Seguradoras brasileiras vêm ampliando o uso de inteligência artificial em precificação, atendimento, análise documental, detecção de fraude e triagem de sinistros. Entretanto, muitos projetos encontram uma limitação anterior à escolha do modelo: a base tecnológica que deveria fornecer, integrar e registrar os dados não foi estruturada para esse tipo de aplicação.
O impacto aparece em pilotos que funcionam em ambientes controlados, mas não avançam para a produção, integrações manuais entre o core system e a ferramenta de IA, além de equipes que precisam repetir o trabalho de limpeza e conciliação de dados em cada novo projeto.
Antes de comparar fornecedores ou modelos, é necessário observar o que sustenta essas iniciativas: a arquitetura do software para seguradoras utilizado ou avaliado pela operação.
Neste artigo, você entenderá quais critérios ajudam a identificar se essa estrutura está preparada para IA, quais riscos precisam ser considerados e quando faz sentido manter, evoluir ou trocar a base tecnológica.
Principais pontos
- Um software para seguradoras precisa sustentar dados, integrações e decisões, e não apenas digitalizar processos.
- Aplicar IA sobre sistemas fechados ou informações fragmentadas pode ampliar retrabalho e risco operacional.
- Modelos preditivos, IA generativa e automações possuem necessidades técnicas diferentes.
- LGPD, Lei do Contrato de Seguro e movimentos regulatórios atuais reforçam a importância de rastreabilidade, transparência e governança.
- Critérios de arquitetura e integração ajudam a decidir entre manter, evoluir ou substituir a estrutura atual.
- O próximo passo não precisa ser uma migração completa: mapear onde a base limita os casos de uso já reduz parte da incerteza.
⚠️ Ponto de atenção: quando a adoção de IA depende de extrações manuais, planilhas intermediárias ou integrações pontuais entre sistemas, o impacto pode parecer pequeno no início. Conforme o número de casos de uso cresce, a limitação aparece em forma de retrabalho, divergências entre áreas e dificuldade para explicar como uma decisão automatizada foi produzida.
O que é, na prática, um software para seguradoras?
Software para seguradoras é o conjunto de sistemas que sustenta as operações centrais de uma companhia de seguros, incluindo cotação, subscrição, emissão de apólices, cobrança, gestão de sinistros, resseguro e relacionamento com corretores, parceiros e segurados.
Essa estrutura pode existir como:
- Um core system central.
- Um conjunto de módulos integrados.
- Uma combinação de sistemas legados e plataformas mais recentes.
- Uma arquitetura distribuída, conectada por APIs.
- Uma plataforma end to end que organiza diferentes etapas do ciclo do seguro.
Cada seguradora combina esses componentes de acordo com seu histórico, porte, produtos, canais de distribuição e nível de maturidade digital.
Por isso, a análise não deve se limitar à quantidade de funcionalidades. O que determina a capacidade de evolução é a forma como os componentes trocam informações, registram decisões e permitem que novos recursos sejam incorporados.
Por que a IA mudou os critérios de avaliação?
Durante muito tempo, escolher um software para seguradoras era principalmente uma questão de cobertura funcional:
O sistema emite apólices?
Controla comissões?
Gera cobranças?
Registra sinistros?
Administra produtos?
Produz relatórios?
Essas funcionalidades continuam necessárias, mas deixaram de ser suficientes.
Casos de uso de inteligência artificial dependem de dados organizados, atualizados, documentados e acessíveis com a frequência necessária para cada aplicação. Um sistema que exige extrações manuais ou conciliações recorrentes limita o que a operação consegue fazer, independentemente da sofisticação do modelo escolhido.
Também é importante diferenciar os tipos de aplicação.
Modelos preditivos
Dependem de dados históricos consistentes, variáveis bem definidas e acompanhamento contínuo de desempenho.
IA generativa
Exige controle sobre as fontes consultadas, permissões, contexto fornecido ao modelo e validação de respostas em situações sensíveis.
Automações baseadas em regras
Precisam de eventos confiáveis, critérios claros e tratamento adequado das exceções.
Onde a limitação aparece na operação?
