IA no Setor de Seguros: Estratégia, Implementação e Futuro

A IA em seguros não é mais experimental. É o fundamento de como as seguradoras líderes avaliam riscos, processam sinistros e atendem clientes. Desde a IA generativa que automatiza a revisão de documentos até os sistemas agentic que gerenciam fluxos de trabalho completos de sinistros, o setor de seguros está no meio de uma transformação de IA que remodelará todas as funções. Este guia cobre o estado atual da adoção de IA em seguros, casos de uso reais de empresas como Aviva, e um framework prático em 6 passos para implementação de IA em toda a empresa. Como toda grande mudança tecnológica anterior, desde a máquina a vapor até a internet, a IA está forçando as empresas a se adaptarem ou arriscarem ficar para trás. As seguradoras que ignoram essa onda terão dificuldades para competir, assim como os varejistas que descartaram o e-commerce perderam terreno para aqueles que o abraçaram cedo. O padrão espelha o que vemos em como os agentes de IA estão remodelando o crescimento em todos os setores. De acordo com a pesquisa de Serviços Financeiros da McKinsey, as seguradoras que adotam estratégias de IA em toda a empresa superam os retardatários por um fator de seis no retorno total para os acionistas. A IA já transformou as expectativas dos consumidores, e os clientes agora exigem:

• mais precisão e confiabilidade ao longo de toda a jornada do consumidor
• a capacidade de ter diálogos semelhantes aos humanos com bots de IA (texto ou voz)
• ofertas e comunicações hiperpersonalizadas
• produtos e interações sob demanda adaptados às suas necessidades

Aqui está o que separa a IA generativa de outros saltos tecnológicos: a IA generativa pode raciocinar, emitir julgamentos, demonstrar criatividade e empatia em um nível que nenhuma tecnologia anterior alcançou. Esses conjuntos de habilidades importam profundamente para as seguradoras. É por isso que a IA generativa revolucionará o setor de seguros. A essência do seguro é adquirir uma compreensão adequada do risco específico e ajudar as pessoas em necessidade da maneira mais eficiente, eficaz e discreta possível.

Tudo isso pode ser mudado pela IA

• IA analítica tradicional é consciente das tendências nos dados
• IA Generativa estende esses recursos com uma melhor compreensão das formas de dados não estruturados e torna possível adicionar hiperpersonalização e empatia às respostas
• IA Agentica traz nova automação para processos de trabalho complexos, permitindo que as seguradoras extraiam o máximo de valor Devido a essa flexibilidade, as seguradoras estão aplicando IA a todas as funções principais, como:
• produtividade de vendas e hiperpersonalização
• automação e maior precisão da subscrição
• gerenciamento de sinistros aprimorado
• operações de atendimento ao cliente com agentes de voz
• mudança das funções de back-office, como finanças, atuariado e TI Como outras inovações tecnológicas que podem ser revolucionárias, os consumidores gradualmente perceberão que a IA pode simplificar suas vidas e se acostumarão com isso por parte de seus provedores de serviços. As seguradoras que forem capazes de capitalizar a chance de infundir completamente a IA em todas as suas atividades estarão em posição de emergir como as melhores. Elas estarão então em posição de fazer mais negócios, a uma taxa mais rápida e de forma mais personalizada com uma melhor compreensão do risco subjacente. As instituições financeiras em setores adjacentes enfrentam pressões semelhantes, conforme explorado em nossa análise de como os bancos estão alcançando as fintechs através da IA.

Para alcançar a transformação de IA com sucesso, não se deve simplesmente mexer nas bordas e fazer alguns pilotos, ou assumir que é possível alcançar a efetiva habilitação de IA comprando um remendo de produtos de software como serviço com intenção estratégica superficial, ou que as transformações de fluxo de trabalho serão alcançadas por soluções de IA prontas para uso. A transformação bem-sucedida requer consultoria de estratégia de IA que vá além das mudanças superficiais. Para gerar valor comercial sustentado através da IA, as seguradoras devem:

• estabelecer uma visão audaciosa em toda a empresa do que a IA poderia se tornar
• fundamentalmente, reconectar radicalmente a forma como conduzem os negócios em todas as áreas de seus negócios (subscrição, sinistros, distribuição, atendimento ao cliente, etc.) para fazer da tecnologia parte da organização
• reformar fluxos de trabalho
• rearquitetar a forma de operar
• trabalhar em direção a uma pilha moderna de dados e tecnologia
• escalar a IA usando componentes reutilizáveis em diferentes casos de uso e domínios de negócios E elas terão que fazer isso de uma maneira que traga mudanças significativas na economia unitária. Os processos de ponta a ponta também terão que ser redesenhados para derivar valor da IA, e não apenas sobrepor a IA aos processos existentes, ou pior ainda, adicionar outra etapa em um fluxo de trabalho com uma ferramenta de IA adicionada desnecessariamente.

Expertise em consultoria de IA para seguros

Os provedores de serviços de consultoria de IA para seguros foram identificados como pioneiros de mudanças digitais pela Forrester, tendo sido envolvidos em IA com mais de 200 seguradoras em todo o mundo. A divisão que lida com seguros especializados também possui uma biblioteca de:

• mais de 50 componentes de IA reutilizáveis
• mais de 20 capacidades de seguros de ponta a ponta que um cliente pode usar e personalizar Com uma abordagem holística e estratégica para a IA, as seguradoras podem estar em posição de serem nativas de IA e desenvolver uma vantagem competitiva sustentável.

O rastreamento é uma das razões pelas quais a IA generativa tem tanto potencial, devido a peças reutilizáveis, então a tecnologia pode ser usada para revolucionar vários aspectos de um negócio. Como exemplo, uma capacidade de IA generativa que foi treinada para responder com atendimento ao cliente é reutilizada para:

• responder perguntas de suporte interno de TI
• criar conteúdo de marketing
• revisar respostas a solicitações de propostas
• escrever documentos legais Embora os produtos finais diferem bastante, os componentes de IA subjacentes podem ser reaplicados em diferentes campos de negócios e aplicações.

O futuro: sistemas multiagente de IA

A IA ainda está avançando em um ritmo rápido. Como exemplo, quase todas as ações de integração de clientes em seguros seriam realizadas por sistemas multiagente de IA no futuro próximo, atuando como colegas de trabalho virtuais. As informações seriam absorvidas através de um agente de recepção e então eles entrariam em contato com clientes ou intermediários para esclarecer um ponto de informação e também extrair os dados suavemente de documentos complexos como registros médicos ou documentos de engenharia. Um agente de perfil de risco pode desenvolver um perfil de risco holístico de cada caso, baseado nas regras atuais de subscrição. Um agente de preços e produtos poderia automaticamente precificar o caso e recomendar estruturas de apólice sobre como satisfazer o cliente, como anexar benefícios de doença crítica e invalidez a uma apólice de seguro de vida. Um agente de conformidade e equidade garantiria que os padrões regulatórios e os altos níveis de padrões éticos sejam atendidos. O agente orquestrador de decisões poderia compilar a entrada recebida por outros agentes ao decidir se a apólice pode ser aprovada automaticamente ou se deve ser encaminhada a um subscritor sênior humano para revisão baseada no tamanho da apólice ou outras considerações. Um agente baseado em aprendizado e feedback também pode manter um modelo em evolução contínua, levar em conta o feedback humano para melhorar, e monitorar desenvolvimentos...

Embora haja muito potencial na IA dentro do setor de seguros, é difícil escalá-la em toda uma organização. Os problemas de:

• riscos de segurança
• custos elevados
• riscos de ficar preso com fornecedores
• escassez de talentos na organização
• resistência cultural
• falta de governança adequada
• a existência de infraestrutura legada tendem a retardar o progresso. Superar essas barreiras exige ação deliberada que evite o remendo fragmentado de abordagens e soluções que vemos hoje.

A gestão de mudanças é crítica

É por isso que a gestão de mudanças é um componente das mudanças de IA. A gestão de mudanças em nosso caso constitui a metade do que é necessário para alcançar impacto financeiro e não financeiro e a outra metade é constituída por esforços para trazer dados limpos para os modelos, o próprio processo de modelagem e a integração de IA.

