Artigo por Vinicius Schroeder, CEO da Brick.
A automação tradicional é determinística. Se uma condição é atendida, uma ação é executada. Essa abordagem funciona bem para tarefas repetitivas e previsíveis, mas encontra limitações quando a operação exige interpretação, adaptação e julgamento contextual.
Agentes autônomos de IA introduzem raciocínio contextual. Eles analisam informações recebidas, avaliam opções e determinam o próximo passo mais adequado. Ao invés de executar um roteiro, interpretam contexto e intenção.
Essa distinção muda completamente a lógica de workflows.
Num fluxo tradicional, a operação avança por etapas pré-definidas. A cada exceção, ambiguidade ou desvio, o processo volta para uma camada humana de mediação. Isso torna a operação mais lenta, mais cara e mais fragmentada.
Um agente autônomo avalia urgência, consulta o histórico, entende o contexto da solicitação e cruza essas informações com apólices, laudos, evidências e regras dinâmicas para decidir o próximo passo.
Esse ponto é especialmente relevante em seguradoras, onde grande parte do trabalho real não está em “mover etapas”, mas em lidar com exceções, interpretar documentos, validar consistência, priorizar casos e tomar decisões com velocidade sem perder controle.
Essa camada adicional de contexto aumenta tanto a precisão quanto a eficiência e inclusive, a auditabilidade. Quando um sistema entende por que uma tarefa importa e o que está por trás de cada raciocínio operacional, a execução melhora de forma significativa.
Quando a inteligência é incorporada à camada operacional e decisória, três ganhos acontecem ao mesmo tempo.
O primeiro é precisão. O sistema deixa de responder apenas ao que foi explicitamente parametrizado e passa a considerar contexto, relação entre variáveis e intenção operacional. Isso melhora a qualidade das decisões, principalmente em cenários menos lineares, os quais muitas vezes são os mais caros.
O segundo é eficiência. Ao reduzir a necessidade de middleware humano entre uma etapa e outra, a operação flui com menos pausas, menos repasses e menos dependência de acompanhamento manual. O trabalho deixa de parar em filas invisíveis. Ele continua.
O terceiro é auditabilidade. E esse talvez seja um dos pontos mais estratégicos para o setor. Porque um sistema realmente inteligente para seguros não pode ser uma caixa-preta. Ele precisa registrar o que viu, quais referências consultou, por que tomou determinada decisão e quais evidências sustentaram aquele caminho. Quando a inteligência está acoplada à governança, a operação ganha velocidade sem abrir mão de rastreabilidade.
Esse tipo de sistema também muda o papel das equipes.
Durante muito tempo, boa parte da operação foi organizada para compensar as limitações dos sistemas. Pessoas atuavam como ponte entre dados dispersos, regras mal distribuídas, ferramentas desconectadas e etapas que não conversavam entre si. Em muitos casos, o humano era menos o decisor e mais o middleware do processo.
Esse modelo começa a perder sentido.
À medida que os sistemas se tornam mais capazes, a fronteira entre o que é feito por humanos e a fronteira do que hoje é executado por máquinas continuará se deslocando. O papel das equipes passa a ser outro: definir diretrizes, calibrar estratégia, supervisionar exceções relevantes, acompanhar desempenho e refinar continuamente a inteligência da operação.
Em outras palavras, a seguradora deixa de operar apenas com automação e passa a operar sobre uma camada de inteligência.
Agentes autônomos não são uma tendência passageira. São a base da próxima geração de inteligência em decisões de risco.
Sobre o autor
Cofundador e CEO da Brick, Vinicius Schroeder conheceu o mercado de seguros pelo lado de dentro. Filho de corretores, começou cedo na corretora da família, atuando com cotações, sinistros e atendimento. Fundou a Brick em 2021 para trazer mais autonomia, inteligência e controle para como decisões de risco são tomadas em seguradoras.
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