Uma base tecnológica inadequada raramente deixa de funcionar de uma vez. As limitações costumam aparecer gradualmente:
- Equipes de dados passam mais tempo limpando e conciliando informações do que avaliando modelos.
- Projetos de IA funcionam em testes, mas não escalam porque dependem de extrações manuais.
- Decisões automatizadas não registram claramente quais dados, regras ou versões do modelo influenciaram o resultado.
- Cada novo caso de uso exige uma integração específica.
- Informações sobre o mesmo segurado divergem entre sistemas.
- Correções dependem de poucas pessoas que conhecem a lógica das integrações existentes.
- Relatórios precisam ser reconstruídos sempre que uma fonte é alterada.
Nenhum desses sinais, isoladamente, significa que a seguradora precisa substituir toda a estrutura. Entretanto, quando vários aparecem simultaneamente, a limitação pode estar na base tecnológica e não apenas na ferramenta de IA.
Esse problema também está relacionado à integração de sistemas empresariais no setor de seguros, porque dados confiáveis dependem de fluxos padronizados entre plataformas, áreas e parceiros.
Esse levantamento ajuda a identificar onde a arquitetura já limita o próximo caso de uso.
Os riscos de aplicar IA sobre uma base que não foi preparada
Implementar inteligência artificial sobre uma arquitetura frágil não representa apenas uma limitação de desempenho. Os riscos podem envolver aspectos técnicos, operacionais, regulatórios e reputacionais.
Erro silencioso
Sistemas de IA generativa podem produzir respostas incorretas com aparência de segurança. Modelos preditivos também podem perder precisão quando os dados mudam ou quando são aplicados fora do cenário para o qual foram desenvolvidos.
Sem monitoramento e validação compatíveis com a criticidade da decisão, o erro pode chegar ao cliente ou orientar uma ação operacional antes de ser identificado.
Viés em decisões automatizadas
Modelos treinados com dados incompletos ou historicamente enviesados podem reproduzir distorções em precificação, subscrição, detecção de fraude ou triagem de sinistros.
Além da qualidade dos dados, a operação precisa acompanhar quais variáveis estão sendo utilizadas, como o resultado é avaliado e quais grupos podem ser afetados.
Exposição de dados pessoais
Uma arquitetura sem controles adequados de acesso aumenta o risco de dados pessoais serem compartilhados com ferramentas, usuários ou integrações que não deveriam acessá-los.
O cuidado envolve autenticação, autorização, minimização de dados, registro de acessos e definição clara das finalidades de tratamento.
Dificuldade de auditoria
Quando a operação não registra quais informações e critérios contribuíram para uma decisão, torna-se mais difícil reconstruir o processo posteriormente.
Essa fragilidade ganha importância em decisões relacionadas a aceitação de riscos, precificação e cobertura, nas quais a seguradora pode precisar demonstrar os fundamentos utilizados.
O que a regulação já exige das seguradoras?
O uso de inteligência artificial no setor precisa ser analisado dentro de um conjunto de normas já vigentes e movimentos regulatórios em andamento.
LGPD
A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais — Lei nº 13.709/2018 estabelece princípios como finalidade, necessidade, transparência, segurança e prevenção.
O artigo 20 garante ao titular o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado que afetem seus interesses. Também prevê o fornecimento de informações claras sobre os critérios e os procedimentos utilizados, observados os segredos comercial e industrial.
Isso não significa que toda decisão automatizada precise, obrigatoriamente, de uma validação humana prévia. Significa que a seguradora precisa avaliar o risco da aplicação, manter informações suficientes sobre o processo e criar mecanismos adequados de revisão.
Lei do Contrato de Seguro
A Lei nº 15.040/2024, em vigor desde dezembro de 2025, estabeleceu regras específicas para os contratos de seguro.
Entre os pontos relacionados à operação, a lei prevê prazo para manifestação sobre a cobertura e determina que a recusa seja expressa e motivada. Isso reforça a necessidade de que sistemas envolvidos em regulação e liquidação de sinistros mantenham registros consistentes dos dados e critérios utilizados.
