A inteligência artificial agêntica virou um assunto importante no debate sobre tecnologia aplicada ao mercado de seguros por conta da sua capacidade de executar tarefas de forma autônoma, interagir com múltiplos sistemas e apoiar decisões que antes dependiam exclusivamente de operadores humanos. Esses agentes passaram a atuar em fluxos completos de negócio, da oferta ao pós-venda. No Insurtalks Cast, o tema foi discutido a partir de uma abordagem prática, conectada às rotinas do setor. A conversa reuniu experiências de implementação, limites tecnológicos e cuidados necessários para adoção responsável dessas soluções. Para aprofundar o assunto, o episódio recebeu Marcos Watanabe, cofundador e CTO da Suthub, que se juntou à jornalista Thais Rucco para compartilhar exemplos concretos de uso e avaliou impactos para corretores, seguradoras e clientes finais.

O que diferencia agentes de IA dos chatbots tradicionais

Explicando o conceito, Marcos Watanabe destacou que a principal diferença está na capacidade de decisão e integração. “O chatbot é um artefato de software que permite que você converse com o sistema de alguma maneira”, afirmou. Já o agente de IA, segundo ele, vai além da conversa e atua sobre pedidos, dados e eventos.

Ele disse que esses agentes conseguem analisar informações vindas de diferentes fontes e interagir com vários sistemas ao mesmo tempo. Um agente pode, por exemplo, receber um formulário de análise de risco e executar todo o processo de subscrição sem qualquer diálogo com o usuário. “Ele tem parâmetros para decidir se o risco é bom, se o risco é ruim, se ele precisa de mais informação”, disse.

Aplicações mais recorrentes no mercado de seguros

Na avaliação de Watanabe, as aplicações mais frequentes hoje estão concentradas em venda e pós-venda. Ele observou que esses fluxos têm características bem definidas no setor segurador e se beneficiam de interfaces mais flexíveis de interação. Segundo ele, esses agentes conseguem entender melhor a intenção do cliente em comparação aos chatbots tradicionais, que dependiam de fluxos rígidos. “Eles percebem a sua intenção”, afirmou, ao comentar a evolução das conversas conduzidas por inteligência artificial.

Apoio direto ao corretor na rotina comercial

O corretor de seguros aparece como um dos principais beneficiados pela adoção da IA agêntica. Para Watanabe, esses agentes funcionam como assistentes virtuais capazes de apoiar tanto o onboarding em plataformas digitais quanto o entendimento de novos produtos. Ele relatou a experiência da Suthub com a plataforma Zero Code Brokers, que já utiliza um assistente de IA para responder dúvidas operacionais e comerciais. “É quase como um treinamento on the job”, afirmou, ao explicar que o corretor pode consultar coberturas, condições e formas de contratação enquanto atende o cliente.

Distribuição B2B2C e desafios tecnológicos

Ao tratar da distribuição no modelo B2B2C, Watanabe ressaltou que a adoção de agentes autônomos exige revisão de processos e mudanças tecnológicas internas. Para ele, não se trata apenas de automatizar fluxos existentes. “Não é você simplesmente automatizar a bagunça”, comentou, ao defender uma análise prévia sobre como os processos devem funcionar.

A Suthub está inserida nesse contexto, já que ela propõe reduzir a complexidade para seus parceiros, oferecendo agentes já treinados para fluxos específicos do mercado de seguros. Segundo ele, a experiência acumulada no setor foi determinante para o desenvolvimento de soluções próprias, como a plataforma CityLab.

Atendimento, pós-venda e ganhos mais imediatos

Questionado sobre onde os ganhos aparecem primeiro, Watanabe foi direto ao apontar atendimento e pós-venda como áreas com retorno mais rápido. Para ele, são etapas em que a automação consegue trazer fluidez sem comprometer a relação com o cliente. Ao mesmo tempo, o executivo defendeu um modelo híbrido de atuação. “O seguro é um produto de confiança”, afirmou, ao explicar que, em produtos mais complexos, o papel humano segue relevante para decisões e construção de vínculos.

Cuidados éticos, transparência e responsabilidade

Para Watanabe, o treinamento e a curadoria desses agentes são etapas fundamentais.Ele alertou para os riscos de delegar decisões críticas diretamente a modelos de linguagem. “Não delegue para uma LLM fazer um cálculo de sinistro a ser pago”, afirmou, destacando a necessidade de sistemas específicos para cálculos e validações.

Transparência como base da confiança

Para manter a confiança de clientes e parceiros, Watanabe defendeu a transparência como princípio central. Ele explicou que, embora algoritmos já façam parte das cotações de seguros há anos, a diferença agora está na possibilidade de registrar interações, decisões e ofertas feitas por agentes de IA.

Esse registro cria trilhas de auditoria mais claras e permite que o cliente compreenda como a tecnologia está sendo utilizada. “Deixar explícito que ele está utilizando e que a qualquer momento ele pode ter acesso às informações”, afirmou.

Novas funções e competências profissionais

Ao olhar para o impacto no mercado de trabalho, Watanabe citou o surgimento de funções voltadas à curadoria e orquestração de agentes. Para ele, esses profissionais atuam de forma semelhante a um RH digital, selecionando, treinando e controlando permissões dos agentes. “É como se você estivesse contratando um novo colaborador”, explicou, ao detalhar o cuidado necessário com segurança da informação, acesso a sistemas e treinamento específico para cada fluxo.

Por onde começar

Para empresas interessadas em adotar agentes de IA, Watanabe recomendou começar com projetos pequenos e bem definidos. “Faça pilotos com KPI’s muito bem estabelecidos”, afirmou, destacando a importância de aprender com testes controlados antes de ampliar o uso. Para o executivo, a combinação entre experimentação, métricas claras e escala gradual tende a favorecer uma adoção mais consistente e alinhada às necessidades reais do negócio