Não é novidade para ninguém que AI vem nos últimos anos transformando diversas indústrias, eventualmente até mesmo disruptando algumas.
E certamente muita coisa ainda está por vir, e sequer somos capazes hoje de vislumbrar o que nos espera no amanhã.
Obviamente que entre tantas indústrias impactadas, a de Seguros não teria por que ser uma exceção.Muitos de seus processos e competências já sofreram ou ainda sofrerão evoluções, transformações e disrupções.
Dentro desse contexto eu gostei muito desse relatório do IBM Institute for Business Value (IBV), focado no uso da AI generativa na indústria de seguros, analisando suas implicações, desafios e oportunidades para esse setor:
https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/insurance-generative-ai
Falando especificamente da inteligência artificial generativa (Generative AI), ela tem se destacado como uma das inovações tecnológicas mais quentes dos últimos anos, oferecendo inúmeras oportunidades para diversos setores, incluindo o de seguros.
A capacidade de gerar conteúdo, respostas e soluções personalizadas por meio de algoritmos avançados tem sido vista como um meio eficaz de aprimorar o atendimento ao cliente e aumentar a eficiência operacional.
No entanto, essa tecnologia também levanta uma série de desafios e preocupações, principalmente no que tange à segurança cibernética, privacidade de dados e potencial para vieses nas tomadas de decisão.
O relatório da IBM
O relatório do IBV explora de forma abrangente como a indústria de seguros pode se beneficiar da IA generativa, mas também ressalta os desafios envolvidos.
Um dos pontos centrais é o fato de que, embora as seguradoras estejam alcançando os primeiros êxitos com o uso dessa tecnologia em experiências de atendimento ao cliente, ainda há muito a ser feito para explorar todo o seu potencial.
As seguradoras que utilizam IA generativa em larga escala em sistemas voltados para o cliente têm observado melhorias significativas, incluindo um aumento de 14% na taxa de retenção de clientes e um aumento de 48% no Net Promoter Score.
No entanto, os consumidores esperam mais do que um simples chatbot eficiente; eles desejam produtos personalizados que correspondam às suas necessidades de risco.
Esse ponto ressalta a lacuna entre o foco das seguradoras em experiência de marca e produto e a expectativa dos clientes por ofertas mais personalizadas e seguras.
Outro aspecto relevante abordado no documento é o dilema enfrentado pelos CEOs da indústria de seguros em relação à IA generativa.
Metade dos executivos vê a tecnologia como uma oportunidade, enquanto a outra metade a percebe como um risco.
A questão central gira em torno da rapidez com que as organizações precisam adotar essa tecnologia para acompanhar a concorrência, ao mesmo tempo em que enfrentam preocupações com cibersegurança, operação e questões relacionadas à precisão e vieses.
A pressão para adotar a IA generativa está em alta, com a expectativa de que os investimentos nessa área aumentem mais de 300% entre 2023 e 2025.
O relatório também identifica três fatores críticos que as seguradoras devem considerar ao avaliar suas estratégias de IA generativa: o engajamento do cliente, a preparação tecnológica e o modelo operacional.
Em relação ao engajamento do cliente, o estudo mostra que existe um desalinhamento entre o que as seguradoras acreditam que os clientes querem e o que, de fato, é esperado pelos consumidores.
Enquanto as seguradoras tendem a focar na personalização de preço e promoções, os clientes colocam como prioridade a adequação dos produtos às suas necessidades individuais.
Do ponto de vista tecnológico, a integração de IA generativa nas infraestruturas legadas das seguradoras é desafiadora, mas essencial para maximizar os benefícios.
Mais de 70% dos executivos mencionaram dificuldades relacionadas ao custo elevado de manutenção de aplicações legadas, o que dificulta a adaptação a novas capacidades de IA.
Além disso, 52% dos executivos citaram limitações de dados – muitas vezes inadequados ou inacessíveis – como um fator que retarda a velocidade de lançamento de novos produtos.
Em termos de modelo operacional, o documento ressalta que uma abordagem mais descentralizada pode trazer melhores resultados em termos de inovação, satisfação do cliente e retenção.