Plano de Regulação da SUSEP para 2026
O Plano de Regulação da SUSEP para 2026 prevê iniciativas relacionadas à adequação de normas à Lei nº 15.040/2024, além do aprimoramento de temas como governança corporativa, auditoria e terceirização de serviços.
O plano não cria uma regulamentação geral sobre inteligência artificial, mas demonstra que governança, controles e capacidade de supervisão continuam no centro da evolução regulatória do setor.
Fiscalização da ANPD
A ANPD incluiu inteligência artificial e tecnologias emergentes entre os temas prioritários de fiscalização para 2026 e 2027, no contexto do tratamento de dados pessoais.
As atividades previstas incluem monitoramento, orientação e atuação preventiva, o que aumenta a relevância de controles sobre dados, decisões automatizadas e privacidade por design.
Marco Legal da Inteligência Artificial
Na data de atualização deste conteúdo, o PL nº 2.338/2023 continuava em análise na Câmara dos Deputados.
O texto aprovado pelo Senado propõe uma abordagem baseada em riscos, mas ainda pode sofrer alterações. Por isso, suas disposições não devem ser tratadas como obrigações legais já vigentes.
Nenhuma dessas normas proíbe o uso de IA em seguradoras. Elas mostram, entretanto, que transparência, segurança, governança, supervisão e capacidade de reconstruir decisões precisam fazer parte do projeto desde o início.
6 critérios para avaliar um software para seguradoras pronto para IA
Antes de comparar fornecedores ou modelos, avalie se o software atual ou em consideração atende aos seguintes critérios.
1. Dados estruturados e acessíveis
Informações sobre apólices, propostas, sinistros, clientes, pagamentos e produtos precisam estar organizadas e disponíveis por meios adequados, como APIs.
A frequência de atualização deve ser compatível com o caso de uso. Uma triagem em tempo real possui necessidades diferentes de um modelo analítico atualizado periodicamente.
2. Arquitetura modular
A estrutura deve permitir que componentes sejam adicionados, atualizados ou substituídos sem exigir o redesenho completo do sistema.
Isso permite evoluir motores de precificação, serviços de dados, modelos de IA e canais de atendimento de forma progressiva.
3. Rastreabilidade das decisões
O software precisa registrar quais dados, regras, parâmetros ou versões de modelo contribuíram para cada resultado automatizado relevante.
Essa rastreabilidade sustenta monitoramento, auditoria, revisão e melhoria contínua.
4. Supervisão compatível com o risco
Decisões sensíveis precisam de controles proporcionais ao impacto possível.
Isso pode incluir revisão humana, limites de autonomia, filas de exceção, dupla validação, monitoramento de confiança ou impedimento de conclusão automática em determinados cenários.
5. Segurança, privacidade e compatibilidade regulatória
A arquitetura deve apoiar autenticação, autorização, minimização de dados, gestão de consentimentos, registros de acesso e conexão segura com o ecossistema do Open Insurance.
O software, isoladamente, não garante conformidade. Ele precisa oferecer recursos que permitam à organização implementar os controles definidos por suas áreas de negócio, segurança, privacidade e compliance.
6. Governança de integrações e dados
A seguradora precisa utilizar padrões claros para conectar sistemas internos, parceiros e fornecedores.
Cada integração deve possuir finalidade, responsável, escopo de dados, regras de validação, monitoramento e processo de resposta a falhas.
Esse critério faz parte de uma discussão mais ampla sobre governança de dados em seguradoras.
Quanto mais esses critérios dependerem de processos manuais ou de desenvolvimento sob demanda, maior tende a ser o esforço necessário para colocar novos casos de IA em produção.
Quando faz sentido manter, evoluir ou trocar?
Os dados relevantes já estão disponíveis de forma confiável, o volume de integrações manuais é baixo e a operação ainda possui poucos casos de IA em produção.
Parte dos critérios já é atendida, mas componentes específicos, como integração, documentação dos dados ou registro de decisões, ainda dependem de processos manuais.
A maior parte dos critérios depende de esforço manual, as integrações são construídas caso a caso e a operação já sente o impacto em tempo de equipe, lançamento de produtos ou capacidade de auditoria.
