Do validador de documentos ao estrategista de risco com autonomia

O cenário de riscos em seguradoras mudou drasticamente nos últimos 24 meses. Diretrizes que antes levavam tempo para serem alteradas, tornam-se obsoletas quase no momento em que são publicadas devido à volatilidade de novos riscos e conjunturas imprevisíveis.

Ainda assim, a operação de muitas seguradoras continua apoiada em sistemas legados, evidenciando a urgência de adaptação a essa nova realidade.

O custo invisível de ser um "validador de documentos"

Hoje, em muitas empresas, o analista de risco e o regulador de sinistros passam pouco tempo analisando o risco em si. Na prática, atuam como "caçadores de dados", alternando entre seis a dez sistemas diferentes todos os dias apenas para reunir as informações básicas necessárias a uma única decisão.

Essa fricção operacional tem um preço alto:

• 26% do tempo dos subscritores é desperdiçado em negócios que nunca serão fechados ou que estão fora do apetite de risco da companhia.

• Na prática, uma a cada quatro horas de trabalho é consumida por tarefas administrativas que não geram receita.

Algumas seguradoras tentaram mitigar esse problema com automações baseadas em RPA. No entanto, esse tipo de automação é limitado: não lida bem com subjetividade, exceções ou documentos não estruturados, justamente onde o risco se concentra.

Do validador manual ao estrategista

A chegada dos agentes de IA transforma as ferramentas de decisão de risco de sistemas passivos de consulta em um verdadeiro braço direito das equipes. No lugar de apenas responder a perguntas, essas soluções passam a atuar de forma ativa ao longo do processo decisório.

Diferentemente da automação tradicional, focada em repetir tarefas manuais, os novos agentes são orientados por objetivos claros. Já em uso por algumas seguradoras, eles conseguem ler documentos, interpretar laudos e aplicar critérios logo na porta de entrada do processo, priorizando os casos com maior probabilidade real de conversão.

Mas há um ponto crucial: automatizar não pode significar criar uma “caixa-preta”.

Em decisões de risco, não basta chegar a uma resposta. É essencial entender como e por que ela foi gerada. Muitas soluções de IA falham exatamente aqui, pois entregam respostas superficiais, difíceis de auditar e insuficientes para contextos que exigem explicabilidade, como órgãos reguladores ou mesmo auditorias internas.

Por isso, em processos críticos, o uso de agentes de IA exige algo mais profundo: o controle dos critérios precisa estar nas mãos do time de negócios. O especialista deve ser capaz de compreender, ajustar e evoluir as regras de decisão com total autonomia.

Essa transferência real de controle — da tecnologia para quem decide — é a mudança estrutural que falta para que as operações de muitas seguradoras avancem, de fato, para a próxima geração das decisões de risco.

Governança como o próximo passo lógico

A capacidade de automatizar o que antes era impossível dentro das seguradoras é apenas o primeiro passo. A consequência direta dessa evolução é a necessidade de um ambiente que organize essa nova inteligência.

Não basta extrair dados. É preciso um lugar que:

• Consolide dados críticos de sistemas legados e fontes externas em uma base única e normalizada.

• Centralize a governança, para que as regras de decisão sejam auditáveis e fáceis de evoluir sem depender de TI.

• Liberte o especialista para gerenciar exceções e negociar casos complexos, em vez de preencher formulários.

O futuro das seguradoras não está em aplicar IA sobre sistemas antigos, mas em construir um novo modelo operacional no qual inteligência e controle caminhem juntos.

E fica o alerta final: hoje, o risco de manter talentos presos a tarefas manuais já é maior do que o risco de modernizar a infraestrutura.