Notícias | 19 de agosto de 2026 | Fonte: Air Company

IA no core do seguro: por que o retorno real está em precificação, risco e  sinistros 

Há uma pergunta que tenho ouvido com frequência de executivos de seguros: “Já  investimos em IA. Por que o retorno ainda não aparece no resultado?” 

A resposta, na maioria dos casos, está no onde — não no quanto. A primeira onda  de IA no setor se concentrou em áreas mais periféricas: chatbots de atendimento,  assistentes internos, produtividade de backoffice. São ganhos reais, mas  incrementais, e raramente movem o combined ratio. O valor transformacional está  no core do negócio segurador: precificação, análise de risco e sinistros

Os números contam a história 

A McKinsey estima que a IA pode adicionar até US$ 1,1 trilhão por ano em valor à  indústria global de seguros, e estudos recentes da consultoria mostram que os  impactos já observados incluem redução de 20% a 40% nos custos de  onboarding e melhoria de 3% a 5% na precisão da avaliação de sinistros, com  pricing, underwriting e claims entre os principais domínios de transformação: 

Precificação e subscrição. A BCG estima até 3 pontos de melhoria na  sinistralidade ao incorporar dados não estruturados — antes inacessíveis — às  decisões de subscrição, com redução de 30% a 40% no tempo de cotação. Até  2030, segundo a McKinsey, seguradoras que investirem em novas ferramentas  poderão automatizar mais de 90% da precificação em linhas mais simples,  como seguros automóvel, residencial e de responsabilidade civil pessoal. 

Sinistros. O relatório AI-First Companies Win the Future, da BCG, projeta redução  de 20% a 30% nas despesas de regulação de sinistros, com ganhos de até 50%  na velocidade de processamento. Sinistro mais rápido e mais preciso significa, ao  mesmo tempo, menos custo e mais retenção de cliente. 

Compare com os ganhos típicos da IA em atendimento — importantes, mas que  dificilmente passam de eficiência operacional. No core, a IA mexe nas duas  alavancas que definem o resultado técnico: seleção de risco e custo de sinistro. 

Por que o core rende mais? 

1. Dados que antes eram invisíveis. Modelos tradicionais de subscrição usam  dezenas de variáveis; machine learning processa milhares, incluindo dados não  estruturados de laudos, imagens e comportamento. No Brasil, o Open Insurance amplia essa base a cada ano. 

2. O ciclo se fecha. No modelo tradicional, precificação, subscrição e sinistros  operam em silos. Com IA, cada sinistro processado alimenta o modelo de risco, que refina a precificação, que melhora a seleção. É um ciclo de aprendizado contínuo,  e quem o fecha primeiro cria uma vantagem que se compõe ao longo do tempo. 

3. Velocidade virou seleção de risco. Quando a cotação sai em minutos e o  sinistro simples é liquidado em horas, a seguradora não só reduz custo: atrai e  retém os melhores riscos. Speed-to-decision é hoje uma alavanca comercial, não  apenas operacional. 

O que os líderes fazem diferente 

Na minha experiência liderando projetos complexos de IA para o setor financeiro e  segurador, três disciplinas separam quem captura valor de quem fica na fase piloto: 

Sair do piloto. Mais de 90% das seguradoras globais já lançaram pilotos de IA, mas  apenas 7% escalaram para adoção corporativa (BCG). O gargalo raramente é o  modelo, mas sim a integração com legado, governança de dados e gestão de  mudança nas áreas técnicas. 

Tratar governança como acelerador. Na Europa, o EU AI Act classifica  precificação e avaliação de risco em seguros como alto risco, e a adoção segue  quase universal. No Brasil, a SUSEP caminha na mesma direção. Explicabilidade e  auditabilidade de modelos não são custo regulatório: são pré-requisito de escala. 

Combinar modelo e julgamento. Os melhores resultados vêm de arquiteturas em  que a IA amplia o subscritor e o regulador de sinistros — não os substitui. O humano  define apetite de risco; a IA executa com consistência e escala. 

A pergunta para 2026 não é mais “devemos usar IA?”. É: “nossa IA está no core do  negócio — ou ainda em áreas periféricas?” 

E na sua seguradora: a IA já chegou ao coração do negócio? 

Nota de rodapé: Valores de referência de ordem indicativa, cada mercado tem suas  especificidades. Compartilhe nos comentários como sua organização está tratando  esse tema — e conecte-se se quiser trocar experiências sobre IA aplicada ao core  de seguros.

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