Todo grupo de aceleradora neste momento contém alguma variação das mesmas cinco empresas: um copiloto de produtividade, uma plataforma de automação de vendas, um chatbot de atendimento ao cliente, um tomador de notas com IA e algo envolvendo workflow que o fundador terá dificuldade de explicar no demo day. Os mercados para todos esses produtos estão saturados. A diferenciação é, para dizer o mínimo, difícil de articular. Os compradores estão exaustos. Em um setor que esses fundadores têm amplamente ignorado, uma corrida do ouro bem diferente está silenciosamente se formando.
Startups de IA capturaram um recorde de 95,2% de todo o financiamento de insurtech no primeiro trimestre de 2026, um salto acentuado em relação aos 77,9% do trimestre anterior, segundo a Gallagher Re — com todos os dez maiores negócios do trimestre indo para empresas focadas em IA. O financiamento total de insurtech atingiu US$ 1,63 bilhão no Q1 de 2026, encerrando uma sequência de dois trimestres que representa o melhor desempenho do setor desde o Q3 de 2022. Como colocou Andrew Johnston, head global de insurtech da Gallagher Re: “IA e insurtech agora são quase sinônimos.”
Este não é o boom inflado de insurtech de 2021 revisitado. Aquele ciclo produziu empresas que levantaram somas enormes para vender diretamente ao consumidor em mercados competitivos de linhas pessoais, gerando crescimento sem gerar lucro. A onda atual parece diferente — e mais durável. Os vencedores não são disruptores voltados ao consumidor. São provedores de infraestrutura. Eles estão construindo a tubulação.
A tese da ineficiência
A manhã de um subscritor comercial conta a história de forma clara. Antes que qualquer risco possa ser avaliado, o subscritor trabalha em uma submissão que chega como uma coleção de e-mails, PDFs, planilhas, notas de corretores e materiais de apoio em formatos e níveis de completude variados. Os documentos precisam ser lidos, os dados extraídos, informações faltantes precisam ser buscadas, e a submissão precisa ser comparada com o apetite de subscrição — tudo isso antes de começar o trabalho real de precificação do risco. Só a triagem pode consumir horas. A oportunidade da IA não é substituir o julgamento do subscritor. É remover tudo o que acontece antes de ele aplicá-lo.
O mesmo padrão se repete nos sinistros. Richard Smith, CCO da Upland Specialty Insurance, participou recentemente de uma conferência de insurtech onde a IA dominou todos os painéis. Sua observação foi direta: uma pesquisa com reguladores de sinistros mostrou que 60% do tempo deles é gasto em trabalho administrativo, e não na investigação, avaliação e resolução de sinistros. “É aí que a IA pode realmente entrar”, disse. “Todas essas ferramentas agênticas são ótimas, mas o que elas realmente fazem é liberar a experiência e o conhecimento da equipe de sinistros.”
No seguro comercial, essa fricção tem um custo comercial direto. A velocidade de cotação é uma variável competitiva. Uma seguradora que chega com uma cotação três dias depois de um concorrente pode nunca ser considerada pelo corretor, independentemente do preço. O tempo gasto em administração não é apenas um custo — é receita perdida.
Uma análise da McKinsey constatou que os líderes pioneiros no uso de IA no setor de seguros estão gerando aproximadamente seis vezes o retorno total ao acionista em comparação com seus pares atrasados — uma diferença que está aumentando, não diminuindo. A Accenture constatou que 86% das organizações de seguros planejam aumentar os gastos com IA em 2026, com IA generativa e agêntica liderando a lista de investimentos.
Na maioria das categorias de software corporativo, fundadores gastam tempo e capital significativos convencendo compradores de que um problema existe. Em seguros, é o oposto: os compradores já sabem exatamente onde estão suas ineficiências, conseguem calcular quanto elas custam e têm orçamento alocado para resolvê-las.
Para onde o dinheiro está indo?
As empresas que estão atraindo capital neste ciclo não estão, em sua maioria, tentando reinventar o seguro. Elas estão automatizando as tarefas operacionais que o cercam.
A Corgi, uma seguradora nativa em IA focada em startups, levantou US$ 108 milhões após obter aprovação regulatória para operar como uma seguradora full-stack, reportando mais de US$ 40 milhões em receita recorrente anual desde que recebeu essa aprovação em julho de 2025. Quando o financiamento da Corgi foi concluído, seu cofundador descreveu uma abordagem baseada em “uma reformulação fundamental da gestão de apólices”, em vez de simplesmente adicionar tecnologia a processos existentes. A Nirvana Insurance, que desenvolve o que chama de sistema operacional impulsionado por IA para seguros, levantou US$ 100 milhões para estender sua Série D, elevando sua avaliação para US$ 1,5 bilhão.
