O que a IA generativa representa para o setor de seguros

IA generativa no setor de seguros refere-se a uma categoria de tecnologias de inteligência artificial capazes de criar novos conteúdos — como textos, resumos, imagens, códigos ou respostas conversacionais — a partir de padrões aprendidos em grandes volumes de dados. Esses sistemas são geralmente impulsionados por modelos de linguagem de larga escala e modelos multimodais, que operam com dados estruturados e não estruturados.

No setor de seguros, a IA generativa vem ganhando destaque como uma evolução das capacidades anteriores de IA e analytics avançado. Sua habilidade de interpretar e gerar linguagem natural e imagens a torna especialmente relevante para processos complexos, com grande volume de documentos e alto grau de especialização, em seguros de vida, saúde, e patrimoniais (P&C).

Como a IA generativa é aplicada em seguros

Sistemas de IA generativa são treinados com grandes volumes de dados para aprender relações estatísticas entre palavras, conceitos e elementos visuais. Uma vez treinados, eles geram respostas a partir de comandos ou perguntas.

No contexto do setor de seguros, a IA generativa normalmente atua em conjunto com modelos tradicionais de IA. Os insumos podem incluir apólices, dossiês de sinistros, anotações de subscrição, transcrições de chamadas, e-mails, imagens e dados de dispositivos conectados. Os modelos generativos sintetizam ou resumem essas informações, enquanto os modelos tradicionais realizam previsões, pontuações ou decisões baseadas em regras. Esses sistemas costumam ser integrados aos fluxos de trabalho existentes, apoiando colaboradores, corretores e clientes — e não substituindo suas decisões.

Principais tipos de IA generativa usados no setor

Diversas abordagens de IA generativa vêm sendo aplicadas em diferentes casos de uso no mercado de seguros:

• Large language models (LLMs)  usados para redigir textos, resumir documentos, responder perguntas e alimentar interfaces conversacionais. 
• Multimodal models combinam compreensão de texto e imagem, viabilizando análises de sinistros com base em imagens acompanhadas de explicações escritas. 
• Retrieval-augmented generation integra modelos generativos a bases internas de conhecimento e dados corporativos, gerando respostas mais contextualizadas. 
• Ferramentas generativas para software e analytics:  apoiam a geração de código, tradução e documentação técnica nas áreas de TI e dados. 

Essas abordagens complementam — e não substituem — as capacidades atuais de IA e analytics.

Onde a IA generativa está sendo aplicada no setor de seguros

Os casos de uso de IA generativa se estendem por toda a cadeia de valor do setor, abrangendo atividades voltadas tanto para o cliente quanto para operações internas: 

• Marketing e distribuição: geração de conteúdo, análise de sentimento do cliente, ofertas personalizadas e apoio a agentes e corretores 
• Subscrição: síntese de dados, revisão de coberturas, orientações conversacionais e resumo de documentos 
• Gestão de sinistros: apoio na recepção de sinistros, resumos de dossiês, suporte à investigação de fraudes e comunicações automatizadas 
• Customer service: dassistentes digitais com suporte multilíngue 24/7 e acesso a informações sobre apólices 
• Desenvolvimento de produtos: identificação de tendências e novos produtos, redação de descrições e busca interna de conhecimento 
• Operações e funções de suporte: gestão do conhecimento, relatórios, documentação regulatória, apoio a compras e ferramentas para aumentar a produtividade de TI 

A aplicação varia conforme o segmento — seguros de vida, patrimoniais e saúde — com diferentes ênfases e prioridades.

Benefícios potenciais da IA generativa no setor de seguros

Em todo o setor, a IA generativa está associada a uma série de benefícios potenciais:

• Aumento de produtividade em funções intensivas em conhecimento, como subscrição, gestão de sinistros e atendimento 
• Maior acessibilidade  a informações complexas, tanto para colaboradores quanto para clientes 
• Maior consistência em documentos e comunicações 
• Ciclos de interação mais rápidos em vendas, atendimento e processos de sinistros

Estudos de mercado frequentemente vinculam esses ganhos a melhorias em eficiência de custos, aumento de receita e aprimoramento da experiência — embora os resultados reais variem conforme o caso de uso e o grau de maturidade da organização.

Desafios e pontos de atenção para seguradoras 

Apesar do potencial, a adoção da IA generativa traz uma série de desafios:

• Precisão dos resultados e risco de "alucinações" (erros), especialmente em contextos regulados ou com contato direto com clientes 
• Complexidade de integração com dados e sistemas legados do setor
• Exigências regulatórias e de compliance, incluindo rastreabilidade e capacidade de explicação das decisões
• Riscos relacionados à privacidade e à segurança de dados, especialmente ao lidar com informações pessoais sensíveis
• Dificuldades de adoção em escala, muitas empresas ainda estão em fases piloto ou com iniciativas fragmentadas

Nossa pesquisa indica que menos de uma em cada cinco empresas conseguiu escalar iniciativas de IA de forma significativa, refletindo esses desafios.

Tendências que moldam o futuro da IA generativa no setor

Diversas tendências estão influenciando a evolução da IA generativa no setor de seguros:

• Crescimento acelerado do mercado de IA generativa como um todo, com investimentos contínuos em múltiplos setores
• Maior uso de modelos híbridos e específicos por domínio, combinando IA generativa e analytics tradicional
• Ênfase crescente em governança com participação humana ("human-in-the-loop") e frameworks de IA responsável
• Transição de ferramentas isoladas para a transformação de processos de ponta a ponta

Com o amadurecimento das tecnologias, maior clareza regulatória e fortalecimento das capacidades organizacionais, espera-se que a IA generativa ganhe protagonismo nos processos centrais das seguradoras.

Como as seguradoras estão começando a utilizar a IA generativa

De modo geral, as seguradoras iniciam suas jornadas explorando a IA generativa em fluxos internos ricos em informação, onde o potencial de aprendizado é alto e os riscos são mais controláveis. Os primeiros passos costumam focar em experimentação, preparação de dados e construção das bases de governança, mais do que em transformações amplas.

Perspectivas futuras

A IA generativa representa um avanço significativo na forma como as seguradoras processam informações, se relacionam com os clientes e apoiam a tomada de decisão dos colaboradores. Sua relevância se deve à forte dependência do setor em dados não estruturados, conhecimento especializado e documentação complexa. Embora a adoção ainda seja desigual, a IA generativa é cada vez mais vista como uma capacidade estratégica, com potencial de transformar múltiplos elos da cadeia de valor do setor ao longo do tempo.

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