A descentralização da gestão da IA nas unidades de negócio permite que as seguradoras respondam de forma mais ágil às mudanças do mercado e às demandas dos clientes, criando produtos mais personalizados e relevantes.
O relatório conclui com uma série de recomendações práticas para as seguradoras que desejam maximizar o valor da IA generativa.
Entre as principais ações sugeridas, destacam-se:
- A necessidade de criar produtos mais adaptáveis e flexíveis.
- Ouso de soluções de IA para melhorar processos operacionais e de vendas.
- A implementação de frameworks de governança robustos que garantam a conformidade regulatória.
- A transparência.
- A modernização das infraestruturas legadas por meio de IA.
Os impactos de AI variam de acordo com cada processo
A IA não impacta de maneira uniforme toda a cadeia de valor dos seguros, com algumas áreas recebendo benefícios mais significativos do que outras.
Por exemplo, na subscrição de riscos, a IA contribui para uma melhor avaliação de riscos e compreensão do cliente por meio de modelos preditivos e aprendizado supervisionado.
Na área de sinistros, a IA melhora os processos de back-end, permite a criação de novos produtos e coberturas para riscos anteriormente não seguráveis e até mesmo auxilia na redução de fraudes através de visão computacional.
Os principais usos atuais
As tecnologias de IA mais utilizadas no setor incluem Machine Learning, Processamento de Linguagem Natural e Visão Computacional.
No entanto, para que essas aplicações sejam verdadeiramente benéficas para a indústria e para a sociedade como um todo, é necessário que cumpram rigorosas condições de governança, organização e cultura.
Além disso, o artigo aborda a distinção entre "Narrow AI" e "General AI", este último ainda não existente, mas cujos avanços recentes começam a superar as capacidades associadas ao primeiro.
Finalmente, ressalta-se a importância da literacia em dados e IA responsável, essenciais para que os humanos mantenham o controle sobre os processos decisórios e os riscos associados ao uso em larga escala da IA.
A Inteligência Artificial na Indústria de Seguros
A Inteligência Artificial tem o potencial de transformar profundamente a indústria de seguros, posicionando-se como uma força catalisadora para a inovação e eficiência.
Nesse contexto, é fundamental identificar os segmentos onde a IA pode gerar mais valor, considerando tanto o impacto tecnológico quanto as necessidades estratégicas do setor.
Abaixo um pequeno prognóstico de valor da IA na indústria de Seguros:
Subscrição e Precificação de Riscos: A IA pode revolucionar a subscrição de seguros ao automatizar a análise de grandes volumes de dados, permitindo uma avaliação de riscos mais precisa e personalizada. Por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, é possível identificar padrões e prever riscos com uma precisão sem precedentes. Isso não só melhora a margem de lucro das seguradoras através de uma precificação mais exata, mas também oferece aos consumidores preços mais justos e personalizados.
Gerenciamento de Sinistros: A automação e a precisão trazidas pela IA podem agilizar significativamente o processamento de sinistros. A aplicação de técnicas como o processamento de linguagem natural (PLN) e visão computacional para analisar relatórios de sinistros e imagens pode reduzir o tempo de processamento, detectar fraudes com mais eficácia e, consequentemente, aumentar a satisfação do cliente. A IA também pode prever a probabilidade de sinistros futuros, permitindo uma gestão proativa dos mesmos.
Atendimento ao Cliente: Chatbots inteligentes e assistentes virtuais, alimentados por IA, podem oferecer um atendimento ao cliente 24/7, respondendo a perguntas, resolvendo problemas e até mesmo vendendo seguros de forma autônoma. Essas tecnologias podem aprender com as interações passadas para melhorar continuamente a qualidade do atendimento.
Detecção e Prevenção de Fraudes: A IA tem um papel crucial na identificação de padrões suspeitos que podem indicar tentativas de fraude. Ao integrar modelos de aprendizado de máquina que continuamente aprendem e se adaptam, as seguradoras podem se manter à frente dos fraudadores, protegendo-se contra perdas significativas e mantendo a integridade do mercado.
