Tecnologia de subscrição: Desenvolver internamente ou comprar especialização de IA?

Para seguradoras no Brasil, a transformação digital não é opcional; é prioridade estratégica. Em um mercado competitivo e pressionado por margens, a vantagem nasce da velocidade e da precisão com que subscrição, sinistros e prevenção a fraudes são executados. Desde os anos 1990, quando o setor adotou motores de regras e pacotes analíticos, passando pela onda de RPA na década de 2010 e chegando à consolidação de machine learning e serviços em nuvem, a eficiência sempre esteve no centro do jogo.

Fatores regulatórios recentes apenas ampliaram a urgência: a LGPD entrou em vigor em 2020, a SUSEP inaugurou o sandbox regulatório em 2020 para fomentar inovação, e o Open Insurance foi regulamentado em 2021, abrindo dados e integrações que reconfiguram a tomada de decisão. Nesse contexto, a pergunta decisiva ganhou peso: construir internamente (build) ou adquirir uma plataforma especializada (buy)?

O custo oculto de construir internamente no Brasil

A opção por desenvolver tecnologia de subscrição “em casa”, ou pela manutenção de sistemas legados complementados por ferramentas genéricas (como RPA e planilhas/BI), cria barreiras estruturais que drenam autonomia e adicionam fricção operacional — o custo invisível mais elevado do setor desde a era dos core systems em mainframe.

1. Dependência crônica de TI: Alterações em regras e fluxos de subscrição viram filas de tickets que levam semanas para sair, quando saem. Em um ambiente de risco volátil e preços sensíveis, essa dependência trava a resposta do negócio. A história mostra que seguradoras que mantiveram camadas de decisão acopladas ao core legado — muitas vezes com customizações em COBOL e integrações rígidas — pagaram com lentidão e aumento de risco operacional.

2. Impossibilidade de experimentação segura: Sem ambientes de teste reais e versionados, a operação fica refém do “tudo ou nada”. Isso suprime inovação e otimização contínua, reduz conversão e alonga prazos. Na prática, desde a aceleração digital provocada pela pandemia em 2020, quem não testou e aprendeu rápido perdeu competitividade.

3. Dispersão de ferramentas e dados: Squads e áreas trabalham com sistemas e fontes distintas, exigindo esforço manual para consolidação, cruzamento e interpretação. Essa fragmentação — agravada pelo crescimento de fontes externas pós-Open Insurance — impede métricas confiáveis e conduz a operação “às cegas”.

4. Longo tempo de implementação: Projetos internos ou módulos isolados de fornecedores legados demandam integrações extensas e desenvolvimento demorado, postergando a captura de valor. Historicamente, janelas de 9 a 18 meses em projetos de risco anularam ganhos esperados e criaram débitos técnicos difíceis de reverter.

Esses obstáculos reduzem eficiência, elevam perdas, forçam prêmios menos competitivos e corroem a capacidade de inovar em ritmo de mercado.

A vantagem estratégica de comprar: a especialização da Brick

A forma mais direta de neutralizar fricção operacional e acelerar a transformação é adotar uma plataforma especializada com autonomia no-code e IA nativa, construída para decisões de risco no Brasil. A Brick é uma plataforma de decisão com IA, focada em setores de alto risco — com agentes de IA para subscrição e prevenção a fraudes — que incorpora as lições do setor desde os primeiros motores de regras até o presente de Open Insurance e LGPD.

Autonomia imediata (crie)

Em vez de depender de código e da fila de TI, a Brick entrega o comando ao time de negócios, com visão ponta a ponta do fluxo em uma única tela.

• A plataforma permite desenhar fluxos visuais e iterar árvores de decisão sem código, em minutos, com governança e versionamento.
• Times de negócio criam, monitoram e testam regras rapidamente, acelerando ciclos de melhoria e reduzindo risco de mudanças.
• O motor de decisão no-code tem limites e políticas de IA controláveis, permitindo ajustes em tempo real, com trilhas de auditoria para conformidade com LGPD e exigências de SUSEP.

Teste e otimização contínua (otimize)

A dificuldade histórica de testar — típica de soluções caseiras — é eliminada com um ambiente seguro e especializado.

• O sandbox integrado viabiliza backtests e simulações de forma simples, sem afetar produção, encurtando o caminho entre hipótese e resultado.
• A análise de performance do fluxo permite testar regras e parâmetros com poucos cliques, suportando experimentação estruturada.
• O ambiente analítico com machine learning fornece dashboards prescritivos e sugestões inteligentes de melhoria, acelerando “test & learn”.
• A plataforma facilita clusterização e agrupamentos inteligentes, expondo heterogeneidades de risco e oportunidades de segmentação.

Especialização e controle (monitore)

Construída para o ecossistema nacional, a Brick oferece vantagens que plataformas genéricas não alcançam.

• São cerca de 200 bases de dados nativas e expertise em fraude no mercado brasileiro, essenciais após a abertura de dados do Open Insurance.
• Em um só lugar, convivem investigação manual, automação de decisões e analytics — com intervenções humanas no fluxo automatizado e rastreabilidade total.
• A Brick é uma plataforma no-code de ponta a ponta com IAs integradas, cobrindo as áreas-chave das seguradoras e viabilizando subscrição e sinistros com dados integrados e automações, em linha com boas práticas de governança e privacidade desde a LGPD.

Deixe a Brick construir o motor, concentre-se no risco

A alternativa “comprar” com a Brick elimina complexidade e encurta o tempo até o valor, oferecendo uma plataforma robusta para operadores e gestão, com governança, auditabilidade e controle. Ao adotar a Brick, seguradoras aceleram aprovações, mitigam riscos operacionais e ganham agilidade para ajustar portfólios, permitindo que os times foquem em estratégia — não em manutenção de código — aprovando mais clientes com menores perdas.