram suas operações ao longo de décadas e convivem com diferentes gerações de sistemas. Apólices, sinistros, cobrança, resseguro, canais e dados de clientes podem estar distribuídos em ambientes distintos. A IA pode ser sofisticada, mas seu resultado será limitado se a informação necessária para uma decisão estiver fragmentada, sem qualidade ou difícil de acessar.
Por isso, não vejo inteligência artificial como uma camada que simplesmente se adiciona à operação. Para que ela gere valor em escala, é necessário olhar para arquitetura, integração, governança de dados, segurança e para os próprios processos de negócio. Em alguns casos, colocar IA sobre um processo ineficiente pode apenas automatizar uma ineficiência que já existia.
O sucesso de um projeto de inteligência artificial não deveria ser medido pela sofisticação do modelo ou pelo número de iniciativas implementadas, mas pelo impacto que ele produz em indicadores relevantes para a seguradora.
Por exemplo, em sinistros, isso pode significar redução no tempo de análise, maior precisão ou melhor identificação de fraudes. Na subscrição, pode representar produtividade, qualidade da avaliação e velocidade de resposta. No atendimento, resolução mais rápida e melhor experiência. Na distribuição, maior conversão ou capacidade de oferecer produtos adequados ao perfil e ao momento do cliente.
Depois de muitos anos acompanhando o mercado de seguros, já vi diferentes ciclos de transformação tecnológica. Alguns produziram mudanças estruturais e outros tiveram impacto menor do que inicialmente se imaginava. Com inteligência artificial, a diferença será determinada pela capacidade de conectar tecnologia a problemas concretos do negócio.
A IA tem feito grandes transformações nos Processos Operacionais. Mas como pode fazer o setor, como um todo, crescer?
Participei do 24º Congresso Brasileiro dos Corretores de Seguros e discutiu-se sobre os principais desafios e transformações do setor para expandir o acesso dos seguros pelas empresas e população brasileira. Ficou evidente que as seguradoras têm feito investimentos significativos em teconologia e Inteligencia Artificial para as melhorias dos seus processos operacionais, atendimento e produtos. Mas ficou evidente, também, que o corretor que é o elo fundamental com o cliente. E ele precisa embarcar na jornada tecnológica em conjunto com as seguradoras. No nosso mercado, o corretor continua fortemente dependente de relações humanas.
Nos Estados Unidos, por exemplo, corretores e agentes ainda participam da distribuição de 85% dos seguros patrimoniais e de responsabilidade e de 95% dos seguros de vida.
No mercado americano, consumidores também indicam preferência por uma experiência híbrida. Segundo dados da Capgemini, 67% das pessoas com menos de 40 anos querem acesso a canais digitais combinado ao suporte de um consultor.
Há oportunidades para que os corretores ampliem a oferta de proteção com os clientes utilizando a IA para funções como organizar informações, automatizar tarefas operacionais, consultar documentos, apoiar comparações e identificar oportunidades. Tudo isso é de suma importância. Desta forma, o corretor poderá ter mais dedicação a sua principal atuação de relacionamento, assessoramento consultivo e pelas decisões que exigem contexto e confiança.
O potencial de crescimento existe e é inqustionável, mas depende de uma fatia maior dos corretores embarcarem na jornada tecnologica.
