--- title: "IA agêntica no setor de seguros" description: "Keith Raymond, analista principal da Celent, explora como a IA agêntica pode transformar as operações de seguros, melhorando a eficiência, a conformidade e muito mais." url: "https://www.hyland.com/pt/resources/articles/agentic-ai-in-insurance" lang: "pt" published: "2026-08-04T22:58:37.515Z" --- # IA agêntica no setor de seguros ## As seguradoras dão as boas-vindas ao novo parceiro da IA generativa, a IA agentic A tecnologia avançada tem potencial para transformar as operações de seguros em diversas funções. ## Where we are A IA generativa tem recebido uma quantidade impressionante de atenção e investimento no setor de seguros nos últimos anos e, em 2025, a IA agêntica estará impulsionando ainda mais interesse e entusiasmo. Praticamente todos os setores estão correndo para adotar a [tecnologia de IA generativa](/pt/resources/terminology/what-is-artificial-intelligence), e o setor de seguros não é exceção. Empresas com modelos GPT — como OpenAI, Amazon, Google, Microsoft, Meta, Anthropic e outras — continuam investindo pesadamente no desenvolvimento e aprimoramento de seus respectivos modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Esses modelos estão mostrando às seguradoras que têm potencial para revolucionar o setor e já estão influenciando de forma significativa a maneira como essas empresas conduzem seus negócios. A Celent prevê que a velocidade dos avanços tecnológicos no campo da IA generativa (por exemplo, IA agêntica, computação mais rápida/eficiente como DeepSeek e QwQ-32B da Alibaba) — combinada com pressões competitivas e a maturação das aplicações de IA generativa graças ao aumento do nível de confiança das seguradoras e à clareza regulatória — continuará alimentando o interesse e o investimento por parte das seguradoras. **> Webinar |** [**Veja como o IDP está impulsionando a modernização do setor de seguros**](https://event.on24.com/wcc/r/4909081/C268B1126EE58CA4E91683B3104D8570) ### Onde estamos agora? Com base em uma pesquisa da Celent com seguradoras norte-americanas, realizada em março de 2025, sobre o uso de IA generativa no setor, as seguradoras estão atendendo ao chamado: 44% já possuem uma solução baseada em IA generativa em produção. Isso representa um aumento de 57% em relação ao número de empresas que tinham IA generativa em produção em 2024. Além disso, outras 38% afirmaram que terão uma solução em produção no prazo de um ano. Se a projeção se confirmar, aproximadamente 80% das seguradoras dos EUA terão implementado uma solução baseada em IA generativa até o primeiro trimestre de 2026 — um número impressionante. A adoção de IA generativa está distribuída por toda a cadeia de valor do seguro, sendo a experiência do cliente voltada para uso interno (ou seja, para funcionários) a principal área de foco. Além disso, sinistros e subscrição estão rapidamente se aproximando do topo, muito provavelmente devido aos [enormes ganhos de eficiência que as seguradoras estão obtendo](/pt/resources/articles/claims-leakage-prevention) na ingestão de documentos e na sumarização de grandes volumes de dados usados nesses casos de uso, especialmente dados não estruturados. Muitas seguradoras também estão recorrendo a parcerias com terceiros para obter rapidamente o que precisam. A boa notícia, de acordo com o relatório recente da Celent “GenAI in Legacy Modernization”, é que provedores de plataformas e serviços estão adaptando rapidamente a IA generativa em suas ofertas, adicionando uma série de novas funcionalidades em um período de tempo muito curto. ## O futuro da IA agêntica e o ritmo acelerado de mudanças Uma lição que as seguradoras aprenderam é que o lançamento dos modelos GPT trouxe um ritmo intenso de transformações. E agora surge a IA agêntica, que se refere a sistemas de IA capazes de agir de forma autônoma, tomar decisões e executar tarefas com base na análise de dados. A IA agêntica está começando a ganhar espaço no setor de seguros e rapidamente se tornando o novo tema de discussão para o próximo passo das aplicações de IA. A IA agêntica possui um potencial significativo para transformar as operações de seguros em diversas funções. Esse salto para [agentes de IA](/pt/resources/articles/ai-agents) mais independentes promete remodelar a forma como as seguradoras operam, levando a ainda mais eficiência, melhor experiência do cliente e aprimoramento na gestão de riscos. Atualmente, uma pequena parcela das seguradoras já está conduzindo pilotos e provas de conceito com soluções de IA agêntica, e um grupo seleto (4%) já está migrando para a produção. Conforme observado na pesquisa mais recente