Estudo associa IA confiável a maior retorno financeiro

Revista Apólice · 23/09/2026 · Leia a materia original

Pesquisa do SAS e IDC mostra que metade das organizações brasileiras já integrou inteligência artificial às suas operações. O estudo, porém, identifica um gargalo crítico: lacunas em qualidade de dados e governança continuam impedindo que essas implementações gerem retorno financeiro consistente e escalável. A mensagem é clara: ter IA não basta. É preciso que ela seja confiável.

Comentario do Autoinsp

Este achado reflete exatamente o que vemos no mercado de seguros de auto na América Latina. A maioria das seguradoras, APVs e insurtechs já reconhece que IA é necessária para detectar fraude, acelerar regulação e reduzir custos de sinistro. Mas continuam presas a fornecedores tradicionais de laudo porque não construíram ainda a infraestrutura de dados que IA exige. Um laudo de perícia feito por corretor sem padronização, imagem de má qualidade, ausência de histórico estruturado do veículo: esses são os verdadeiros inimigos da confiabilidade. Sem governança de dados e qualidade garantida na coleta, qualquer modelo de IA treinado sobre essa base entrega mais risco jurídico do que segurança operacional.

O retorno financeiro que o estudo menciona ocorre precisamente onde há disciplina. Na detecção de fraude em sinistros, por exemplo, uma IA confiável reduz tanto a sinistralidade quanto o custo de sindicância. Na regulação de sinistro, dados estruturados alimentam modelos que encurtam prazos e reduzem discussões sobre nexo causal de danos ou compatibilidade de reparo. Isso impacta conformidade SUSEP e LC 213. Mas nada disso funciona se o dado de entrada for ruído. O investimento começa em governança, não em modelo. Seguradoras que pularem essa etapa para correr atrás de IA vão gastar mais em tratamento de erro do que em ganho operacional.