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O maior erro das insurtechs: liderar com um produto, não com um problema

As insurtechs podem cometer uma variedade de erros. Entre os maiores estão não considerar a história do setor, bem como liderar com a tecnologia em primeiro lugar em vez de uma solução verdadeira para o problema de um cliente potencial, de acordo com executivos de insurtechs.

“O seguro tem uma memória longa, e muitos dos desafios que as empresas estão tentando resolver hoje existiram em formas diferentes por décadas”, disse Andrew Engler [à esquerda na foto], CEO e cofundador da RockRose Risk.

Pablo Palafox [no centro da foto], CEO e cofundador da HappyRobot, concordou que a melhor abordagem é demonstrar expertise do setor, não apenas expertise em tecnologia: “Os clientes se importam menos se uma solução é ‘agêntica’ do que se ela resolve de forma confiável um fluxo de trabalho doloroso, melhora resultados e conquista a confiança para assumir mais. Os líderes não devem presumir que o objetivo é simplesmente automatizar o processo existente exatamente como ele é.”

Confira abaixo as percepções dos especialistas na área.

Qual é o maior erro que as insurtechs cometem atualmente?

Andrew Engler, CEO e cofundador da RockRose Risk
“Não respeitar a história do mercado. É assustador ver alguns novos entrantes cometendo erros que seriam quase idênticos aos problemas que você teria visto durante crises anteriores de responsabilidade civil ou outros eventos que mudaram o mercado. O seguro tem uma memória longa, e muitos dos desafios que as empresas estão tentando resolver hoje existiram em formas diferentes por décadas. A lição é que a tecnologia não elimina ciclos de subscrição, seleção adversa, risco de sinistros ou a importância de uma precificação disciplinada. As insurtechs devem estudar o que funcionou e falhou antes e construir em torno dessas lições, em vez de presumir que uma nova tecnologia torna obsoletos os mecanismos subjacentes do seguro.”

Pablo Palafox, CEO e cofundador da HappyRobot
“Liderar com a tecnologia em vez de com o problema. Os clientes se importam menos se uma solução é ‘agêntica’ do que se ela resolve de forma confiável um fluxo de trabalho doloroso, melhora resultados e conquista a confiança para assumir mais. E os líderes não devem presumir que o objetivo é simplesmente automatizar o processo existente exatamente como ele é. Uma vez que você entende por que um fluxo de trabalho funciona da maneira que funciona, pode perceber que ele deve ser totalmente redesenhado. Em um setor altamente regulado e de alto risco como o de seguros, comece com um problema operacional concreto, repense o processo quando necessário, prove o valor e conquiste o direito de expandir.”

Paul Templar, cofundador e CEO da VIPR Solutions
“O erro mais revelador é pensar que o modelo é a vantagem competitiva. Não é. Qualquer um pode construir tecnologia — e muitas pessoas já construíram. O que você não pode construir rapidamente são os dados dos quais o modelo aprende, ou o mercado que confia em você com esses dados. Neste mercado, estar certo não é suficiente; é preciso ser auditável. Os novos entrantes têm os modelos; eles não têm a rede do mercado e o volume de insights — e essa parte leva anos.”

Ashwin Agarwal, CEO e cofundador da Advocate Technologies
“Sonhar pequeno. Uma maneira melhor de processar sinistros, uma maneira melhor de enviar cotações, uma maneira melhor de oferecer seguros para pequenas empresas. Estas são as mesmas ideias incrementais das últimas duas décadas de inovação em insurtech. Elas não constroem resultados de US$ 10 bilhões. Para construir um resultado de US$ 10 bilhões, você tem que expandir o tamanho do mercado, não construir uma armadilha para ratos melhor para extrair valor do mesmo dólar de prêmio.”

David Moscatelli [à direita na foto], CEO e cofundador da Go Abacus
“O maior erro que vejo é ser excessivamente avesso ao risco. É quase engraçado dizer isso sobre um setor com um modelo de negócios inteiro para medir e precificar riscos, e entendo por que a cautela está incorporada a esse ponto de vista e disposição. Mas este não é o momento de ser cauteloso com a inovação ou de não estar disposto a explorar novas fronteiras na tecnologia. As ferramentas disponíveis hoje podem fazer mais com os dados próprios de uma seguradora do que qualquer coisa a que este setor teve acesso antes. Tratar essa mudança de forma conservadora é, em si, um risco. Meu conselho é ser mais agressivo na frente da inovação, não menos.”

Seguradoras globais devem se preparar para absorver US$ 171 bi em sinistros de catástrofes por ano: Verisk

A indústria de seguros deve estar preparada para suportar, em média, US$ 171 bilhões em sinistros de catástrofes segurados em um determinado ano, de acordo com o Relatório de Perdas Modeladas por Catástrofes Globais de 2026 da Verisk. Esse valor representa um aumento de US$ 19 bilhões em relação ao ano anterior e é a estimativa mais alta já reportada pela Verisk até o momento.

O aumento contínuo dos sinistros segurados é impulsionado pela crescente ocorrência de catástrofes, pela inflação e pelos custos de construção. Apesar de um ano sem a chegada de furacões nos EUA pela primeira vez em uma década, o patamar de referência subiu, impulsionado pela expansão global contínua nos valores de propriedades e de ativos segurados.

Rob Newbold, presidente de Catástrofes e Soluções de Risco da Verisk, afirmou que uma temporada calma pode mascarar a tendência subjacente.

“Uma temporada de furacões tranquila pode levar os mercados a reagir como se o risco tivesse diminuído: as taxas se suavizam, as seguradoras mantêm mais risco em seus próprios livros e mais capital compete para subscrever novos negócios”, disse Newbold. “Mas 2025 nos lembra que o cenário de risco subjacente mudou e anos sem perdas significativas da atividade de furacões nos EUA não sinalizam mais um ambiente de catástrofes mais tranquilo.”

As perdas globais de catástrofes seguradas ultrapassaram US$ 100 bilhões pelo sexto ano consecutivo. Isso foi impulsionado não por perigos de severidade, como terremotos e furacões, mas por incêndios florestais recordes e atividade significativa de tempestades severas. Esses perigos de frequência geram danos generalizados por granizo, vento e tornados em muitas comunidades, em vez de causar um único evento catastrófico.

