Seguros: Como a governança sustenta o crescimento impulsionado pela IA​‌

IA gera crescimento. Governança garante sua sustentabilidade. 

Para uma indústria construída sobre a gestão de riscos, chama atenção o fato de que muitas seguradoras estejam assumindo riscos desnecessários ao acelerar a adoção da IA.  A pesquisa AI Impact 2026 da Grant Thornton, realizado com 950 executivos, mostra que as seguradoras já estão obtendo ganhos concretos com a tecnologia: 52% relatam crescimento de receita impulsionado pela IA, 62% afirmam ter melhorado os insights para tomada de decisão e 50% registram redução de custos. Ainda assim, 44% reconhecem que desafios de governança e compliance contribuíram para o fracasso ou o baixo desempenho de iniciativas de IA. 

As seguradoras já comprovaram que a IA pode gerar valor. A questão agora não é mais se a tecnologia funciona, mas se as organizações conseguem escalá-la de forma segura, sustentável e defensável. 

Sem políticas claras e controles testados, as seguradoras aumentam sua exposição perante reguladores e clientes, criando riscos que podem comprometer a rentabilidade dos produtos e os resultados do negócio. Uma governança robusta e comprovável oferece a confiança necessária para ampliar o uso da IA em processos de maior valor agregado, impulsionando o retorno sobre o investimento e o crescimento das receitas. 

Governança ainda não acompanha a maturidade da IA

Embora as seguradoras classifiquem sua maturidade em IA em níveis elevados, a capacidade de comprovar que esses sistemas são devidamente governados ainda é limitada. 62% dos executivos do setor afirmam que suas organizações já estão escalando a IA em múltiplas funções, percentual 13 pontos acima da média geral da pesquisa. No entanto, apenas 24% dizem estar muito confiantes de que conseguiriam passar por uma avaliação independente de governança e controles de IA com evidências centralizadas nos próximos 90 dias. 

Isso significa que 76% das organizações utilizam IA em processos relevantes sem conseguir demonstrar rapidamente que esses sistemas possuem governança adequada. Esse cenário aumenta os riscos, pois decisões apoiadas por IA que não podem ser explicadas ou rastreadas geram exposições regulatórias, operacionais e financeiras. Como consequência, o potencial de geração de valor da tecnologia pode ser limitado em áreas como subscrição de riscos, gestão de sinistros, precificação e experiência do cliente. 

A maioria das seguradoras já estabeleceu políticas de governança para IA, mas ainda não construiu a infraestrutura operacional necessária para testá-las e comprová-las. 61% dos líderes do setor afirmam que seus conselhos de administração já definiram políticas de governança relacionadas à IA. Ainda assim, mesmo quando os controles existem, as evidências permanecem dispersas entre diferentes equipes e ferramentas, muitas vezes em razão da ausência de diretrizes claras, mecanismos de controle e responsabilidades bem definidas. 

As seguradoras que conseguem gerenciar melhor os riscos associados à IA são aquelas que identificam, avaliam e classificam seus casos de uso, priorizando riscos de acordo com seu impacto potencial e nível de complexidade.

Governança de IA ainda é desafio para seguradoras 

Pergunta: Quão confiante você está de que sua organização conseguiria passar por uma auditoria independente de governança e controles de IA (com evidências documentadas) nos próximos 90 dias, incluindo riscos relacionados a terceiros e fornecedores? 

Caso de sucesso do Cliente

Estruturando uma governança de IA mais eficiente para uma grande seguradora 

• Cenário
  Uma grande seguradora que buscava ampliar a geração de valor com IA realizava a avaliação de centenas de casos de uso de forma manual. O processo era baseado em questionários abertos, gerando inconsistências, limitações na classificação de riscos e atrasos na elaboração de relatórios.
• Abordagem
  A Grant Thornton atuou em conjunto com a equipe de governança de IA da organização para reduzir o volume de análises pendentes e, simultaneamente, dar suporte aos novos casos de uso que ingressavam no processo de revisão. O projeto envolveu o redesenho do modelo de avaliação de riscos de IA e do questionário de entrada, com recomendações alinhadas ao framework de riscos e à estrutura organizacional da seguradora. A equipe também avaliou os fluxos de trabalho e os requisitos de negócio necessários para implementar o novo modelo operacional, além de analisar a viabilidade de utilizar IA para apoiar o próprio processo de revisão dos casos de uso.
• Resultado
  Foram concluídas as avaliações de mais de 200 casos de uso de IA, reduzindo significativamente o tempo médio de conclusão das revisões. O novo modelo operacional passou a priorizar análises com base no nível de risco, acelerando o processo de aprovação e fortalecendo a governança. Além disso, a simplificação do fluxo de revisão de ponta a ponta trouxe mais consistência, eficiência e agilidade para a gestão contínua da IA. 

 Seguradoras enfrentam desafio de modelo operacional

Muitas seguradoras estão ampliando o uso da IA em funções voltadas à experiência do cliente, além de processos relacionados à gestão de sinistros e administração de apólices. Ainda assim, apenas 7% acreditam que sua força de trabalho está totalmente preparada para trabalhar com IA. 

Entre os respondentes do setor, 39% afirmam que os profissionais da linha de frente precisam de mais suporte para adotar novas formas de trabalho habilitadas por IA, enquanto 29% apontam a falta de talentos ou capacitação como uma das principais barreiras para ampliar o uso da tecnologia. 

