EXCLUSIVO – O que têm em comum Parshin Shojaee, Iman Mirzadeh, Keivan Alizadeh, Maxwell Horton, Samy Bengio e Mehrdad Farajtabar? Todos, simultaneamente e a partir da mesma fonte, vêm estimulando reflexão no mundo da tecnologia desde que publicaram, na primeira semana de junho, sob a tutela da Apple, um artigo no qual argumentam que a inteligência artificial (IA) ainda apresenta lacunas e limites de estruturação lógica que a impedem de executar um modelo de raciocínio amplo, complexo e capaz de verdadeiramente antecipar… o futuro. O nome é extenso: The Illusion of Thinking: understanding the strengths and limitations of reasoning models via the lens of problem complexity, ou, traduzindo, A Ilusão do Pensamento: compreendendo os pontos fortes e as limitações dos modelos de raciocínio através da lente da complexidade do problema, mas o fato é que o artigo dos especialistas alerta a sociedade e o mercado em geral, e de todas as frentes, que a Inteligência Artificial, apesar de sua extraordinária capacidade transformadora do real e das situações cotidianas e de consumo, ainda “engatinha”. Mas também é fato que a IA está transformando o dia a dia de todos nós, frisando: para o bem ou para o mal.
Deparamo-nos, portanto, com o imprescindível e determinante viés da ética. “Embora esses modelos demonstrem desempenho aprimorado em benchmarks de raciocínio, suas capacidades fundamentais, propriedades de escala e limitações permanecem insuficientemente compreendidas. As avaliações atuais concentram-se principalmente em benchmarks matemáticos e de codificação estabelecidos, enfatizando a precisão da resposta final. No entanto, esse paradigma de avaliação frequentemente sofre com a contaminação de dados e não fornece insights sobre a estrutura e a qualidade dos rastros de raciocínio”, resumem os seis articulistas, que para chegarem a essa conclusão transcenderam avaliações convencionais e submeteram os recursos de Inteligência Artificial a quebra-cabeças de indizíveis níveis de complexidade que colocaram em xeque a capacidade da IA de ir mais longe do que já é capaz. As chamadas IA’s “pensantes” entraram em pane diante das questões de lógica a que foram submetidas e, inclusive, emitiram respostas erradas e sem solução alguma para os quebra-cabeças. Incapazes de solucionar os problemas, as IA’s “jogaram a toalha” na lona de testes matemáticos dos intrépidos estudiosos e literalmente desistiram de tentar processar respostas. Travaram mesmo.
A constatação é indelével: as IA’s “pensantes” são um caminho sem volta. O horizonte que sinalizam é vasto e fundamental para solucionar questões do mundo atual, porém ainda com restrições, digamos, interpretativas. O mundo ainda é “humano, demasiado humano”, já escrevera no século 19 o filósofo Friedrich Nietzsche. E a premissa permanece viva. Ou seja, o pensamento humano ainda prevalece diante de realidades aparentemente inescrutáveis.
A expressão “pé no chão” consiste em um preceito muito familiar ao setor de seguros. Por muito tempo tido como uma indústria “conservadora” e que demorou à beça para reconhecer que, daqui em diante, o “digital” é quem dá as cartas do jogo. Há uma discussão franca, aberta, de que a IA realmente impulsiona o mercado, sobretudo a partir da jornada com o consumidor. Mas também prevalece uma autoanálise: “Será que estamos realmente prontos?”, indagam muitos gerentes e diretores de TI das seguradoras em meio aos seus incansáveis testes com as novas tecnologias embebidas em IA.
Diretor vice-presidente de tecnologia e operações da Generali, Alexandre Muniz é categórico: “Segundo os especialistas da Apple, a IA não formula nada novo. Ela trabalha em seu conhecimento existente e não consegue trabalhar em seu conhecimento futuro. Ou seja, isso muda um pouco o conceito de como é que se vê a IA. Formular efetivamente coisas novas exige um toque humano. A IA ainda não consegue fazer isso. Ela, conceitualmente, tenta reproduzir o que nós somos hoje. O que nós vamos ser lá na frente, que é um pouco a tônica também do artigo da Apple, e que eu concordo plenamente, depende sempre do olhar humano. É difícil você eliminar o olhar humano das profissões”.
