O papel do ecossistema de dados do setor de seguros no avanço da IA

As seguradoras têm uma oportunidade extraordinária de transformação com o uso da IA. Poucos setores reúnem repositórios tão amplos de dados de clientes, modelos atuariais complexos, fluxos detalhados de processamento de sinistros e exigências regulatórias tão rigorosas. Essa combinação única cria o cenário ideal para automação inteligente e sistemas avançados de apoio a decisões.

As transformações mais bem-sucedidas que presenciei no setor têm um ponto em comum: a implementação estratégica de IA com base em uma fundação sólida. Essa abordagem revoluciona a maneira como líderes do setor conectam ecossistemas tecnológicos complexos às expectativas em constante evolução dos clientes.

Quando bem implementada, a IA oferece benefícios transformadores ao longo de toda a cadeia de valor do setor de seguros:

• Eficiência operacional: automação de decisões complexas de subscrição que antes exigiam múltiplas revisões manuais e redução significativa do tempo de processamento de sinistros por meio de análise inteligente de documentos e detecção automática de fraudes
• Inovação acelerada: viabilização de produtos com modelagem de risco em tempo real e desenvolvimento de apólices baseadas no uso, com prêmios ajustados dinamicamente com base em dados comportamentais
• Experiências aprimoradas para o cliente: transformação de momentos críticos, como o aviso inicial de sinistro (FNOL), em experiências digitais fluídas, com avaliação preditiva de danos e rastreamento transparente do processo de indenização

Talvez o mais importante seja o papel da IA em conectar sistemas legados a aplicações modernas baseadas em nuvem, mantendo o que há de mais estratégico nos sistemas antigos, ao mesmo tempo que viabiliza inovações futuras.

Onde a maioria das seguradoras enfrenta dificuldades

Apesar desses benefícios, implementar IA nas operações do setor de seguros não é uma tarefa simples. O principal obstáculo não é a tecnologia em si, mas o ecossistema fragmentado no qual ela precisa operar.

A fragmentação de contexto é especialmente crítica no setor de seguros, onde os dados essenciais costumam estar distribuídos em mais de dez sistemas diferentes, desde plataformas legadas de administração de apólices até CRMs modernos, mecanismos de precificação, softwares de gestão de sinistros e provedores externos de dados.

A complexidade dos processos só agrava esse desafio. Pense em um fluxo de trabalho típico de renovação de apólice, que envolve sistemas de cotação, plataformas de subscrição, ferramentas de gerenciamento de documentos, processadores de pagamento e sistemas de comunicação com clientes. Cada transição entre esses sistemas representa um possível ponto de falha ou perda de contexto, o que dificulta, ou até inviabiliza, aproveitar ao máximo tudo o que a IA oferece.

A natureza altamente regulada do setor de seguros adiciona mais uma camada de complexidade. Requisitos rigorosos de privacidade de dados, exigências de explicabilidade dos modelos e legislações contra discriminação nos critérios de precificação impactam diretamente a forma como as seguradoras podem usar a IA. Ao mesmo tempo, muitas delas ainda operam com sistemas legados com décadas de existência, criando barreiras significativas à integração de dados e à transformação digital com a implementação da IA moderna.

Fortalecimento da base

O caminho para uma implementação bem-sucedida de IA vai além da simples adoção de novas tecnologias. Ele exige o fortalecimento de elementos fundamentais em toda a empresa. Vamos usar o desenvolvimento de software como exemplo para ilustrar uma estratégia centrada em domínios específicos:

Abordagem de plataforma unificada

Consolidar ferramentas ao longo de todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software cria um ambiente ideal para a implementação da IA no setor de seguros. Quando equipes técnicas e de negócios colaboram em uma plataforma unificada, os assistentes de IA conseguem acessar código, requisitos, análises de segurança, compilações de software, implantação de ambientes e dados de teste. Antes, tudo isso ficava isolado em ferramentas diferentes. Essa visibilidade multifuncional oferece o contexto necessário para que os modelos de IA operem com mais eficácia, algo impossível em ambientes fragmentados. Além disso, as equipes de segurança e lançamento se beneficiam de explicações de vulnerabilidades e remediação com tecnologia de IA e análise de causa raiz, tudo em uma mesma interface.

Base de dados comum

Um modelo de dados unificado é a espinha dorsal da IA eficaz. Mais do que padronizar processos, é essencial que as seguradoras alinhem como os dados são estruturados, armazenados e acessados entre os sistemas de apólice, sinistros e atendimento ao cliente. Essa base de dados consolidada permite que as ferramentas de IA operem com informações uniformes, gerando insights relevantes em todas as etapas do ciclo de desenvolvimento de software: do levantamento de requisitos à implantação e ao monitoramento. Quando todas as aplicações compartilham definições e relacionamentos padronizados, a IA consegue identificar padrões, conectar sistemas antes isolados e oferecer análises que seriam inviáveis em arquiteturas de dados fragmentadas. Isso garante que os aprimoramentos com IA ofereçam valor mensurável ao negócio, mantendo a conformidade regulatória.

Parâmetros claros com colaboração

A natureza colaborativa do desenvolvimento moderno de software oferece pontos naturais para inserir parâmetros ao longo do pipeline. Ao adotar processos de revisão, manuais ou apoiados por IA, como a revisão de código, as ferramentas de IA complementam o olhar humano validando automaticamente se as alterações seguem os padrões técnicos definidos. Desde a coleta de requisitos até a implantação, esses parâmetros ajudam a garantir que os fluxos de trabalho mantenham a separação necessária de funções, acelerando o processo de desenvolvimento sem criar gargalos. Essa abordagem colaborativa transforma a IA em uma parceira confiável em todas as fases do desenvolvimento, sem abrir mão da supervisão humana, essencial em ambientes regulados.

Ao iniciar sua jornada com IA, aborde esses fundamentos com a mesma seriedade da implementação tecnológica. As seguradoras que adotarem uma abordagem estratégica de IA, focada em domínios específicos de alto valor e na consolidação de suas bases operacionais, estarão melhor posicionadas para obter vantagens competitivas sustentáveis nos próximos anos.