“Um ambiente de risco mais dinâmico destaca como os modelos de catástrofe ajudam as seguradoras a manter a disciplina de subscrição e a tomar decisões informadas sobre precificação, alocação de capital e transferência de risco com base na gama completa de riscos, não apenas no resultado de uma única temporada”, acrescentou Newbold.

Onde o risco está concentrado

A perda anual média (AAL) global segurada de US$ 171 bilhões da Verisk serve como um patamar de risco de catástrofe de longo prazo, em vez de uma previsão para um único ano.

O relatório destaca que os Estados Unidos respondem pela maior parte desse risco, representando 68%, ou US$ 117 bilhões, do total global. Por tipo de perigo, tempestades severas respondem por 40%, mais do que qualquer outro, seguidas por ciclones tropicais com 27%, terremotos com 10%, tempestades de inverno com 9%, inundações com 7% e incêndios florestais com 6%. O padrão se manteve em 2025, quando perigos de frequência, em vez de um único furacão, impulsionaram as perdas da indústria.

Cenários extremos de perdas superaram significativamente a média, com perdas seguradas agregadas modeladas atingindo US$ 477 bilhões para um evento de 100 anos e US$ 606 bilhões para um evento de 250 anos.

Desde 2012, a AAL global estimada quase triplicou, passando de US$ 59 bilhões, impulsionada pelo aumento da exposição segurada, pela ampliação da cobertura geográfica dos modelos e por métodos atualizados de modelagem de catástrofes.

Forças macroeconômicas em ação

O risco crescente é fortemente impulsionado por forças macroeconômicas e demográficas, e não apenas pelo número ou severidade de tempestades, incêndios florestais ou terremotos em um determinado ano.

Isso inclui o crescimento da exposição de propriedades, que, segundo a Verisk, expandiu cerca de 7% ao ano desde 2021 nos territórios modelados, devido a novas construções e ao aumento das avaliações de ativos. O custo de reconstrução também continua subindo. Nos EUA, os custos de reparo e reconstrução residencial aumentaram aproximadamente 5% ao ano desde 2021, superando a inflação ao consumidor.

Mais pessoas e propriedades também estão concentradas em áreas propensas a riscos. Na Inglaterra, 7,1% das casas unifamiliares estão em uma planície de inundação de 100 anos, e 1 em 9 casas construídas entre 2022 e 2024 foi colocada em uma área de risco de inundação — uma proporção que os modelos da Verisk projetam que pode subir para uma em sete novas casas até 2050.

“Juntas, essas tendências aumentam as perdas de catástrofes seguradas independentemente dos padrões climáticos e ajudam a explicar por que o patamar de risco da indústria continua subindo”, afirmou a Verisk.

Pelo sexto ano consecutivo, as perdas globais de catástrofes seguradas ultrapassaram US$ 100 bilhões, com as perdas de 2025 se estabilizando entre US$ 107 bilhões e US$ 129 bilhões devido a incêndios florestais e tempestades. A análise da Verisk alerta que adicionar grandes furacões que atingem os EUA a um ano típico de tempestades convectivas poderia facilmente elevar as perdas anuais da indústria para US$ 200 bilhões. Para os segurados, essas pressões compostas apontam para padrões de subscrição mais rigorosos e pressão ascendente sobre os prêmios em corredores expostos.

O dr. Jay Guin, vice-presidente executivo e diretor de pesquisa de Catástrofes e Soluções de Risco da Verisk, disse que o patamar reflete uma ampla gama de resultados.

“O valor de US$ 171 bilhões não é determinado pelo resultado de uma temporada de furacões ou de um ano de perdas de catástrofes”, disse Guin. “Ele reflete uma ampla distribuição de eventos potenciais entre perigos e regiões, usando dados de exposição atuais e uma visão do perigo ancorada no clima próximo ao presente. Essa perspectiva mais ampla ajuda a indústria a se preparar para cenários de perdas que a experiência histórica sozinha pode não revelar.”

Uma lacuna de proteção persistente

O relatório também destacou uma lacuna de proteção persistente e desigual. Em todo o mundo, apenas 38% das perdas econômicas resultantes de desastres naturais são seguradas, contra uma perda econômica anual média (AAL) modelada superior a US$ 450 bilhões.

Na Europa, apenas 22%, ou US$ 24 bilhões, dos US$ 110 bilhões em perdas econômicas anuais esperadas estão cobertos. As lacunas de proteção foram igualmente marcantes em grandes eventos de 2025. Durante as mortais enchentes repentinas no centro do Texas em julho de 2025, as taxas de adesão regional giraram em torno de 3%, enquanto um terremoto de US$ 12 bilhões em Mianmar em março de 2025 registrou menos de US$ 100 milhões em pagamentos segurados.

Socotra se torna o primeiro core de seguros a publicar habilidades de agentes

A Socotra anunciou o lançamento público e gratuito do Socotra Skills, um conjunto de instruções e fluxos de trabalho reutilizáveis que ajudam os agentes de IA a interagir com mais precisão e eficiência com a plataforma. As seguradoras agora podem construir produtos e executar fluxos de trabalho de seguros na Socotra usando seu agente de IA preferido, incluindo Claude Code, Claude Cowork, Codex e Cursor, entre outros.

As habilidades de agentes, introduzidas pela Anthropic como um padrão aberto, dão à IA uma especialização útil e repetível. Atlassian, Databricks, GitHub, Google, Microsoft, OpenAI e Stripe já publicaram habilidades, e a Socotra é o primeiro core de seguros a lançar habilidades para sua plataforma.

A justificativa é uma questão de contexto. Um agente de IA de uso geral pode saber como escrever código, mas não sabe automaticamente como a Socotra funciona, incluindo suas APIs, MCP Server, modelo de configuração, fluxos de trabalho da plataforma ou a sequência correta de etapas para construir e manter produtos de seguros. A documentação da Socotra fornece esse contexto fundamental, e o Socotra Skills se baseia nisso dando aos agentes de IA instruções, exemplos e fluxos de trabalho reutilizáveis. A empresa disse que isso leva a uma melhor precisão, resultados mais consistentes, menos repetição de prompts e um caminho mais rápido para novos usuários.

