Estudo “Inteligência Artificial no Setor de Seguros”, divulgado nesta terça-feira (24), mostra adoção já disseminada nas seguradoras e projeção de alta nos investimentos em 2026; em coletiva, Dyogo Oliveira, Alexandre Leal e Nuno Vieira destacaram que o próximo ciclo passa por governança, ética e foco no consumidor
A inteligência artificial já deixou de ser promessa no mercado segurador brasileiro e entrou de vez na agenda estratégica das companhias. Essa é a principal conclusão do estudo “Inteligência Artificial no Setor de Seguros”, divulgado pela Confederação Nacional das Seguradoras (CNseg) nesta terça-feira (24 de fevereiro), em parceria com a EY, e apresentado em coletiva de imprensa com abertura do presidente da Confederação, Dyogo Oliveira, exposição do diretor técnico da CNseg, Alexandre Rodrigues Leal Neto, e comentários de Nuno Vieira, líder de Insurance da EY Consulting na América do Sul. O material consolida dados de 26 respondentes, 17 executivos entrevistados e empresas que representam R$ 210 bilhões em receita, equivalente a 50,7% de market share do setor, indicando que 80% já implantaram soluções de IA.
Na abertura, Dyogo Oliveira reforçou que a pesquisa aprofunda uma agenda que já vinha sendo mapeada pela CNseg no estudo anterior sobre inovação e tecnologia. “Essa coletiva é para a gente fazer uma apresentação de um estudo que nós concluímos agora sobre a aplicação de inteligência artificial no setor de seguros”, afirmou. Ao contextualizar o avanço da modernização nas companhias, ele lembrou que a Confederação havia estimado, no levantamento anterior, “mais de R$ 20 bilhões em investimentos por ano em tecnologia”, e destacou que a IA ganhou protagonismo dentro desse movimento. Segundo Dyogo, “a mensagem principal é de que, sim, a inteligência artificial é uma estratégia prioritária nas companhias de seguros brasileiras hoje”.
A apresentação de Alexandre Leal detalhou um retrato de adoção ampla, porém ainda em estágio de amadurecimento em termos de retorno econômico. Ele ressaltou que o setor já utilizava técnicas como machine learning e deep learning há anos, mas que a IA generativa trouxe um novo impulso de interesse e de experimentação. No recorte de 2025, os principais motivadores para adoção de IA foram aumento de produtividade, melhoria da experiência do cliente, automação de tarefas e redução de custos, com concentração de casos de uso em atendimento ao cliente, operações e tecnologia.
Ao correlacionar os dados com a realidade operacional das seguradoras, Alexandre enfatizou que os ganhos ainda são majoritariamente incrementais. “A maior parte das empresas, ou seja, 77% delas, indicaram algum impacto incremental no processo”, disse, explicando que isso representa ganhos de eficiência ou redução de custos sem alterar de forma relevante o modelo de negócio. O próprio estudo aponta que 84% das empresas reportaram aumento de receita de até 1% após implementação de IA, enquanto apenas uma pequena parcela indicou impactos substanciais ou disruptivos.
Resultados e desafios
Ademais, a coletiva trouxe exemplos concretos de resultados já percebidos em algumas empresas, o que ajuda a explicar por que a IA vem ganhando orçamento. Alexandre chamou atenção para casos em que houve “redução de 30% a 50% do tempo de resposta do cliente”, companhias que “conseguiram dobrar o número de cotações realizadas” após modelos de precificação com IA e ganhos relevantes em produtividade de TI. Esses exemplos dialogam diretamente com os destaques do estudo, que também registra melhora das capacidades tecnológicas existentes em 88% das empresas respondentes e expectativa crescente de automação em até cinco anos.
Se a adoção avança, os desafios também aparecem com nitidez. Na coletiva, Alexandre foi didático ao apontar que a integração com sistemas legados continua sendo uma das principais travas, tema que já havia surgido no levantamento anterior de inovação. “A questão dos sistemas legados” voltou a aparecer como dificultador relevante, ao lado de “precisão e confiabilidade dos modelos”, da “falta de expertise técnica estratégica” e do custo de implementação. O estudo reforça esse diagnóstico ao listar, entre as principais barreiras, integração com legados, custo elevado, falta de clareza de ROI, necessidade de priorização e capacitação das equipes.
Alexandre ainda conectou esse desafio tecnológico a um debate mais amplo de mercado, citando o peso de infraestruturas antigas e a complexidade de integração em empresas com histórico de fusões e aquisições. Ele observou que há seguradoras com sistemas legados robustos, inclusive em linguagens antigas, e que isso torna a implantação de IA mais lenta e mais cara. Na prática, esse cenário ajuda a explicar por que muitos projetos ainda começam em pilotos e provas de conceito, com métricas claras de retorno, antes de uma escalada maior.
