Análise indica baixo índice de sucesso em projetos com IA
Embora a inteligência artificial tenha se popularizado nos últimos anos e seja considerada uma das tecnologias com maior potencial para otimizar diversos segmentos, ainda enfrenta obstáculos que comprometem sua efetividade. Um levantamento da IBM aponta que apenas 24% dos projetos entregam o retorno esperado, e muitas empresas sequer medem o impacto real das iniciativas. Essa realidade afeta diretamente a eficiência operacional, a experiência do cliente e a competitividade do mercado. Entre os principais entraves estão o desalinhamento entre a estratégia de negócio e a tecnologia, a dificuldade de integrar dados de múltiplas fontes e a ausência de uma governança robusta.
Expectativas elevadas e riscos do hype no ambiente corporativo
No Brasil, as expectativas em relação à IA são ainda mais acentuadas do que na média global: outra pesquisa da IBM revela que 67% dos CEOs brasileiros já utilizam a tecnologia em suas empresas, contra 61% no restante do mundo. Esses executivos veem na IA uma alavanca estratégica para elevar a produtividade, acelerar decisões e aprimorar o relacionamento com clientes. Entretanto, essa confiança traz riscos. A pressa por resultados, alimentada pelo hype em torno da tecnologia, pode provocar decisões impulsivas, perda de foco nas metas reais e adoções impulsionadas por modismos. Implementar IA exige preparação estruturada, formação adequada e integração clara com os objetivos corporativos. Sem esses elementos, a decepção tende a superar os ganhos. O desafio para seguradoras, corretores e lideranças do setor é converter a ansiedade do momento em um planejamento estratégico sustentável, capaz de transformar a IA em vantagem duradoura.
Falta de alinhamento entre tecnologia e objetivos de negócio
Um dos pontos levantados para explicar a baixa taxa de sucesso dos projetos de IA é a desconexão entre a solução tecnológica e os objetivos que a empresa pretende atingir. Por isso, mesmo que as projeções tecnológicas no mercado de seguros pareçam otimistas, é necessário avaliar se estão sendo de fato realizadas. Muitas organizações embarcam na jornada da IA com entusiasmo, explorando diversas aplicações, mas acabam caindo no que Joaquim Campos, vice‑presidente de software da IBM, chama de “fetichização da tecnologia”: tornam‑se especialistas em operar ferramentas, mas deixam de aplicar esse conhecimento em áreas que poderiam gerar impacto direto ao negócio. No setor de seguros, isso se traduz na incapacidade da IA de resolver problemas específicos, como a precisão na avaliação de riscos, a agilização dos processos de sinistros e a prevenção eficaz de fraudes. Quando a tecnologia é usada apenas para ajustes pontuais ou atividades operacionais, cria‑se a sensação de progresso sem resultados significativos.
Dados sem governança comprometem os resultados
O uso adequado dos dados é crucial para o êxito de projetos de inteligência artificial. Organizações que adotam IA sem estabelecer previamente princípios claros de governança encaram riscos substanciais. A governança abrange a definição de limites de atuação da tecnologia e a previsão de fluxos alternativos para situações em que a máquina não ofereça resposta adequada ou não tenha capacidade técnica para executar determinada ação. Sem esse planejamento, ferramentas de IA podem gerar problemas, especialmente em interações com clientes, acarretando danos à reputação, perdas financeiras e implicações jurídicas, além de expor vulnerabilidades a ataques cibernéticos. Seguradoras trabalham com volumes enormes de informação; o sucesso de qualquer iniciativa de IA depende, porém, da curadoria rigorosa, da integridade e da constante atualização dessas bases. Na ausência desses cuidados, a IA deixa de representar vantagem competitiva e passa a constituir um risco operacional.
Medo de utilizar informações do negócio com a IA
Segundo o executivo da IBM, uma vez implementadas políticas de governança, não faz sentido impedir que a IA acesse o conhecimento dos processos internos da empresa, pois esse saber está nos dados. Existem dois motivos principais para o receio de expor essas informações à tecnologia:
- Receio quanto à governança de dados: muitas organizações reconhecem não possuir processos bem definidos para gerenciar suas informações e, por isso, hesitam em disponibilizar seu conhecimento interno à IA.
- Limitações técnicas: a integração é complexa quando os dados estão desestruturados ou dispersos em sistemas distintos, o que dificulta a consolidação necessária.
Sem essa integração, a IA utilizada permanece genérica, oferecendo soluções semelhantes às de outras empresas e sem entregar valor real ao negócio. O potencial verdadeiro surge quando a companhia estrutura seus dados, implementa governança e passa a utilizar a IA com propriedade intelectual própria. É nesse momento que a organização se diferencia da concorrência e transforma a tecnologia em aliada estratégica.
Resistência à mudança e falta de capacitação
A adoção da IA também demanda uma transformação organizacional no setor. Em muitas companhias, a resistência a mudanças e a falta de preparo dos colaboradores impedem que a tecnologia seja incorporada ao cotidiano. Superar essas barreiras é essencial para explorar plenamente o potencial da IA. Caminhos possíveis incluem investimentos em programas contínuos de capacitação e a formação de equipes multidisciplinares, capazes de combinar conhecimento técnico, visão estratégica e compreensão das necessidades do negócio. Essa integração aumenta significativamente as chances de êxito e ajuda a tornar a IA mais efetiva na prática.
Oportunidades para corretores se desenvolverem
Para corretores, a inteligência artificial cria novas possibilidades de atuação. Ferramentas baseadas em análises preditivas permitem atendimentos mais personalizados e precisos, fortalecendo o papel humano quando combinadas à eficiência dos algoritmos. Para seguradoras, a integração da IA a plataformas de gestão e automação pode gerar ganhos em escala, redução de custos operacionais e processos mais ágeis. Nesse contexto, a conjugação entre tecnologia e profissionais eleva a competitividade, trazendo benefícios tanto criativos quanto operacionais ao setor.
Da frustração à vantagem efetiva
A baixa taxa de sucesso em projetos de IA evidencia que o desafio do mercado segurador não se limita à adoção de tecnologias avançadas, mas passa por conectá‑las estrategicamente ao negócio. Falhas comuns, como o desalinhamento entre metas corporativas e objetivos do projeto, a subestimação da qualidade e governança dos dados e a ausência de um plano que contemple mudanças e aprimoramento constante das equipes técnicas, podem e devem ser corrigidas para alcançar a excelência na aplicação da IA. O hype em torno da tecnologia eleva expectativas, mas sem governança de dados, capacitação e clareza de objetivos, os resultados ficam aquém do desejado. O crescimento do setor depende menos do brilho da tecnologia e mais da maturidade com que ela é empregada, e é aí que surge a oportunidade de converter desafios em resultados concretos.