Com o Socotra Skills, as seguradoras podem usar agentes de IA para realizar fluxos de trabalho de seguros em um ambiente sandbox da Socotra. Estes incluem a construção de qualquer produto ou pacote de seguros para qualquer geografia ou canal de distribuição, criação, precificação, emissão e subscrição de cotações, gerenciamento de transações de apólices e tarefas de atendimento, e configuração de faturamento, relatórios e integrações.

Como as habilidades são de código aberto e personalizáveis, as seguradoras podem adaptá-las às suas próprias ferramentas, dados e fluxos de trabalho. Exemplos incluem impor padrões de produtos personalizados, reconciliar a configuração com arquivamentos e outros sistemas, enriquecer cotações com dados externos, testar regras de subscrição, executar alterações de taxas de rotina e modelar precificações hipotéticas em todo um portfólio.

O Socotra Skills é a mais recente adição à família de produtos de IA da empresa. O Socotra MCP Server oferece aos aplicativos de IA uma maneira estruturada e auditável de se conectar à plataforma, o Socotra Assistant traz a IA para os fluxos de trabalho de subscrição e a Agentic Configuration ajuda as equipes a construir e validar produtos de seguros. O Socotra Skills traz essas capacidades para fluxos de trabalho reutilizáveis que as seguradoras podem executar por meio das ferramentas de IA que já utilizam.

Dan Woods, fundador e diretor executivo da Socotra, disse que o lançamento atendeu a uma necessidade prática.

“As seguradoras precisam de uma maneira prática e segura de usar a IA para seus sistemas core”, disse Woods. “O Socotra Skills permite que as seguradoras usem as ferramentas de IA que já preferem para trabalhar diretamente com seu core de seguros. Isso significa que as seguradoras podem testar ideias mais rapidamente, aplicar mudanças de forma mais consistente e gastar menos tempo traduzindo decisões de negócios em etapas técnicas.”

Seguro automotivo integrado impulsiona desempenho mais alto de F&I: pesquisa da Polly

O seguro automotivo integrado, oferecido ou incluído automaticamente no processo de compra, pode proporcionar uma oportunidade para as seguradoras se integrarem mais de perto às plataformas digitais onde os clientes já estão, e não apenas onde as seguradoras tradicionalmente vendem apólices.

De acordo com nova pesquisa da Polly, um marketplace de seguros integrados para concessionárias de veículos, esse tipo de oferta de seguro integrado está se tornando um ponto significativo de engajamento no processo de compra de veículos.

O relatório de seguros integrados do segundo trimestre da Polly apontou que opções de seguro automotivo integrado resultam em um aumento de 20% em finanças e seguros (F&I), o departamento da concessionária que gerencia financiamento, empréstimos automotivos e produtos adicionais.

“Os dados continuam nos dizendo a mesma coisa: o engajamento com seguros é uma das poucas alavancas que as concessionárias podem acionar e que consistentemente melhora os resultados dos negócios sem adicionar atrito ao negócio”, disse o vice-presidente de automotivo da Polly, Chris Pres. “Seja as taxas subindo ou caindo, as concessionárias que tornam a cotação de seguros uma parte padrão do processo na mesa estão vendo os resultados mais fortes e previsíveis.”

Esse impulso nas vendas adiciona uma média de US$ 322 por transação quando comparado a negócios sem engajamento com seguros. A Polly também observa que esse valor aumenta ainda mais quando os clientes efetivamente compram uma apólice após a introdução de uma opção integrada: quando os clientes adquiriram o seguro, as transações resultaram em um aumento de 32% na receita bruta de F&I — uma média de US$ 523 adicionais por transação.

Mike Commo, diretor de produtos da Polly, disse que o seguro integrado impulsionado por IA potencializa ainda mais esse efeito: “Este é um negócio de relacionamento. As concessionárias sobrevivem de atendimento e cuidado com o cliente, não apenas da venda em si. É por isso que um cliente volta, indica um amigo ou compra seu próximo carro na mesma loja. A IA não ameaça isso. Ela devolve ao vendedor a hora que costumava desaparecer na busca por seguros, para que ele possa gastá-la com a pessoa à sua frente.”

A Polly também observa que introduzir seguros não adiciona tempo para fechar um negócio: apenas 13% dos negócios com cotação levaram mais de uma semana para serem fechados, contra 16% dos negócios sem cotações de seguro. O tempo mediano de fechamento é de três a quatro dias, segundo a pesquisa da Polly, independentemente de o cliente ter recebido ou não uma cotação de seguro.

“Os clientes de concessionárias costumavam gastar uma hora ou mais caçando um seguro que funcionasse para eles, muitas vezes acabando com uma cotação ruim mesmo assim. Agora podemos prever, em tempo real e com alto grau de precisão, qual seguradora é a mais adequada a um preço competitivo para aquele cliente, ainda dentro da concessionária”, disse Commo. “Isso é uma grande parte do motivo pelo qual nosso relatório mais recente descobriu que o seguro não adiciona zero tempo ao negócio em vez de atrasá-lo, e por que as concessionárias que se engajam conosco estão vendo ganhos de F&I na ordem de 32%, ou US$ 523 adicionais por transação quando os clientes compram seguros na loja. Quando a combinação é certa imediatamente, todos se beneficiam: o cliente tem uma ótima experiência e a concessionária vê isso em seus números.”

Enchente no Nepal foi causada por geleira, não por terremoto. Para corretores, a causa é a questão

Quando a causa é contestada, a redação da apólice é testada. Clientes no corredor do Himalaia precisam de cobertura que pague sem exigir primeiro uma determinação da causa.

Nova análise de especialistas confirmou que a enchente repentina e mortal de quarta-feira na fronteira entre Nepal e Tibete — que deixou quase 1.500 pessoas desaparecidas, incluindo pelo menos 700 estrangeiros — foi provavelmente provocada pelo colapso de uma geleira, e não por um terremoto, como autoridades nepalesas sugeriram inicialmente.

Imagens de satélite da Planet Labs, analisadas pela Reuters e pelo cientista da Terra Dan Shugar, da Universidade de Calgary, mostraram que a parte inferior de uma geleira se rompeu a cerca de 5.200 metros e despencou no vale, aproximadamente 1.200 metros abaixo. A Autoridade Nacional de Redução e Gestão de Riscos de Desastres do Nepal confirmou o evento como uma “enchente com componente glacial” causada por uma “avalanche de gelo e rocha” no rio Lhende, originada de um deslizamento a cerca de 20 km a nordeste da fronteira entre Nepal e China.