Mais abaixo na pilha de capital, o padrão se mantém. A XBuild levantou US$ 19 milhões para automatizar estimativas de seguros patrimoniais — processando mais de US$ 250 milhões em volume de construção desde seu lançamento em 2025 e economizando aos clientes mais de 40 mil horas de trabalho manual de estimativa. A Pace levantou US$ 10 milhões para substituir operações manuais de seguros por agentes de IA. A Liberate Innovations levantou US$ 50 milhões da Battery Ventures para automação de operações de seguros. A Avallon Labs, que constrói agentes de IA para sinistros, recebeu investimento seed da Frontline Ventures.
O que conecta essas empresas não é a aplicação de IA ao marketing ou à aquisição de clientes em seguros. É a aplicação de IA às operações — os processos pouco glamourosos e intensivos em mão de obra que acontecem dentro das seguradoras, entre seguradoras e corretores, e entre seguradoras e segurados. Como observou a análise da Crunchbase sobre o financiamento de 2025, os novos vencedores do setor parecem diferentes dos modelos diretos ao consumidor do ciclo anterior: mais focados em infraestrutura, menos focados em métricas de crescimento que nunca se converteram em lucro.
As barreiras são o fosso
Há uma razão pela qual o setor de seguros tem sido pouco atendido por startups de tecnologia, e não é cautela irracional. A complexidade regulatória, os longos ciclos de vendas, a integração com sistemas legados e a necessidade de conhecimento profundo do domínio criam barreiras reais de entrada. Muitos fundadores olham para essas barreiras e veem motivos para não construir. Os investidores que agora estão despejando dinheiro em IA para seguros veem nelas fossos competitivos.
A QED Investors, em suas previsões de venture capital para 2026, foi direta: “O que está subestimado é a IA construída especificamente para ambientes regulados — auditável, controlável e segura para implantação em escala. Essas empresas crescem mais lentamente no início, mas, uma vez que superam as barreiras regulatórias, tornam-se extraordinariamente difíceis de substituir.”
Uma ferramenta de automação de workflow incorporada ao processo de subscrição de uma seguradora, integrada ao seu sistema de administração de apólices, confiável para sua equipe de compliance e adotada por seus subscritores não é substituída simplesmente porque surgiu uma alternativa mais barata. O custo de troca é alto. Os relacionamentos são profundos. A aprovação regulatória necessária para a integração não é facilmente replicável. Esta é uma posição comercial significativamente diferente de uma ferramenta de produtividade que uma empresa pode trocar em uma tarde.
Quais os riscos?
As barreiras que criam fossos também criam vítimas. Os prazos de contratação em grandes seguradoras podem se estender por 18 meses. Os requisitos de compliance variam por jurisdição e linha de negócio. A integração com sistemas legados de administração de apólices — em alguns casos em operação há décadas — é genuinamente difícil. Fundadores que entram em seguros assumindo que um produto tecnicamente impressionante fechará rapidamente geralmente descobrem o contrário.
A fixação do setor na automação total frequentemente perde as nuances do trabalho real em seguros. Christopher Frankland, da Insurtech360, descreveu um padrão de seguradoras “digitalizando a fricção em vez de removê-la” — um alerta que se aplica igualmente às startups que as atendem.
O circuito de conferências de insurtech em Las Vegas, Filadélfia e Nova York está gerando centenas de pitches de startups impulsionadas por IA. Observadores do setor são diretos ao dizer que a maioria dessas empresas não existirá em dois anos. As aplicações que sobrevivem são aquelas que entregam retornos mensuráveis sobre problemas operacionais específicos, não capacidades amplas de IA em busca de um caso de uso.
Os números de financiamento também precisam de contexto. Startups globais relacionadas a seguros levantaram cerca de US$ 3,9 bilhões em 2025, segundo a Crunchbase — menos de um quarto do pico de US$ 15,8 bilhões em 2021. A recuperação é real. O pico não é iminente.
O que as seguradoras devem concluir
A ideia de corrida do ouro funciona nos dois sentidos. Uma pesquisa da Grant Thornton com 950 executivos revelou que 52% dos líderes de seguros já relatam crescimento de receita impulsionado por IA, enquanto 62% afirmam que a tecnologia está melhorando sua tomada de decisão. Os líderes estão se distanciando. Segundo análise do Insurance Business, O mercado de IA em seguros foi avaliado em US$ 8,63 bilhões em 2025 e deve alcançar US$ 59,5 bilhões até 2033. A diferença entre pioneiros e retardatários é estrutural — e está aumentando.
As startups que estão sendo financiadas agora estão construindo produtos que serão adotados pelas seguradoras ou usados para competir contra elas.
Para fundadores avaliando onde construir: seguros são reais, as barreiras são genuínas e os fossos para aqueles que as superam são substanciais. O setor nunca será fácil de entrar. Mas tem algo que a maioria das categorias saturadas de IA não tem — compradores que já conhecem o problema, conseguem quantificar seu custo e já aprovaram orçamento para resolvê-lo.
A corrida do ouro já começou. A questão é se você está construindo as picaretas ou ainda procurando um nome melhor para o seu copiloto de produtividade.