Outro ponto central da coletiva foi a dificuldade de tangibilizar o retorno financeiro da IA. Alexandre indicou que “ainda há uma dificuldade de tangibilizar quanto esse investimento, ele vai, no final do dia, repercutir em uma maior rentabilidade do negócio”, o que afeta a alocação de orçamento. A fala conversa diretamente com os dados do estudo, que mostram restrições orçamentárias e percepção de ROI inadequado entre as barreiras mais citadas para criação de equipes dedicadas à IA.
Investimento em IA deve crescer em 2026
Apesar disso, o setor projeta avanço de investimento em 2026. Segundo Alexandre, com base na metodologia de extrapolação da amostra, o investimento estimado em IA pelas empresas pesquisadas foi de cerca de R$ 2,3 bilhões em 2025 e pode chegar a aproximadamente R$ 2,6 bilhões em 2026, usando a arrecadação de 2025 como referência. Ele explicou a lógica da conta durante as perguntas, detalhando o uso do ponto médio dos intervalos informados pelas companhias. “Se a arrecadação de 2026 for igual à de 2025, significa que a expectativa das empresas é aumentar cerca de R$ 300 milhões em investimento em IA para esse próximo ano”, disse. O estudo também registra expectativa de maior redução de despesas, com projeção em torno de R$ 177 milhões em 2026, acima do patamar estimado para 2025.
Cenário internacional
Na parte internacional da apresentação, Nuno Vieira comentou o slide de comparação entre Brasil e Estados Unidos e trouxe um diagnóstico relevante para o momento do mercado brasileiro. Segundo ele, a principal diferença não está no nível de adoção, mas no ritmo de desenvolvimento. “O primeiro ponto essencial é que o Brasil foi bastante, as empresas brasileiras e as seguradoras brasileiras adotaram todas as questões relacionadas à IA”, diagnosticou ao destacar a proximidade entre os percentuais de implantação no Brasil e nos EUA. “A principal diferença entre os dois países não é na adoção da IA, mas é basicamente no ritmo de desenvolvimento”, completou.
Nuno observou que os Estados Unidos avançaram antes e, por isso, já apresentam maior maturidade em casos de uso, com aplicações mais robustas em cross selling, gestão de risco, detecção de fraude e análise preditiva, enquanto o Brasil ainda concentra a maior parte dos projetos em operações, sinistros, tecnologia, análise documental e atendimento. O comparativo do estudo reforça essa leitura, mostrando que o mercado brasileiro segue a mesma tendência de adoção, mas em estágio anterior de escala e captura de valor.
Ainda assim, o executivo da EY enfatizou a posição regional do país. “É importante referir que o Brasil vai claramente liderando a dianteira do ponto de vista de inteligência artificial na região”, sinalizou ao mencionar escala de dados e capacidade de investimento como fatores estruturais. A fala de Nuno reforça um ponto estratégico para o setor segurador nacional, que pode se beneficiar de liderança regional, mas precisará acelerar governança, formação de talentos e consolidação de casos de uso para reduzir a distância em relação aos mercados mais maduros.
Mão de obra especializada
A questão de mão de obra especializada também ganhou espaço no debate com os jornalistas. Ao responder pergunta sobre escassez de profissionais, Alexandre reconheceu que o desafio extrapola o setor de seguros e depende de esforços mais amplos, com participação de iniciativa privada, universidades e políticas públicas. Ele citou iniciativas da própria CNseg, como apoio à formação de atuários, e defendeu avanço em capacitação para ampliar o repertório técnico ligado a IA. Nuno complementou com um alerta sobre competição intersetorial e retenção: “Nós hoje temos uma competição de talento que é global” e, no Brasil, profissionais de IA transitam entre varejo, bancos e seguradoras, o que torna “muito difícil a retenção de talento”.
No campo do consumidor, Alexandre destacou que os impactos mais visíveis neste momento estão no atendimento e no relacionamento, especialmente em chatbots, SAC e análise de interações. “Hoje, o principal achado da pesquisa é em relação a consulta de consumidor, ou consulta ou atendimento mesmo do consumidor”, apontou. Ele relatou casos em que empresas utilizam IA para analisar o estado emocional do cliente em contatos de atendimento e, a partir disso, ajustar scripts e abordagem. A tendência, segundo ele, é que o uso avance para personalização de serviços, análise de comportamento e precificação mais aderente ao risco, o que pode ampliar competitividade e melhorar a experiência do segurado.
Depois da comparação internacional, Alexandre retomou a palavra para apontar os próximos passos do setor, em linha com o encerramento do estudo. “A inteligência artificial já entrega alguma agilidade e eficiência, o próximo ciclo é de ganhar escala, com governança, ética e foco absoluto no consumidor”, sintetizou. A frase traduz bem o momento do mercado segurador brasileiro: a fase de prova de conceito já produziu sinais concretos de produtividade e eficiência, mas a consolidação da IA como alavanca de transformação dependerá da capacidade de integrar legados, qualificar pessoas, medir retorno e ampliar casos de uso com responsabilidade.