Em meio às reflexões — por que não? — filosóficas, as áreas de TI das seguradoras tradicionais e as insurtechs não alteram o plano de negócios onde investimentos em IA na jornada do cliente são indispensáveis. Já não há dúvida de que chatbots inteligentes, assistentes virtuais, análise de sentimentos e modelos preditivos estão tornando a experiência com o cliente mais fluida, rápida e personalizada. Hoje, a inteligência artificial vem agilizando atendimentos em canais digitais, inclusive WhatsApp, app’s e portais.
Coordenador acadêmico da Escola de Negócios em Seguros (ENS), pontualmente da certificação avançada Estrategista em IA para o mercado de seguros, Ricardo Villaça define a InteligênciaArtificial como “decisiva” para tornar os canais digitais mais ágeis, hiperpersonalizados e “disponíveis 24/7”, ou seja, 24 horas por dia nos sete dias da semana. “Agentes virtuais permitem que seguradoras façam cotações, tirem dúvidas e regulem sinistros diretamente pelo WhatsApp ou app’s. Seguradoras que adotaram fluxos automatizados associados à IA viram o tempo médio de atendimento cair até 80%. Além disso, em alguns casos, a taxa de fidelização aumentou entre 15 e 20 pontos nos primeiros 12 meses. A automação com IA tem sido não só uma inovação, mas um fator de fidelização. Lembrando que automação sem IA não é IA”, salienta Villaça.
O Grupo Bradesco Seguros é exemplo de que a IA está funcionando na comunicação com seus clientes nos canais digitais. Os assistentes virtuais da seguradora, inclusive no WhatsApp e no aplicativo, contam com linguagem natural e análise de sentimentos para oferecer interações mais resolutivas. Em 2024, alcançamos uma média mensal de 1,2 milhão de usuários únicos no app e 8,1 milhões de consultas/transações por meio do app. Além disso, utilizamos IA na subscrição de apólices, regulação de sinistros e identificação automatizada de avarias, o que reduz prazos e melhora a experiência do cliente”, revela o diretor de inovação, digital e dados no Grupo Bradesco Seguros, José Loureiro.
Pesquisas apontam que, com IA, o tempo médio de espera por atendimento caiu 94% em algumas seguradoras, de 47 para apenas três minutos, e o tempo médio de interação com bots pode ser de apenas 1,46 minutos, enquanto o atendimento humano gira em torno de 24,8 minutos. “Mas o diferencial é ir além da mera automação, construindo uma relação mais humana, confiável e empática, mesmo em interações digitais. Acreditamos que a próxima fronteira da IA no seguro é justamente essa humanização escalável”, prevê o CEO da MJV Technology & Innovation, Mauricio Vianna.
O relatório Scaling gen AI in insurance (Escalonamento da geração de IA em seguros), divulgado em abril deste ano pela Deloitte e baseado em uma pesquisa com 200 executivos de seguros nos Estados Unidos, indica que 76% das seguradoras já implementaram IA generativa em uma ou mais funções de negócio, com seguradoras de vida e acidentes ligeiramente à frente (82%) comparado a 70% das seguradoras de propriedades e casualty. Os resultados da pesquisa revelam, todavia, lacunas na preparação das ferramentas de IA generativa, embora as seguradoras mantenham um foco estratégico em recursos para o desenvolvimento de soluções tecnológicas que as aproximem ainda mais de seus clientes. “Em relação à implementação das seguradoras, as iniciativas estão distribuídas por diferentes estágios e funções entre os entrevistados. Embora algumas seguradoras já tenham implantado a IA generativa em diversas funções, o maior grupo ainda está em fase de escopo. Parece que, após os experimentos iniciais com casos de uso e Poc’s [provas de conceito], as seguradoras estejam adotando uma abordagem mais comedida em relação à escala e à adoção. Um motivo para essa abordagem pode estar relacionado ao fato de alguns líderes do setor de seguros ainda ponderar os riscos potenciais em relação aos benefícios potenciais, especialmente seguradoras com receitas anuais inferiores a US$ 500 milhões. Embora 45% dos entrevistados tenham afirmado que seus líderes acreditam que os benefícios da IA generativa superem os riscos, a maioria acredita que os riscos superam os benefícios ou está em dúvida quanto à proposta de valor da IA generativa”, explicam, em artigo publicado em abril, os analistas Sandee Suhrada, que lidera a área de estratégia de dados de seguros e IA da Deloitte nos Estados Unidos, e Dishank Jain, gerente adjunto do centro de serviços financeiros da Deloitte na Índia.
