Hoje em dia só se fala em inteligência artificial, e até a indústria de seguros, não exatamente famosa por sua receptividade às mudanças, está se coçando para integrar a tecnologia nos negócios.

Este processo já está acontecendo há algum tempo, mas as mais recentes versões de inteligência artificial, como a generativa, multiplicam as oportunidades para as empresas do setor. E também seus riscos.

Dito isso, a verdade é que a maioria dos usos da IA nos seguros soa muito menos emocionantes do que a criação de novos mundos virtuais ou a ampliação das fronteiras do conhecimento, entre tantas hipérboles despejadas ultimamente sobre o tema.

Um recém-publicado relatório da Global Insurance Law Connect, uma rede global de advogadaos de seguros, reflete bem isso, especialmente no que diz respeito aos segmentos de grandes riscos.

Nesse setor, o potencial da IA está realmente relacionado ao aumento da eficiência de processos que são, em geral, altamente demandantes de tempo e, sejamos honestos, muitas vezes extremamente enfadonhos.

Por exemplo, a análise de jurisprudência e documentos empresariais em processos de subscrição de riscos de responsabilidade como o D&O.

Ou a triagem de sinistros de alta frequência quando acontece uma catástrofe natural, automatizando o pagamento dos casos mais evidentes e deixando os mais complicados, que exigem análise mais qualitativa, para os peritos humanos.

Não é para menos que um dos argumentos citados pelos comerciantes de sistemas de IA para os seguros é o de que a tecnologia vai ajudar as empresas a reter talentos, já que os jovens subscritores e gestores de sinistros não vão mais precisar dedicar tanto tempo a tarefas desse tipo.

Modelização

Outra utilização que conta com o entusiasmo de muita gente é a dos chatbots de atendimento ao cliente.

Nesse caso, porém, é pouco razoável imaginar que um segurado de grandes riscos, por exemplo, vai se conformar em tratar de um sinistro complexo com um robô automatizado. É uma situação diferente da que aflige os clientes de seguros massivos, que têm menos poder para escolher com quem vão ter que lidar.

O relatório nota ainda que algumas empresas já estão mobilizando os sistemas de IA para tarefas mais criativas, algo potencializado pelas tecnologias generativas que estão pululando por aí.

Um exemplo é a modelização de riscos para os quais os históricos de sinistros não são relevantes ou suficientemente antigos, como é o caso dos seguros cibernéticos.

A possibilidade de desenhar cenários futuros com a ajuda da IA pode ajudar os subscritores a desenvolverem produtos adequados para riscos emergentes ou ainda desconhecidos, muitos dos quais serão criados através da própria IA generativa.

Outra tarefa que está sendo otimizada é a detenção de fraudes, uma vez que a IA generativa tem a capacidade de identificar padrões inusuais ou anômalos por si própria, realçando ilegalidades que podem estar fora do radar dos analistas humanos.

Desafios

Tudo isso, claro, desde que os sistemas utilizados pelas seguradoras sejam treinados e testados de maneira controlada, evitando que cometam os mesmos erros ou adotem algum tipo de viés, como muitas vezes passa com o ChatGPT ou com o sistema Gemini, do Google, que até foi tirado do ar pelo pouco confiável que se mostrou.

É neste contexto que entra outro tema tratado pelo relatório, o da regulamentação da inteligência artificial.

Os autores notam que a União Europeia está tomando a dianteira neste sentido e deve logo aprovar uma lei sobre o tema que vai criar obrigações de reporting e novas responsabilidades para as empresas que utilizam IA em seus negócios.

Países como a Austrália, a China o México e a Suíça também estão trabalhando em legislações para regular o uso da tecnologia. O tema também está na pauta do Congresso Nacional no Brasil.

Mas nos Estados Unidos, onde se costumam definir os rumos das novas tecnologias, a tendência é uma abordagem descentralizada, mais setorial e menos obrigatória, apontam os experts legais da rede.

E há ainda toda uma série de exposições a leis de proteção de dados e da privacidade criadas pela IA generativa e que podem causar muita dor-de-cabeça legal a seus usuários.

Mais dúvidas

Outras questões que o relatório não aborda devem estar na cabeça de quem quiser potencializar o uso de IA em suas empresas.

Por exemplo, que nível de investimento em treinamento dos sistemas de IA é necessário para garantir que eles vão conseguir analisar dados de maneira eficiente e confiável, ao mesmo tempo que respeitam a privacidade dos clientes e os direitos autorais das fontes de informação?

E como o gigantesco consumo de energia exigido pelas ferramentas de IA generativa se encaixam nas políticas ESG de descarbonização tão alardeado pelo setor de seguros?

Não vale perguntar ao ChatGPT quais são as respostas para essas perguntas.

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