da Celent sobre IA generativa, 22% das seguradoras afirmaram que terão uma solução baseada em IA agêntica em produção até o final de 2026. ## O potencial da IA agente nas operações de seguros ### Atendimento ao cliente Assistentes virtuais, capazes de lidar com consultas complexas de apólices, podem oferecer suporte hiperpersonalizado 24 horas por dia, em múltiplos canais, e guiar os clientes em processos como integração (onboarding) ou envio de sinistros. A IA agêntica também pode se engajar proativamente com os segurados, enviando lembretes no momento certo e sugestões de cobertura, aprimorando a experiência geral do cliente. ### Subscrição A IA agêntica analisa grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, em tempo real, para criar perfis de risco mais precisos e dinâmicos. Isso possibilita precificação personalizada de apólices e recomendações mais adequadas, reduzindo riscos precificados de forma incorreta. Assim como a IA generativa, a IA agêntica libera ainda mais tempo para que subscritores se concentrem em casos complexos e aprovações finais. ### Processamento de sinistros A IA agêntica tem o potencial de automatizar todo o ciclo de vida de sinistros, desde a avaliação inicial e a verificação de documentos até a detecção de fraude e as recomendações de pagamento. Ela reduzirá significativamente os tempos de processamento, aumentará o processamento direto ao melhorar a eficiência operacional e minimizar os pontos de contato manuais, além de aprimorar a satisfação do cliente por meio de uma resolução mais rápida dos sinistros. ### Detecção e prevenção de fraudes Ao analisar continuamente padrões de dados e monitorar, em tempo real, o envio de sinistros em busca de anomalias, a IA agêntica fortalece a detecção de fraudes. Ela pode coordenar-se com bancos de dados externos para validar a autenticidade do sinistro, ajudando a reduzir perdas provenientes de atividades fraudulentas. ### Risco climático e modelagem ESG A IA agêntica pode analisar dados ambientais em tempo real para aprimorar a modelagem de riscos relacionados às mudanças climáticas e a outros fatores ESG. ### Eficiência operacional geral A IA agêntica automatiza funções administrativas rotineiras, como atualizações de apólices, aprovações de sinistros e relatórios de conformidade. Ela também pode otimizar recursos humanos, reduzir erros e diminuir o custo de retrabalho, resultando em economia de despesas operacionais e maior lucratividade. ### Maior conformidade regulatória A IA agêntica simplifica a elaboração de relatórios e apoia a adesão às regras. O gráfico a seguir apresenta a resposta obtida ao se perguntar às seguradoras suas opiniões sobre o impacto futuro da IA agêntica ao longo da cadeia de valor do seguro: ## Com a nova tecnologia de IA, vêm novos desafios Apesar do imenso potencial, diversos desafios precisam ser enfrentados para a implementação bem-sucedida da IA generativa e da IA agêntica no setor de seguros. ### Conformidade regulatória e capacidade de explicação As seguradoras devem garantir transparência na tomada de decisões de IA para atender aos padrões regulatórios e prevenir práticas discriminatórias. A natureza de “caixa-preta” de muitos LLMs dificulta a explicação de seu raciocínio. Abordando o desafio: - Priorize a transparência e a capacidade de explicação nos modelos de IA, optando por técnicas de IA interpretável sempre que possível. - Implemente estruturas robustas de governança de IA, que incluam auditorias regulares para vieses e equidade. - Mantenha registros detalhados dos dados utilizados, do desenvolvimento dos modelos e dos processos de tomada de decisão para revisão regulatória, mesmo que isso ainda não seja exigido. - Interaja com órgãos reguladores para compreender as exigências em evolução para o uso de IA no setor de seguros. ### Viés e considerações éticas Qualquer LLM pode perpetuar vieses presentes nos dados em que foi treinado, levando a resultados injustos ou discriminatórios. Cabe às seguradoras garantir a equidade e considerar aspectos éticos. Abordando o desafio: - Estabeleça diretrizes e princípios éticos claros para a IA. Esses princípios devem refletir os valores da organização e os requisitos legais. - Forneça treinamento abrangente para garantir que a IA generativa possa raciocinar de forma eficaz e oferecer resultados confiáveis. - Selecione e audite os dados de treinamento para identificar potenciais vieses. - Empregue técnicas de detecção e mitigação de vieses durante o desenvolvimento dos modelos. - Monitore continuamente os sistemas de IA em busca de padrões discriminatórios e recalibre os modelos conforme necessário. ### Integração de