No Brasil, a maioria das seguradoras está empenhada nessa migração para IA no atendimento ao cliente. Na Generali Seguros, por exemplo, como revela Alexandre Muniz, alguns chatbots reduziram em 50% o tempo de atendimento. “Também fizemos um projeto na área de sinistro judicial com o qual reduzimos o tempo médio dos processos judiciais em mais de 70%. Também reduzimos o custo em igual monta, porque toda vez que se cria uma ação judicial, deve ser criada uma provisão para isso”, diz Muniz, que antecipa: “No Brasil, devemos fazer este ano ainda mais duas ou três grandes iniciativas [com base em IA] que melhoram o tratamento, por exemplo, de dados de sinistro”.
A Generali já investiu cerca de R$ 1 milhão no emprego de IA, contabilizando um retorno de cerca de R$ 50 milhões. “Acreditamos que essas iniciativas criam um nível de agilidade que proporciona um retorno para a empresa de, no mínimo, 25%, podendo chegar, em alguns casos, a 90% de retorno. Estamos falando de um retorno muito alto em um ano e meio”, destaca o executivo, afirmando, inclusive, que a Inteligência artificial trará muitos benefícios, sobretudo em dois níveis: no da personalização do produto ao cliente e no relacionamento diário pós-venda, desdobrando-se, portanto, para um atendimento mais humanizado.
A Zurich adota o clientecentrismo como um dos pilares da sua cultura corporativa. Esse é um dos focos principais com que a seguradora implementa a IA em seu negócio. Um dos principais usos da IA na Zurich é a automatização de processos relacionados à regulação de sinistros, que é o momento de maior contato dos clientes com as seguradoras. Processos como cotações de reparo de veículos e análise de sinistros de celular também já contam com ferramentas nesse sentido. No seguro celular é possível uma indenização de um aparelho roubado, por exemplo, em poucos minutos, contando com o uso de IA para análise de documentos, inclusive boletins de ocorrência, e no seguro automóvel, a partir de fotos enviadas pelo cliente via app ou site, a IA analisa os danos e gera estimativas para reparos, acelerando o processo de indenização. “Com esse processo, observamos uma redução de nove para um dia para aprovação do sinistro”, argumenta a diretora de marketing e clientes da Zurich, Lucía Sarraceno.
A executiva afirma que mais de 50% de todos os sinistros anotados na Zurich contam com IA em sua regulação, sendo que mais de 40% dos sinistros de seguro celular, garantia estendida, automóvel e de crédito já são resolvidos em um único contato do cliente com a seguradora. “Essas iniciativas fazem parte de uma transformação contínua com foco na excelência da experiência. Um reflexo disso é um avanço bastante significativo da satisfação dos clientes com a Zurich: o TNPS [transactional net promoter score], índice através do qual é possível medir essa satisfação, saltou mais de 30 pontos entre 2018 e 2024, um indicador claro do impacto positivo das ações implementadas”, acrescenta Lucía.
