Por: Francisco Lafaurie, Administrador de empresas com ênfase em seguros

(…) Estudos ressaltam a importância crescente da IA na simplificação e aceleração dos serviços providos aos clientes no âmbito dos seguros, evidenciando o papel vital dessa tecnologia na reinvenção.

Mesmo com grandes desafios, a experiência do cliente por exemplo pode ser transformada através da IA, a utilizando nos processos de cobrança e pagamentos de filiações bancárias, onde segundo análise da Harvard Business Review., pode ser uma ferramenta indispensável para a melhoria da eficiência.

Uma outra estratégia que vem ganhando força no mercado, conforme aponta um estudo recente da McKinsey & Company. é o aprimoramento da presença da IA nas redes sociais.

Ferramentas como TensorFlow e Scikit-learn, permitem desenvolver soluções de IA sem altos custos de licenciamento.

A automatização de análises documentais por meio de RAG Retrieval-Augmented Generation e IA generativa por exemplo, é uma outra opção disponível que ajuda no processo de análise e extração de dados em documentos assim como na otimização do processo de vendas, criação e personalizando ofertas e agilizando treinamentos.

Chatbots baseados em regras e modelos de linguagem pré-treinados podem melhorar o atendimento ao cliente sem a necessidade de grandes investimentos. Adotar uma solução como o chatbot de IA generativa permite que as seguradoras melhorem a satisfação dos segurados, reduzam custos e mantenham um relacionamento mais próximo com os clientes. Em um setor tão competitivo como o de seguros, a agilidade no atendimento pode ser o diferencial entre reter ou perder clientes.

Parcerias com Startups de IA — Empresas especializadas oferecem soluções acessíveis e personalizadas para seguradoras de pequeno e médio porte.

Automação gradual — Utilizar planilhas e softwares básicos (análise de dados interno) para coletar e analisar padrões de comportamento dos clientes pode ajudar a prever riscos e fraudes.

Implementar IA em etapas (automação gradual), começando por processos manuais mais repetitivos e de baixo risco, reduz custos e facilita a adaptação da equipe. Utilizar planilhas e softwares básicos para coletar e analisar padrões de comportamento dos clientes pode ajudar a prever riscos e fraudes.

No entanto, é importante lembrar que a IA não é uma solução única para todos os problemas da indústria de seguros. As empresas precisam equilibrar o uso da IA com o julgamento humano para assegurar que as decisões sejam justas e éticas. Isso significa que as empresas precisam garantir que os algoritmos de IA não perpetuem preconceitos ou discriminação.

A adoção de IA Gen independentemente do setor precisa ser estruturada em etapas essenciais, garantindo que a tecnologia seja implementada com estratégia e segurança.

Antes de adotar IA, é preciso entender o estágio da empresa. Começar com um diagnóstico digital, identificando desafios e oportunidades no uso desta tecnologia. Também promover sessões de ideação para mapear potenciais aplicações, capacitando equipes para o uso de IA Gen.

A governança é essencial para garantir que a IA seja usada com responsabilidade e eficiência. Estabelecer diretrizes claras para o uso da tecnologia. Crie uma estrutura de governança – Ter um comitê interno e um centro de competência garante diretrizes claras e um uso seguro da IA.

Com a governança estabelecida, a terceira etapa da Jornada envolve a definição de temas importantes que irão suportar a expansão da tecnologia em larga escala, como o modelo de LLM (large language model) que será adotado para os projetos, estruturação da base de dados e ações de capacitação para um público mais amplo e gestão da mudança. A ideia é garantir que a IA Gen seja escalada de forma planejada, consistente e sustentável, otimizando processos sem comprometer a experiência dos usuários e dos colaboradores.

Programas de letramento digital ajudam a reduzir resistência à inovação e permitem que os colaboradores usem a IA com eficiência.

Projetos-piloto ajudam a validar o impacto da IA e permitem ajustes antes de uma implementação total. Foque em áreas estratégicas – Aplicar IA nos processos nos quais ela realmente faz a diferença para os negócios, como atendimento ao cliente e manutenção preditiva, gera resultados mais rápidos e relevantes.

Garanta que a IA Gen continue evoluindo. Isso significa monitorar constantemente os resultados da tecnologia, ajustar aplicações conforme necessário e avaliar novas oportunidades de uso para maximizar o retorno sobre investimento (ROI).

“A IA Generativa tem o potencial de transformar a forma como operamos, trazendo ganhos de eficiência e melhoria na experiência dos clientes. No entanto, sua adoção exige planejamento, capacitação e governança bem estruturada”.

A adoção da IA Gen no setor corporativo e de seguros não se trata apenas de implementar uma nova tecnologia, mas de promover uma mudança estratégica e cultural dentro da organização. Empresas que investem em tecnologia, capacitação e governança digital estão mais preparadas para capturar os benefícios dessa revolução tecnológica e se destacar no mercado.

Empresas que investem em tecnologia, capacitação e governança digital estão mais preparadas para capturar os benefícios dessa revolução tecnológica e se destacar no mercado e cada vez mais as seguradoras e as MGAs estão aumentando a aposta na IA.

Nos últimos anos, a indústria tem se concentrado nas melhores maneiras de alavancar IA generativa, e muitas organizações de seguros usaram IA para aumentar a eficiência, incluindo a capacidade de integrar e analisar várias fontes de dados — como documentos digitalizados e informações de diversos provedores, terceiros e domínios públicos. No entanto, a aplicação da IA ​​generativa está se tornando mais sofisticada e inovadora. Em 2025, as seguradoras, MGAs e insuretechs, buscarão implantar IA capaz de executar e concluir tarefas de forma independente. Essas ferramentas aumentarão a produtividade e permitirão eficiências de custo em toda a cadeia de valor do seguro.

