Governança em inteligência artificial nas seguradoras: como garantir decisões automatizadas éticas, explicáveis e em conformidade com a LGPD

O que é governança em inteligência artificial no setor de seguros

A governança em inteligência artificial nas seguradoras é o conjunto de estruturas, políticas, controles e práticas que asseguram que decisões automatizadas sejam justas, explicáveis, auditáveis e legalmente conformes, especialmente em processos críticos como subscrição de riscos, precificação e regulação de sinistros.

Na prática, governar IA não significa apenas garantir eficiência operacional ou redução de custos. Significa, sobretudo, evitar que modelos algorítmicos tomem decisões opacas, discriminatórias ou juridicamente questionáveis, colocando em risco a confiança do segurado, a reputação da companhia e a segurança regulatória do negócio.

Com o avanço acelerado da automação decisória e da IA generativa, a governança deixa de ser um tema técnico restrito à área de TI e passa a ocupar o centro da agenda estratégica de executivos de risco, compliance, jurídico, operações e prevenção à fraude.

Por que a governança de IA é diferente da governança tradicional de TI

A governança de TI clássica foi desenhada para lidar com sistemas determinísticos, regras claras, fluxos previsíveis e decisões rastreáveis. Já a governança de IA lida com modelos probabilísticos, aprendizado contínuo e decisões baseadas em correlações estatísticas, muitas vezes não intuitivas nem transparentes.

Essa diferença estrutural cria novos riscos que não existiam nos modelos tradicionais.

Enquanto um sistema legado executa regras previamente definidas, um modelo de IA aprende padrões a partir dos dados históricos. Se esses dados carregam vieses sociais, econômicos ou regionais, o modelo inevitavelmente irá reproduzi-los — ou até amplificá-los.

Por isso, no setor de seguros, a governança de IA foca menos em disponibilidade e desempenho tecnológico e muito mais em ética, explicabilidade, justiça, segurança jurídica e controle humano.

Os pilares da governança em inteligência artificial nas seguradoras

1. Combate à discriminação algorítmica e aos vieses invisíveis

A prevenção à discriminação é o pilar central da governança de IA no setor segurador. Esse risco se manifesta de duas formas principais.

Discriminação indireta por proxies

Mesmo quando uma seguradora remove explicitamente dados sensíveis — como raça, gênero, religião ou orientação sexual — o modelo pode encontrar variáveis substitutas, conhecidas como proxies.

Exemplos comuns incluem CEP, padrão de consumo digital, tipo de dispositivo utilizado, histórico de navegação ou até horários de interação. Esses elementos podem funcionar como atalhos estatísticos para características protegidas por lei, levando a decisões injustas de aceitação, recusa ou precificação de risco.

Na prática, o modelo “não sabe” que está discriminando. Ele apenas aprende correlações. É exatamente por isso que o risco é tão elevado.

Regulação de inputs e outputs

Uma governança madura atua em duas frentes complementares.

A primeira é a regulação dos inputs, com políticas claras sobre quais dados podem ou não ser utilizados, como são coletados, tratados e validados.

A segunda é a regulação dos outputs, monitorando continuamente os resultados gerados pelo modelo. Isso inclui testes de equidade, análises de impacto desproporcional e métricas específicas para detectar padrões discriminatórios, mesmo quando os dados de entrada parecem neutros.

Esse duplo controle é o que diferencia uma abordagem reativa de uma governança verdadeiramente preventiva.

2. Transparência e explicabilidade como obrigação legal e estratégica

No Brasil, a governança de IA no setor de seguros está diretamente ancorada no artigo 20 da LGPD, que garante ao titular o direito de questionar decisões tomadas exclusivamente por tratamento automatizado.

Isso inclui decisões que afetem seus interesses, como recusa de cobertura, reajuste de prêmio ou negativa de sinistro.

Essa exigência transforma a explicabilidade de um diferencial técnico em obrigação legal.

Direito à explicação e à revisão humana

O segurado tem o direito de solicitar informações claras sobre os critérios utilizados na decisão automatizada, bem como a possibilidade de revisão por uma pessoa natural.

Isso significa que a seguradora precisa ser capaz de responder perguntas como:

Por que este sinistro foi negado?
Quais fatores influenciaram essa precificação?
Que dados tiveram maior peso na decisão?

Modelos que não conseguem fornecer esse nível de clareza simplesmente não são governáveis no contexto regulatório brasileiro.

