IA avança nas seguradoras, mas retorno ainda é incremental

Revista Apólice · 19/08/2026 · Leia a materia original

Estudo da CNseg revela que o setor seguradorista já adotou amplamente ferramentas de inteligência artificial. Porém, especialistas apontam que o retorno ainda é incremental. Os próximos desafios estão na qualidade e governança dos dados, além da escolha estratégica de quais casos de uso realmente geram impacto no resultado.

Comentario do Autoinsp

Esse achado importa muito para quem trabalha com sinistro de auto na América Latina. A maioria das seguradoras e proteções veiculares que consultamos ainda opera com análise pontual em laudo tradicional, e a fraude em sinistro segue sendo a porta de entrada para investimento em tecnologia. Mas há uma armadilha aqui: ter IA não é sinônimo de ter decisão melhor. A CNseg está documentando exatamente o que vemos no operacional: implementação sem desenho claro de quais problemas resolver.

Em jornada de claims de ponta a ponta, IA só entrega valor quando alimentada com dados estruturados, versionados e rastreáveis. Uma seguradora pode rodar um modelo de detecção de fraude em sinistro, mas se os dados de entrada vêm de fontes inconsistentes (fotos mal indexadas, históricos incompletos, laudos com campos abertos), o modelo aprende padrão de ruído, não de risco. Governança aqui significa definir quem responde pela qualidade do entrada, como os achados são auditados e como mudanças na regulação (LC 213/2025, por exemplo) impactam o retraining do modelo.

Para APVs e insurtechs que estão entrando nessa jornada agora, o recado é claro: não compre IA para ter IA. Comece mapeando onde está a fraude, quanto custa não detectá-la, qual é o tempo médio de regulação hoje e por que. Depois escolha um caso de uso discreto, meça antes e depois, e só então escale. Dados bem governados com IA simples batem IA sofisticada com dados ruins.