A inteligência artificial já deixou de ser apenas uma promessa distante. Agora, o desafio das empresas é transformar experimentações em soluções capazes de gerar resultados concretos.
Na addplay “IA depois do hype”, Paulo Haimann Pinto – PhD, arquiteto de Cloud e IA, e Aldo Pires, CEO da add, discutiram o amadurecimento da tecnologia, os motivos que levam tantas iniciativas a não avançarem e os caminhos para uma adoção mais estruturada.
Para o mercado de seguros, que combina grandes volumes de dados, sistemas legados, exigências regulatórias e processos críticos, três aprendizados merecem atenção
Um dos principais motivos para o baixo retorno das iniciativas de IA é a ausência de um objetivo de negócio claramente definido.
Muitas empresas começam testando modelos, ferramentas e assistentes apenas porque precisam “fazer alguma coisa com IA”. O resultado são provas de conceito interessantes, mas que não chegam à operação ou não produzem ganhos mensuráveis.
Em projetos de seguros, a primeira pergunta não deve ser “qual IA vamos utilizar?”, mas:
Qual problema queremos resolver e qual resultado esperamos gerar?
A tecnologia pode apoiar diferentes frentes, como:
análise e validação de dados regulatórios;automação de tarefas operacionais;desenvolvimento mais rápido de sistemas;apoio à análise de sinistros;identificação de inconsistências;melhoria da experiência de clientes e corretores.
O caso de uso precisa estar relacionado a uma redução de custos, aumento de produtividade, mitigação de riscos ou geração de novas receitas. Sem essa conexão, a iniciativa dificilmente ultrapassará a fase de demonstração.
A IA não corrige automaticamente processos desorganizados, dados inconsistentes ou sistemas que não se comunicam.
No setor de seguros, esse desafio é especialmente relevante. Muitas companhias ainda convivem com diferentes sistemas legados, bases fragmentadas, informações com padrões distintos e integrações limitadas.
Antes de escalar uma solução, é necessário organizar elementos como:
qualidade e governança dos dados;regras e conceitos do negócio;APIs e mecanismos de integração;permissões de acesso;documentação dos processos;arquitetura e segurança da informação.
Durante a addplay, também foram destacados conceitos como ontologias, skills, MCPs e agentes de IA.
Na prática, isso significa estruturar o conhecimento da organização para que a inteligência artificial compreenda conceitos, consulte sistemas, siga procedimentos e execute tarefas dentro de limites claramente definidos.
Para uma seguradora, não basta permitir que a IA acesse informações. É necessário garantir que ela compreenda o significado desses dados, respeite as regras aplicáveis e consiga apresentar resultados rastreáveis.
Quanto mais atividades forem realizadas por agentes e sistemas inteligentes, maior será a necessidade de profissionais capazes de orientar, supervisionar e avaliar essas soluções.
A IA pode gerar código, revisar documentos, identificar contradições, executar testes e automatizar tarefas repetitivas. Mas a definição do problema, a validação das decisões e a responsabilidade pelos resultados continuam exigindo participação humana.
Em ambientes regulados, o chamado human in the loop, ou humano no processo de decisão, torna-se ainda mais importante.
Os profissionais precisarão compreender:
o negócio de seguros;os processos operacionais;
as regras regulatórias;
a arquitetura tecnológica;os riscos e limitações da IA.
A alta performance deixará de ser medida apenas pela quantidade de tarefas executadas. Ela também será determinada pela capacidade de orientar agentes, interpretar resultados, questionar respostas e transformar tecnologia em valor para o negócio.
Depois do hype, começa o trabalho de verdade
A próxima fase da inteligência artificial será menos orientada por demonstrações e mais pela capacidade de entregar resultados sustentáveis.
Para o mercado de seguros, isso significa combinar três tipos de conhecimento:
conhecimento sobre IA, conhecimento tecnológico e conhecimento profundo do ambiente segurador.
A adoção responsável não depende apenas de escolher uma ferramenta. Ela exige estratégia, arquitetura, dados confiáveis, integração, governança e acompanhamento humano.
É dessa combinação que surgem projetos capazes de sair do laboratório, entrar na operação e gerar impacto real.
Conheça também as soluções de Inteligência Artificial da add e descubra como transformar oportunidades em projetos seguros, estruturados e orientados a resultados.