Comparação com alternativas
| Alternativa | Quando pode funcionar | Limitação principal | Impacto possível | Critério para avançar |
|---|---|---|---|---|
| Planilhas e processos manuais | Operações pequenas e de baixa complexidade | Baixa escala e pouca rastreabilidade | Erros, divergências e retrabalho | O volume já ultrapassa a capacidade de controle manual |
| Sistema legado sem APIs | Operação estável e sem novos casos de IA planejados | Cada conexão exige desenvolvimento próprio | Manutenção crescente e dificuldade de escala | A operação precisa colocar o primeiro caso de IA em produção |
| Ferramentas de IA conectadas por integrações pontuais | Pilotos e provas de conceito | Cada caso de uso exige um novo projeto de integração | Fragilidade técnica e dependência de poucas pessoas | Mais de um caso de uso precisa operar simultaneamente |
| Desenvolvimento interno sob medida | Times maduros, com escala e orçamento contínuo | Exige equipe dedicada para construir e manter | Alto custo fixo e dependência de pessoas-chave | A operação consegue sustentar produto, infraestrutura e governança |
| Plataforma modular e API-first | Seguradoras com diferentes casos de uso ativos ou planejados | Exige adaptação inicial dos processos | Pode reduzir manutenção e ampliar rastreabilidade | A estrutura atual já limita mais de um critério de prontidão |
Priorize as conexões que concentram maior esforço de manutenção, volume de dados sensíveis ou dependência de conhecimento individual. Esses pontos costumam indicar onde a arquitetura exige mais atenção.
O que costuma dar errado na prática?
| Erro recorrente | Por que acontece | Consequência | Como reduzir o risco |
|---|---|---|---|
| Implementar IA antes de organizar os dados | Pressão por demonstrar resultados rápidos | O modelo utiliza informações inconsistentes e produz resultados pouco confiáveis | Mapear, validar e padronizar as fontes antes de ampliar o uso |
| Criar uma integração para cada novo caso | Ausência de uma camada padronizada de APIs | Todo projeto de IA também se transforma em projeto de integração | Estruturar uma arquitetura reutilizável antes de multiplicar os casos |
| Automatizar decisões sensíveis sem controle | Automação tratada como substituição integral | Erros podem chegar ao cliente sem revisão adequada | Definir limites de autonomia, exceções e supervisão conforme o risco |
| Escolher o fornecedor apenas pela funcionalidade | Foco na ferramenta, sem avaliar a base tecnológica | Uma solução sofisticada opera sobre dados e integrações frágeis | Avaliar arquitetura, dados e governança antes da camada de IA |
Como o Proteo organiza essa base?
Quando a principal limitação está na arquitetura, adicionar uma nova ferramenta de IA dificilmente resolve o problema sozinho. A operação precisa de uma base capaz de organizar dados, fluxos e integrações com maior consistência.
O Proteo é uma plataforma end to end para seguradoras apresentada pela Tecnologia Única e construída sobre a infraestrutura do InsureMO, com adaptação às necessidades do mercado brasileiro.
Sua arquitetura baseada em APIs conecta funções como subscrição, emissão, cobrança, sinistros e atendimento. Essa organização pode reduzir a dependência de integrações pontuais e criar uma estrutura mais consistente para conectar parceiros, canais e futuras camadas de automação ou inteligência artificial.
A arquitetura também cria condições para sustentar aplicações como:
Modelos analíticos aplicados à precificação.
Detecção de anomalias e indícios de fraude.
Classificação e triagem de documentos.
Priorização de atendimentos.
Análise de dados de sinistros.
Apoio à configuração e evolução de produtos.
A viabilidade de cada caso depende dos dados disponíveis, das integrações, dos modelos escolhidos e dos controles definidos no projeto. A plataforma não substitui as decisões de governança, mas fornece uma estrutura sobre a qual elas podem ser implementadas.
Conheça o caso da Herval Seguradora e entenda como o Proteo-InsureMO é utilizado como sistema central da operação.
A plataforma é utilizada para modelar regras de negócio, coberturas e precificação de produtos como o seguro de Garantia Estendida vendido nas lojas iPlace e taQi. Os sistemas de ponto de venda são conectados ao Proteo por APIs, permitindo que o seguro seja oferecido durante a compra e que as informações sigam para emissão e gestão da apólice.