Desenvolvimento de Produtos: A capacidade da IA de analisar tendências de mercado e comportamentos de consumidores pode ajudar seguradoras a desenvolver produtos inovadores que atendam às necessidades emergentes dos clientes. Isso inclui a criação de seguros personalizados e a oferta de coberturas dinâmicas que se ajustam em tempo real.
Representação Gráfica dos Macroprocessos e Capacidades na Indústria de Seguros
Na minha opinião, outro ponto bacana desse artigo, e não menos importante, é ele prover uma representação gráfica bem estruturada dos principais macro processos e capabilities dentro da indústria de seguros.
Uma representação gráfica eficaz dos macroprocessos e capacidades na indústria de seguros deve capturar a complexidade e a interconectividade das diversas funções dentro do setor.
A seguir, apresento uma visão geral destes processos e como a IA se integra a eles:
Subscrição de Riscos: O processo envolve a avaliação de riscos associados a uma apólice de seguro, determinando se um cliente deve ser aceito e a que custo. A IA aqui contribui com análises preditivas e modelagem de riscos.
Administração de Políticas: Desde a emissão de apólices até alterações e renovações, a IA pode automatizar e otimizar muitas dessas tarefas rotineiras.
Gerenciamento de Sinistros: Compreende o processamento de reclamações, desde a notificação inicial até a resolução. A IA pode agilizar esse processo por meio de automação e análise preditiva.
Atendimento ao Cliente: Inclui todos os pontos de contato com o cliente, onde a IA pode melhorar a experiência por meio de assistentes virtuais e personalização.
Prevenção e Detecção de Fraudes: A IA pode analisar padrões de comportamento e transações para identificar atividades suspeitas.
Desenvolvimento de Produtos e Inovação: A IA auxilia na análise de dados de mercado e tendências para criar produtos que atendam às necessidades futuras dos clientes.
O que é Inteligência Artificial Generativa (GenAI)?
A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) refere-se a uma categoria de tecnologia de IA que é capaz de criar conteúdo novo e único, a partir do aprendizado de uma vasta quantidade de dados existentes.
Diferente da IA tradicional que se baseia em análise e processamento de informações para fornecer resultados ou otimizar processos, a GenAI inova ao gerar textos, imagens, música, código de programação e até respostas em diálogos, que podem ser indistinguíveis dos criados por humanos.
Esta capacidade é impulsionada principalmente por modelos de aprendizado profundo, como redes neurais, que analisam e assimilam padrões complexos.
Grandes players do mercado
O mercado de inteligência artificial está em constante expansão e inovação, com vários players importantes disputando liderança e influência.
Cada um desses players traz suas próprias inovações e abordagens únicas para a inteligência artificial, refletindo a diversidade e a complexidade desse campo em rápida evolução.
Enquanto exploram novas fronteiras tecnológicas, também enfrentam questões críticas de ética, privacidade e aplicabilidade que definirão o futuro da IA.
Vamos explorar alguns dos principais concorrentes neste campo, analisando suas fortalezas e debilidades.
OpenAI
Fortalezas: ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, ganhou destaque pela sua habilidade em compreender e responder perguntas em linguagem natural, fazendo-o extremamente popular para aplicações que vão desde assistentes pessoais até ferramentas educacionais. A OpenAI também é conhecida por sua ética em IA e pesquisa abrangente, contribuindo significativamente para o avanço da segurança em IA.
Debilidades: Apesar de sua capacidade avançada, o ChatGPT pode gerar respostas imprecisas ou fabricadas, e há preocupações sobre o uso de seus modelos para gerar desinformação.
Microsoft
Fortalezas: Com o lançamento do Copilot, a Microsoft integrou capacidades de IA nos seus produtos de software, como o Office e o GitHub, promovendo uma grande sinergia entre IA e produtividade. A Microsoft tem vastos recursos para pesquisa e um ecossistema de aplicativos bem estabelecido que potencializa o alcance de suas soluções de IA.
