Seguros viram o campo de corrida da IA: por que a vantagem não está em automatizar primeiro, e sim em decidir com critério técnico

No primeiro trimestre de 2026, startups de IA captaram 95,2% de todo o financiamento global destinado a insurtechs, segundo a Gallagher Re. A leitura fácil é tratar o número como mais um sinal de que o seguro entrou na onda da inteligência artificial, e que a corrida vai ser vencida por quem automatizar mais rápido. A leitura correta é perceber que, quando todo o mercado corre na mesma direção com ferramentas parecidas, a velocidade deixa de diferenciar e a pergunta passa a ser outra: o que sustenta a decisão que a máquina está tomando?

O dinheiro já escolheu o lado.

O setor, historicamente burocrático e manual em subscrição, regulação de sinistro e atendimento, virou território preferencial para IA em escala. No Brasil, o movimento não é promessa. Segundo estudo da CNseg com a EY, 80% das seguradoras já usam soluções de IA, e o investimento em IA generativa, em torno de R$ 2,3 bilhões em 2025, deve chegar a R$ 2,6 bilhões em 2026.

A corrida está concentrada onde a decisão é mais cara

A mesma pesquisa mostra para onde o setor aponta. Em cinco anos, 68% das seguradoras esperam ter pelo menos um processo totalmente automatizado, sem intervenção humana, principalmente em sinistros, subscrição e operações. E 66% planejam criar equipes dedicadas exclusivamente à IA.

Repare onde está o centro dessa aposta. Sinistro é o momento em que o seguro deixa de ser promessa e vira pagamento. É onde cada erro tem preço direto: indenização paga indevidamente de um lado, negativa errada e desgaste com o cliente do outro. Automatizar esse ponto sem base técnica não elimina o risco, apenas o move para dentro de um sistema mais rápido.

O que o próprio mercado diz que ainda trava

Os números de barreiras do estudo são ainda mais reveladores que os de investimento. 69% das seguradoras apontam a integração com sistemas legados como obstáculo, 58% citam precisão e confiabilidade dos modelos e 46% falta de expertise técnica e estratégica.

Isso desmonta a ideia de que a corrida é só de acesso à tecnologia. Modelo qualquer empresa consegue contratar. O que falta, segundo as próprias seguradoras, é dado estruturado, confiabilidade na saída do modelo e gente que saiba julgar se a resposta está certa. Um algoritmo que lê foto de colisão é tão bom quanto o critério com que foi calibrado, e a calibração depende de padrão técnico, não de volume de dados soltos.

Já tratamos aqui como a mesma IA que acelera a vistoria também arma o próximo golpe. O ponto se mantém: quanto mais automático o fluxo, maior o custo de confiar em uma entrada que ninguém verificou.

O que muda na prática

Quem vence uma corrida em que todos têm acesso às mesmas ferramentas é quem consegue provar por que a decisão está correta. No seguro auto, isso significa transformar cada análise em dado estruturado e rastreável: o que foi avaliado, com qual critério, a partir de quais evidências, e com que consistência entre analistas e ocorrências.

É esse tipo de base que ganha consistência quando a análise técnica é estruturada em escala. Ela alimenta a automação com decisão confiável, em vez de pedir que a automação invente uma. E responde diretamente às barreiras que o mercado já nomeou: confiabilidade, padronização e expertise.

A pergunta que a corrida ainda não fez

A IA entrou de vez no seguro, e o capital global confirma que não é fase passageira. Mas largar na frente é diferente de chegar na frente. Em uma disputa em que todos automatizam, a vantagem fica com quem automatiza a partir de critério técnico que consegue explicar, auditar e repetir.

A pergunta que vale levar para dentro da operação não é quanto da sua análise de sinistro já foi automatizado. É quanto dessa automação está apoiado em uma decisão técnica que você consegue sustentar, caso a caso, diante do segurado, do regulador e do próximo sinistro.