O case demonstra como uma arquitetura integrada pode conectar produto, distribuição e operação. Casos adicionais de IA devem ser avaliados de acordo com o objetivo, os dados e o nível de supervisão necessário.
Como estruturar o próximo passo?
Antes de comparar fornecedores ou comprometer a operação com uma migração completa, um mapeamento inicial ajuda a reduzir incertezas.
Mapeie os dados relevantes
Identifique quais informações sobre clientes, apólices, propostas, pagamentos e sinistros estão acessíveis por APIs e quais ainda dependem de extração manual.
Registre as integrações existentes
Liste a finalidade, os responsáveis, os sistemas conectados e o esforço de manutenção de cada integração.
Avalie a rastreabilidade
Verifique se decisões automatizadas e alterações de regras deixam registros suficientes para auditoria e reconstrução.
Priorize os casos de uso
Classifique os projetos de IA de acordo com impacto, risco, qualidade dos dados e dependência de integrações ainda inexistentes.
Teste a capacidade de escala
Escolha um caso específico e avalie se a arquitetura consegue colocá-lo em produção sem exigir crescimento proporcional do esforço manual.
Esse levantamento não obriga a seguradora a substituir toda a estrutura. Ele indica se o próximo passo deve ser um ajuste pontual, uma evolução modular ou a adoção de uma plataforma especializada.
Conclusão
Quando a adoção de inteligência artificial depende de extrações manuais, planilhas e integrações desenvolvidas para cada projeto, o obstáculo pode estar na estrutura que deveria sustentar os modelos.
Manter esse cenário aumenta o esforço a cada novo caso de uso e dificulta a construção de uma operação rastreável, integrada e capaz de evoluir com consistência.
O primeiro passo não precisa ser uma migração completa. Mapear dados, integrações, decisões e dependências permite identificar se a operação precisa de um ajuste pontual, uma evolução modular ou uma nova base tecnológica.
A Tecnologia Única pode apoiar esse diagnóstico e estruturar caminhos de evolução por meio do Proteo, considerando o contexto, a maturidade e as prioridades da seguradora.
Perguntas frequentes sobre software para seguradoras
A principal diferença está na arquitetura. Uma estrutura preparada para IA organiza dados, disponibiliza integrações reutilizáveis, registra decisões e permite adicionar novos componentes sem redesenhar todo o sistema.
Não necessariamente. Se dados, integrações e rastreabilidade já atendem à maior parte dos critérios, uma evolução modular pode ser suficiente. Uma substituição mais ampla faz sentido quando as limitações estão distribuídas por toda a arquitetura.
Os principais cuidados envolvem tratamento de dados pessoais, transparência, segurança, revisão de decisões automatizadas e capacidade de demonstrar os critérios utilizados. LGPD e Lei do Contrato de Seguro já criam obrigações relevantes, enquanto a regulamentação específica sobre IA continua em desenvolvimento.
Retrabalho constante na limpeza de dados, integrações manuais para cada novo projeto e dificuldade para explicar decisões indicam que a limitação pode estar na base tecnológica. Baixa precisão, desempenho instável e resultados inadequados mesmo com dados confiáveis podem indicar problemas no modelo, na configuração ou no caso de uso.
Não em todos os casos. A frequência deve ser compatível com a aplicação. Detecção de fraude durante uma transação pode exigir baixa latência, enquanto análises de carteira podem funcionar com atualizações periódicas.
Depende do cenário. O Proteo pode assumir uma função central ou participar de uma evolução gradual integrada aos sistemas existentes. A definição exige avaliar processos, dados, produtos, integrações e prioridades da seguradora.
Referências
[1] Superintendência de Seguros Privados — SUSEP. Susep aprova Plano de Regulação para 2026.
[2] Presidência da República. Lei nº 15.040, de 9 de dezembro de 2024 — Lei do Contrato de Seguro.
[4] Agência Nacional de Proteção de Dados — ANPD. Mapa de Temas Prioritários para o biênio 2026–2027.
[5] Câmara dos Deputados. Tramitação do Projeto de Lei nº 2.338/2023.
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