Debilidades: O Copilot enfrenta desafios de privacidade e segurança de dados, essenciais para a aceitação nos ambientes empresariais, além de depender significativamente das capacidades de nuvem da Microsoft, o que pode limitar sua aplicabilidade em ambientes offline.
Fortalezas: O Gemini da Google é projetado para ser um modelo de linguagem avançado que melhora a compreensão de contexto e a geração de texto. A Google, com seu robusto histórico em pesquisa e desenvolvimento em IA, leva vantagem em integrar seus modelos de IA com seu motor de busca e outras ferramentas online.
Debilidades: Ainda que potente, o Gemini pode enfrentar questões relacionadas à privacidade e à ética, semelhantes aos desafios enfrentados por outras tecnologias de IA da empresa.
Meta
Fortalezas: As soluções de IA da Meta são focadas em melhorar interações sociais, moderação de conteúdo e realidade virtual. A empresa é pioneira na pesquisa de IA para realidade aumentada e virtual, posicionando-se fortemente no metaverso.
Debilidades: A Meta enfrenta críticas e desafios legais significativos quanto ao tratamento de dados de usuários e ética na IA, especialmente no que tange à privacidade e ao uso de dados para treinamento de seus modelos.
IBM
Fortalezas: A IBM, com seu Watson, foi uma das pioneiras em IA comercial, aplicando a tecnologia em áreas como saúde e finanças. A empresa tem forte presença em IA empresarial, com capacidades robustas de análise de dados e aprendizado de máquina.
Debilidades: O Watson, apesar de ter sido um dos grandes pioneiros no mundo corporativo, tem enfrentado uma concorrência feroz de outros grandes players, o que leva a IBM a ser desafiada a manter sua liderança diante de outros gigantes do mundo da tecnologia.
xAI
Fortalezas: A recém-lançada xAI propõe uma nova abordagem para entender fenômenos complexos do universo através da IA. Com forte financiamento e uma visão ambiciosa, espera-se que a xAI introduza inovações disruptivas.
Debilidades: Sendo uma novidade, a xAI enfrenta o desafio de estabelecer sua credibilidade e aplicabilidade prática, além de potenciais questões éticas associadas às ambições de seus projetos.
Principais Tendências de Mercado
A adoção da GenAI está crescendo exponencialmente, com várias tendências emergindo:
Personalização em Massa: Empresas usam GenAI para criar experiências personalizadas para os usuários, desde recomendações de produtos até conteúdo personalizado.
Automação de Design e Conteúdo: Setores de marketing e design gráfico utilizam GenAI para gerar imagens, vídeos e textos, reduzindo custos e aumentando a eficiência.
Desenvolvimento de Software Assistido por AI: GenAI está ajudando programadores a escrever e revisar códigos, acelerando o desenvolvimento de software.
Ética e Regulação: Conforme a GenAI se torna mais prevalente, cresce o foco em criar normas éticas e regulatórias para seu uso adequado.
Expectativas para o Futuro da GenAI
As expectativas em torno da GenAI são altamente positivas e ambiciosas:
Expansão da Capacidade Criativa: Acredita-se que a GenAI ampliará as capacidades criativas humanas, permitindo a criação de obras de arte, literatura e inovações técnicas a um ritmo antes inimaginável.
Colaboração Homem-Máquina: Prevê-se uma colaboração cada vez maior entre humanos e máquinas, onde a GenAI servirá como uma ferramenta de ampliação das capacidades humanas, não apenas substituindo tarefas.
Democratização da Criação de Conteúdo: Com ferramentas de GenAI, indivíduos e pequenas empresas terão poder para gerar conteúdos de qualidade comparável às grandes corporações.
Principais Desafios
Apesar das grandes promessas, a GenAI enfrenta vários desafios significativos:
Questões Éticas e de Direitos Autorais: A geração de conteúdo que parece autêntico levanta questões sobre originalidade e propriedade intelectual.
Viés: Os dados usados para treinar modelos de GenAI podem conter vieses, resultando em saídas também enviesadas.
Segurança e Privacidade: As implicações de segurança da GenAI são profundas, especialmente se usada para gerar desinformação ou conteúdo prejudicial.