O uso da IA ainda é recente no mercado segurador brasileiro. Ricardo Villaça, da ENS, observa que, nos últimos anos, houve avanços importantes na automação de processos, na personalização de ofertas e na análise preditiva, mas, reforça ele, ainda é preciso acontecer uma ‘virada de mindset” por parte de líderes e de organizações: “É normal que essa virada demore um pouco, mas podemos ajudar a acelerar, principalmente com cultura. Em toda revolução industrial, a cultura é sempre um ponto de atenção e aceleração. O mercado em geral ainda usa mais a IA ‘da moda’ do que a IA ‘com propósitos’. A IA cada vez mais deve estar associada aos desafios estratégicos das organizações. A ENS tem tido um papel decisivo e essencial nesse processo, incentivando e entregando um nível de educação no mesmo patamar do de países que estão se desenvolvendo nesse sentido.”
CTO da Albatroz MGA, Vinicius Jorge assinala que a adoção de IA está na agenda estratégica de todos os CEO’s e executivos do setor de seguros globalmente. Ele cita o McKinsey Global Insurance Report (2024), que destaca que a indústria está à beira de uma “mudança sísmica” orientada por tecnologia, com foco em quatro áreas-chave para posicionar as seguradoras nesta transformação. “O grande desafio não é mais se implementar, mas por onde começar”, diz Jorge.
LGPD É SUFICIENTE?
As seguradoras brasileiras, em sua maioria, sinaliza o executivo, já possuem estruturas robustas de proteção de dados em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), não representando a IA um risco adicional significativo neste aspecto. O principal desafio emergente será, afirma Jorge, o gerenciamento do volume exponencial de dados que a IA gerará. “Segundo a Deloitte, estimativas indicam que a IA poderia adicionar mais de 10%, ou aproximadamente US$ 12,5 trilhões, ao PIB global até 2032, intensificando ainda mais a necessidade de gestão eficiente de dados. As companhias precisarão tomar decisões estratégicas sobre como organizar esta nova massa de informações, integrando-a às arquiteturas existentes e sistemas legados. A modernização da infraestrutura de dados será fundamental para sustentar o crescimento projetado do setor”, avalia Vinicius Jorge.
Apesar dos avanços, o setor, como avalia Marcella Campos, gerente de inovação da MJV, ainda precisa evoluir a proteção de dados dos clientes, mesmo com a existência da LGPD, fortalecendo a governança de dados, garantindo que a complexidade e o volume de informações tratados pela IA estejam em total conformidade com a lei. “A transparência e aplicabilidade dos algoritmos são desafios importantes, pois os clientes têm o direito de entender como as decisões automatizadas são tomadas. Como vem sendo muito falado como temática em feiras recentes, a necessidade de uma regulamentação mais específica para a IA é evidente, pois a LGPD, embora abrangente, não trata de todas as particularidades da tomada de decisão autônoma. Superar esses desafios é essencial para que a IA seja utilizada de forma ética e responsável, construindo um futuro mais seguro para o mercado de seguros”, alerta Marcella.
Compartilhamento e proteção de dados, eis um ponto que exige extrema atenção das seguradoras, principalmente no universo atual do open insurance e sob o arcabouço legal da LGPD, como alerta Alexandre Muniz, da Generali. Segundo o executivo, as seguradoras precisam ter uma “dose de realidade”, porque “efetivamente” o judiciário e as leis “não vão mudar” na velocidade em que a tecnologia muda. “A parte de privacidade dos dados é talvez um dos maiores desafios que temos aqui, mais do que a própria fraude, porque a fraude é sempre uma exceção e está circunscrita a um volume sempre menor da base de clientes, mas o uso intenso de IA pode ser para uma base grande de clientes e estamos falando de informação sensível desse cliente. Hoje, boa parte dos projetos de IA tem pouca atenção a isso”, adverte Muniz, que afirma debater intensamente o tema na Generali, que investe em governança de IA justamente para proteger dados internos bem como dos clientes.