Para superar esses desafios, as seguradoras precisam ir além de iniciativas de treinamento e gestão da mudança. É necessário revisar o modelo operacional e redesenhar funções e responsabilidades. Isso inclui definir de forma clara como subscritores, reguladores de sinistros, equipes de atendimento e profissionais de compliance devem atuar em conjunto com a IA. 

Quando ferramentas de IA são implementadas sobre processos existentes sem diretrizes claras, mecanismos de controle e responsabilidades definidas, as equipes podem não ter a orientação necessária para utilizá-las com confiança, comprometendo a adoção da tecnologia. 

As seguradoras que estão obtendo melhores resultados com a IA criaram modelos operacionais específicos para diferentes funções, incluindo subscrição de riscos, gestão de sinistros e áreas de back office, sempre apoiados por estruturas robustas de governança integradas ao processo.

Receitas impulsionadas pela IA crescem, os riscos também aumentam

Os líderes da indústria de seguros são mais propensos do que os de outras indústrias a afirmar que seus clientes estão impulsionando a adoção da IA. 38% apontam as expectativas dos clientes como a principal pressão externa para o uso da tecnologia, índice 12 pontos percentuais acima da média geral da pesquisa. Além disso, 52% dos executivos do setor relatam crescimento de receita decorrente dos investimentos em IA, percentual 15 pontos acima da média de todas as indústrias. 

No entanto, 56% apontam a incerteza regulatória ou de compliance como uma das principais barreiras para ampliar o uso da IA. Os ganhos de escala e receita observados pelas seguradoras tendem a perder força se a governança não for incorporada aos processos operacionais do dia a dia, permanecendo apenas como um conjunto de políticas e diretrizes formais. Sem essa estrutura, as organizações aumentam sua exposição a multas, danos reputacionais e pressões sobre a rentabilidade de seus produtos. 

À medida que as seguradoras ampliam o uso da IA em funções de front office, middle office e back office, torna-se essencial operar sob uma estrutura robusta e defensável de Governança, Riscos e Compliance (GRC) voltada especificamente para IA. Essa estrutura deve contemplar papéis e responsabilidades claramente definidos, fluxos de escalonamento para tomada de decisões, controles testados para inventário e gestão de modelos, classificação de casos de uso, supervisão humana (human-in-the-loop), monitoramento de fornecedores e terceiros, rastreabilidade das decisões e acompanhamento contínuo para garantir conformidade regulatória e manter a confiança dos clientes.

Três ações para fortalecer uma governança de IA

Muitas seguradoras estão ampliando o uso da IA. No entanto, aquelas que conquistarão vantagem competitiva sustentável serão as que estabelecerem controles de governança robustos para aplicações que abrangem do back office ao front office, protegendo o negócio enquanto geram crescimento de receita. 

1.  Avalie sua estrutura de governança e modernize quando necessário 

   Isso inclui definir critérios para identificar, avaliar e classificar casos de uso de IA com maior potencial de retorno sobre o investimento (ROI), além de priorizar os riscos associados. Também envolve a criação de padrões de monitoramento e auditabilidade para acompanhar o desempenho dos modelos, identificar desvios (drift) e manter a conformidade contínua. 

   2. Reavalie seu modelo operacional para ampliar a adoção da IA 

   A baixa adoção da IA pelos colaboradores frequentemente reflete um desafio de modelo operacional, e não apenas de capacitação. Atualizar fluxos de trabalho e processos para uma execução orientada por IA é parte da solução. Também é necessário revisar o modelo operacional, abrangendo definição de papéis e responsabilidades, estruturas de reporte, gestão de desempenho e planejamento sucessório. Isso vale para processos de front office, middle office e back office, incluindo regras de triagem em sinistros, fluxos de subscrição baseados em exceções, novos modelos de garantia de qualidade para resumos de atendimento e fluxos de escalonamento para decisões assistidas por IA.
   
    3. Construa confiança junto a clientes e reguladores, não apenas crescimento de receita 

   Sem governança e controles robustos, as organizações podem estar criando mais riscos do que valor.  Uma estrutura de Governança, Riscos e Compliance (GRC) capaz de atender requisitos como NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 e o AI Act da União Europeia deve estar incorporada aos fluxos de trabalho de IA e ser monitorada continuamente. 

   No cenário atual da indústria de seguros, as organizações precisam demonstrar rapidamente o valor gerado por seus investimentos em IA. No entanto, é a governança que torna esse crescimento escalável, defensável e sustentável. 

   A Grant Thornton trabalha com seguradoras dos segmentos de seguros patrimoniais e de responsabilidade (P&C), vida e previdência, saúde, insurtechs, corretoras e resseguradoras para identificar casos de uso capazes de gerar receita e construir modelos operacionais que permitam implementá-los de forma eficaz, mantendo elevados padrões de governança e controle. 

Pesquisa IA Impact

Acesse o relatório completo

Explore os resultados da pesquisa AI Impact 2026 e descubra os fatores que estão impulsionando ou limitando a IA em diferentes indústrias.  

 

^Metodologia 

^{Entre 23 de fevereiro e 18 de março de 2026, a Grant Thornton entrevistou 950 líderes empresariais, incluindo CFOs, CIOs/CITOs, COOs, vice-presidentes, líderes de departamento e diretores com reporte direto à alta administração.} 

^{O grupo específico da indústria de seguros foi composto por 100 respondentes. As conclusões relacionadas a cargos específicos dentro da amostra da indústria de seguros devem ser interpretadas apenas como indicativas da direção das tendências observadas.}