Seguradoras aceleram uso de IA, mas conversão em resultados efetivos exige estratégia

A inteligência artificial (IA) já ocupa espaço definitivo na rotina das seguradoras, mas o setor ainda enfrenta dificuldades para transformar experimentação em resultado concreto. De acordo com o estudo State of AI Adoption in Insurance 2025, conduzido pela Roots AI, embora 70% das empresas estejam testando ou explorando a tecnologia, apenas 22% afirmam ter projetos implementados em escala. O levantamento aponta ainda que 82% das lideranças tratam a IA como prioridade estratégica voltada à melhoria do desempenho financeiro e operacional.

Para o diretor da unidade de negócios especializada em Serviços da Falconi, Flávio Lisboa, os números evidenciam que o debate deixou de ser sobre adoção e passou a ser sobre geração de valor. “A inteligência artificial tem avançado de forma consistente entre as seguradoras e já integra a agenda estratégica do setor, mas isso, por si só, não garante impacto real no desempenho das empresas. O grande desafio agora é transformar iniciativas isoladas em resultados tangíveis, conectando cada aplicação a metas claras de eficiência, crescimento ou experiência do cliente”, afirma.

Segundo ele, as aplicações mais comuns envolvem automação de sinistros, atendimento digital, análise de risco e precificação dinâmica. No entanto, muitas dessas iniciativas ainda operam em formato piloto, sem plena integração aos sistemas legados ou aos indicadores de performance. “O setor avança rapidamente na experimentação, mas ainda precisa converter essas iniciativas em ganhos concretos e sustentáveis”, destaca.

Entre os principais entraves estão a ausência de direcionamento estratégico claro, fragilidades na infraestrutura de dados e desalinhamento entre tecnologia e operação. “Muitos projetos nascem como provas de conceito, sem clareza quanto ao problema a resolver ou à métrica de valor a entregar. Sem essa ancoragem estratégica, a IA tende a ficar restrita ao campo da inovação e não da gestão”, explica. Ele também aponta lacunas em integração, qualidade e governança de dados, além de barreiras culturais relacionadas à confiança e à compreensão do papel da tecnologia como apoio à decisão.

Para gerar valor efetivo, Lisboa identifica três frentes prioritárias. A primeira é a eficiência operacional, com automação inteligente de tarefas repetitivas para reduzir custos e aumentar agilidade. 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 está na experiência do cliente, ao integrar IA a sistemas de relacionamento aliados à empatia humana. “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”, afirma.

Na avaliação do executivo, o desafio deixou de ser tecnológico e passou a ser de gestão. “Transformar experimentação em resultado é papel da liderança. Cabe aos executivos garantir que a IA deixe de ser uma agenda isolada de inovação e se torne uma decisão estratégica de negócio”, conclui.