Expectativas infladas e limites reais da IA no setor farmacêutico

Com base em uma matéria publicada no Tilt UOL, a queda no valor de mercado de empresas voltadas à pesquisa clínica está relacionada à percepção de que a inteligência artificial pode reduzir a dependência das farmacêuticas por esses serviços, operando internamente os processos. Esse movimento ganhou força após o lançamento de agentes avançados de IA e o aumento de parcerias entre laboratórios e empresas de tecnologia. Por outro lado, especialistas apontam que essa leitura tende a exagerar o alcance atual da tecnologia. Embora a IA possa transformar partes do processo, atividades complexas, como recrutamento de pacientes e condução de estudos globais, seguem difíceis de automatizar integralmente. Em mercados onde a inovação ocorre em ritmo acelerado, expectativas desalinhadas podem distorcer a percepção de risco, reverberando em ativos, investimentos e estratégias. Para o setor de seguros, cuja base está na leitura cuidadosa de incertezas, o cenário reitera a necessidade de revisar modelos e a maneira em que os novos riscos são interpretados.

Quando a inovação acelera mais do que os modelos

Ainda conforme a matéria, empresas de pesquisa clínica mantêm uma vantagem difícil de replicar, com redes globais de testes e bases de dados proprietárias, principalmente relevantes para farmacêuticas menores. Analistas de mercado destacam que, mesmo com a adoção intensiva de inteligência artificial, os ganhos de eficiência tendem a ser limitados — com economia estimada de apenas 10% a 15% nos custos dos ensaios clínicos. Isso indica que o desenvolvimento farmacêutico depende de execução em larga escala, algo que a tecnologia, por ora, não substitui integralmente. Além disso, é preciso ter cautela com o entusiasmo em relação à IA para não gerar projeções distorcidas, levando a avaliações pouco consistentes e correções abruptas. Quando o impacto da inovação é superestimado, cria-se um descompasso entre expectativa e realidade, aumentando a distância entre o risco calculado e o risco efetivo, um ponto sensível também para o mercado de seguros.

IA no seguro: entre eficiência e novos pontos cegos

A inteligência artificial vem sendo incorporada a diversas etapas da operação das seguradoras, tornando processos como subscrição, regulação de sinistros e personalização de produtos mais rápidos e assertivos. Com o apoio de dados mais sofisticados e modelos preditivos, amplia-se a capacidade de antecipar eventos e reconhecer padrões de risco com maior refinamento, especialmente em cenários complexos, como os ligados às mudanças climáticas, onde a IA permite avaliações menos dependentes de históricos defasados. Ainda assim, a tecnologia não elimina as incertezas. Modelos ancorados exclusivamente em dados passados podem ter dificuldade para acompanhar mudanças bruscas ou rupturas tecnológicas. Por isso, é importante uma abordagem mais abrangente, que una a análise algorítmica a uma leitura contextual do mercado, considerando o grau de maturidade das inovações, o comportamento dos setores e a velocidade com que novas soluções são adotadas.

Onde a IA gera valor ao longo da cadeia de seguros e na gestão de riscos

A atuação da inteligência artificial no setor de seguros vai muito além da automação de tarefas pontuais, mas pode influenciar decisões estratégicas e reconfigurar toda a jornada do cliente, do primeiro contato ao pós-venda. Sua aplicação pode ser observada em diferentes frentes:

• Subscrição e precificação de riscos: A IA analisa grandes volumes de dados em tempo real, incluindo histórico do cliente, comportamento e variáveis externas para apoiar a avaliação de risco e sugerir preços mais adequados. Isso torna o processo mais ágil e consistente, mesmo em cenários complexos.
• Gestão de sinistros: Algoritmos identificam padrões, validam informações e ajudam na detecção de fraudes com maior rapidez. Em alguns casos, a regulação pode ser parcialmente automatizada, acelerando pagamentos e melhorando a experiência do segurado.
• Área comercial e distribuição: A tecnologia permite segmentar clientes com mais precisão, oferecer produtos personalizados e apoiar corretores na recomendação de soluções mais aderentes, aumentando a assertividade das propostas.
• Atendimento e pós-venda: Chatbots e assistentes virtuais avançados conseguem resolver demandas, antecipar necessidades e sugerir ajustes de cobertura com base no comportamento do cliente ao longo do tempo.
• Gestão de riscos em tempo real:  Com o uso de dados de IoT e telemetria, seguradoras passam a monitorar exposições continuamente, possibilitando ações preventivas que reduzem a ocorrência de sinistros.

Apesar dos benefícios, esse avanço exige supervisão constante. A aplicação da IA deve estar sustentada por práticas de governança, transparência e revisão humana, garantindo que as decisões automatizadas sejam compreensíveis, justas e alinhadas às exigências regulatórias.

Transparência, mediação especializada e estratégias para lidar com a incerteza

Modelos pouco claros tendem a perder espaço para soluções que permitam rastrear, compreender e justificar decisões, especialmente em áreas sensíveis como a precificação de riscos. Nesse contexto, o papel dos corretores e das equipes comerciais ganha ainda mais relevância. Em um ambiente marcado por volatilidade e rápidas transformações, os profissionais que estão na linha de frente precisam traduzir cenários complexos – explicando de forma clara como fatores tecnológicos podem impactar as coberturas, preços e condições contratuais, e orientando clientes de maneira mais precisa sobre os riscos. As seguradoras, por sua vez, também podem ajustar suas estratégias, se aproximando de insurtechs e empresas especializadas em dados, o que permite respostas mais rápidas e modelos mais atualizados. Além disso, a construção de carteiras diversificadas e o uso inteligente do resseguro funcionam como mecanismos para amortecer oscilações e sustentar a estabilidade mesmo diante de riscos menos previsíveis.

Entre entusiasmo e prudência: o equilíbrio necessário

A utilização desenfreada da inteligência artificial indica que a tecnologia sem leitura crítica pode gerar mais ruído do que precisão. O episódio observado no setor farmacêutico mostra que, quando as expectativas superam a capacidade real de entrega, o resultado é um desalinhamento que impacta diretamente a avaliação de riscos e a estabilidade dos mercados. Para as seguradoras, a principal lição não está em frear a inovação, mas em incorporá-la com maturidade. Isso significa ir além dos modelos automatizados, combinando dados, contexto e análise humana para construir interpretações mais consistentes em cenários de digitalização acelerada. É nesse equilíbrio entre entusiasmo e cautela que o setor de seguros poderá transformar volatilidade em aprendizado, pois em uma realidade de mudanças e ciclos cada vez mais curtos, a capacidade de adaptação passa a ser condição para permanecer relevante.