A rápida disseminação da inteligência artificial nos processos empresariais vem expondo um descompasso crítico entre inovação tecnológica e mecanismos tradicionais de transferência de risco.
Reportagem recente do Financial Times evidencia que esse desalinhamento já alcançou um ponto sensível: a crescente indisponibilidade ou limitação severa de cobertura securitária para riscos associados à IA, especialmente no âmbito dos seguros de responsabilidade civil a terceiros, incluindo a responsabilidade civil profissional.
O ponto central levantado pela reportagem é direto e preocupante: seguradoras estão se movimentando para excluir danos relacionados à inteligência artificial de suas apólices corporativas.
Essa tendência não decorre de uma simples revisão técnica, mas de uma percepção estrutural de que os riscos gerados por sistemas de IA são, neste momento, difíceis de mensurar, precificar e limitar. Trata-se de uma ruptura com o princípio básico do seguro, que depende de previsibilidade estatística e independência entre eventos.
No campo da responsabilidade civil geral e profissional, o impacto é particularmente relevante. Esses ramos historicamente cobrem danos causados a terceiros por falhas, erros ou omissões na prestação de serviços. Contudo, quando decisões, recomendações ou operações passam a ser mediadas ou mesmo executadas por algoritmos sob controle externo é desconhecido, surge uma zona cinzenta quanto à imputação de responsabilidade.
A própria reportagem destaca que “ninguém sabe ao certo quem é responsável quando algo dá errado” em sistemas de IA. Essa indefinição compromete a lógica tradicional de underwriting, baseada na clara identificação do nexo causal e do agente responsável.
Além disso, a natureza dos riscos de IA apresenta características que tensionam os limites do mercado segurador. Em primeiro lugar, há o problema da opacidade, frequentemente descrita como “black box”. Modelos avançados, como os de linguagem, produzem resultados sem transparência plena sobre seus processos decisórios, o que dificulta tanto a prevenção quanto a regulação de perdas. Em segundo lugar, existe o risco de perdas agregadas e sistêmicas: um erro replicado em larga escala pode gerar milhares de sinistros simultâneos, comprometendo o equilíbrio atuarial das carteiras.
Esse cenário já produz efeitos concretos.
Grandes seguradoras globais têm buscado aprovação regulatória em seus mercados para inserir cláusulas amplas de exclusão de IA, abrangendo desde o uso direto até a incorporação indireta em produtos e serviços.
Na prática, isso significa que apólices de responsabilidade civil geral (CGL) e responsabilidade civil profissional (E&O) podem deixar de responder por danos causados por decisões automatizadas, recomendações algorítmicas ou falhas em sistemas inteligentes.
Para profissionais liberais e empresas intensivas em conhecimento como as consultorias, escritórios de advocacia, empresas de tecnologia, saúde e engenharia, o problema é ainda mais sensível. A utilização de IA como ferramenta de apoio ou automação pode ampliar eficiência, mas simultaneamente cria exposições não cobertas.
Um parecer técnico baseado em IA que gere prejuízo a um cliente ou uma decisão automatizada que cause dano reputacional ou financeiro, pode não encontrar respaldo na apólice tradicional de RC Profissional.
Outro vetor relevante é o aumento da litigiosidade. Estudos já indicam crescimento consistente de ações judiciais relacionadas à IA em múltiplos setores, refletindo a ampliação das possibilidades de danos, que vão desde prejuízos financeiros até danos corporais e morais.
Esse ambiente jurídico ainda em formação aumenta a incerteza para seguradoras, que tendem a reagir com negativas de aceitação ou restrições contratuais, em vez de expansão do leque de coberturas.
Diante disso, o mercado parece caminhar para três possíveis respostas, nenhuma delas plenamente consolidada.
A primeira é a ampliação de exclusões, como já vem ocorrendo, transferindo o risco de volta para as empresas. A segunda é o desenvolvimento de coberturas específicas para IA, com escopo restrito e forte controle de subscrição. A terceira, mais estrutural, envolve a criação de novos modelos de gestão de risco, combinando seguros, retenção de risco (inclusive via seguradoras cativas e fundos de capital) e governança robusta de riscos de IA.
O que se observa, portanto, é a emergência de um “gap de cobertura” em um momento em que a exposição ao risco cresce exponencialmente. A IA deixa de ser apenas uma ferramenta operacional e passa a ser um vetor autônomo de risco, para o qual os instrumentos tradicionais de transferência ainda não estão adequadamente preparados.
Para corretores de seguros, seguradoras e gestores de risco, isso impõe uma revisão urgente das práticas de análise, contratação e aconselhamento, sob pena de se criar uma falsa sensação de proteção em um ambiente cada vez mais complexo e incerto.
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