O Serviço Geológico dos EUA esclareceu depois que um terremoto relatado era, na verdade, energia sísmica gerada pelo próprio colapso — a geleira não caiu por causa de um terremoto; a queda da geleira gerou o que parecia atividade sísmica.

Como relatado em 26 de agosto, inicialmente 384 viajantes foram confirmados como desaparecidos com base em registros de dez agências de turismo e viagens, entre eles estrangeiros da Índia, Malásia, Reino Unido, África do Sul, EUA, Austrália e Holanda. Autoridades agora dizem que o total de desaparecidos — incluindo moradores locais — subiu para quase 1.500, com cerca de 170 corpos recuperados até agora. O nível dos rios nas áreas mais afetadas, Syapru Besi e Timure, continua alto demais para pousos de helicóptero, dificultando muito as operações de resgate.

Por que a causa importa para corretores de viagens

A confirmação de um colapso glacial, e não de um terremoto, importa a corretores de seguros de viagem e aventura por um motivo específico: a causa de um desastre natural pode determinar quais redações de apólice respondem e quais não respondem.

Seguros de viagem padrão normalmente cobrem evacuação médica de emergência independentemente da causa. Evacuação não médica acionada por desastre natural — o cenário que centenas de trekkeiros isolados no distrito de Rasuwa enfrentam — é mais variável. Algumas apólices de viagem de aventura incluem evacuação por desastre natural como padrão; outras, como adicional; outras excluem totalmente eventos glaciais ou incidentes em alta altitude. A distinção entre erupção vulcânica, enchente e colapso glacial pode parecer acadêmica até que um cliente fique isolado em altitude, sem saída e com uma conta que a maioria das apólices padrão não cobre.

A causa ainda não está totalmente definida — e esse é o problema

Dan Shugar observou que a neve que cobria as geleiras no dia anterior havia derretido em grande parte no momento do desastre — o que sugere que uma onda de calor incomum precedeu o colapso. Andrew Zolli, diretor de impacto da Planet, escreveu que “se [o colapso], por sua vez, teve um componente climático, é algo que certamente será examinado nos próximos dias”. Vikram Gupta, da Universidade Sikkim, na Índia, disse que obras de construção na área também podem ser um fator.

A causa ainda não está totalmente determinada. Isso significa que o gatilho exato da apólice estará sujeito a interpretação e, potencialmente, a disputa. Para corretores, o caminho mais limpo não é esperar por essa interpretação, mas garantir que clientes de viagem de aventura em destinos de alta altitude no Himalaia estejam cobertos por redações que não exijam uma determinação causal precisa antes de pagar. Uma apólice que responde a “evacuação por desastre natural” sem exigir que o segurado prove se o evento acionador foi glacial, sísmico ou climático é a que vale recomendar.

Um corredor com histórico documentado de enchentes — e perfil de risco crescente

Esta não é a primeira grande enchente neste trecho da fronteira Nepal–Tibete, e corretores que orientam clientes sobre viagens ao Himalaia agora têm dois pontos de dados para trabalhar, em vez de um.

Em julho de 2025, uma enchente no mesmo corredor do Bhote Koshi — o sistema fluvial pelo qual a enchente de quarta-feira passou — matou nove pessoas e destruiu a Ponte da Amizade Sino-Nepalesa. Esse evento foi causado pelo drenamento de um lago supraglacial no Tibete, segundo o Centro Internacional para Desenvolvimento Integrado de Montanhas. O comércio transfronteiriço ficou paralisado por meses.

O evento de agosto de 2026 danificou 430 MW de capacidade hidrelétrica — mais de 12% da produção total de hidrelétrica do Nepal, de 3,2 GW, segundo cálculo da Reuters com base em dados do Ministério da Energia — e enviou uma onda de água, sedimentos e pedregulhos pelos sistemas dos rios Bhote Koshi e Trishuli, com o nível da água na área de Galchhi, a jusante, subindo até nove metros em 30 minutos.

A ONU observou em 2023 que as geleiras no Nepal derreteram 65% mais rápido na última década do que na anterior, espremidas entre dois grandes emissores de carbono. O risco estrutural neste corredor está aumentando, não se estabilizando.

O que os corretores devem fazer agora

Para corretores com clientes atualmente no Nepal ou com reservas para a temporada de trekking no Himalaia, a prioridade imediata é confirmar o que suas apólices cobrem para evacuação não médica de uma zona de desastre natural. Esse é um custo que a maioria dos viajantes sem cobertura especializada de aventura arcará pessoalmente.

Para corretores cujos clientes ainda não partiram, a pergunta a fazer sobre qualquer apólice recomendada para viagens ao Nepal é se ela cobre explicitamente evacuação acionada por eventos glaciais, enchentes repentinas e desastres naturais em alta altitude — não apenas evacuação médica de emergência. Os dois são diferentes tanto nas condições de acionamento quanto nos perfis de custo.

A temporada de trekking e escalada no Himalaia atrai centenas de milhares de visitantes por ano. As principais operadoras do Nepal exigem comprovação de seguro de viagem antes da reserva. O que elas não podem exigir é que a apólice apresentada pelo cliente seja adequada aos riscos deste corredor específico — essa é a função do corretor.

Além do hype da IA: a especificidade vence

Conforme as capacidades de IA se tornam comuns, provedores de insurtech precisam se diferenciar por meio de problemas bem delimitados, decisões explicáveis e valor de negócio demonstrável.

*Escrito por Chuck Johnston

Enquanto me preparo para o InsureTech Connect (ITC) 2026, um fornecedor de insurtech recentemente me procurou para perguntar se eu publicaria outro Insurance AI Sauce Report — a análise pós-evento que costumo escrever depois de participar do ITC NYC em junho.

Minha resposta o surpreendeu: decidi que é hora de seguir para um novo tema.

Não é porque perdi o interesse em IA — muito pelo contrário. Continuo profundamente fascinado com os rumos da tecnologia, especialmente paradigmas emergentes como a IA neuro-simbólica. A razão para aposentar o relatório é mais simples e fundamental: a IA já não é um diferencial nas discussões de insurtech. Todo mundo tem IA — até profissionais autônomos como eu. A pergunta central já não é se você tem IA, mas qual problema real você está resolvendo com ela.

