A Gartner projeta que, até 2029, agentes de inteligência artificial vão resolver sozinhos 80% dos problemas comuns de atendimento ao cliente, sem que um funcionário precise intervir. Segundo a consultoria, essa automação deve reduzir em 30% os custos operacionais das empresas. Dentro dessa projeção cabe uma cena que dá a medida do que muda no seguro. Um segurado decide cancelar a apólice do carro e entrega a tarefa a um assistente de IA. Do outro lado, o sistema da seguradora reconhece o pedido e apresenta uma proposta de retenção, com desconto na parcela ou ajuste de franquia. A negociação pode terminar, com aceite ou recusa, sem que o segurado ou qualquer funcionário tenha lido uma linha da conversa. Os sistemas que o Gartner chama de IA agêntica têm permissão para agir: alteram cadastros, aceitam propostas e encerram solicitações, e estarão à disposição de quem atende e de quem é atendido. A relação do seguro com o cliente é feita de pequenas demandas espalhadas pelos doze meses de vigência. A previsão do Gartner indica que, no seguro, boa parte desses pedidos poderá ser resolvida entre dois sistemas, sem ninguém acompanhando a conversa de nenhum dos lados.

O que cabe nos 80%

Basta olhar o que chega todos os dias às centrais das seguradoras e às caixas de entrada das corretoras para medir quanto do atendimento se encaixa no perfil descrito pelo Gartner. Segunda via de boleto, mudança na forma de pagamento, inclusão de condutor, troca de veículo, envio de documentos e acionamento de guincho são pedidos com regras definidas, dados estruturados e desfecho previsível. Um agente de IA conectado aos sistemas da seguradora conseguiria concluir esse tipo de demanda sem repassar o caso. A troca de veículo, por exemplo, poderia ser resolvida numa única interação, com o agente conferindo os dados do novo carro, calculando a diferença de prêmio, emitindo o endosso e enviando a cobrança. Hoje, a mesma operação costuma envolver ligação, troca de e-mails e alguns dias de espera.

Os números pedem uma ressalva, já que a estimativa do Gartner trata do atendimento em geral e não mede o setor de seguros. Aplicar os 80% ou os 30% diretamente às seguradoras brasileiras seria forçar a conta. O que a lista acima permite afirmar é que uma parcela grande do atendimento em seguros tem o formato descrito na previsão, e é por essa porta que a automação deve entrar no setor.

O sinistro como linha divisória

O sinistro mostra onde passa a fronteira da automação. Ele tem uma etapa operacional, que se presta bem a ela: aviso, abertura do processo, envio de fotos e documentos, agendamento de vistoria. Tem também uma etapa de julgamento, em que alguém precisa interpretar cláusulas, avaliar indícios de fraude, decidir sobre a cobertura e, muitas vezes, comunicar uma negativa a quem acabou de bater o carro ou ver a casa alagada. É possível que as seguradoras automatizem a entrada do sinistro e mantenham pessoas na regulação e nas decisões que envolvem dinheiro e a confiança do segurado.

Esse arranjo tem uma consequência que raramente aparece nas apresentações sobre eficiência. Se os agentes resolvem os casos simples, os 20% que sobram para as equipes humanas reúnem as demandas mais complexas, demoradas e carregadas de tensão. A equipe pode encolher em número de atendimentos enquanto cada caso exige mais conhecimento técnico e mais tempo. Isso pede outro tipo de treinamento e outra forma de medir produtividade.

Quando o cliente também envia um agente

A parte menos óbvia da previsão diz respeito ao outro lado do balcão. O Gartner aponta que os próprios clientes vão recorrer a agentes de IA para agir em seu nome. Os exemplos citados são a navegação por sites para cancelar assinaturas e a negociação de tarifas de frete por empresas. Daniel O'Sullivan, analista diretor sênior da consultoria, afirma que as equipes de serviço terão de atender uma quantidade crescente de clientes representados por software. Estruturas acostumadas a receber pessoas, com seu ritmo e seus horários, ainda não estão preparadas para esse interlocutor.

No seguro, esse raciocínio leva direto à renovação. Um segurado poderia instruir seu agente a buscar cotações de seguro auto em várias seguradoras quando a apólice estiver perto do vencimento, comparar prêmio e franquia e contratar a opção mais barata, sem que ele próprio abra um único site. No segmento corporativo, um sistema de compras automatizado poderia seguir o mesmo roteiro na cotação de uma frota ou de um plano de benefícios. Nenhum desses exemplos depende de tecnologia que ainda não exista. Dependem de as seguradoras e os canais de distribuição aceitarem esse tipo de interlocutor e saberem reconhecê-lo.

A comparação que o algoritmo não faz sozinho

É aqui que a previsão alcança o trabalho do corretor. Um agente que compara apólices compara apenas o que está nos campos que consegue ler. Muitas das diferenças relevantes entre dois seguros de automóvel aparecem em itens que não cabem numa tabela de preços: os dias de carro reserva, o limite de responsabilidade civil para danos a terceiros, a rede de oficinas, as exclusões descritas nas condições gerais. Um robô programado para buscar o menor prêmio pode entregar ao cliente uma apólice mais barata e com uma lacuna que ele só vai descobrir no momento do sinistro.

O risco para a corretora é concreto: se o agente do cliente negocia direto com a seguradora na renovação, a intermediação pode ficar de fora da transação. A mesma situação valoriza quem sabe traduzir o risco de cada cliente em critérios de cobertura, porque alguém precisa definir o que o agente deve priorizar além do preço. O corretor que conhece sua carteira pode assumir a função de quem configura essas regras junto com o cliente. Pode também usar agentes na própria operação para cuidar da rotina de renovações, liberando tempo para as conversas que nenhuma automação conduz bem.

Regras para atender uma máquina

Entre as recomendações do Gartner aos líderes de atendimento estão duas: separar as interações humanas das conduzidas por IA, com roteamento dinâmico, e criar políticas próprias para esses contatos, cobrindo privacidade de dados, segurança e critérios para encaminhar o caso a uma pessoa. No seguro, essas políticas esbarram em perguntas operacionais imediatas. Como a seguradora confirma que o agente que pede o cancelamento de uma apólice tem autorização do segurado? Quem responde quando o robô do cliente aceita uma proposta com cobertura reduzida que o segurado não queria? Que dados pessoais podem ser repassados a um software que fala em nome de alguém, à luz da LGPD?

O Brasil já conta, no Open Insurance, com uma estrutura de compartilhamento de dados de seguros baseada no consentimento do cliente. É possível que agentes de IA venham a operar sobre canais desse tipo, em que a autorização fica registrada e pode ser verificada. A consultoria também observa que a mudança afeta a coleta de informações sobre o cliente. No seguro, é razoável supor que, quando quem entra em contato é um software, a seguradora perca sinais que hoje ajudam a entender a experiência do segurado: a dúvida que se repete, a irritação na voz, a hesitação antes de cancelar.

Três renovações até 2029

O horizonte de 2029 parece distante, mas no seguro de automóvel corresponde a cerca de três ciclos de renovação. É pouco tempo para seguradoras e corretoras decidirem quais pedidos querem entregar aos agentes, quais querem manter com pessoas e como vão reconhecer e atender um cliente que, em parte das interações, será representado por um programa. A previsão do Gartner dá a medida da escala; cabe às seguradoras e corretoras  conduzi-la de acordo com o que separarem, no próprio atendimento, como rotina e como relação.