Desde o lançamento público do ChatGPT, em novembro de 2022, a inteligência artificial generativa ganhou uma porta de entrada para milhões de usuários por meio de uma janela de conversa. Em pouco tempo, a tecnologia entrou nas nas buscas cotidianas, nos estudos, na criação de textos, na organização de tarefas e na rotina de trabalho. No entanto, o entusiasmo inicial e a adesão em larga escala não se converteram, necessariamente, em resultado (no mundo corporativo, leia-se: receita). Divulgada pelo InfoMoney, a pesquisa Consumo e uso de Inteligência Artificial no Brasil, realizada pela Infobip com o Opinion Box, mostra que que 70% dos usuários brasileiros recorrem à tecnologia em atividades de trabalho, lazer e estudo, enquanto 50% já a utilizam no ambiente profissional. Apesar disso, 69% usam apenas versões gratuitas das ferramentas, o que mostra uma relação já bastante disseminada com a IA, porém ainda pouco estruturada do ponto de vista econômico.

O uso precisa sustentar resultado

A distância entre uso e resultado ajuda a explicar a nova fase da inteligência artificial nas empresas. Depois da pressa em testar ferramentas, criar pilotos e associar marcas à inovação, a conversa corporativa ficou menos tolerante a projetos que impressionam em demonstrações e pouco alteram o funcionamento da operação. A pergunta sobre IA ganhou um sentido mais objetivo dentro das empresas porque, agora, ela precisa mostrar onde reduz esforço, onde melhora uma resposta, onde encurta uma etapa e onde sustenta alguma vantagem que não desaparece quando outra companhia acessa a mesma tecnologia.

O estudo The GenAI Divide:: State of AI in Business 2025, do MIT, aponta na mesma direção ao concluir que apenas uma parcela pequena dos pilotos de IA consegue gerar impacto rápido em receita. Outros estudos do Goldman Sachs, Gartner e BCG, também citados na matéria do InfoMoney, vêm indicando a frustração de executivos com retornos menores do que o esperado em projetos de IA generativa. A repetição desse diagnóstico mostra que o acesso à ferramenta já foi conquistado e o problema, hoje, está na forma como a tecnologia entra no fluxo de trabalho, na qualidade dos dados que a alimentam, na clareza do problema escolhido e na capacidade de integrar a solução à rotina de quem realmente precisa usá-la.

IA aproxima a informação do ponto em que ela orienta uma decisão

Essa discussão é pertinente ao mercado segurador porque boa parte do trabalho em seguros depende de informação localizada, interpretada e transmitida no momento certo. Uma cobertura pode estar escondida em uma condição geral extensa, uma regra de aceitação pode depender de consulta em sistema interno, uma pendência de sinistro pode circular entre documentos incompletos e uma dúvida do segurado pode chegar ao corretor por WhatsApp enquanto a resposta exige pesquisa em PDFs, portais, propostas antigas e mensagens anteriores. Ou seja, a informação existe, sustenta contratos e orienta decisões, mas nem sempre aparece com rapidez suficiente para acompanhar a urgência da conversa com o cliente. Em uma venda, essa demora pode esfriar uma contratação; em uma renovação, pode enfraquecer o acompanhamento da carteira; em um sinistro, pode aumentar a sensação de espera e desorganização. A inteligência artificial encontra um campo de aplicação nesse percurso, quando ajuda a aproximar a informação do ponto em que ela precisa orientar uma decisão.

A cobrança por resultado chegou ao seguro

É nesse ponto que a discussão sobre IA se aproxima da cobrança por resultado. Quando a tecnologia encurta o caminho entre dado, análise e resposta, ela começa a tocar variáveis que pesam no negócio, como produtividade da equipe, custo operacional, retenção, velocidade comercial e qualidade do atendimento. Para seguradoras, corretoras e insurtechs, a questão se concentra no efeito que ela produz sobre processos que influenciam receita, margem e eficiência. E a popularização da IA já mostrou que as pessoas aprenderam a testar a tecnologia com rapidez, mas a cobrança por resultado mostra que as empresas ainda precisam aprender a integrá-la com precisão.

Para o mercado segurador, essa passagem abre uma discussão produtiva, centrada em problemas conhecidos do setor, como: documentos longos, informações dispersas, atendimento pressionado, sinistros complexos e rotinas operacionais fragmentadas já existiam antes do boom da IA generativa. Então, qualquer ferramenta tecnológica terá espaço onde conseguir reduzir essas dificuldades com responsabilidade e aderência ao trabalho real. No seguro,isso envolve responder melhor, orientar com mais segurança, diminuir a distância entre informação e decisão e preservar a confiança em momentos nos quais o cliente precisa entender exatamente o que contratou, o que deve fazer e o que pode esperar da proteção.

Onde a IA encontra impacto financeiro no seguro

A partir daí, é fácil pensar que o resultado financeiro aparece quando a IA incide sobre pontos da operação que consomem tempo, equipe e capacidade comercial. Uma triagem documental mais precisa reduz horas de conferência em uma seguradora, informações acessíveis ajudam a corretora a acompanhar renovações com menos retrabalho, fluxos organizados diminuem repetições em atendimento e bases mais bem estruturadas tornam decisões comerciais menos dependentes de buscas manuais. A soma dessas melhorias alcança indicadores que pesam no negócio, como custo operacional, produtividade por equipe, retenção de clientes, aproveitamento de oportunidades e velocidade de resposta em processos que influenciam receita e margem.

A tecnologia precisa provar onde melhora o trabalho

A fase atual da inteligência artificial reduz a margem para projetos sustentados apenas por curiosidade, imagem ou pressão competitiva. No seguro, os players precisam fazer questionamentos que recaem sobre a rotina de trabalho para saber se determinada tecnologia vai ou não ter impacto positivo sobre os processos e, consequentemente, sobre a receita. A ferramenta melhora a leitura de documentos? Reduz tempo de resposta? Organiza informações da carteira? Ajuda a equipe a identificar pendências? Dá ao corretor mais condições de orientar? Torna o atendimento menos confuso? Diminui retrabalho em sinistros? Essas perguntas aproximam a IA de uma régua operacional, menos sujeita ao entusiasmo, na qual a tecnologia ganha função quando trabalha dentro das tarefas que já estruturam a relação entre seguradora, corretor e segurado. A utilidade se mede no fluxo que fica menos travado, na informação que chega com mais clareza, no processo que perde menos tempo com repetição e na decisão que se apoia em dados melhor organizados.