Impacto no Emprego: Existe a preocupação de que a GenAI possa deslocar trabalhos, especialmente na criação de conteúdo e design.
Minha reflexão pessoal sobre a estratégia de implementação de AI
Ao considerarmos a implementação de tecnologias AI dentro das organizações, é crucial não apenas "sair fazendo", mas sim desenvolver uma visão estratégica abrangente que aborde questões fundamentais.
Esta abordagem deve contemplar desde a identificação de processos, produtos e serviços afins, até a análise minuciosa dos casos de uso, modalidades de IA, investimentos necessários, e os riscos envolvidos.
A seguir exploro 5 questões que julgo essenciais para AI:
1) - Identificação de Afinidades com a Tecnologia de IA
O primeiro passo crítico para a implementação bem-sucedida de Inteligência Artificial nas organizações envolve uma análise profunda para identificar quais processos, produtos ou serviços apresentam maior afinidade com essa tecnologia.
Este processo de avaliação começa com a compreensão de quais áreas da empresa são intensivas em dados e possuem operações repetitivas ou padrões previsíveis que podem ser otimizados por meio da IA.
Por exemplo, em uma instituição financeira, operações como análise de crédito podem ser significativamente aprimoradas utilizando modelos de aprendizado de máquina, que podem analisar grandes volumes de dados de crédito para identificar padrões e prever riscos de forma mais eficiente do que métodos tradicionais.
Outro exemplo pode ser encontrado no setor de atendimento ao cliente, onde chatbots alimentados por IA podem gerenciar consultas de rotina, liberando funcionários humanos para lidar com casos mais complexos.
Além de identificar onde a IA pode ser aplicada, é crucial avaliar a maturidade atual dos processos tecnológicos da organização.
A existência de uma infraestrutura de dados robusta e uma cultura organizacional que apoia a inovação digital são pré-requisitos para que a implementação de soluções de IA seja bem-sucedida.
Assim, o diagnóstico deve também focar na prontidão tecnológica e na disposição cultural para adotar novas soluções.
2) - Escolha da Modalidade de IA para Cada Caso de Uso
Uma vez identificados os processos e áreas com potencial para a aplicação de IA, a próxima etapa é determinar qual modalidade de IA se adapta melhor a cada caso de uso específico.
A decisão deve considerar o objetivo do projeto de IA, os tipos de dados disponíveis e os resultados esperados.
Por exemplo, se o objetivo é melhorar a interação com o cliente através do entendimento e resposta a suas necessidades em tempo real, o processamento de linguagem natural (NLP) pode ser a modalidade mais adequada.
O NLP permite que sistemas computacionais compreendam, interpretem e respondam a textos humanos de maneira eficaz, facilitando uma comunicação mais natural e intuitiva com os usuários.
Em contrapartida, se a organização busca otimizar suas operações logísticas, modelos preditivos de aprendizado de máquina podem ser implementados para prever demandas de estoque e otimizar rotas de entrega.
Esses modelos são capazes de analisar históricos de dados complexos e identificar tendências e padrões que humanos poderiam não perceber.
A escolha da modalidade de IA também deve levar em consideração as limitações técnicas, como a qualidade e quantidade dos dados disponíveis.
Modelos de aprendizado profundo, por exemplo, requerem grandes volumes de dados de alta qualidade para treinamento, o que pode ser um desafio em ambientes com dados limitados ou de baixa qualidade.
3) - Análise de Business Case: Investimentos Versus Retornos
Para cada potencial aplicação de Inteligência Artificial, a criação de um business case detalhado é essencial.
Este documento deve avaliar minuciosamente os custos e benefícios associados, tanto de curto quanto de longo prazo.
É crucial que cada caso de uso de IA seja justificado não só em termos de benefícios diretos, como eficiência operacional e aumento de receita, mas também considerando benefícios indiretos, como melhorias na satisfação do cliente e fortalecimento da imagem da marca.
