O mercado de seguros brasileiro tem apresentado números robustos. A CNseg projeta crescimento de cerca de 8% para 2026. Contudo, esse dado não deixa clara uma contradição importante: a Inteligência Artificial (IA) já está amplamente presente nas operações, mas ainda distante de se tornar um verdadeiro diferencial competitivo. Cerca de 80% das seguradoras no país já implementaram algum tipo de IA, um número próximo aos 84% observados nos EUA. Ainda assim, os impactos por aqui seguem majoritariamente incrementais, com ganhos de até 1% de receita, enquanto o mercado americano já começa a registrar efeitos substanciais em escala.
A pergunta que emerge é direta: se a tecnologia está disponível, o que impede que agentes de IA transformem, de fato, a jornada das seguradoras e de seus clientes?
Parte da resposta está na própria natureza do mercado. O seguro ainda é um produto reativo, ou seja, ele não nasce do desejo, porém da dor. O consumidor médio não acorda disposto a contratar proteção; ele o faz após uma perda, um susto ou um evento extremo. Esse comportamento limita tanto a demanda quanto o incentivo à inovação mais agressiva. Em um país onde o endividamento das famílias pressiona decisões financeiras, o seguro frequentemente perde prioridade, o que impacta diretamente o apetite das seguradoras para aportes mais robustos em tecnologias como agentes autônomos. Ainda assim, os investimentos projetados pelo setor chegam a R$ 2,6 bilhões até 2026.
Ao mesmo tempo, há um descompasso estrutural onde a IA está sendo aplicada e onde ela poderia gerar mais valor. No Brasil, o uso ainda se concentra em back-office (análise de documentos, atendimento e operações de sinistro), enquanto aplicações mais estratégicas, como subscrição inteligente, prevenção de risco e fraudes, e orquestração de jornadas completas com agentes, permanecem subexploradas. O resultado é um ciclo de baixo impacto: sem casos de uso transformacionais, os investimentos permanecem conservadores; sem investimento, não há escala nem ruptura. Sobretudo em um setor que não conta com uma cultura de experimentação madura, no qual as seguradoras sabem que precisam da tecnologia, mas ainda estão descobrindo como fazê-la gerar valor real – e não apenas piloto após piloto sem escala.
Outro entrave crítico está na experiência real do cliente, especialmente no momento mais sensível: o sinistro. Mesmo seguradoras com alto nível de serviço ainda operam com processos fragmentados, dependentes de múltiplos sistemas e etapas manuais. O cliente, já fragilizado por uma perda, precisa repetir informações, aguardar validações e lidar com fluxos pouco integrados. É justamente aqui que agentes de IA poderiam atuar como orquestradores, automatizando a abertura de sinistros, interpretando documentos como boletins de ocorrência, validando evidências por vídeo e acelerando decisões.
Há também uma barreira menos visível, mas igualmente relevante: governança. O avanço dos agentes de IA exige mais do que tecnologia, demandando controle, padronização e estratégia. Sem isso, o risco é reproduzir um fenômeno já conhecido nas empresas: o “shadow IT”. Assim como planilhas desestruturadas dominaram áreas de negócio no passado, agentes podem se proliferar sem coordenação, criando riscos operacionais, de segurança e de conformidade. Muitas seguradoras, conscientes desse desafio, avançam com cautela, algo que, por outro lado, retarda a inovação. Não por acaso, 69% das seguradoras enxergam a integração com sistemas legados como um relevante empecilho.
A questão da fraude adiciona outra camada de complexidade. Diferentemente de setores como o financeiro, onde transações podem ser rapidamente revertidas ou bloqueadas, o pagamento de sinistros envolve valores elevados e riscos permanentes. A autonomia dos agentes, desta forma, ainda é limitada pela necessidade de validação humana, especialmente em mercados como o brasileiro, onde a confiança institucional e os mecanismos antifraude ainda estão em evolução. Isso reforça um modelo híbrido, no qual a IA apoia, mas dificilmente decide sozinha, ao menos no curto prazo.
De forma inversa, o contexto externo reforça a urgência dessa transformação. Eventos climáticos extremos, como os registrados recentemente no Brasil, aumentam a percepção de risco e podem impulsionar a demanda por seguros. Ainda assim, a lacuna de proteção permanece enorme: apenas cerca de 17% das residências brasileiras possuem seguro, e menos de 20% das perdas econômicas causadas por desastres são efetivamente cobertas na América Latina. Isso revela um mercado com enorme potencial e, ao mesmo tempo, um desafio estrutural de acesso, educação e distribuição.
O que falta para os agentes de IA “pegarem” no setor de seguros não é tecnologia, mas convergência. Falamos da união entre dados de qualidade, sistemas integrados, governança sólida e, principalmente, modelos de negócio que coloquem o cliente no centro da jornada. Enquanto isso não acontece, os agentes continuarão sendo ferramentas promissoras em busca de um problema maior para resolver. O verdadeiro ponto de virada virá quando eles deixarem de ser assistentes isolados e passarem a operar como arquitetos invisíveis da experiência, reduzindo fricção, antecipando riscos e, talvez, tornando o seguro menos reativo e mais presente no dia a dia das pessoas.
