O mercado de seguros brasileiro vive um paradoxo. De um lado, o potencial de crescimento para o uso de Inteligência Artificial (IA) é exponencial — com projeções indicando que o investimento no setor passará de US$ 4,1 bilhões em 2025 para US$ 14,7 bilhões até 2031. De outro, a execução prática dessa transformação ainda enfrenta barreiras estruturais significativas.
Uma pesquisa recente da KPMG traz um dado revelador: embora 78% dos líderes de seguradoras brasileiras tenham como meta reduzir sua base de custos em pelo menos 10% até 2030, apenas 11% se consideram bem-sucedidos em suas iniciativas de transformação digital.
No departamento de sinistros — onde a percepção do cliente sobre a seguradora é testada na prática — essa lacuna entre ambição e execução se torna crítica. Para avançar, as seguradoras precisam enfrentar três grandes obstáculos: o peso da herança tecnológica, a equação de custos e o déficit de capacidades internas.
1. O peso dos sistemas legados: integração como barreira estrutural
A infraestrutura tecnológica envelhecida continua sendo uma das maiores travas para a adoção efetiva da IA. Cerca de 71% das seguradoras relatam dificuldades significativas na integração de soluções inteligentes aos seus sistemas legados.
No contexto de sinistros, isso se traduz em dados dispersos, redundantes ou inacessíveis. Informações vitais para a análise de um aviso de sinistro ou para a detecção de fraude frequentemente ficam aprisionadas em sistemas que não se comunicam entre si. O resultado é aumento de tempo de ciclo, custos operacionais elevados e uma experiência fragmentada para o cliente.
Como o setor está reagindo:
A resposta mais viável tem sido a adoção de abordagens faseadas. Em vez de reestruturar toda a arquitetura de TI de uma só vez, cerca de 65% das seguradoras estão apostando em implementações modulares, começando por casos de uso com impacto direto e comprovado — como triagem automática de sinistros simples ou aplicação de IA na análise de sentimento no Primeiro Aviso de Perda (FNOL).
2. A equação dos custos: investir para economizar
Com margens pressionadas, a busca por eficiência é uma prioridade absoluta. No entanto, a implantação de IA demanda investimento inicial significativo — não só em infraestrutura e modelagem, mas também na preparação dos dados e no treinamento das equipes.
O desafio central: o ROI no curto prazo.
Muitas seguradoras, especialmente de médio porte, enfrentam resistência interna para justificar o investimento diante de resultados que, à primeira vista, podem parecer intangíveis. Ainda assim, a inércia tem um custo mais alto: fraudes, erros manuais e retrabalhos drenam recursos silenciosamente todos os dias.
Aplicações que geram retorno real:
Detecção de fraudes: Em 2022, as fraudes representaram cerca de R$ 825 milhões em prejuízos ao setor. Modelos de IA treinados em padrões históricos conseguem identificar comportamentos anômalos com muito mais rapidez e escala do que uma revisão humana tradicional.
Automação documental: A IA pode extrair e interpretar dados de documentos como boletins de ocorrência, laudos médicos e notas fiscais — reduzindo o esforço humano, os erros e os prazos para liquidação.
3. Déficit de expertise e maturidade cultural
Mesmo com tecnologia e orçamento disponíveis, a transformação falha sem as pessoas certas — e sem clareza de propósito.
O mercado brasileiro sofre com a escassez de profissionais especializados em ciência de dados, machine learning e engenharia de IA. Mais grave ainda: apenas 45% das lideranças sentem que há uma visão clara de transformação digital dentro de suas seguradoras, segundo a KPMG. E 78% apontam a falta de atribuição clara de responsabilidades como entrave para escalar iniciativas de IA.
Como superar esse bloqueio:
Capacitação técnica: Cerca de 47% das seguradoras já começaram a investir no desenvolvimento de talentos internos — por meio de programas de upskilling voltados para times de negócio e tecnologia.
Integração entre áreas: A implementação eficaz da IA em sinistros exige atuação coordenada entre TI, operações, jurídico, compliance e atendimento. A criação de estruturas multidisciplinares tem se mostrado uma prática bem-sucedida.
Caminho à frente: decisões inteligentes com governança forte
Para que a IA em sinistros saia do discurso e entre no fluxo operacional de forma confiável, três pilares devem guiar a estratégia das seguradoras brasileiras:
Foco em alto impacto: Inicie por casos de uso com ROI comprovado, como classificação de sinistros simples x complexos e automação de etapas repetitivas.
Qualidade dos dados como pré-requisito: Modelos só entregam valor se os dados estiverem limpos, acessíveis e atualizados. O investimento em governança e estruturação de dados deve vir antes da modelagem preditiva.
Transparência e ética algorítmica: Com o avanço da LGPD e futuras regulações sobre IA, será fundamental garantir que os sistemas de decisão sejam auditáveis, explicáveis e justos. Isso não é apenas uma exigência legal — é uma salvaguarda para a reputação da marca.
A IA aplicada a sinistros não é mais uma aposta futurista. Ela é hoje um vetor decisivo para a eficiência operacional, a proteção contra fraudes e a excelência na jornada do cliente.
Mas a adoção real depende de um alinhamento estratégico claro: parar de tratar a IA como um projeto isolado de TI e começar a incorporá-la como motor central da operação. As seguradoras que conseguirem integrar tecnologia, pessoas e governança com foco em impacto real liderarão o mercado brasileiro na próxima década.
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Autor
Equipe Brick
Content
Publicado em
7 de jan. de 2026