Por exemplo, a implementação de um sistema de IA para personalização de ofertas para clientes pode requerer investimentos iniciais significativos em tecnologia e treinamento de equipe, mas os retornos podem incluir um aumento notável na fidelização de clientes e no valor médio de compra.
A análise deve também estimar o tempo necessário para que os investimentos se paguem (payback) e o retorno sobre o investimento (ROI) projetado para os próximos anos.
Neste contexto, é importante incorporar variáveis como a velocidade de adoção da tecnologia pelos usuários, a escalabilidade das soluções e potenciais custos ocultos, como manutenção e atualizações tecnológicas necessárias para sustentar a iniciativa ao longo do tempo.
Modelos financeiros, como análise de fluxo de caixa descontado, podem ser utilizados para estimar o valor presente líquido (VPL) e a taxa interna de retorno (TIR), proporcionando uma base sólida para a tomada de decisão.
4) - Investimentos "Reais" para Implementação e Manutenção
Implementar tecnologias de IA vai além da simples aquisição de software ou hardware; envolve uma série de investimentos que podem ser substanciais.
Primeiramente, muitas soluções de IA requerem subscrições de serviços SaaS que podem ter custos recorrentes significativos.
Além disso, a contratação e a formação de equipes especializadas são essenciais, pois a gestão e operação de sistemas de IA requerem habilidades específicas que muitas vezes não estão presentes internamente nas organizações.
Outro aspecto importante é a adequação da infraestrutura de TI existente.
A implementação de IA frequentemente exige atualizações significativas em hardware e software para suportar o processamento intensivo de dados.
Isso pode incluir, por exemplo, a expansão de capacidades de armazenamento de dados ou a atualização de sistemas de segurança para proteger os dados manipulados.
A integração de sistemas de IA com sistemas legados também representa um desafio técnico e financeiro.
Muitas vezes, sistemas mais antigos não são projetados para interagir com tecnologias baseadas em IA, requerendo adaptações ou até mesmo a substituição de sistemas existentes, o que pode elevar significativamente os custos de projeto.
Finalmente, não se pode ignorar os custos contínuos associados à manutenção e atualização dos sistemas de IA.
Estes sistemas precisam ser constantemente treinados com novos dados para manter sua eficácia, e as soluções de software precisam ser atualizadas para se adaptar a novas ameaças de segurança e mudanças na legislação, especialmente no que diz respeito à privacidade de dados.
5) - Avaliação dos Riscos de Adoção Versus Não Adoção
A decisão de implementar tecnologias de AI em uma organização envolve não apenas a análise de benefícios potenciais, mas também uma avaliação cuidadosa dos riscos associados.
Esses riscos podem ser divididos em dois grandes grupos: os riscos de prosseguir com a iniciativa de IA e os riscos de optar por não adotá-la.
Riscos de Adoção da IA
Investimento Inicial Elevado Sem Garantias de Retorno: A implementação de soluções de IA frequentemente exige investimentos substanciais em tecnologia, treinamento e reestruturação de processos. Existe o risco de que esses investimentos não se traduzam em melhorias de desempenho ou ganhos financeiros dentro do prazo esperado, especialmente se a implementação não for bem planejada ou se a tecnologia escolhida não se adequar às necessidades da empresa.
Complexidade Técnica e Falhas Potenciais: Sistemas de IA são complexos e podem falhar de maneiras inesperadas, especialmente se forem mal configurados ou se operarem em ambientes variáveis. Erros de IA podem levar a decisões empresariais equivocadas, interrupções operacionais ou problemas de segurança.
Dependência de Fornecedores e Tecnologia: Ao adotar soluções de IA, as organizações muitas vezes se tornam dependentes dos fornecedores dessas tecnologias para suporte contínuo, atualizações e manutenção. Isso pode limitar a flexibilidade operacional e aumentar os custos a longo prazo.
Questões Éticas e de Conformidade: A implementação de IA envolve desafios significativos em termos de ética e conformidade legal, especialmente relacionados à privacidade de dados e ao viés algorítmico. Falhas em abordar adequadamente essas questões podem resultar em danos reputacionais e penalidades regulatórias.
