De acordo com o executivo, o avanço dessas tecnologias rompe com o modelo tradicional de crescimento. “O modelo de crescimento tradicional (vender mais = contratar mais analistas) cria uma estrutura de custos insustentável. Esses três pilares quebram essa lógica, permitindo que a seguradora escale seu volume sem aumentar proporcionalmente a equipe”, afirma.

Além da escalabilidade, a automação e a IA têm impacto direto na eficiência operacional. “Elas eliminam o trabalho humano de baixo valor, como copiar dados entre sistemas e revisar documentos padrão. Isso reduz drasticamente o custo operacional (DA e DO), evita retrabalho e multas por atrasos, e eleva os analistas a uma posição estratégica de supervisão”, explica.

No campo da análise de riscos, o uso intensivo de dados amplia a capacidade das seguradoras de identificar padrões e agir com mais rapidez. “A análise contínua permite identificar padrões de aprovação, inconsistências e sinais de fraude sofisticados que passariam despercebidos pelos humanos. Isso dá agilidade para a seguradora adaptar seu apetite de risco rapidamente e lançar novos produtos no mercado”, destaca.

Em teoria, essa transformação exige mudanças na estrutura das companhias. “A solução prática é implementar uma nova ‘camada de decisão’ na arquitetura da empresa. Isso significa adotar um sistema operacional de IA específico para risco, que centraliza os dados e devolve a autonomia ao time de negócios para construir e evoluir suas próprias automações, sem depender de longos ciclos de TI”, pontua.

A tendência é que a inteligência artificial avance rapidamente nos próximos anos, especialmente em áreas como subscrição, sinistros e prevenção à fraude, tornando as operações mais ágeis e melhorando a experiência de clientes e corretores.