Mais de 200 pesquisadores e economistas, entre eles 15 ganhadores do Prêmio Nobel e especialistas da OpenAI, Anthropic e Google, lançaram um alerta sobre a inteligência artificial ter o poder de transformar a economia global em uma velocidade superior à da Revolução Industrial. O apelo, dirigido a governos e líderes do setor tecnológico, pede a criação urgente de políticas e instituições capazes de lidar com esse ritmo de mudança. Para o mercado de seguros brasileiro, o recado é que a janela para adaptação está se fechando.

A digitalização já pode nascer atrasada e comprometer o investimento

A indústria de seguros é, por natureza, uma das mais dependentes de dados, análise de risco e previsibilidade, o que a coloca entre as atividades mais expostas (e também entre as mais beneficiadas) pela aceleração da IA. Modelos preditivos já auxiliam seguradoras na precificação, na identificação de fraudes e no tratamento de sinistros, mas a evolução prevista não deve acompanhar a sequência lenta com que muitas companhias ainda digitalizam seus processos. Uma seguradora que hoje transfere propostas recebidas por e-mail para sistemas internos, exige conferência manual de documentos ou mantém dados do cliente distribuídos entre plataformas pouco integradas pode concluir essa modernização quando agentes de IA já forem capazes de ler apólices, cruzar históricos, analisar imagens e sugerir decisões em poucos segundos. O risco, portanto, está em investir tempo e recursos na digitalização de rotinas concebidas para uma etapa tecnológica que já pode estar sendo superada.

Eficiência sem controle pode excluir segurados 

Essa velocidade abre espaço para produtos ajustados ao uso, análises mais frequentes de exposição ao risco e respostas mais rápidas ao segurado, embora a eficiência técnica não garanta decisões justas. Um algoritmo de subscrição treinado com bases históricas pode aprender que determinados endereços, profissões, faixas de renda ou padrões de consumo estão associados a maior sinistralidade e usar essas correlações para elevar preços, restringir coberturas ou recusar propostas, mesmo quando os dados funcionam apenas como aproximações imperfeitas da condição de cada pessoa. O mesmo problema pode ocorrer na regulação de um sinistro: uma divergência documental, uma imagem fora do padrão esperado ou um comportamento classificado como atípico pode acionar uma suspeita automática de fraude e atrasar o pagamento de quem não praticou qualquer irregularidade. Sem revisão humana, critérios registrados e canais para contestação, um erro deixa de atingir um caso isolado e pode ser reproduzido em milhares de decisões, ampliando exclusões, dificultando o acesso de grupos já pouco atendidos e transferindo à seguradora a obrigação de explicar por que um sistema que ela escolheu produziu determinado resultado.

A responsabilidade não pode ser automatizada

O alerta dos especialistas recomenda que empresas e reguladores enfrentem essas questões antes que a velocidade da transformação force correções mais caras e conflituosas. Para as seguradoras brasileiras, a preparação envolve capacitar equipes para questionar respostas automatizadas, organizar bases de dados, documentar os critérios utilizados pelos modelos e manter supervisão sobre decisões que afetam preço, aceitação, cobertura e pagamento de indenizações. Parcerias com insurtechs e fornecedores de tecnologia podem acelerar projetos, mas não transferem a responsabilidade sobre seus efeitos, razão pela qual a participação no debate regulatório precisa vir acompanhada de experiência operacional, transparência e atenção aos direitos do consumidor. A inteligência artificial já integra partes do funcionamento do setor; a questão em aberto é quem revisará suas decisões, quem explicará seus erros e quem responderá quando a busca por velocidade produzir tratamento injusto.