Como os Corretores Podem Garantir o Uso Responsável da IA nas Operações de Seguros?
A inteligência artificial (IA) está transformando fluxos de trabalho em diversos setores — e o setor de seguros não é exceção. Segundo um relatório da Statista, o uso de IA no seguro global “aumentou para 48% em 2025, um salto significativo em relação a 29% em 2024.” No entanto, seu crescimento rápido continua a suscitar preocupações.
Um relatório de 2025 destacou que “a IA surge como o principal risco para o ano seguinte, deslocando outras preocupações importantes.” Este alerta sublinha a necessidade de uma adoção responsável da IA, especialmente em operações sensíveis como as de seguros.
Riscos Emergentes da IA
Os riscos relacionados à IA frequentemente começam durante o treinamento do modelo. É possível que viéses se desenvolvam, levando a resultados discriminatórios em subscrições ou reivindicações. Além disso, a IA pode “alucinar”, ou seja, apresentar informações incorretas ou sem sentido como fatos. A confiabilidade é outra preocupação, visto que a IA não fornece sempre respostas consistentes para as mesmas perguntas.
Em relação à explicabilidade, a IA pode tomar decisões sem uma explicação clara, dificultando a compreensão da razão por trás de uma negativa, o que pode prejudicar a confiança de corretores e segurados. Um caso recente refletiu essa preocupação, onde a Cigna enfrentou um processo judicial devido ao seu algoritmo de IA, que supostamente negou mais de 300.000 reivindicações.
A automação descontrolada pode escalar rapidamente decisões falhas. A IA frequentemente opera com dados sensíveis, como informações proprietárias da empresa ou dados de funcionários, criando uma superfície de ataque para brechas de dados ou usos indevidos.
Mitigação de Riscos
Corretores e seguradoras podem apoiar a mitigação de riscos por meio de:
- Identificação e relato de decisões tendenciosas para promover modelos de IA mais justos
- Revisão de conteúdo gerado por IA para detectar erros ou informações enganosas
- Marcação de resultados inconsistentes para ajudar a melhorar a confiabilidade do modelo
- Exigência de raciocínio claro por trás das decisões da IA, especialmente em negativas
- Escalonamento de questões de clientes precocemente para reduzir o risco de repercussões legais ou de PR
- Identificação de padrões de decisões falhas antes que se espalhem amplamente
- Assegurar que os clientes compreendam como seus dados são utilizados e promover um manuseio seguro
Desenvolvimento de Sistemas de IA Conscientes de Riscos
É fundamental que “evitar os riscos mencionados acima seja a maior prioridade.” Para isso, é necessário começar o projeto estabelecendo guardrails, entendendo cuidadosamente qual equipe é responsável por quais entregáveis (construção, teste, revisão, aprovação).
Além disso, é essencial realizar testes regulares: uma vez que o modelo é construído, ele deve ser testado periodicamente para precisão e viéses, configurado para alertar inconsistências ou resultados ilógicos, como um aumento repentino de negativas.
Sobre a transparência, é importante criar um painel acessível que mostre como os modelos estão performando. Cada decisão de subscrição assistida por IA deve ser rastreável, registrando a versão do modelo utilizada, entradas de dados, pontuações de saída e qualquer ação final tomada.
Barreiras à Adoção da IA
Apesar do uso da IA, ainda há muita hesitação. Os mitos mais comuns sobre a IA são baseados no medo. Algumas pessoas acreditam que não se pode confiar na IA em circunstância alguma, pois ela é probabilística e carece do “toque humano”.
Outra preocupação comum é a substituição de trabalhadores. No entanto, a IA deve ser vista como uma assistente e parceira. Quando utilizada dessa forma e combinada com supervisão humana responsável, pode ajudar a tomar decisões mais inteligentes, justas e responsáveis.
Reassurando os Corretores sobre o Papel da IA
O futuro do corretor de seguros com a IA é otimista. As ferramentas não substituem o julgamento do corretor; em vez disso, augumentam sua capacidade, aliviando trabalhos repetitivos enquanto permitem interações mais rápidas e inteligentes com seguradoras e clientes.
Os corretores podem evoluir suas funções, aprendendo a supervisionar, ajustar e colaborar com ferramentas de IA, posicionando-se não apenas como especialistas em riscos, mas também como orquestradores digitais.
