Há uma pergunta que tenho ouvido com frequência de executivos de seguros: “Já investimos em IA. Por que o retorno ainda não aparece no resultado?”
A resposta, na maioria dos casos, está no onde — não no quanto. A primeira onda de IA no setor se concentrou em áreas mais periféricas: chatbots de atendimento, assistentes internos, produtividade de backoffice. São ganhos reais, mas incrementais, e raramente movem o combined ratio. O valor transformacional está no core do negócio segurador: precificação, análise de risco e sinistros.
Os números contam a história
A McKinsey estima que a IA pode adicionar até US$ 1,1 trilhão por ano em valor à indústria global de seguros, e estudos recentes da consultoria mostram que os impactos já observados incluem redução de 20% a 40% nos custos de onboarding e melhoria de 3% a 5% na precisão da avaliação de sinistros, com pricing, underwriting e claims entre os principais domínios de transformação:
Precificação e subscrição. A BCG estima até 3 pontos de melhoria na sinistralidade ao incorporar dados não estruturados — antes inacessíveis — às decisões de subscrição, com redução de 30% a 40% no tempo de cotação. Até 2030, segundo a McKinsey, seguradoras que investirem em novas ferramentas poderão automatizar mais de 90% da precificação em linhas mais simples, como seguros automóvel, residencial e de responsabilidade civil pessoal.
Sinistros. O relatório AI-First Companies Win the Future, da BCG, projeta redução de 20% a 30% nas despesas de regulação de sinistros, com ganhos de até 50% na velocidade de processamento. Sinistro mais rápido e mais preciso significa, ao mesmo tempo, menos custo e mais retenção de cliente.
Compare com os ganhos típicos da IA em atendimento — importantes, mas que dificilmente passam de eficiência operacional. No core, a IA mexe nas duas alavancas que definem o resultado técnico: seleção de risco e custo de sinistro.
Por que o core rende mais?
1. Dados que antes eram invisíveis. Modelos tradicionais de subscrição usam dezenas de variáveis; machine learning processa milhares, incluindo dados não estruturados de laudos, imagens e comportamento. No Brasil, o Open Insurance amplia essa base a cada ano.
2. O ciclo se fecha. No modelo tradicional, precificação, subscrição e sinistros operam em silos. Com IA, cada sinistro processado alimenta o modelo de risco, que refina a precificação, que melhora a seleção. É um ciclo de aprendizado contínuo, e quem o fecha primeiro cria uma vantagem que se compõe ao longo do tempo.
3. Velocidade virou seleção de risco. Quando a cotação sai em minutos e o sinistro simples é liquidado em horas, a seguradora não só reduz custo: atrai e retém os melhores riscos. Speed-to-decision é hoje uma alavanca comercial, não apenas operacional.
O que os líderes fazem diferente
Na minha experiência liderando projetos complexos de IA para o setor financeiro e segurador, três disciplinas separam quem captura valor de quem fica na fase piloto:
Sair do piloto. Mais de 90% das seguradoras globais já lançaram pilotos de IA, mas apenas 7% escalaram para adoção corporativa (BCG). O gargalo raramente é o modelo, mas sim a integração com legado, governança de dados e gestão de mudança nas áreas técnicas.
Tratar governança como acelerador. Na Europa, o EU AI Act classifica precificação e avaliação de risco em seguros como alto risco, e a adoção segue quase universal. No Brasil, a SUSEP caminha na mesma direção. Explicabilidade e auditabilidade de modelos não são custo regulatório: são pré-requisito de escala.
Combinar modelo e julgamento. Os melhores resultados vêm de arquiteturas em que a IA amplia o subscritor e o regulador de sinistros — não os substitui. O humano define apetite de risco; a IA executa com consistência e escala.
A pergunta para 2026 não é mais “devemos usar IA?”. É: “nossa IA está no core do negócio — ou ainda em áreas periféricas?”
E na sua seguradora: a IA já chegou ao coração do negócio?
Nota de rodapé: Valores de referência de ordem indicativa, cada mercado tem suas especificidades. Compartilhe nos comentários como sua organização está tratando esse tema — e conecte-se se quiser trocar experiências sobre IA aplicada ao core de seguros.
Fonte: Portal CQCS