Mitigação do problema da “caixa-preta”

Historicamente, muitos modelos avançados de machine learning operam como verdadeiras caixas-pretas. Eles geram previsões altamente precisas, mas sem explicações compreensíveis para humanos.

Nos últimos anos, técnicas de explicabilidade ganharam relevância justamente para atender a esse desafio. Entre elas, destacam-se abordagens que forçam o modelo a estruturar seu raciocínio de forma sequencial e auditável, permitindo que subscritores, auditores e reguladores validem a lógica subjacente.

Para o setor de seguros, explicabilidade não é apenas uma questão de compliance. É um fator essencial de confiança, governança e sustentabilidade do uso da IA.

3. Integridade, qualidade e segurança dos dados

Nenhuma governança de IA é eficaz se os dados que alimentam os modelos forem inadequados, incompletos ou contaminados. O velho princípio do “garbage in, garbage out” nunca foi tão atual.

Qualidade de dados como pilar de governança

Dados históricos de sinistros, fraudes ou aceitação de risco refletem decisões humanas passadas. Se essas decisões foram enviesadas, inconsistentes ou influenciadas por contextos específicos, o modelo aprenderá exatamente isso.

Por isso, a governança exige processos formais de avaliação da qualidade dos dados, tratamento de outliers, revisão periódica de fontes e validação contínua.

Distinção entre dados humanos e dados gerados por IA

Com o avanço da IA generativa, surge um novo risco estrutural: a contaminação dos modelos por dados gerados artificialmente.

Em cenários de fraude, por exemplo, documentos, imagens ou relatos criados por IA podem ser utilizados para manipular processos automatizados. A governança moderna precisa ser capaz de identificar, classificar e tratar dados sintéticos, evitando que o modelo aprenda padrões artificiais ou fraudulentos.

Privacidade e segurança da informação

Seguradoras lidam com dados extremamente sensíveis, como informações de saúde, dados financeiros e histórico comportamental. A governança de IA precisa estar alinhada não apenas à LGPD, mas também às normas setoriais da Susep e às diretrizes da ANPD.

Isso inclui controles de acesso, anonimização, segregação de ambientes, monitoramento de uso e planos de resposta a incidentes.

4. Estrutura institucional, autorregulação e supervisão humana

Governança em IA não é algo que se compra pronto. Ela precisa ser construída dentro da organização.

Boas práticas e políticas internas

O artigo 50 da LGPD incentiva explicitamente a criação de programas de governança e boas práticas. Para seguradoras, isso significa definir papéis claros, responsabilidades, fluxos de decisão e mecanismos de prestação de contas.

Governança eficaz envolve jurídico, compliance, risco, tecnologia, negócios e prevenção à fraude atuando de forma coordenada, e não em silos.

Coordenação regulatória e segurança jurídica

O setor de seguros opera sob um modelo regulatório complexo, no qual coexistem normas da Susep e da ANPD. Uma governança madura antecipa conflitos, harmoniza interpretações e reduz o risco de insegurança jurídica.

Seguradoras que tratam governança de IA apenas como tema técnico tendem a reagir tardiamente às exigências regulatórias, acumulando passivos legais e reputacionais.

Supervisão humana como princípio inegociável

As melhores práticas internacionais convergem para o conceito de human-in-the-loop. Isso significa que a IA não deve operar de forma totalmente autônoma em decisões de alto impacto.

A governança define quando, como e em quais casos a intervenção humana é obrigatória. Em subscrição complexa, sinistros sensíveis ou casos com potencial impacto social elevado, a validação humana não é opcional — é um requisito ético e regulatório.

Eficiência sem ética é risco disfarçado de inovação

A governança em inteligência artificial nas seguradoras é o mecanismo que impede que a busca por eficiência operacional se transforme em risco jurídico, reputacional e social.

Mais do que cumprir a lei, governar IA é garantir que decisões automatizadas sejam justas, transparentes, explicáveis e alinhadas aos valores da organização. É transformar a IA de uma caixa-preta potencialmente perigosa em uma ferramenta confiável, auditável e sustentável.

No setor de seguros, onde confiança é o principal ativo, não existe inovação legítima sem governança sólida.

A pergunta estratégica que fica é direta: sua seguradora está preparada para explicar, auditar e sustentar cada decisão tomada por seus modelos de IA?

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