inteligência artificial é frequentemente mencionada como o futuro do setor de seguros. Ela é descrita como uma virada de jogo que pode transformar a maneira como as coisas são feitas. Com toda essa empolgação, as seguradoras podem sentir que precisam pular para grandes projetos de IA, esperando resultados rápidos. Mas é importante ver a IA não como uma solução mágica, mas como uma ferramenta útil. Se usada estrategicamente, a IA pode resolver problemas específicos e melhorar os processos atuais sem esgotar recursos ou causar grandes interrupções.

IA como ferramenta, não como revolução

Muitas pessoas acham que a IA mudará o seguro da noite para o dia. Esse tipo de pensamento pode levar a expectativas irrealistas e estratégias ruins. Em vez disso, a IA deve ser vista como uma ferramenta poderosa que pode aprimorar diferentes partes do negócio de seguros. Ao pensar na IA dessa forma, as seguradoras podem se concentrar em usá-la em áreas específicas em vez de buscar mudanças radicais que podem não atender às suas necessidades reais.

Para usar a IA de forma eficaz, as organizações precisam entender todo o negócio — do desenvolvimento de produtos e subscrição a reivindicações, atendimento ao cliente e TI. Isso significa identificar ineficiências ou tarefas repetitivas que a IA pode ajudar a resolver. Por exemplo, os agentes de atendimento ao cliente muitas vezes têm dificuldade para fornecer informações rápidas e precisas porque precisam pesquisar em vários documentos. Além disso, o trabalho manual em reivindicações pode atrasar os processos e levar a erros. Ao identificar esses problemas específicos, as seguradoras podem avaliar como as ferramentas de IA podem melhorar as operações.

Como decidir sobre soluções de IA

Ao avaliar soluções de IA, é importante ser prático. O custo é um fator óbvio — as ferramentas devem ser acessíveis e escaláveis, seja para lidar com mais usuários ou mais dados ou adicionar recursos ao longo do tempo. A integração também é importante — quanto menos uma ferramenta de IA precisar se conectar com sistemas existentes, melhor. Soluções que exigem mudanças mínimas nos fluxos de trabalho atuais e são fáceis de usar são ideais porque causam menos interrupções e têm mais probabilidade de serem aceitas pela equipe.

Dois exemplos são chatbots para agentes de atendimento ao cliente e ferramentas de IA para lidar com documentos em reivindicações. Esses são primeiros passos eficazes para IA porque abordam problemas comuns, são relativamente fáceis de implementar e fornecem benefícios rápidos e visíveis sem grandes interrupções. Um chatbot pode ajudar os agentes a encontrar informações mais rapidamente, levando a um melhor atendimento ao cliente. Ferramentas de documentos de IA podem classificar e extrair informações, reduzindo o trabalho manual e acelerando o processamento de reivindicações.

Uma abordagem prática para IA significa começar com pequenos projetos. Escolha iniciativas simples que possam mostrar ganhos rápidos, como consertar um problema específico de atendimento ao cliente ou automatizar uma tarefa repetitiva em reivindicações. Pequenos projetos podem ser concluídos rapidamente, geralmente em apenas algumas semanas, o que ajuda a criar impulso. Esses ganhos rápidos são importantes para obter suporte organizacional para IA e encorajar uma aceitação mais ampla.

Inicialmente, é melhor envolver apenas as pessoas diretamente afetadas pelo problema. Isso mantém os projetos simples e evita complicações desnecessárias. Para projetos iniciais de IA, a integração com sistemas de TI existentes pode nem ser necessária. Uma vez que um pequeno projeto tenha sucesso, ele pode servir como modelo para outros projetos e ajudar a construir suporte em toda a empresa.

Construindo em direção a um plano de IA maior

Após o sucesso com pequenos projetos, as seguradoras podem trabalhar em uma estratégia de IA mais ampla. Isso significa escalar ferramentas de IA em toda a empresa e envolver departamentos-chave como TI, finanças e liderança. Ter um plano claro ajuda a garantir que a IA seja usada de uma forma que atenda às metas de negócios. O crescimento gradual da IA ​​também ajuda a empresa a desenvolver as habilidades internas necessárias para projetos mais avançados.

O maior erro é começar com projetos muito grandes e complicados. Sinais disso incluem metas pouco claras, necessidade de conexão com muitos sistemas ou envolvimento de muitos departamentos imediatamente, o que aumenta a complexidade. Projetos grandes e ambiciosos são tentadores, mas sem experiência, eles podem consumir muitos recursos e interromper os fluxos de trabalho. Uma abordagem melhor é começar pequeno, com ferramentas simples e fáceis de usar. Isso ajuda as seguradoras a obter benefícios reais sem perder o controle sobre o ritmo de adoção e o escopo.

Preparando-se para o crescimento futuro

Ao adotar uma abordagem prática, as seguradoras podem usar a IA para trabalhar de forma mais eficiente, melhorar o atendimento ao cliente e permanecer competitivas. A chave é evitar tentar fazer muita coisa de uma vez e, em vez disso, focar em usos práticos que se encaixem nas operações atuais. Começar com pequenos projetos não só traz resultados rápidos, mas também prepara a empresa para maiores oportunidades de IA no futuro. Uma abordagem prática ajuda as seguradoras a ter sucesso agora e a preparar o cenário para o crescimento de longo prazo, à medida que as tecnologias de IA continuam a melhorar.

A IA tem um potencial significativo para o setor de seguros, mas usá-la com sucesso requer uma abordagem cuidadosa e passo a passo. Ao ver a IA como um conjunto de ferramentas para resolver problemas específicos, as seguradoras podem implementar soluções que sejam econômicas, fáceis de integrar e compatíveis com os processos atuais. Essa abordagem permite que as empresas desenvolvam habilidades ao longo do tempo e criem uma base sólida para uso mais avançado da IA ​​no futuro.