A ideia da IA Vertical e os benefícios da automação específica para os seguros

A inteligência artificial já não é mais uma aposta futurista no ramo segurador e tem tomado bastante força com o passar dos anos, sendo aplicada em diversos modelos de negócios e segmentos. Uma dessas novidades é a IA vertical, que se refere a soluções construídas especificamente para uma indústria, com conhecimento profundo da sua linguagem, dados e processos. No contexto do seguro, isso significa que um modelo de IA vertical poderia compreender conceitos como apólices, renovações, sinistros e riscos, algo mais complicado para ferramentas de IA genérica (horizontal). Ou seja, esse modelo tende a entender de forma mais apropriada os termos, processos e riscos próprios das seguradoras, ajudando no trabalho dos corretores e no resultado final para os clientes. Com a utilização de um modelo de IA vertical, o mercado segurador pode transformar positivamente seus processos internos, sua estrutura de trabalho e sua capacidade de inovar.

Produtividade e liberação do trabalho “operacional”

Pelo fato de conseguir incorporar terminologias, fluxos de trabalho e dados específicos da indústria, essa ferramenta possibilita automações mais assertivas, e isso faz com que haja maior liberação do tempo e do trabalho humano para atividades de alto valor. Profissionais e corretores ainda gastam muito tempo com tarefas repetitivas, como checagem de apólices, reconciliações e entrada de dados. Conforme uma matéria do Insurance Thought Leadership, com a IA vertical, parte desse trabalho pode ser automatizada, e modelos treinados com dados específicos do setor fazem validações, preenchimentos e até recomendam estratégias de venda e renovação. Com base no portal, isso liberaria de 40% a 50% do tempo dos corretores para atividades de maior valor. 

Isso é chamado, segundo a matéria de “hero work” — ou seja, consultoria, relacionamento e aconselhamento estratégico. Além disso, há potencial para aumentar receita, sugerindo cross-sell e upsell com base em análise de dados históricos e podendo elevar as vendas em 20% a 30%. A partir da automação de tarefas específicas, a chance de erro operacional (como no preenchimento de dados) também pode cair bastante, segundo estimativas, até 90% de redução de falhas, de acordo com o texto.

A transformação na prática: o seguro auto brasileiro e a IA

Considerado um dos ramos mais promissores no segmento de seguros no Brasil, a inteligência artificial está favorecendo ainda mais o seguro auto. No dia a dia das seguradoras, a inteligência artificial já atua em várias etapas-chave do seguro auto. A precificação, por exemplo, tornou-se mais precisa com modelos que analisam milhares de variáveis, desde o perfil do motorista e o histórico de sinistros até padrões de comportamento digital e dados de telemetria. Segundo uma divulgação da Fenacor, o segmento de automóveis cresceu 5,9% no primeiro semestre de 2025, atingindo R$28,9 bilhões. A Pesquisa para a Melhoria Contínua do Seguro de Automóvel (PMC Auto 2025), realizada pelo Sincor-SP com 915 corretores, mostrou ainda que os serviços das seguradoras foram bem avaliados. Mais de 70% das respostas foram “Bom” ou “Excelente”, apesar de  22% avaliarem negativamente a velocidade das indenizações. Para o consultor Francisco Galiza, o estudo ajuda a construir métricas de qualidade e reforça que a eficiência no sinistro é decisiva para manter a confiança do cliente. 

Capacitação em IA: requisito inegociável para corretores no mercado digital

‍Conforme destaca uma matéria do Exame, atualmente dominar IA tem sido um requisito básico em grandes empresas e quem resiste à adoção da tecnologia perde espaço no mercado. Em seguros, os profissionais que não se atualizarem correm o risco de ficar em desvantagem, comprometer a retenção de clientes e limitar seu próprio crescimento profissional diante da evolução da digitalização. Por esse motivo, é importante que os profissionais do ramo estejam atentos às novidades e busquem se atualizar constantemente. A Escola de Negócios e Seguros (ENS), por exemplo, tem corroborado na preparação dos profissionais para o novo ambiente tecnológico do setor. Com cursos específicos, como a série “IA a Serviço do Corretor de Seguros”, a instituição capacita corretores para utilizar inteligência artificial na automatização de tarefas, no atendimento ao cliente e na tomada de decisão baseada em dados. Nos dias de hoje, buscar qualificação é indispensável. Por isso, para atuarem como consultores realmente especializados, os corretores precisam compreender a fundo as tecnologias que passam a automatizar tarefas antes executadas por eles. Assim, podem direcionar sua expertise para atividades estratégicas que dependem da sensibilidade, do julgamento e da habilidade humana.

Desafios e necessidade de ajustes para implementação da IA vertical

Para operarem da forma mais eficiente e segura possível, os modelos de IA vertical dependem de informações do setor. Integrar informações provenientes de plataformas de apólices, CRMs e históricos de sinistros pode ser complexo, o que exige padronização e critérios bem estabelecidos, pois sem esses cuidados, os modelos perdem precisão e podem gerar decisões equivocadas. 

A implementação desse tipo de IA pode demandar investimentos altos em infraestrutura, integração e capacitação de equipes. Esse custo inicial tende a ser elevado para corretoras e seguradoras de menor porte, que querem balancear inovação e viabilidade operacional.

Por que a IA vertical é a engrenagem que pode transformar o seguro?

Por meio da capacidade de interpretar o conhecimento específico da indústria com suas regras, dados e lógica de negócios, a IA se torna capaz de elevar a eficiência. Para as seguradoras e corretoras, isso implica em um menor tempo reservado para tarefas operacionais, o que consequentemente acarreta em mais espaço para atendimento consultivo por parte dos corretores, aumentando a receita e as possibilidades de inovação. 

Mesmo já tendo evoluído, o mercado de seguros precisa continuar ampliando as possibilidades de melhorar processos. Um próximo passo possível, deve ser entender como esses novos modelos podem ser utilizados para beneficiar operações, com seu maior raciocínio no que se refere à automação. Enquanto isso, a equipe profissional e os responsáveis por trás do desenvolvimento de novas ideias e soluções empresariais têm mais tempo para se dedicar criativamente e criticamente dentro das companhias.