O mar da mesmice no pavilhão de exposições

Minha decisão se cristalizou depois de conversar com mais de uma dúzia de fornecedores focados em IA no piso de feiras do ITC NYC. Um fornecedor após outro apresentou pitches quase idênticos.

Uma conversa em particular ficou comigo. Um profissional de marketing de produto muito sincero me mostrou a plataforma da empresa:

“Oferecemos uma solução de fluxo de trabalho que usa IA generativa para executar tarefas.”

“Usamos conexões agênticas para otimizar atividades.”

“Tornamos as coisas mais rápidas, baratas e melhores para as seguradoras.”

Soava ótimo no papel. Mas quando perguntei diretamente: “Qual é o seu diferencial central?”, ele pausou, olhou para mim e admitiu com franqueza: “Não tenho ideia.”

Dos mais de 12 fornecedores que entrevistei, quase todos contaram a mesma história genérica.

Exceto um.

O poder do problema afiado e bem definido

O único fornecedor que se destacou não era interessante por causa de sua pilha de IA — estava usando os mesmos modelos subjacentes que todos os demais. O que o tornou diferente foi o foco em um domínio de negócio específico: um conjunto distinto de problemas jurídicos complexos dentro do setor de seguros.

Em vez de pedir a uma equipe de marketing que olhasse para tendências macro do setor e produzisse slogans genéricos sobre time-to-market mais rápido ou eficiência operacional, essa equipe se sentou e fez uma pergunta melhor: onde há um ponto de dor específico, de alta fricção, que realmente precisa ser resolvido? Escolheu um problema talvez menos amplamente aplicável a todas as seguradoras, mas que oferecia valor substancialmente maior aos clientes que precisavam dele.

Essa mentalidade representa a linha divisória entre empresas de insurtech que prosperarão e aquelas que desaparecerão. A menos que o objetivo seja simplesmente ser um provedor utilitário genérico, as empresas devem aplicar a IA a um conjunto de problemas afiado e bem definido.

A evolução da IA nos seguros: Regras vs. Razão

Essa mudança de foco nos leva a um grande desafio técnico enfrentado pelo setor de seguros: transparência e certeza. Embora a lógica indutiva da IA generativa ofereça capacidades significativas, ela não é inerentemente transparente ou certa.
Para entender por que isso representa um obstáculo, ajuda comparar duas abordagens amplas de inteligência artificial: IA simbólica e IA generativa.

IA simbólica, ou motores de regras, baseia-se no raciocínio dedutivo. Desenvolvedores constroem uma estrutura com base em comportamentos esperados e parâmetros conhecidos, permitindo que o sistema aplique regras explícitas de forma consistente dentro desses limites.

A vantagem é transparência e lógica claramente definida. A desvantagem é que é necessária uma engenharia inicial considerável para construir e manter os conjuntos de regras. Se as regras encontrarem dados inesperados fora de sua estrutura, o fluxo de trabalho pode falhar ou exigir intervenção humana. O sistema pode ser confiável dentro de seus limites definidos, mas frágil em escala.

IA generativa, ou sistemas de correspondência de padrões, baseia-se amplamente no raciocínio indutivo. Em vez de seguir apenas regras codificadas por humanos, o modelo observa grandes conjuntos de dados, aprende padrões e constrói uma estrutura interna para lidar com cenários novos e complexos.

A vantagem é flexibilidade e adaptabilidade em dados desestruturados e “sujos”. A desvantagem é que o raciocínio indutivo pode produzir resultados incorretos com confiança. Mesmo quando uma resposta está correta, um modelo de IA generativa pode não fornecer uma explicação suficientemente clara de como chegou a determinada conclusão.

O dilema do “mostre seu raciocínio”

Essa falta de transparência já está causando atrito em setores regulados. Desafios jurídicos envolvendo decisões automatizadas de saúde aumentaram o escrutínio sobre como as seguradoras documentam e explicam determinações assistidas por modelo em grandes volumes de arquivos.

Quando pressionado, um sistema puramente de IA generativa pode apontar para relações estatísticas entre fatores relevantes. Mas decisões de seguros reguladas frequentemente exigem mais: uma base lógica rastreável, aplicação consistente de regras e um trilha de auditoria que possa ser examinada por reguladores, tribunais e revisores internos.

Combinando reconhecimento de padrões com lógica explícita

IA neuro-simbólica não é uma tecnologia super nova. É uma abordagem híbrida destinada a fazer a ponte entre dois paradigmas estabelecidos de inteligência artificial:

Redes neurais, incluindo IA generativa: eficazes em analisar dados não estruturados, identificar padrões sutis e dar sentido a entradas do mundo real “bagunçadas”.

IA simbólica, incluindo motores de regras: eficazes em aplicar lógica explícita, restrições matemáticas e regras regulatórias ou de negócio.

Ao combinar esses dois paradigmas, as seguradoras podem não precisar escolher entre motor de regras rígidas e caixas-pretas opacas. Um motor neural pode cuidar do trabalho de ler apólices complexas, registros médicos ou anotações de sinistros, enquanto uma camada simbólica aplica lógica de negócio e diretrizes de segurança definidos. Implementada corretamente, essa abordagem pode melhorar a rastreabilidade e produzir uma trilha de auditoria mais clara para as saídas do sistema.

Sistemas neuro-simbólicos podem ser organizados de várias formas, incluindo arquiteturas paralelas, em pipeline e interativas:

Paralelo: os componentes neurais e simbólicos rodam simultaneamente, fornecendo insights complementares que são posteriormente sintetizados. Isso pode funcionar em alguns cenários e frequentemente é um passo inicial, mas, como os sistemas operam independentemente, a integração e síntese podem se tornar trabalhosas.

Pipeline: o componente neural processa e estrutura os dados, que são então passados ao componente simbólico para validação baseada em regras. Isso cria uma conexão e dependência definidas entre os dois componentes e pode fazer uso efetivo de suas respectivas forças.