sistemas legados A integração de novos sistemas de IA com a infraestrutura legada existente pode ser complexa e cara. Abordando o desafio: - Adote uma abordagem em fases para a integração, priorizando as áreas-chave para a implementação de IA. - Utilize APIs e middleware para conectar sistemas legados a novas plataformas de IA. - Considere [soluções em nuvem](/pt/platform/cloud) para obter maior flexibilidade e escalabilidade. ### Preocupações com deslocamento de empregos A [automação de processos](/pt/platform/process-automation) impulsionada por qualquer forma de IA pode gerar preocupações sobre o deslocamento de empregos para os funcionários. Abordando o desafio: - Crie um plano de comunicação para todas as iniciativas relacionadas à IA. - Invista em treinamento e aprimoramento das competências dos funcionários existentes. - Crie uma universidade de IA e/ou um programa de certificação em IA. - Estabeleça parcerias com fornecedores e consultores externos de IA para auxiliar no desenvolvimento de competências internas ou na redução da lacuna de habilidades. ### Altos custos iniciais de implementação O investimento necessário em tecnologia, talentos e infraestrutura para IA generativa e IA agêntica pode envolver custos iniciais significativos. Abordando o desafio: - Aproveite as plataformas em nuvem para acessar recursos de computação escaláveis e com boa relação custo-benefício. - Otimize os modelos de IA para desempenho eficiente. - Invista na infraestrutura de TI e na expertise necessárias para oferecer suporte às implementações de IA. ### Potencial para consequências não intencionais À medida que os agentes de IA operam com maior autonomia, existe o risco de ações ou resultados não intencionais que possam impactar negativamente os clientes ou o negócio. Abordando o desafio: - Os agentes de IA devem passar por testes extensivos em ambientes simulados que reproduzam cenários do mundo real, incluindo casos extremos e modos potenciais de falha. - Empregue métodos formais para verificar a correção e as propriedades de segurança dos componentes dos agentes de IA. - Projete agentes com componentes modulares e priorize a interpretabilidade (entendimento do motivo pelo qual um agente tomou determinada decisão) para facilitar a depuração, o monitoramento e a compreensão dos pontos de falha potenciais. - Projete agentes com apenas as permissões e o acesso a dados e sistemas necessários para a execução de suas tarefas específicas. > Os agentes de IA devem passar por testes extensivos em ambientes simulados que reproduzam cenários do mundo real, incluindo casos extremos e modos potenciais de falha. ## O panorama futuro O futuro da IA agêntica no setor de seguros provavelmente envolverá uma abordagem altamente integrada, combinando os pontos fortes da IA com a expertise dos funcionários. Agentes autônomos de IA irão lidar com tarefas rotineiras e fornecer insights baseados em dados. À medida que os ganhos de eficiência são alcançados, os funcionários se concentrarão mais na tomada de decisões complexas, no tratamento de exceções e em iniciativas estratégicas. O desenvolvimento de interfaces fáceis de usar e sem código também permitirá uma adoção mais ampla entre diferentes equipes de seguros. À medida que a tecnologia de IA agêntica amadurecer e os desafios forem superados, a IA agêntica estará posicionada para se tornar um componente-chave do cenário de soluções do setor de seguros, impulsionando a inovação e oferecendo valor significativo. [Explore as soluções de seguros da Hyland](/pt/solutions/industries/insurance) ### Sobre o autor Keith Raymond é analista principal na prática de seguros da América do Norte da Celent. Ele possui ampla experiência no setor e é um especialista experiente em IA, IA generativa, automação de processos, transformação de negócios e operações para seguros de propriedade e responsabilidade, e vida, saúde e anuidades. A pesquisa de Keith é focada em automação de processos em toda a cadeia de valor de seguros, e ele é autor de uma série de relatórios da Celent sobre o impacto da IA generativa nas operações de seguros. Ele fala com frequência em grandes conferências de tecnologia do setor de seguros, como Insurtech Connect, Insurtech Insights e Insurance Innovators. Keith também conduz um Gen AI Bootcamp para seguradoras norte-americanas e o Gen AI Symposium anual da Celent. ### Você também pode gostar de: - [Uma abordagem centrada no segurado para a experiência com seguros](/pt/resources/articles/policyholder-first-approach) — Analista da Celent analisa como as seguradoras podem melhorar a experiência on-line do cliente com foco no cliente e digitalização.