Nos últimos anos, a Inteligência Artificial passou rapidamente da fase de experimentação para o centro das estratégias de transformação digital. Ferramentas generativas se popularizaram, novas soluções surgem diariamente e seguradoras e corretoras aceleram investimentos para aumentar eficiência operacional e melhorar a experiência dos clientes.
Apesar desse movimento, muitas iniciativas ainda não conseguem sair da fase de testes ou gerar ganhos relevantes para o negócio.
Para Gabriel Bustamante, Head de Inteligência Artificial e Engenharia da TRINCA, o principal obstáculo está na forma como a IA vem sendo implementada.
“As empresas têm errado muito na estratégia de querer adotar Inteligência Artificial sem olhar para os dados. Hoje, a base da IA, seja ela generativa ou clássica, são os dados. Se queremos agentes trabalhando lado a lado com as pessoas e tomando decisões com autonomia, eles precisam de informações estruturadas para evitar alucinações e retrabalho.”
Segundo Gabriel, muitas organizações iniciam projetos escolhendo ferramentas antes mesmo de compreender quais problemas desejam resolver, criando iniciativas desconectadas da operação.
Antes da IA, é preciso olhar para o processo
Embora a Inteligência Artificial seja frequentemente associada ao ganho de produtividade, Gabriel explica que ela também expõe fragilidades que já existiam dentro das empresas.
Processos redundantes, informações descentralizadas e dados inconsistentes passam a limitar diretamente o desempenho das soluções de IA.
“Quando vamos aplicar Inteligência Artificial, primeiro precisamos olhar para o processo e entender se ele realmente funciona. Muitas vezes percebemos que algumas etapas nem precisariam existir e outras poderiam ser reorganizadas. Só depois faz sentido pensar na aplicação da IA.”
Na prática, isso significa que projetos de IA bem-sucedidos começam muito antes da escolha da tecnologia. Eles exigem revisão operacional, organização dos dados e alinhamento entre as áreas envolvidas.
Cultura, dados, processos e tecnologia conectados
Na visão de Gabriel, existe uma ordem lógica para construir iniciativas capazes de gerar impacto real.
O primeiro passo é preparar a cultura da organização para que a Inteligência Artificial seja percebida como uma ferramenta de apoio, e não como uma ameaça.
Na sequência, é necessário estruturar e governar os dados que alimentarão os modelos, revisar processos operacionais e somente então definir quais tecnologias fazem mais sentido para cada contexto.
“Eu gosto de começar pela cultura, para que as pessoas entendam que aquilo não é uma ameaça. Depois eu iria para a camada de dados, em seguida para os processos operacionais e, por último, escolheria as ferramentas. A ferramenta é a cereja do bolo. Se cultura, dados e processos não estiverem organizados, não faz sentido começar por ela.”
Essa lógica vem se tornando cada vez mais relevante para seguradoras e corretoras, onde boa parte das operações depende da integração entre múltiplos sistemas, grande volume de documentos e fluxos altamente regulados.
Da estratégia à aplicação prática
Essa abordagem já vem sendo aplicada pela TRINCA em projetos recentes desenvolvidos para empresas do mercado segurador.
Em um trabalho iniciado a partir de um assessment técnico e estratégico, a equipe identificou que o principal desafio, para além da evolução tecnológica da plataforma utilizada pelo cliente, estava na modernização de processos operacionais e na criação de uma base preparada para receber Inteligência Artificial.
O diagnóstico revelou atividades altamente manuais, informações descentralizadas e grande volume de dados distribuídos entre diferentes sistemas. Antes mesmo da implementação da IA, foi necessário revisar fluxos operacionais, identificar oportunidades de simplificação e estruturar a integração das informações.
A partir dessa etapa, foram desenhadas iniciativas para automatizar a leitura e interpretação de documentos, organizar informações provenientes de e-mails e criar uma camada consultiva baseada em Inteligência Artificial capaz de acelerar análises e apoiar a tomada de decisão. Em vez de aplicar IA como uma ferramenta isolada, a estratégia consistiu em conectá-la diretamente aos processos do negócio, aumentando eficiência, reduzindo atividades operacionais e tornando a operação mais escalável.
IA como vantagem competitiva para o mercado segurador
À medida que a Inteligência Artificial se torna mais acessível, o diferencial competitivo deixa de estar na tecnologia em si. O que passa a separar iniciativas pontuais de projetos que realmente geram valor é a capacidade de preparar a organização para utilizá-la de forma consistente, conectando cultura, dados, processos e objetivos de negócio.
Nesse contexto, a TRINCA atua como parceira estratégica na construção dessa jornada, ajudando seguradoras e corretoras a transformar Inteligência Artificial em ganhos de eficiência, velocidade e competitividade.
Empresas que buscam estruturar iniciativas de IA aplicadas ao negócio podem conhecer mais sobre as soluções da TRINCA no novo site da companhia. A plataforma apresenta as diferentes frentes de atuação da empresa, além de cases e iniciativas que mostram como mais de 16 anos de experiência no mercado segurador têm ajudado seguradoras e corretoras a acelerar sua evolução digital: https://www.trinca.com/