Interativo: os componentes neurais e simbólicos se comunicam de forma iterativa, com o sistema simbólico restringindo e guiando o raciocínio do modelo neural. Essa abordagem pode suportar maior automação, autocorreção e resiliência em processos straight-through, à medida que os dois modelos aplicam raciocínio indutivo e dedutivo para lidar com exceções.

Olhando para o ITC 2026

À medida que nos preparamos para o ITC 2026, meu desafio para fornecedores e seguradoras é mudar a conversa para longe de buzzwords superficiais de IA.

Para fornecedores: parem de dizer ao mercado que “usam IA generativa e fluxos de trabalho agênticos para tornar as coisas mais rápidas, baratas e melhores”. Todo mundo está fazendo isso. Em vez disso, mostrem-nos o problema específico, de alta fricção, que vocês resolvem melhor do que qualquer outro — e demonstrem como sua arquitetura apoia transparência e defensibilidade quando os reguladores baterem à porta.

Para seguradoras: parem de avaliar soluções principalmente de acordo com a sofisticação de seus modelos de linguagem de grande porte subjacentes. Comecem a buscar plataformas que combinem flexibilidade com saídas explicáveis e bem controladas, adequadas ao problema de negócio em questão.

IA já não é a história — é apenas o motor. A verdadeira distinção pertencerá a quem sabe exatamente onde aplicá-la.

*Chuck Johnston é estrategista de tecnologia de negócios de seguros e fundador da Johnston Digital Ventures, onde oferece serviços de advisory e consultoria para o espaço de Vida, Acidentes e Benefícios a Empregados.

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Como preparar os seguros para a era dos agentes

As seguradoras precisam redesenhar fluxos de trabalho, governança e supervisão humana antes que os agentes de IA possam migrar com segurança de pilotos para operações críticas para o negócio.

Por que os pilotos não escalam?

Quando os pilotos não escalam, o instinto costuma ser culpar a IA. Na prática, três fatores organizacionais frequentemente ficam no caminho.

Primeiro, os processos de seguros — mesmo em insurtechs nativas digitais — foram construídos em torno da execução humana. A IA agêntica depende de fluxos de trabalho que coordenam atividade humana e de máquina, mas poucos processos de seguros foram desenhados com essa colaboração em mente.

Segundo, a conformidade muitas vezes entra no processo tarde, tipicamente na etapa de prova de conceito, quando deveria estar moldando as decisões de design desde o início.

Por fim, sem apoio em toda a empresa, os pilotos permanecem iniciativas isoladas atendendo a um único time ou função, sem uma rota credível para o restante do negócio.

Os seguros também trazem desafios específicos do setor. Fluxos de trabalho de sinistros e subscrição carregam décadas de conhecimento institucional, enquanto as expectativas para gestão de risco de modelos continuam subindo. A escrutínio regulatório se estende cada vez mais além da explicabilidade para todo o ciclo de vida de desenvolvimento de modelos, incluindo design, backtesting, testes de regressão, revisões de governança e avaliação de drift. As seguradoras estão, consequentemente, reavaliando estruturas de risco e controle que antecedem a IA.

Essas pressões apontam para um problema mais amplo. Agentes introduzidos em ambientes fragmentados não conseguem coordenar efetivamente entre fluxos de trabalho, aumentando complexidade, custo e risco de conformidade. As seguradoras, portanto, precisam de mecanismos que incorporem coordenação, controle e auditabilidade nos processos, em vez de adicioná-los apenas depois que os problemas surgem.

Três rotas para atravessar o dilema da transformação

As seguradoras não podem reconstruir suas operações da noite para o dia sem colocar balanços, clientes e continuidade do negócio em risco. A maioria, em vez disso, buscará alguma combinação de três abordagens.

A primeira é conectar plataformas e aplicações existentes, extraindo maior valor de investimentos anteriores. A segunda é substituição seletiva. Programas de substituição em larga escala permanecem caros e arriscados, mas a substituição pode ser justificada em funções particulares ou novas linhas de produto onde as restrições de legado se tornaram insustentáveis.

Uma terceira opção é um modelo de ecossistema no qual as seguradoras combinam sua marca, distribuição e capacidades de subscrição com provedores especializados de tecnologia ou serviço.

Cada abordagem exige que as seguradoras coordenem sistemas, agentes e decisões humanas enquanto mantêm controles e auditabilidade consistentes. Essa coordenação pode ajudar plataformas existentes a entregar maior valor, apoiar migração controlada de infraestrutura de legado e tornar modelos operacionais externos viáveis em áreas como onboarding de clientes.

Redesenhar antes de implantar

Coordenação sozinha não é suficiente. Muitos processos de seguros em uso hoje foram desenhados antes que os agentes de IA se tornassem uma consideração prática, tornando o redesenho de processos um pré-requisito para a implantação. No entanto, as seguradoras frequentemente implementam agentes antes de determinar como os processos de ponta a ponta devem operar, onde existem gargalos e onde o julgamento humano permanece essencial.

A governança deve ser incorporada desde o início. A lógica do processo determina quando um agente é acionado e quando a revisão humana é necessária, enquanto a lógica de decisão define o que pode ser automaticamente aceito, referido ou escalado. Construir essas decisões na etapa de design ajuda a garantir que os agentes operem dentro de guardrails executáveis, em vez das áreas cinzentas que fazem muitos pilotos estagnarem.

Um exemplo de processo desenhado em torno de agentes especializados e autoridade humana retida é o Project Nemo da Allianz. Lançado na Austrália em 2025, o sistema lida com sinistros de baixo valor por deterioração de alimentos decorrentes de eventos climáticos. Sete agentes especializados abordam planejamento, verificação de cobertura, validação climática, triagem de fraude, cálculo de pagamento e auditoria, enquanto um humano mantém a decisão final de pagamento. A Allianz relatou uma redução de 80% nos tempos de processamento e liquidação para sinistros elegíveis abaixo de US$ 500 e planeja estender o sistema gradualmente para outros casos de uso de baixa complexidade e alta frequência.

A década à frente

Ao longo da próxima década, algumas grandes seguradoras podem se concentrar mais fortemente em marca, relacionamentos com clientes e assunção de risco, enquanto dependem de provedores especializados para funções selecionadas de gestão de sinistros e serviços.

