A adoção da inteligência artificial no mercado de seguros depende de uma condição básica: contar com dados confiáveis e sistemas capazes de integrar informações de diferentes fontes. Sem essa estrutura, mesmo ferramentas sofisticadas podem gerar análises incompletas ou resultados pouco confiáveis.
Um levantamento da KPMG International, divulgado em setembro de 2026, ajuda a dimensionar esse desafio. Entre os entrevistados, 44% consideraram suas organizações avançadas na transformação com inteligência artificial, mas apenas 11% avaliaram como robustas suas estruturas de dados e governança para ampliar o uso da tecnologia. Além disso, 71% afirmaram que as aplicações ainda se concentram na geração de conteúdo e na automação de tarefas rotineiras. Realizada internacionalmente em maio de 2026, a pesquisa reflete as percepções das lideranças consultadas e não representa necessariamente a realidade do mercado brasileiro.
A infraestrutura tecnológica também merece atenção. Para 77% dos entrevistados, a falta de adaptação da arquitetura corporativa à inteligência artificial prejudicará a competitividade de suas organizações nos próximos cinco anos.
Na gestão de grandes riscos, a qualidade das informações ganha relevância diante da variedade de fatores envolvidos na avaliação de uma exposição. A análise pode incluir histórico de sinistros, características das instalações, condições operacionais e fatores externos capazes de afetar uma empresa. Ao cruzar esses dados, a inteligência artificial pode ajudar a identificar padrões e apontar situações que merecem atenção. A utilidade dos resultados, porém, depende da consistência das informações e da interpretação de cada contexto.
“Na gestão de grandes riscos, identificar um padrão não basta. É preciso avaliar sua relevância para cada exposição e entender como ele pode alterar a análise. Sem dados consistentes e critérios claros, a inteligência artificial pode acelerar uma avaliação equivocada”, afirma Raphael Luna, diretor executivo de TI e Dados da MDS Brasil.
A relação entre inteligência artificial, qualidade dos dados e avaliação de riscos complexos estará em discussão no CQCS Inovação 2026, nos dias 4 e 5 de novembro, em São Paulo. Luna participará do painel “Usando IA e Dados na Gestão de Grandes Riscos”, marcado para 4 de novembro, às 16h50, ao lado de Anderson Romani e Bruno Badini.