Análise indicou índice baixo de sucesso com em projetos com a IA

Embora nos últimos anos o uso da IA tenha se tornado popular, consagrando a tecnologia como uma das mais promissoras para otimizar vários setores, a ferramenta ainda passa por barreiras de efetividade. Segundo um levantamento da IBM, apenas 24% dos projetos alcançam o retorno esperado, enquanto muitas empresas sequer conseguem medir o impacto real das iniciativas. Essa limitação compromete diretamente a eficiência operacional, a experiência do cliente e a competitividade do mercado. Entre os principais gargalos estão o desalinhamento entre estratégia de negócio e tecnologia, a dificuldade em integrar dados de diferentes fontes e a falta de governança sólida.

Expectativas elevadas e riscos do hype da ferramenta no ambiente corporativo

No Brasil, a expectativa em torno da IA é ainda maior do que no cenário global. De acordo com outra pesquisa da IBM, 67% dos CEOs brasileiros já utilizam a tecnologia em suas empresas, contra 61% no restante do mundo. Esses líderes enxergam na IA um recurso estratégico para aumentar a produtividade, acelerar decisões e melhorar o relacionamento com clientes. No entanto, essa confiança também traz riscos. A pressão por resultados rápidos, alimentada pelo hype em torno da tecnologia, pode levar a decisões precipitadas, falta de foco nos objetivos reais e adoções baseadas em modismos. Implementar IA requer preparo estruturado, capacitação eficaz e integração clara com as metas do negócio. Sem esses elementos, a frustração pode ser maior do que os benefícios. Por isso, o desafio para seguradoras, corretores e líderes do setor está em transformar a ansiedade do momento em planejamento estratégico sustentável, capaz de converter realmente a IA em uma vantagem duradoura.

Falta de alinhamento entre tecnologia e objetivos de negócio

Um dos aspectos citados no levantamento sobre o baixo percentual da IA na prática foi a falta de alinhamento entre o recurso tecnológico e os objetivos os quais a empresa busca alcançar. Diante disso, ainda que as projeções tecnológicas no mercado de seguros pareçam confiantes, é preciso refletir se elas estão de fato se concretizando. Muitas empresas mergulham na jornada da IA com entusiasmo, explorando suas múltiplas aplicações, mas acabam caindo na chamada “fetichização da tecnologia” – termo mencionado por Joaquim Campos, vice-presidente de software da IBM. Ou seja, tornam-se especialistas em usar ferramentas, porém deixam de aplicar esse conhecimento em áreas que poderiam gerar impacto direto no negócio. No mercado segurador, isso se reverbera na incapacidade de a IA atuar diretamente em desafios específicos, como a precisão na precificação de riscos, a agilização dos processos de sinistros e a prevenção eficaz de fraudes. Quando a tecnologia é aplicada apenas para ajustes pontuais ou tarefas operacionais, cria-se a impressão de avanço, mas a adesão e os resultados podem surtir pouco efeito.

Dados sem governança comprometem os resultados

A utilização dos dados também é um fator determinante para o sucesso de projetos baseados em inteligência artificial. Empresas que implementam IA sem antes estabelecer princípios sólidos de governança enfrentam sérios riscos. A governança envolve tanto definir limites de atuação da tecnologia quanto prever fluxos alternativos para situações em que a máquina não tenha resposta adequada ou capacidade técnica para executar uma ação. Sem esse planejamento, ferramentas de IA podem se transformar em fonte de problemas, especialmente em interações com clientes. O risco pode levar a problemas de reputação, prejuízos financeiros e jurídicos, além de favorecer a vulnerabilidade, que pode ser explorada por cibercriminosos. Seguradoras lidam com volumes massivos de informações, porém o sucesso de qualquer projeto de IA depende da curadoria rigorosa, integridade e atualização dessas bases. Sem isso, a IA deixa de ser um ganho competitivo e passa a ser um risco para a própria operação. 

Medo de utilizar informações do negócio com a IA: 

Conforme o executivo da IBM, depois de implementadas as políticas de governança, não faz sentido deixar de permitir que a IA conheça os processos da empresa. Esse conhecimento é transmitido por meio dos dados internos da companhia. Como explica Campos, existem dois motivos principais para esse medo:

1. Receio quanto à governança de dados – muitas empresas sabem que ainda não possuem processos claros ou organizados para gerenciar suas informações e, por isso, hesitam em expor seu conhecimento interno à IA.
2. Limitações técnicas – a integração é dificultada quando os dados estão desestruturados ou espalhados em diferentes sistemas, tornando o processo complexo.

Sem essa integração, a IA utilizada é genérica, oferecendo soluções iguais às de qualquer outra empresa, não agregando de fato valor à empresa. O verdadeiro potencial de adoção da tecnologia se dá quando a empresa estrutura seus dados, aplica governança e ousa usar a IA com propriedade intelectual própria. É nesse ponto que a organização consegue se diferenciar das concorrentes e transformar a tecnologia em aliada.

Resistência à mudança e falta de capacitação

Além desses elementos, a implementação de IA exige uma transformação organizacional na indústria. Em muitas empresas, a resistência à mudança e a falta de preparo dos colaboradores dificultam a integração da IA ao dia a dia. Superar essas barreiras é fundamental para que a tecnologia seja explorada em todo o seu potencial. Um caminho pode ser investir em programas de capacitação contínua e na formação de times multidisciplinares, a fim de unir conhecimento técnico, visão estratégica e entendimento das necessidades do negócio. Essa combinação pode aumentar consideravelmente as chances de sucesso e garantir que a IA deixe de ser apenas uma promessa e se torne mais efetiva na prática.

Oportunidades para corretores se desenvolverem

Para os corretores, a inteligência artificial abre espaço para novas formas de atuação. Soluções que utilizam análises preditivas permitem oferecer atendimentos personalizados e mais assertivos, fortalecendo o papel humano quando combinado com a eficiência dos algoritmos. Já para as seguradoras, a integração da IA com plataformas de gestão e automação pode promover ganhos importantes com maior escala, redução de custos operacionais e processos mais ágeis. Nesse cenário, a força da tecnologia e dos profissionais em conjunto servem para elevar o nível de competitividade, trazendo benefícios criativos e operacionais no setor.

Da frustração à vantagem efetiva

A baixa taxa de sucesso em projetos de inteligência artificial mostra que o desafio do setor de seguros não está apenas em adotar tecnologias de ponta, mas em saber conectá-las de forma estratégica ao negócio. A falta de alinhamento claro entre as metas de negócio e os objetivos do projeto; a subestimação da qualidade e governança dos dados utilizados; a ausência de um planejamento que envolva mudanças e aperfeiçoamento contínuo da equipe técnica erros comuns; são falhas que podem e devem ser corrigidas para alcançar a excelência no uso da IA. O hype em torno da IA gera aumento de expectativas, mas sem governança de dados, capacitação de equipes e clareza nos objetivos, os resultados permanecem aquém do esperado. Dessa forma, o crescimento do seguro depende menos do brilho da tecnologia em si e mais da maturidade com que ela é utilizada, e é justamente aí que mora a oportunidade de transformar desafios em resultados concretos.