IA em Sinistros: Checklist Ponta a Ponta

Quando um Diretor de Operações me pergunta como começar a aplicar inteligência artificial na jornada de sinistro, a primeira coisa que respondo é: você provavelmente já está aplicando, só não de forma intencional. A planilha que o analista usa para cruzar dados do segurado, o sistema legado que bloqueia acionamentos duplicados, a régua manual de alçada que o gerente montou há três anos. Tudo isso é lógica de triagem. O problema é que essa lógica não escala, não aprende e não detecta o que ela não foi programada para ver.

Em 2026, o mercado de auto no Brasil ainda tem uma fatia relevante de operações rodando exatamente assim: processos manuais costurados por analistas experientes, com alto custo por sinistro e tempo de regulação que facilmente ultrapassa dez dias úteis em casos complexos. A pressão da LC 213 sobre as proteções veiculares acelerou o debate sobre conformidade, mas a eficiência operacional ficou em segundo plano. É hora de colocar as duas coisas na mesma conversa.

O mapa da jornada antes de qualquer checklist

Antes de sair instalando ferramenta, o COO precisa ter clareza sobre onde cada ponto de fricção acontece. A jornada de sinistro de auto tem, grosso modo, cinco etapas sequenciais: abertura e registro, triagem e análise de risco, regulação técnica, decisão de pagamento e encerramento. A IA pode atuar em todas elas, mas o retorno operacional não é uniforme. Algumas etapas concentram a maior parte do custo; outras concentram a maior parte do risco de fraude.

O que vejo acontecer com frequência é a operação investir em automação na etapa de abertura, que é a mais visível para o segurado, e deixar a triagem e a regulação técnica no piloto automático humano. Resultado: o primeiro contato ficou rápido, mas o sinistro continua parado três, quatro, cinco dias esperando um analista ter disponibilidade para abrir o processo no sistema legado.

Por que a triagem é o ponto crítico

A triagem é onde fraude e custo se encontram. Um sinistro que passa p