Esse modelo exigirá arquitetura flexível e componível. À medida que modelos, fornecedores e regulamentações evoluem, as seguradoras precisarão adaptar componentes de IA, atualizar estruturas de governança e “onboardar provedores sem perder visibilidade ou controle operacional. Coordenação e supervisão consistentes entre sistemas e organizações participantes serão necessárias para que tais modelos operem com segurança em escala.

As seguradoras que fizerem o maior progresso não serão necessariamente aquelas que executam mais agentes. Serão aquelas que redesenharem seus modelos operacionais em torno de colaboração efetiva entre pessoas, agentes e sistemas — e governarem como essa colaboração funciona.

Escrito por Jawwad Rasheed, líder de transformação de serviços financeiros na Camunda, uma plataforma empresarial para orquestração agêntica.

Solace Care, sediada em Estocolmo, capta € 2,1 milhões em rodada pré-seed

A Solace Care, sediada em Estocolmo, captou € 2,1 milhões em rodada pré-seed para expandir sua plataforma digital de planejamento de legado e suporte em caso de luto. A Spintop Ventures liderou a rodada, com participação da Plug and Play, Further Than Capital, Wave Ventures e diversos executivos do setor de seguros e investidores-anjo.

Fundada em janeiro de 2025, a Solace Care oferece serviços antes e depois da morte do segurado. Os segurados podem armazenar documentos e instruções, criar testamento e procuração futura, e compartilhar informações com familiares. Após uma morte, a plataforma orienta as famílias nas tarefas administrativas envolvendo bancos, seguradoras, provedores de pensão, autoridades fiscais e outras organizações.

A plataforma é distribuída por meio de seguradoras de vida, provedores de pensão e corretores, e pode ser oferecida sob a marca de um parceiro. Ela opera junto às apólices existentes, sem alterar subscrição, precificação ou reservas.

De acordo com a Solace Care, a empresa ultrapassou 25 mil vidas cobertas durante seu primeiro ano e atualmente atende Suécia, Finlândia e Noruega. A empresa planeja usar o financiamento para aprofundar parcerias nórdicas, expandir para Dinamarca, Países Baixos e Reino Unido, e contratar nas áreas de produto e operações comerciais.

A IA pode reduzir o tempo de subscrição? The Hartford diz que sim

As seguradoras estão incorporando cada vez mais a inteligência artificial aos fluxos de trabalho cotidianos. Em apresentações de resultados e discussões sobre o segundo trimestre, diversas empresas destacaram ganhos de produtividade e eficiência proporcionados pela tecnologia, incluindo o processamento de sinistros e propostas de seguros, além do apoio aos agentes na tomada de decisões mais rápidas.

Embora as seguradoras não estejam falando sobre a tecnologia da mesma forma, o debate está migrando do uso da IA em projetos-piloto para sua aplicação mais ampla nas operações diárias.

The Hartford reduz tempo de subscrição

Executivos da The Hartford afirmaram que os investimentos em IA já apresentam resultados iniciais ao reduzir significativamente o tempo de subscrição.

Durante a teleconferência sobre os resultados do segundo trimestre, a administração informou que a seguradora está utilizando a tecnologia para tornar os subscritores mais rápidos, sem retirar deles a responsabilidade pelas decisões. Segundo a The Hartford, os recursos habilitados por IA permitem concluir atividades de subscrição em uma fração do tempo, liberando os profissionais para dedicar mais atenção a agentes e corretores.

“A equipe continua concentrada em uma subscrição disciplinada e na seleção de oportunidades que ofereçam retornos ajustados ao risco atrativos em um ambiente cada vez mais competitivo. Continuamos investindo em recursos habilitados por IA que aumentam a eficácia da subscrição, proporcionando acesso mais rápido a insights sobre riscos diretamente nos fluxos de trabalho dos subscritores”, afirmou Christopher Swift, presidente do conselho e CEO da The Hartford, durante a teleconferência de sexta-feira.

“Os resultados iniciais são promissores: as atividades de subscrição estão sendo concluídas em uma fração do tempo, aumentando a produtividade e permitindo que os subscritores dediquem mais tempo à expansão dos relacionamentos com agentes e corretores, o que ajuda a aumentar o fluxo de propostas”, disse Swift. “Nossos subscritores continuam responsáveis pelas decisões, utilizando recursos habilitados por IA que oferecem insights mais profundos e aumentam a consistência da subscrição.”

A The Hartford registrou lucro líquido de US$ 1,3 bilhão no segundo trimestre, alta de 31% em relação ao mesmo período de 2025. A receita total foi de US$ 7,26 bilhões, um aumento anual de 8%.

Liberty Mutual amplia uso da IA generativa

A Liberty Mutual está adotando uma abordagem corporativa para a IA, de acordo com sua teleconferência de resultados do segundo trimestre de 2026. A seguradora atribuiu seu desempenho — que incluiu receita de US$ 13,3 bilhões e lucro líquido de US$ 2,6 bilhões — a uma combinação de diversificação do portfólio, subscrição disciplinada e execução operacional, com a IA cada vez mais integrada a essas atividades.

“A inteligência artificial é uma parte importante desse trabalho, mas não como uma iniciativa isolada. Estamos incorporando a IA às nossas plataformas e aos nossos fluxos de trabalho para melhorar os insights de subscrição, acelerar os processos de sinistros e atendimento e apoiar uma maior eficiência em todas as áreas”, afirmou Timothy Sweeney, presidente, CEO e chairman da Liberty Mutual.

A seguradora também está enfatizando a governança à medida que amplia o uso da tecnologia, incluindo validação de modelos, proteção de dados e responsabilização humana.

UnitedHealth aposta em processamento em tempo real

O UnitedHealth Group informou que a IA e tecnologias semelhantes já estão envolvidas em quase todas as interações com prestadores e consumidores. A tecnologia é utilizada para oferecer insights preditivos aos profissionais de atendimento, identificar beneficiários que possam precisar de suporte proativo, automatizar sinistros complexos e melhorar a troca de dados entre planos de saúde e prestadores.

A seguradora de saúde também pretende alcançar 80% de processamento em tempo real das autorizações prévias até o fim de 2027. O objetivo é criar um processo de autorização amplamente automatizado, reduzindo as trocas administrativas entre prestadores e planos de saúde, melhorando a experiência de médicos e pacientes e gerando ganhos operacionais relevantes.