O executivo questiona, contudo, o destino das informações dos clientes em um cenário de compartilhamento de dados. Para Muniz, a legislação brasileira ainda não está “muito clara” nesse sentido. “Na Europa, acredito que a lei [de proteção de dados] evoluiu mais do que aqui no Brasil. Já existe tecnologia de IA em que são criados ambientes fechados de IA para proteção dos dados do cliente. Mas não sou tão otimista na criação de um arcabouço legal e regulatório rápido. As empresas precisam ter um posicionamento diferenciado e talvez as leis não consigam ser tão específicas e trabalhem mais na parte psicológica, conceitual, vamos dizer assim, porque não vai realmente conseguir acompanhar [os avanços da IA]. É importante que as empresas tenham atenção a isso”, recomenda Muniz.
Diretor-executivo de tecnologia e operações da Zurich, Marcelo Alvalá assinala que, no Brasil, mesmo com a vigência da LGPD, o uso de IA exige cuidados adicionais para garantir que as informações dos clientes sejam tratadas de forma segura, transparente e ética. “É uma tecnologia relativamente nova em seu uso em larga escala e a falta de clareza sobre os critérios utilizados pelos algoritmos pode gerar insegurança, especialmente em decisões sensíveis, como recusa de cobertura ou alterações contratuais”, diz o executivo, que também alerta ser essencial estabelecer uma governança clara sobre as responsabilidades em casos de falhas automatizadas, além de mitigar possíveis vieses nos dados utilizados pelos sistemas.
ESTRADA LONGA
O desafio primário será sempre a segurança da informação e a garantia de que os dados dos consumidores estarão preservados. Internalizada a questão, os desenvolvedores executarão o passo seguinte: a análise de dados comportamentais para oferecer soluções proativas ao cliente. “Está em uso e em expansão”, frisa Ricardo Villaça. “Mas tem potencial para avançar”, completa o acadêmico, reconhecendo que as seguradoras estão paulatinamente buscando a utilização de dados comportamentais — como padrão de uso, histórico de sinistros e navegação digital — para criar ofertas mais aderentes ao perfil do cliente. “De qualquer forma, o uso ainda pode ser mais efetivo, tanto em modelagem de dados quanto em construção de algoritmos, visando uma hiperpersonalização cada vez mais assertiva. De fato, o que se fala de IA é da evolução contínua. As experiências mais bem-sucedidas demonstram que clientes expostos a recomendações personalizadas têm até três vezes mais chance de renovar suas apólices, por exemplo. Se conseguirmos atuar acompanhando o cliente em seus momentos de vida, estaremos sempre apoiando ele de forma individualizada com o que é pertinente, consequentemente, venderemos mais”, avalia Villaça.
Comportamentos como hábitos de direção, padrões de consumo e interações digitais podem ser usados para antecipar demandas, sugerir coberturas ajustadas ao perfil do cliente ou até ajudar na prevenção de riscos. “Apesar das possibilidades associadas à tecnologia, ainda vejo como uma questão incipiente no mercado segurador. É necessário evoluir na governança dos dados, na transparência dos algoritmos e no cuidado com a privacidade, em conformidade com legislações como a LGPD. Em outras palavras, é uma tendência muito promissora, que ainda tem espaço para amadurecimento, especialmente quando falamos de ética, equidade e uso responsável das informações dos clientes, a fim de que possa ser utilizada em larga escala no setor”, pontua Marcelo Alvalá.
Da perspectiva estratégica, essa capacidade de personalização e proatividade é o que diferenciará as seguradoras de sucesso no futuro. Embora não esteja 100% consolidado, o mercado está em um ponto de inflexão. Mauricio Vianna, da MJV, sinaliza para pesquisas que mostram que 62,7% das seguradoras brasileiras já utilizam IA generativa para personalizar produtos e serviços, ampliando a eficiência operacional e a retenção de clientes. Grandes players já estão colhendo frutos significativos, com taxas de retenção de clientes aumentando e uma melhora na conversão de vendas ao oferecer produtos customizados com base nesses dados. “O desafio agora é aprofundar a integração de dados de diversas fontes, não apenas transacionais, mas também de interações digitais, comportamento em aplicativos, e até mesmo dados de IoT, sempre com consentimento do cliente e respeitando a privacidade”, sugere.
*Matéria originalmente publicada na Revista Apólice #309
