Por que algumas seguradoras reduzem custos com automação e outras ficam presas em pilotos

Oitenta por cento das seguradoras brasileiras já utilizam inteligência artificial em suas operações. O dado vem de uma pesquisa da CNseg em parceria com a EY, realizada com 26 seguradoras que representam quase metade do mercado nacional. Apesar da adoção quase universal, apenas 23% relataram impacto significativo no negócio. A pesquisa também identificou iniciativas com ganhos operacionais expressivos, incluindo otimização de tempo entre 30% e 50% em determinados processos. Ainda assim, esses resultados permanecem concentrados em uma parcela limitada das operações do setor.

A vantagem deixou de estar na tecnologia

Depois que praticamente todas as seguradoras passaram a testar IA, a vantagem competitiva deixou de estar na tecnologia escolhida e passou para a forma como ela é aplicada na operação. O padrão observado em projetos de transformação operacional em seguradoras que chegam a impacto mensurável é direto: eles começam escolhendo o processo certo, integram a automação ao fluxo operacional existente e definem métricas de sucesso antes da implementação. Quando uma dessas etapas falha, o projeto tende a permanecer em piloto, fazendo parte do grupo que segue testando sem o investimento virar resultado concreto.

Em muitos casos, essa etapa de identificação e priorização do processo gera mais impacto no resultado final do que a própria tecnologia utilizada na automação.

O processo certo pesa mais que o processo visível

Muitas seguradoras priorizam o processo mais visível para a diretoria, o que aparece em mais apresentações ou tem mais stakeholders interessados. O padrão que gera impacto mensurável costuma ser outro: começar pelo processo mais doloroso e mais fácil de medir, mesmo quando ele é operacionalmente discreto.

Em um projeto de triagem de cotações de seguro para resseguros, todos os dias profissionais altamente especializados consumiam horas avaliando pedidos que chegavam de corretores externos sem padrão de formato. A maior parte desse esforço era gasta descartando oportunidades inviáveis antes mesmo da análise técnica começar: atividade econômica fora da política de subscrição ou valor em risco abaixo do mínimo aceito. Esse trabalho de descarte consumia o tempo do analista sênior, o recurso mais caro da operação, e ficava fora de qualquer relatório de board. Foi justamente ali que a automação começou: no desperdício que consumia diariamente o recurso mais caro da equipe.

Automação dentro do fluxo real de aprovação

A segunda decisão é como a automação entra na operação. Ferramentas testadas em paralelo ao processo real geram demonstração interna, sem impacto no custo operacional. No caso da triagem de cotações, a IA passou a atuar no momento da submissão, dentro do mesmo sistema que os corretores já usavam, extraindo os campos críticos de elegibilidade e direcionando ao analista apenas os pedidos com chance real de virar negócio.

O resultado: mais de 85% do esforço analítico que antes era consumido avaliando pedidos inelegíveis deixou de ser necessário, liberando analistas seniores para atividades de maior valor e reduzindo de forma direta o custo operacional da triagem. A solução permanece em produção há mais de dois anos, sem necessidade de reimplementação. O que começou como automação de triagem se tornou parte permanente da operação, gerando ganhos recorrentes em vez de resultados temporários.

O critério de sucesso vem antes do contrato

A terceira decisão é o que fica definido antes da implementação técnica começar. Projetos que viram piloto permanente costumam começar sem critério de sucesso acordado. Projetos que viram ganho concreto começam com a métrica e o patamar esperado já definidos entre as partes, e com um patrocinador de liderança capaz de destravar barreiras entre áreas. No caso da triagem, analistas ajudaram a desenhar os critérios de elegibilidade desde o início, antes de o sistema entrar em produção. Foi esse alinhamento prévio, mais do que a tecnologia, que destravou o projeto.

O padrão se repete além da triagem de cotações

O mesmo padrão aparece em frentes diferentes de automação. Em uma seguradora que processava cotações com dados em formato livre, a extração automática de campos como CNPJ, atividade econômica e cobertura liberou os subscritores da entrada manual, com mais de 98% de precisão e 80% de redução no tempo de revisão. Em outra seguradora, com operação na América Central, a equipe de negócio passou a ajustar regras de cálculo de prêmio sem depender de TI, com 80% de redução no tempo de cada mudança. Produtos diferentes, mesmo caminho até o resultado. Esse padrão se repete em projetos de automação de processos em setores regulados, independentemente da tecnologia utilizada.

Quando comparamos com os projetos que pararam no piloto, os motivos costumam ser surpreendentemente parecidos.

O que normalmente leva um projeto ao piloto permanente

Na prática, os projetos que nunca saem do piloto costumam compartilhar características previsíveis:

• Processo escolhido sem volume ou recorrência suficiente para justificar a automação
• Automação rodando em paralelo ao fluxo oficial, sem substituir nenhuma etapa
• Métricas de sucesso definidas só depois da implementação, quando já é tarde para corrigir o rumo
• Ausência de patrocinador executivo capaz de destravar barreiras entre áreas
• Dependência contínua de TI para ajustes simples nas regras de negócio

Checklist antes de avançar

Para avaliar se uma iniciativa de automação está no caminho que gera redução de custos operacionais reais:

• O processo escolhido tem volume e recorrência mensuráveis, mesmo que pouco visível para a diretoria
• A automação substitui uma etapa do fluxo real de aprovação, em vez de rodar em paralelo
• A métrica de sucesso e o patamar esperado estão definidos e acordados antes da implementação começar
• Há um patrocinador de liderança capaz de destravar barreiras entre áreas
• A equipe operacional participa do desenho dos critérios desde o início

Seguradoras que respondem sim às cinco perguntas do checklist acima estão no grupo que historicamente consegue transformar iniciativas de automação em redução de custos operacionais mensuráveis. Quando duas ou mais respostas são negativas, normalmente a discussão sobre tecnologia acontece antes da preparação necessária para capturar resultado.

Em iniciativas de IA aplicada à operação, a implementação costuma receber toda a atenção. Mas, nas seguradoras que efetivamente capturam redução de custo, as decisões mais importantes já haviam sido tomadas antes mesmo de o projeto começar.

Antes de investir em mais uma iniciativa de IA, vale identificar quais processos concentram o maior desperdício operacional e possuem potencial real de captura de valor. A CADS Digital apoia seguradoras na identificação das oportunidades com maior potencial de retorno e na implementação da automação diretamente nos fluxos críticos da operação. Agende uma conversa para avaliar quais oportunidades podem gerar maior impacto na sua operação.

Fontes:

1. CNseg e EY. Pesquisa sobre adoção de Inteligência Artificial no mercado segurador brasileiro, divulgada em fevereiro de 2026.
2. Mobile Time. 80% das seguradoras brasileiras já utilizam IA em suas operações, publicado em 24/02/2026.