A próxima geração da transformação digital nas seguradoras passa por uma virada estratégica: a adoção de motores de decisão baseados em IA, que devolvem o controle das decisões de risco às áreas de negócio. Em um mercado onde a velocidade operacional é diferencial competitivo, depender da TI para cada ajuste já não é sustentável. A resposta está nos Agentes de IA no-code — ferramentas que oferecem inteligência, autonomia e governança para acelerar a subscrição, o processamento de sinistros e a prevenção à fraude.
Por que a autonomia no-code é crítica para a transformação
A transformação digital deixou de ser um projeto de inovação para se tornar um eixo central de crescimento e resiliência no setor de seguros. Ainda assim, a realidade mostra um abismo entre planejamento e execução: apenas 14% dos líderes globais e 11% dos brasileiros consideram ter alcançado sucesso em suas metas de transformação.
Entre os principais fatores limitantes, destaca-se a fricção operacional — ou seja, o custo oculto da ineficiência causada por processos manuais, silos tecnológicos e baixa autonomia das áreas de negócio. Os Agentes de IA surgem como resposta a esse desafio, viabilizando decisões mais rápidas, ajustáveis e fundamentadas por dados.
O que são agentes de IA (ou motores de decisão)?
Agentes de IA — também conhecidos como motores de decisão — são módulos inteligentes que operam fluxos de decisão de forma autônoma, com apoio de IA generativa e sem exigir programação. Eles permitem que as seguradoras criem, monitorem e otimizem seus processos de risco diretamente na área de negócio, com total rastreabilidade e controle.
Com uma interface no-code, essas plataformas entregam o que o setor precisa: autonomia para operar em alta velocidade, sem comprometer a governança. Em outras palavras, colocam as rédeas da operação nas mãos de quem toma as decisões — e não apenas de quem desenvolve sistemas.
A cadeia de valor no modelo Criar, Monitorar, Otimizar
Os Agentes de IA organizam o ciclo de decisão de risco em três pilares contínuos:
Acelerar decisões com autonomia real
A base da eficiência está na capacidade de responder rapidamente às mudanças do mercado ou às necessidades operacionais. Com motores de decisão no-code, é possível:
Criar fluxos visuais de decisão sem depender da TI;
Ajustar regras, critérios e parâmetros com poucos cliques;
Iterar em árvores de decisão de risco conforme performance;
Implementar mudanças em minutos, não semanas;
Controlar os limites de atuação da IA com governança integrada.
Esse nível de autonomia desbloqueia ganhos operacionais imediatos, com impactos diretos na taxa de aprovação, na mitigação de perdas e na experiência do cliente.
Visibilidade e intervenção com rastreabilidade total
Transformar o risco em vantagem exige mais do que automação: exige controle. As plataformas avançadas oferecem recursos que combinam inteligência artificial e supervisão humana:
Interface intuitiva para auditoria e intervenções manuais;
Resumos automáticos com IA generativa, acelerando a análise;
Linha do tempo completa de decisões e alterações;
Capacidade de investigação detalhada em casos de exceção.
A governança dos motores de decisão é essencial para assegurar compliance, transparência e confiança — especialmente em ambientes regulatórios complexos como o brasileiro.
Testar, aprender e evoluir continuamente
A sustentabilidade da transformação está na capacidade de testar hipóteses, simular cenários e melhorar continuamente o desempenho da operação. Os motores de decisão com IA permitem:
Rodar backtests em ambiente de sandbox;
Agrupar dados por clusters para análises segmentadas;
Gerar dashboards prescritivos com insights acionáveis;
Usar prompts de linguagem natural para gerar métricas e relatórios;
Receber sugestões de otimização automáticas com base em machine learning.
Esses recursos tornam a melhoria contínua um processo natural e integrado ao dia a dia da operação, sem depender de ciclos longos ou reestruturações complexas.
Aplicações verticais: Como a IA atende aos desafios específicos do setor
Os Agentes de IA trazem valor real porque atuam diretamente sobre os casos de uso mais críticos e recorrentes no seguro. Entre os principais:
Subscrição e precificação: análise de dados estruturados (ex: histórico de sinistros, localização) e não estruturados (ex: imagens, textos, mídias sociais) para avaliar risco e definir preços personalizados.
Sinistros: uso de Gen AI para automatizar o FNOL (First Notice of Loss), triagem e comunicação com o segurado. Sensores com Edge AI podem relatar impactos em tempo real.
Prevenção à fraude: uso de IA generativa para cruzar sinais sutis de inconsistência e padrões de comportamento.
Assistência ao agente: suporte em CRM com resumos de produtos, comparativos de cobertura e sugestões de abordagem para vendas consultivas.
Esses casos refletem o movimento global do setor em transformar a IA em um ativo estratégico, como mostra o estudo do MIT Technology Review, que destaca a democratização do acesso à IA como marco para o avanço da transformação empresarial.
Superando as barreiras estruturais
A adoção de Agentes de IA no-code representa uma mudança de paradigma: da dependência para a autonomia. Mas a tecnologia sozinha não basta. É necessário que as seguradoras brasileiras incorporem cinco aprendizados-chave para sustentar a transformação:
Defina uma visão clara: alinhe metas de custo e transformação à estratégia de negócio.
Torne a liderança responsável: evite iniciativas isoladas e crie accountability entre gestores. No Brasil, 67% dos executivos citam desalinhamento da liderança como barreira à transformação.
Melhore a qualidade dos dados: dados desestruturados e sem integração comprometem a inteligência operacional.
Avalie seus processos antes de digitalizar: nem tudo se resolve com tecnologia — processos ineficientes precisam ser redesenhados.
Alinhe a cultura organizacional: transformação exige uma cultura que valorize agilidade, aprendizado contínuo e tomada de decisão baseada em dados.
A nova geração da gestão de risco começa com decisão inteligente
Ao adotar motores de decisão com IA, as seguradoras brasileiras não apenas ganham eficiência — elas constroem um novo modelo operacional. Um modelo em que a tomada de decisão é mais ágil, precisa, governável e estratégica.
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Autor
Equipe Brick
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Publicado em
16 de out. de 2025
