Há poucos dias atrás, a ministra de Inovação, Ciência e Tecnologia de Israel, Gila Gamliel, publicou nas redes sociais um vídeo gerado por inteligência artificial que projeta um futuro urbanizado para a Faixa de Gaza. A simulação, que mostra a região com prédios modernos e infraestrutura costeira requalificada sob administração israelense, foi acompanhada da legenda: “É assim que Gaza será no futuro”. O conteúdo gerou repercussão internacional ao remeter a propostas já associadas ao ex-presidente dos Estados Unidos, Donald Trump, envolvendo reconfigurações populacionais e urbanísticas no território palestino. Para além da controvérsia geopolítica, o episódio exemplifica o uso da IA na criação de cenários hipotéticos com alto grau de detalhamento visual, uma aplicação que oferece pistas sobre como essa tecnologia pode (e, muitas vezes, é) ser empregada também em outros setores.

Modelagem visual aplicada à análise preditiva no seguro

No campo dos seguros, simulações desse tipo têm potencial para aprimorar a análise preditiva de riscos, antecipar impactos em contextos de instabilidade e apoiar decisões em ambientes marcados por múltiplas variáveis dinâmicas. Tecnologias similares já são usadas para mapear desdobramentos em riscos catastróficos, como desastres naturais, crises econômicas ou tensões sociais, permitindo uma precificação mais assertiva e o desenvolvimento de produtos personalizados.

Exemplos de aplicação da IA em seguros residenciais, corporativos e de saúde

O vídeo de simulação do futuro da Faixa de Gaza demonstra como a visualização de dados transforma informações abstratas em narrativas tangíveis. No setor de seguros, isso pode ser traduzido em dashboards interativos para análise de riscos, que facilitam a tomada de decisão tanto na aceitação de riscos quanto na ativação de planos de mitigação. Para exemplificar: seguradoras que atuam em regiões suscetíveis a desastres naturais já utilizam mapas interativos alimentados por dados climáticos em tempo real para projetar cenários de alagamentos, incêndios ou eventos extremos, permitindo decisões mais precisas na subscrição de seguros residenciais e agrícolas. Em seguros corporativos, modelos tridimensionais simulam o impacto de sinistros complexos (como incêndios industriais ou falhas logísticas em cadeias de suprimentos) para avaliar a exposição de ativos e planejar medidas de contingência. Já em produtos voltados ao seguro de vida e saúde, visualizações baseadas em dados demográficos e comportamentais ajudam a prever padrões de adoecimento e orientar programas preventivos.

Visualização como método de leitura da complexidade dos riscos

O uso de simulações por inteligência artificial tende a se integrar de forma mais orgânica às práticas de análise de risco no setor de seguros. Quando estruturadas com base em conjuntos de dados diversos, essas ferramentas permitem observar relações menos evidentes entre fatores ambientais, operacionais e sociais, favorecendo o acompanhamento de processos contínuos e a detecção de instabilidades em desenvolvimento. A visualização desses dados contribui para conferir forma a informações que, em estruturas tradicionais, permaneceriam dispersas ou subaproveitadas. Nesse tipo de abordagem, o valor da tecnologia está em criar condições para que ele se manifeste com maior alcance diante das transformações que atravessam os territórios assegurados.

IA como suporte estratégico na construção de hipóteses de risco

O uso de inteligência artificial para projetar cenários futuros, como exposto no vídeo divulgado por Israel, lança luz sobre a capacidade dessa tecnologia de converter projeções complexas em representações acessíveis e operacionais. No setor de seguros, esse recurso não apenas amplia a percepção sobre eventos futuros, mas também reforça a importância de integrar dados, contexto e interpretação na formulação de estratégias. As visualizações de risco facilitam a comunicação entre áreas técnicas e decisores, mas também expõem os limites e responsabilidades inerentes ao uso dessas ferramentas em contextos sensíveis. O desafio está em combinar a sofisticação tecnológica com rigor analítico, evitando que a representação gráfica substitua o discernimento. Ao se apropriar de tecnologias de simulação de forma crítica e orientada, o mercado segurador pode avançar em soluções mais precisas e responsivas, sem perder de vista a complexidade dos riscos com os quais lida.