Em 2026, a Inteligência Artificial no setor de seguros deixará de ser uma promessa para se tornar uma fundação operacional. O foco agora será autonomia decisória e gestão de portfólio em tempo real — duas capacidades que prometem transformar não apenas a eficiência, mas a competitividade das seguradoras.
Se os anos anteriores foram marcados por experimentações pontuais com IA generativa e automações isoladas, o novo ciclo trará consolidação em larga escala, com agentes inteligentes executando tarefas complexas de forma autônoma, e sistemas integrados guiando decisões de risco alinhadas ao desempenho técnico da carteira.
A seguir, detalhamos as seis grandes tendências que moldarão o mercado segurador em 2026.
1. De IA generativa para IA agente: sistemas que percebem, decidem e agem
A principal evolução tecnológica no setor é a transição da IA reativa para a IA com capacidade de ação autônoma. Em vez de esperar comandos humanos, os chamados "agentes de IA" são capazes de agir com base em contexto, objetivos e regras predefinidas.
Exemplos práticos para seguradoras:
Analisar dados reputacionais de empresas seguradas em fontes abertas.
Identificar inconsistências contratuais automaticamente.
Redigir e enviar comunicações padronizadas a corretores.
Executar triagem inicial de sinistros com base no sentimento do cliente e complexidade do caso.
De acordo com projeções de mercado, a tecnologia deve sair do estágio de experimentação (62% das seguradoras em 2025) para aplicações críticas e escaláveis em subscrição, compliance e sinistros em 2026.
2. Gestão dinâmica de portfólio e fim dos pontos cegos operacionais
Tradicionalmente, as decisões de aceitação e precificação eram tomadas com base em dados defasados, muitas vezes com semanas de atraso. Essa limitação será superada com plataformas integradas e análises em tempo real.
Diferenciais competitivos da visão contínua:
Ver o impacto de uma nova apólice sobre a exposição geográfica ou por linha de negócio no momento da cotação.
Receber alertas proativos sobre limites técnicos próximos do esgotamento.
Ajustar, automaticamente ou com sugestão, parâmetros de aceitação com base em sinistralidade recente.
Essa capacidade de resposta rápida à movimentação do portfólio aumenta a resiliência e protege a rentabilidade — algo crucial diante da intensificação da concorrência e da volatilidade de riscos.
3. Triagem inteligente e a estratégia “Start Left”: priorizar na entrada do funil
A triagem na etapa de ingestão se tornará prioridade para reduzir ineficiências. Em vez de alocar tempo e esforço em propostas fora de apetite ou com baixa probabilidade de fechamento, a IA atuará desde o primeiro contato.
Aplicações de impacto imediato:
Leitura automatizada de e-mails e anexos.
Extração de dados de propostas não estruturadas para análise de elegibilidade.
Cálculo de winnability para priorização de propostas com maior chance de conversão.
Esse movimento de aplicar inteligência no “começo do funil” — conhecido como “Start Left” — reduz retrabalho, acelera respostas e direciona os subscritores para as oportunidades com maior retorno técnico.
4. Modernização da infraestrutura e ferramentas no-code
A arquitetura tecnológica atual de muitas seguradoras é marcada por silos, legados e fricção entre áreas. Em 2026, a pressão por agilidade operacional exigirá modernização acelerada.
Transformações em curso:
Plataformas unificadas (workbenches): dados de múltiplos sistemas consolidados em uma única interface operacional para subscrição, análise e decisão.
Ferramentas no-code: criação e manutenção de regras de aceitação, motores de decisão e fluxos automatizados sem depender de desenvolvedores.
Essa autonomia operacional acelera testes, implementações e adaptações às mudanças de mercado, criando uma organização mais responsiva e alinhada ao negócio.
5. Cenário brasileiro: IA como motor da eficiência e da competitividade
No Brasil, a adoção de IA será orientada menos por inovação e mais por necessidade. Com margens sob pressão e metas agressivas de corte de custos, a automação será o caminho para viabilizar a sustentabilidade operacional.
Dados que embasam essa tendência:
78% dos executivos de seguradoras no país planejam reduzir custos em ao menos 10% até 2030.
O orçamento destinado à IA deve crescer de 8% para 20% do total de TI até 2029.
A IA não será vista apenas como tecnologia, mas como infraestrutura essencial para permanecer competitivo em um mercado cada vez mais dinâmico.
6. Explicabilidade e "cadeia de pensamento": IA que justifica suas decisões
Com o avanço da regulação e da auditoria sobre sistemas automatizados, cresce a necessidade de que a IA em seguros seja explicável e auditável — principalmente nas decisões de risco.
Como isso se materializa:
Técnicas como Chain-of-Thought prompting passam a ser aplicadas.
Cada recomendação da IA vem acompanhada de uma justificativa estruturada em linguagem natural, apontando os fatores-chave considerados.
Isso permite que subscritores validem a lógica, documentem decisões e atendam aos requisitos de conformidade e governança.
A adoção dessa camada de transparência será fundamental para construir confiança — interna e externa — nos sistemas inteligentes.
Veja 2026 como ano da consolidação da IA operacional
O que antes era um experimento de inovação isolado, em 2026 se torna parte central do funcionamento das seguradoras. Agentes autônomos, análises em tempo real, infraestrutura unificada e IA explicável formarão a base para decisões mais rápidas, precisas e alinhadas ao negócio.
Essa transformação não depende apenas de tecnologia, mas de um novo mindset: tratar a IA como capacidade operacional crítica, e não apenas como iniciativa digital. As seguradoras que liderarem essa transição estarão em posição privilegiada para crescer de forma lucrativa e resiliente.
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Autor
Equipe Brick
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Publicado em
11 de dez. de 2025