“A implementação da IA e de outras tecnologias avançadas é uma área de foco fundamental e prioritária em toda a UnitedHealthcare”, afirmou Timothy John Noel, CEO da unidade UHC.

Segundo ele, a tecnologia também é um importante facilitador da agenda de modernização da empresa, ajudando a melhorar as experiências de consumidores e prestadores e a tornar o sistema mais eficiente.

A UHC registrou receita total de US$ 112 bilhões no segundo trimestre, estável em relação ao ano anterior. O lucro operacional foi de US$ 8 bilhões, alta anual de 55%.

Travelers registra ganhos em sinistros e subscrição

Executivos da Travelers atribuíram parte do aumento de 0,5 ponto percentual no índice de sinistralidade subjacente de sua operação de seguros empresariais às inovações e aos investimentos em IA.

A empresa também está implementando ferramentas de IA para extrair dados de propostas, preencher rapidamente informações de subscrição e aplicar regras avançadas de subscrição. O objetivo é simplificar e acelerar a geração de cotações.

“Os nossos resultados continuam refletindo um progresso constante no campo da inovação, à medida que muitas das iniciativas que compartilhamos começam a gerar frutos — desde melhorias nos produtos até o impacto da IA no processamento automatizado de sinistros”, afirmou Alan Schnitzer, presidente do conselho e CEO da Travelers, durante uma apresentação de resultados. “Haverá mais avanços à medida que continuarmos investindo com disciplina e foco nas iniciativas mais importantes.”

A Travelers registrou lucro líquido de US$ 2,2 bilhões no segundo trimestre de 2026, ante US$ 1,5 bilhão no mesmo trimestre do ano anterior. A receita alcançou US$ 12,2 bilhões, em comparação com US$ 12,1 bilhões no mesmo período do ano passado.

Confira a cláusula de IA que talvez já esteja na apólice do seu cliente contratado

Novos dados mostram 2.369 registros de exclusão de IA generativa em vigor, sem nenhum produto admitido para substituir a cobertura

Uma análise nacional dos registros de seguros estaduais nos Estados Unidos mostra que as seguradoras apresentaram exclusões de IA generativa em diversos ramos de seguros comerciais normalmente contratados por empresas do setor de construção, ante nenhum registro em meados de 2025. A Trades Coverage, uma corretora de seguros licenciada e marketplace, identificou 4.078 registros estaduais em 49 estados e no Distrito de Columbia até 31 de julho. Desse total, 2.369 já estavam em vigor.

As exclusões têm origem em seis formulários padrão publicados pelo Insurance Services Office (ISO) em julho de 2025. O ISO desenvolve a linguagem padrão das apólices usada no mercado de seguros patrimoniais e de responsabilidade civil dos Estados Unidos, e as seguradoras começaram a registrar esses formulários um mês após a publicação. Segundo o relatório, os registros complementares mensais atingiram o pico de 413 em fevereiro.

O que a exclusão elimina

Dos 4.078 registros, 3.955 envolvem linhas de cobertura normalmente contratadas por empreiteiros e pequenas empresas: responsabilidade civil geral comercial, seguros guarda-chuva e de excesso, pacotes comerciais, seguros para proprietários de empresas e responsabilidade civil profissional. A exclusão não está limitada a um único ramo específico.

Os formulários do ISO têm três versões. A mais abrangente, CG 40 47, elimina a cobertura para reclamações de danos corporais, danos materiais e danos decorrentes de publicidade relacionados à IA generativa. Já a CG 40 48 elimina apenas os danos decorrentes de publicidade. A terceira, CG 35 08, tem como alvo as operações concluídas, cobertura da qual o empreiteiro depende após o encerramento de uma obra.

De acordo com o formulário mais abrangente, basta que uma reclamação decorra da IA generativa. Um empreiteiro que utilize IA para um único orçamento em uma obra convencional pode descobrir que uma reclamação posterior relacionada ao projeto está sujeita à exclusão. O gatilho é a conexão com a IA, e não a proporção do trabalho em que ela foi utilizada.

“Um empreiteiro pode usar IA para um único orçamento, levantamento de materiais ou decisão de projeto e realizar o restante da obra sem utilizá-la”, afirmou Matt Levin, chefe de pesquisa da Trades Coverage. “Se esse trabalho contribuir para uma reclamação posterior, a exclusão poderá ser aplicada, mesmo que a IA tenha sido usada em apenas uma pequena parte do projeto.”

Essa exposição está se ampliando à medida que cresce o uso de IA pelos empreiteiros. A pesquisa 2026 Commercial Specialty Contractor Industry Report, da ServiceTitan, entrevistou mais de 1.000 líderes do setor. O levantamento constatou que 38% dos empreiteiros agora relatam impacto comercial mensurável da IA, ante 17% em 2025. Estimativas de custos e gestão de propostas foram as aplicações mais comuns, com 24% e 22%, respectivamente.

Nenhum produto admitido preenche a lacuna

A ausência de um produto substituto é a principal diferença estrutural entre essa mudança e transições anteriores de cobertura. Quando o ISO tratou do risco cibernético nas apólices padrão de responsabilidade civil geral comercial, havia seguros cibernéticos independentes disponíveis para empresas que desejassem recomprar a cobertura. O relatório da Trades Coverage não identificou nenhum produto independente admitido para empreiteiros que substitua a exposição à IA excluída.

As seguradoras que estão introduzindo exclusões de IA seguem o mesmo padrão utilizado para tratar da exposição cibernética silenciosa. O setor vem fazendo essa comparação abertamente, mas o mercado complementar para empreiteiros ainda não existe. Os dados dos registros abrangem os protocolos SERFF do mercado admitido e os registros I-File da Flórida, portanto a atividade de exclusão nos mercados não admitidos provavelmente é ainda maior.

Todos os estados, com exceção de Minnesota, têm pelo menos um registro de exclusão. Portanto, a localização geográfica não é o critério que os corretores devem utilizar. Qualquer apólice renovada desde agosto de 2025 pode conter um dos formulários do ISO ou um equivalente elaborado pela própria seguradora. O relatório da Trades Coverage observa que grandes empresas de construção mantêm gestores de risco para acompanhar esse tipo de atividade regulatória. Entre empreiteiros menores, essa responsabilidade cabe ao corretor.

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