Riscos de Não Adotar a IA
Perda de Competitividade: À medida que mais organizações adotam IA para otimizar operações, personalizar serviços e inovar em produtos, as empresas que optam por não adotar essas tecnologias podem se encontrar em desvantagem competitiva. A incapacidade de oferecer serviços comparáveis ou de operar com a mesma eficiência pode resultar em perda de mercado e de clientes.
Obsolescência Tecnológica: A tecnologia evolui rapidamente, e sistemas que não incorporam IA podem rapidamente se tornar obsoletos. A falta de atualização tecnológica pode levar a ineficiências operacionais e aumentar os custos de manutenção de sistemas legados.
Incapacidade de Atender às Expectativas do Cliente: Os consumidores estão cada vez mais esperando experiências personalizadas e eficientes que frequentemente só podem ser fornecidas através de tecnologias avançadas como a IA. A não adoção pode resultar em uma percepção de marca antiquada e em uma base de clientes insatisfeita.
Portanto, a decisão de adotar ou não a IA deve ser baseada em uma compreensão clara dos riscos e benefícios potenciais.
É vital que as organizações não apenas considerem os custos e desafios técnicos, mas também avaliem como a adoção, ou a falta dela, alinha-se com suas estratégias de longo prazo e objetivos de mercado.
A análise de risco deve ser um processo contínuo, adaptando-se às mudanças no ambiente de negócios e na tecnologia para garantir que a organização permaneça resiliente e competitiva.
Cicatrizes de guerra
A vida tem mostrado que é muita ingenuidade pensar que se pode simplesmente colocar uma nova tecnologia no parque arquitetônico e achar que basta seguir adiante sem maiores preocupações.
Pensando de forma ampla, mas definitivamente não exaustiva, creio que algumas questões se mostram muito relevantes e deveriam ser feitas e respondidas antes de efetivamente internalizar uma nova tecnologia, as quais listo abaixo, mas as exploro com mais profundidade em outro artigo:
1) - Como operar futuramente essa nova tecnologia?
2) - Os custos de implementação e operação foram devidamente mapeados e previstos no orçamento de tecnologia?
3) – Temos claro se a infraestrutura atual (seja on premises, seja cloud) ou se os planos de evolução da infra atual são adequadas para essa nova tecnologia?
4) - Os riscos e aspectos de cybersecurity foram devidamente mapeados e endereçados?
5) - Como essa nova tecnologia se integra com o parque de aplicações e tecnologias atuais?
6) – Como essa nova tecnologia se harmoniza com os preceitos e realidade da enterprise architecture atual e planejada?
7) - Está claro a curva de obsolescência e débito técnico previstos para essa tecnologia?
8) - Quais skills adicionais a serem incorporados no time?
9) - Quais os impactos no modelo operacional, no mínimo avaliando se precisamos de uma nova organização, novos processos e competências ou novas ferramentas?
10) - Temos claro como vamos medir se estamos avançando e evoluindo enquanto organização? Quais KPIs, OKRs ou o que seja?
Concluindo
A IA generativa apresenta um grande potencial para transformar a indústria de seguros, não apenas no aprimoramento do atendimento ao cliente, mas também na criação de produtos mais personalizados e relevantes.
No entanto, as seguradoras precisam equilibrar a adoção rápida dessa tecnologia com a gestão cuidadosa dos riscos envolvidos, especialmente no que diz respeito à segurança e à transparência.
Além disso, a infraestrutura tecnológica e os modelos operacionais das seguradoras precisam evoluir para suportar essa inovação de maneira eficaz.
Na minha opinião, a adoção da IA generativa é inevitável e deve ser considerada como um pilar central nas estratégias de transformação digital das seguradoras.
Contudo, é necessário que as empresas abordem essa tecnologia com uma mentalidade centrada no cliente, priorizando não apenas a eficiência operacional, mas também a confiança e a segurança dos dados.
A indústria de seguros sempre foi pautada pela confiança, e o uso ético e responsável da IA generativa será fundamental para garantir que essa confiança seja mantida em um futuro cada vez mais digital.