omo todos os setores, o setor de seguros foi apanhado no surto de transformação digital dos últimos dois anos.

Desde a entrega de processos de sinistros completamente sem papel até a introdução de experiências mais expansivas baseadas em aplicativos, o setor de seguros fez um trabalho admirável ao acompanhar as demandas digitais que surgiram desde o início da pandemia do COVID-19 .

No entanto, com a indústria estabelecida continuando a enfrentar a pressão de iniciantes como a Lemonade, e os clientes continuando a esperar mais de suas experiências de seguro do que apenas a melhor funcionalidade, as seguradoras agora estão se esforçando ainda mais com a adoção e experimentação de tecnologia. Em particular, a inteligência artificial (IA) está no centro das atenções.

A demanda por IA cresce

A adoção de IA em todo o mundo dos negócios está em alta. O mercado de IA deve crescer de US$ 327 bilhões em 2022 para US$ 1,3 trilhão em 2030.

Pode ser fácil para as seguradoras se envolverem no hype e correrem para adotar as ferramentas de IA mais brilhantes disponíveis. Além disso, as seguradoras continuam a lidar com as mudanças nas expectativas dos consumidores, principalmente da Geração Z e dos millennials. Esses consumidores querem opções de seguro personalizadas, então as seguradoras estão cada vez mais ansiosas para entrar na IA – e rapidamente.

O problema é que, dado que muitas seguradoras ainda estão nos primeiros dias de suas revoluções tecnológicas, muitas não têm o know-how ou estruturas de suporte necessárias para construir um ambiente de IA eficaz e totalmente funcional.

É imperativo que as seguradoras tenham a estratégia adequada para garantir que sejam capazes de gerar o máximo de valor e sucesso possível com esse novo conjunto de ferramentas.

Com isso em mente, aqui estão algumas coisas que as seguradoras precisam ter em mente enquanto procuram desenvolver seus recursos de IA.

Atuar como cocriador de soluções

Uma das maiores falhas na indústria de software nas últimas décadas é que a tecnologia exigida pelos clientes teve que se adaptar a ela, e não o contrário.

Isso simplesmente não pode ser o caso se as seguradoras acessarem as ferramentas projetadas para atender às suas necessidades e objetivos específicos. As seguradoras precisam ter um papel ativo no desenvolvimento de seus projetos e, mais importante, encontrar parceiros que as capacitem e as vejam como iguais nos processos de construção e manutenção.

Ninguém conhece melhor as necessidades e os objetivos de uma empresa do que aqueles dentro dela. As seguradoras precisam ser seus próprios defensores da tecnologia e pressionar para que as ferramentas sejam construídas em torno deles desde o início.

Pense grande em termos de resultados

O setor de seguros está mudando. Está se tornando mais digital, sem atritos e social do que nunca. Já não leva dias para registrar reclamações e semanas para gerar novas apólices. O negócio está se tornando cada vez mais ágil, intuitivo e orientado para o comportamento.

Em muitos casos, não são as empresas tradicionais que estão liderando essa funcionalidade de ponta; são as startups recém-criadas que estão entrando em cena. As seguradoras tradicionais estão começando a sentir o aperto à medida que o investimento em insurtech continua crescendo. (O investimento em Insurtech atingiu  US$ 14 bilhões somente em 2021).

Este estado de jogo resultou em muitas seguradoras fazendo as mesmas duas perguntas:

1. Como vamos nos manter?
2. Nossa tecnologia tem o que é preciso para nos levar até lá?

É aqui que a IA normalmente entra na equação. O problema é que muitas seguradoras estão presas ao padrão de usar a IA para lidar com tarefas administrativas e orientadas a processos, como transformar registros em papel em digitais. Isso simplesmente não vai mover a agulha.

O que pode ser feito? Simplificando: é hora das seguradoras pensarem grande quando se trata de como implantar a IA.

Com a rapidez com que a IA é capaz de sintetizar dados, as seguradoras agora podem precificar dinamicamente como nunca antes e podem transformar completamente os processos tradicionais em suas cabeças.

Por exemplo, usar um software de análise de imagem e mesclá-lo com conjuntos de dados existentes pode criar um novo nível de consistência e objetividade quando se trata do processo de sinistros. Ou, ao sintetizar dados de condução, as seguradoras podem descobrir e lançar novos produtos em áreas-chave em tempo real para capitalizar as circunstâncias em evolução. Ou, as seguradoras podem usar dados de monitoramento de mídia social e social para estabelecer novas parcerias com influenciadores ou catalisar mais funcionalidades de comércio social.

Estas são apenas algumas das formas criativas e objetivos finais que as seguradoras devem ter em mente.

Pense em termos de industrialização

Um dos maiores problemas que as seguradoras – e as empresas de forma mais ampla – têm quando adotam a IA é que a veem como um complemento ou plug-in para suas operações de tecnologia existentes. Mas, para realmente ter sucesso, as seguradoras precisam pensar em termos de construção de um “patrimônio de dados” industrializado forte e específico para IA para alimentar seus processos digitais.

Cada organização e indústria é diferente. Simplesmente usar a IA e apertar um botão não fornecerá às seguradoras os resultados intuitivos e específicos que elas precisam e desejam. E dado o quão altamente regulamentado é o seguro, amarrar “qualquer velha” IA pode ser um pesadelo quando se trata de governança.

A funcionalidade de IA é incrivelmente sofisticada e interconectada, por isso precisa de uma estrutura de suporte dedicada que possa permitir tanto o desempenho quanto a capacidade de explicação e relatórios. Além disso, para tirar o máximo proveito das ferramentas de IA, elas precisam ser construídas de uma maneira que permita a colaboração entre a ferramenta e os operadores humanos. Caso contrário, para que servem os insights?

Tudo isso depende de ter uma infraestrutura robusta de tecnologia e talento. Portanto, antes de mergulhar, é imperativo que as seguradoras dêem um passo atrás e avaliem a curva de maturidade de sua adoção de IA ou correm o risco de gastar muito dinheiro e tempo em tecnologia que não corresponderá às expectativas.