IA no setor de seguros evolui da presença básica para geração real de valor

O estudo State of AI Adoption in Insurance 2025, conduzido pela Roots AI, mostra um cenário de adoção crescente, embora ainda com efeitos limitados. Segundo a pesquisa, 70% das seguradoras estão testando ou explorando soluções de IA, e 82% das lideranças a tratam como prioridade estratégica voltada à melhoria de desempenho financeiro e operacional. Apesar disso, apenas 22% afirmam ter projetos efetivamente implantados em escala. Em outras palavras, o setor avança rapidamente na experimentação, mas ainda precisa converter essas iniciativas em ganhos concretos.

As discussões no evento reforçaram esse panorama. Há avanços relevantes como automação de sinistros, atendimento digital, análise de risco e precificação dinâmica, mas a maior parte das soluções ainda opera de forma piloto, sem plena integração aos sistemas legados, às metas corporativas ou aos indicadores de performance operacional.

Essa distância entre inovação e entrega de valor é explicada por fatores recorrentes. Um deles é a ausência de ancoragem estratégica, por exemplo: projetos de IA muitas vezes nascem como provas de conceito, sem clareza quanto ao problema a resolver ou à métrica de valor a entregar. Soma-se a isso a fragilidade da infraestrutura de dados, ainda marcada por lacunas de integração, qualidade e governança. Há também um desalinhamento entre tecnologia e operação, em que processos fragmentados e resistência à mudança reduzem a captura de valor. Por fim, o fator cultural segue desafiador, pois ainda há barreiras de confiança e compreensão quanto ao papel da IA como suporte à decisão e não como ameaça.

Três formas de gerar valor com IA

A primeira frente está na eficiência operacional. A automação inteligente de tarefas repetitivas não só libera tempo, como reduz custos e torna a operação mais ágil. A segunda é a geração de receita e margem, por meio de modelos que aprimoram precificação, recomendação de produtos e personalização de ofertas. A terceira é a experiência do cliente: quando integrada a sistemas de relacionamento e apoiada por empatia humana, a IA fortalece o atendimento, melhora a percepção da marca e eleva os níveis de fidelização.

Essas três frentes partem do princípio de que a inteligência artificial só gera valor quando aplicada com propósito claro. O objetivo não é automatizar processos sem direção, mas orientar cada solução para ganhos efetivos de eficiência, crescimento ou experiência.

A liderança como ponto de inflexão

Transformar experimentação em resultado é papel da liderança. Cabe aos executivos garantir que a IA deixe de ser uma agenda de inovação isolada e passe a ser uma decisão estratégica de negócio. Para isso, são necessários quatro movimentos fundamentais:

- Foco em problemas com retorno claro: priorizar iniciativas conectadas a metas objetivas, e não a experimentos genéricos.
- Governança de dados como base estrutural: tratar dados como infraestrutura crítica à competitividade.
- Integração entre tecnologia e operação: alinhar processos e pessoas desde o início, garantindo fluidez e escala.
- Cultura e confiança: promover entendimento, capacitação e valorização dos ganhos humanos que a IA possibilita.

O desafio da IA nas seguradoras não é mais técnico e sim de gestão. O setor já reconhece o potencial da tecnologia e precisa agora dar o passo seguinte e transformar intenção em resultado.

A inteligência artificial pode impulsionar receita, reduzir custos e elevar a experiência do cliente a novos patamares. Mas esse impacto só se concretiza quando a tecnologia é aplicada com direção estratégica, apoiada por dados confiáveis e orientada a decisões de negócio.