Depois das duas primeiras ondas de IA baseadas em regras e aprendizado de máquina, a terceira onda emergente é de agente.  ‍

As organizações de seguros implementarão assistentes de IA cognitivos e baseados em funções como colegas de trabalho digitais em muitos processos de seguros. Os assistentes de IA podem assumir personas distintas, como apetite por risco ou especialidades de experiência em sinistros, e dar suporte a essas equipes funcionais. Eles podem aprender rapidamente, ser treinados e retreinados facilmente, localizar e acessar novos dados instantaneamente e se adaptar a novas informações e processos de forma eficiente.

Um exemplo de IA agente é a implementação de um assistente de apetite de risco para escanear envios recebidos ou livros inteiros de negócios e identificar automaticamente se as classes de risco estão dentro ou fora do apetite. Se o apetite de uma seguradora evoluir, a equipe de subscrição pode alimentar as novas diretrizes para o assistente e aplicá-las imediatamente a envios e portfólios.

O ciclo de feedback perfeito será um ecossistema de IA‍. As organizações de seguros não colocarão apenas um assistente de IA no lugar. Espere que eles integrem várias versões para assumir uma variedade de trabalho de conhecimento e tarefas básicas.

Os colegas de trabalho digitais não operarão em silos, mas se tornarão adeptos da comunicação entre áreas funcionais e processos, criando um círculo virtuoso e um ciclo de feedback: um assistente de IA que dá suporte a reivindicações pode compartilhar a experiência de reivindicações recebidas/resultados de processamento com um assistente de IA que lida com o apetite ao risco. Se uma seguradora processar muitas reivindicações em uma linha de produtos ou classe de risco específica, o assistente de apetite ao risco pode sinalizar mudanças nas diretrizes de elegibilidade para consideração da equipe de subscrição.

Evite jargões técnicos e fale claramente com assistentes de IA. O ChatGPT e aplicativos semelhantes abriram caminho para a comunicação de linguagem conversacional com soluções avançadas de IA. Interações não técnicas proliferarão e se tornarão naturais ao trabalhar com assistentes autônomos de IA.

Os usuários podem interagir e gerenciar intuitivamente assistentes de IA à medida que a tecnologia melhora e oferece suporte mais direto à colaboração da equipe com assistentes de IA baseados em funções em áreas operacionais críticas.

Os recursos de linguagem simples tornarão os assistentes de IA mais adaptáveis ​​para dar suporte a mudanças e interrupções nas atividades comerciais. Por exemplo, embora possa levar meses para atualizar sistemas legados para trazer novos produtos ao mercado ou ativar diretrizes de subscrição revisadas, os ajustes podem ser feitos imediatamente com um assistente de IA com apetite por risco sem suporte técnico.

O assistente de IA pode aprender e aplicar as novas diretrizes imediatamente. Digamos que uma seguradora comercial queira eliminar a cobertura Somente Risco do Arrendador (LRO) para propriedades com empresas abertas depois das 22h.

A nova diretriz pode ser cumprida por meio de instruções verbais ou digitadas simples para o assistente de IA — nenhuma programação é necessária.

O Grounding AI prepara o cenário para a construção de confiança ‍A precisão das informações de qualidade de risco e a transparência da obtenção de dados por IA são prioridades para todas as organizações de seguros, principalmente à medida que novas regulamentações estaduais e federais continuam a evoluir.

Espere mais foco no Grounding AI, que pode conectar saídas de IA a fontes verificáveis ​​de informações. Ao fornecer modelos com acesso a elementos de dados específicos, o Grounding pode amarrar informações e ações geradas por IA a dados de origem, reduzindo assim alucinações e ajudando a construir confiança nas implicações e saídas da tecnologia de IA emergente.

A IA avança de uma ferramenta de eficiência para um impulsionador da inovação ‍À medida que as organizações de seguros experimentam a IA generativa, haverá uma percepção crescente de que a tecnologia não está superando-as.

Em vez disso, está tornando seu trabalho baseado em conhecimento mais refinado e construtivo. As apreensões de pessoas sendo substituídas pela IA continuarão a se dissipar. Mas isso não significa que as pessoas não precisam se adaptar à IA.

Recusar-se a incorporar a tecnologia colocará os profissionais em desvantagem em comparação com seus pares. Os profissionais de seguros terão que se concentrar em maneiras de usar a IA para otimizar seus fluxos de trabalho.

Este ano, veremos um crescimento exponencial na implantação de IA generativa entre seguradoras e MGAs. A IA gen cognitiva e baseada em funções na forma de assistentes autônomos de IA permitirá que as organizações de seguros adicionem capacidade, acessem insights de risco sob demanda, reduzam o vazamento de prêmios, gerenciem reivindicações de forma mais proficiente e melhorem a eficiência de custos.

As incertezas em torno da IA ​​se dissiparão à medida que a IA de aterramento cria confiança, e há menos ansiedade de que a IA substitua as pessoas.

Com casos de uso mais avançados para IA cognitiva e adaptável em todo o ciclo de vida do seguro, as seguradoras e MGAs ganharão produtividade, aumentarão seus livros de negócios e refinarão os serviços aos segurados.