Passei mais de duas décadas construindo e escalando programas de seguros especializados, e nunca vi uma mudança tecnológica avançar tão rápido ou cortar tão fundo. Não porque IA seja um conceito novo — falamos sobre isso há anos — mas porque a diferença entre as MGAs que realmente a estão incorporando e as que ainda rodam pilotos está começando a aparecer nos resultados. Essa lacuna vai se ampliar rapidamente.
Na MSI, tomamos a decisão deliberada de ir além da experimentação e operar como uma MGA verdadeiramente orientada por IA — integrando-a em toda a cadeia de valor, não apenas acoplando-a a etapas isoladas. O que essa jornada nos ensinou é que a verdadeira transformação não é sobre eficiência. É sobre o que se torna possível quando IA e pessoas experientes trabalham juntas como um sistema.
Um ponto de inflexão, não uma tendência
O setor de seguros já absorveu novas tecnologias antes. Mas a IA — especialmente as capacidades generativas e agênticas dos últimos dois anos — é diferente em essência, não apenas em grau. Ela não simplesmente automatiza tarefas. Muda fundamentalmente o que é possível: com que rapidez uma MGA como a nossa pode lançar um novo produto no mercado, com que precisão pode precificar riscos, com que proatividade pode gerenciar um portfólio e com que consistência pode atender corretores e parceiros de capacidade.
As MGAs que tornaram a IA uma capacidade operacional central já se movem mais rápido, enxergam mais longe e entregam mais valor. A questão não é mais se a IA vai remodelar esse setor. É quais organizações vão liderar essa transformação — e quais vão lutar para se manter.
O que “orientado por IA” realmente significa
Ser orientado por IA não é comprar um modelo ou rodar uma prova de conceito. É reconfigurar como sua organização pensa e opera — tornando a IA a lente padrão pela qual se desenha produtos, subscreve riscos, gerencia portfólios e atende clientes.
Na prática, significa fazer um conjunto diferente de perguntas em cada discussão: Como a IA pode ampliar o que nossos subscritores já fazem bem — aprimorando a seleção de riscos, aprofundando a confiança na precificação, expandindo o volume de propostas que conseguem avaliar com qualidade? Como ela pode tornar nossas equipes de produto mais precisas, e nosso atendimento a corretores e clientes mais ágil e consistente? E como pode dar às nossas pessoas espaço para fazerem o que fazem de melhor: exercer julgamento, construir relacionamentos e navegar pela complexidade?
Quando essas perguntas se tornam padrão, é porque se foi além dos pilotos. A virada aconteceu.
IA não soma, ela multiplica
O erro mais comum ao pensar sobre IA é tratá-la como uma coleção de soluções pontuais — uma ferramenta para recepção de propostas aqui, um apoio à precificação ali. Esse enquadramento ignora onde vem a vantagem real.
Quando a IA está integrada em toda a cadeia de valor, o próprio trabalho muda de natureza. Decisões que antes eram tomadas sequencialmente começam a acontecer em paralelo. Insights que chegavam semanas depois dos fatos passam a surgir em tempo real. Padrões que levariam meses para uma equipe de analistas identificar emergem continuamente, com antecedência suficiente para agir.
O efeito mais profundo é o de composição. Veja como isso se parece na prática: um programa que antes levava de quatro a cinco meses para ser construído — análise competitiva, desenvolvimento de formulários, lógica de tarifação, testes — agora pode avançar do conceito a um design de produto bem fundamentado em questão de semanas, com pesquisa mais completa e precificação mais embasada do que qualquer coisa produzida da forma tradicional. E esse não é um ganho único. Cada produto lançado ensina o sistema a construir o próximo mais rápido. Cada decisão de subscrição tomada com dados enriquecidos por IA torna a próxima recomendação mais precisa. Cada insight de portfólio compartilhado com um parceiro de capacidade aprofunda a confiança nessa relação de formas que um concorrente sem a mesma infraestrutura simplesmente não consegue replicar.
É isso que separa uma MGA orientada por IA como a MSI de uma que automatizou alguns fluxos de trabalho. A primeira está construindo um sistema que melhora de forma mensurável ao longo do tempo. A segunda está correndo mais rápido na mesma esteira. Ambas podem parecer semelhantes no curto prazo. Com o tempo, estão em trajetórias completamente diferentes.
A lacuna de vantagem está se abrindo agora
Eis a realidade competitiva: as MGAs que se comprometem hoje com operações orientadas por IA não estão apenas melhorando no que já fazem. Estão construindo capacidades, ativos de dados e conhecimento institucional que se acumulam ao longo do tempo. A lacuna operacional entre uma MGA orientada por IA como a MSI e uma que ainda opera com fluxos majoritariamente manuais vai se ampliar a cada trimestre.
Isso não é uma previsão sobre um futuro distante. É uma descrição do que já está acontecendo. Para provedores de capacidade que avaliam parceiros MGA, e para corretores que decidem onde colocar seus negócios, a pergunta que vale fazer não é apenas quem tem os melhores relacionamentos hoje — mas quem está construindo a infraestrutura para entregar os melhores resultados amanhã.
A MGA orientada por IA não é um destino. É uma forma de operar. E as organizações que a abraçarem plenamente — não como piloto, não como projeto paralelo, mas como alicerce de como trabalham — serão as que definirão o ritmo da próxima fase desse mercado.
Por Rajiv Matta, CIO da MSI