Quase todas as seguradoras começaram a usar IA, e têm muitas aplicações em produção. No entanto, os líderes de numerosas seguradoras admitem que suas organizações não são nativas de IA, não a tendo adotado plenamente em todos os seus processos de negócios. Esse sentimento promove a urgência de investir mais em tecnologias de IA porque as corporações buscam permanecer competitivas. As seguradoras estão ansiosas para descobrir a fórmula certa para o sucesso, mas muito poucas conseguiram fazê-lo.

Os líderes de IA estão superando a concorrência

Os líderes de IA entre as seguradoras já estão superando seus colegas. Como ilustração, segundo a pesquisa, os líderes de IA da indústria de seguros geraram 6,1 vezes mais TSR nos últimos cinco anos do que os retardatários de IA (2-3 vezes na maioria dos outros setores). Apesar de não muitas companhias de seguros estarem derivando valor significativo através da IA em toda a cadeia de valor em escala significativa, as seguradoras de classe mundial estão usando abordagens baseadas em domínios para a mudança. Elas selecionam algumas funções de negócios – distribuição, precificação e subscrição, sinistros – e reformam completamente a operação dessa função.

Melhorias mensuráveis da transformação de IA

Até o momento, a reconfiguração baseada em IA no nível do domínio já afetou vários aspectos críticos das empresas de seguros, tais como:

• 10 a 20 por cento de taxas de sucesso mais altas de novos agentes
• 10 a 15 por cento de crescimento de prêmios mais alto
• 20 a 40 por cento de custos mais baixos de aquisição de novos clientes
• 3 a 5 por cento de melhoria na precisão de sinistros

O roteiro de transformação já foi lançado como a diretriz que as empresas devem usar para abraçar o poder do digital e da IA. Com o desenvolvimento acelerado e a crescente influência da IA generativa, isso está se tornando um requisito urgente. De acordo com este framework, existem seis movimentos distintivos que as seguradoras podem fazer para criar organizações que prosperarão na era digital e da IA:

1. Alinhar a alta direção ao roteiro de transformação de IA liderado pelos negócios

As principais seguradoras não consideram a IA como outra ferramenta de eficiência, mas a entendem como uma fonte de mudança e uma possibilidade de melhorar a expansão, os relacionamentos com clientes e a produtividade. A mudança deve ser baseada no valor de negócios e os resultados devem ser quantificáveis. Um estado de transformação de IA entre as seguradoras requer que elas:

• motivem e concentrem a equipe de alta direção
• centrem sua atenção em um número limitado de domínios de negócios significativos e os transformem completamente
• conectem os resultados da transformação a um resultado desejado em KPIs operacionais, incluindo a redução da perda de clientes A abordagem deve ser abrangente, combinando soluções de IA em toda a empresa com um roteiro claro sobre como consolidar várias aplicações dentro de um domínio em vez de implementar aplicações isoladas em vários domínios.

2. Construir o banco de talentos certo

Para alcançar o status de líderes digitais, as seguradoras precisam desenvolver seu pool de talentos possuindo um robusto pool de talentos digitais interno ou aproveitando equipes dedicadas de desenvolvimento de IA, e de preferência, 70 a 80 por cento dos talentos digitais devem ser internos. Os líderes digitais empregam três medidas principais:

• fazem a transição para um pool de talentos de tecnólogos mais experientes e altamente produtivos e menos iniciantes
• criam grades de desenvolvimento de habilidades granulares apoiadas por credenciais para construir excelência e identificar tecnólogos únicos
• criam uma equipe especializada para remodelar suas práticas de RH...

Domínios

Os domínios representam os elementos mais básicos dos processos de negócios das seguradoras. Alguns dos domínios compreendem funções primárias:

• vendas e distribuições
• precificação e subscrição
• sinistros
• atendimento de apólices As seguradoras normalmente possuem entre 10 a 15 áreas que podem ser reconfiguradas usando IA.

Subdomínios

Os subdomínios são compostos por domínios. A unidade subjacente de uma transformação de IA é um subdomínio, que é definido por três características principais:

• pessoas, ativos e capacidades colaborando para alcançar objetivos compartilhados
• resultados centrais de negócios de cada domínio
• aplicações específicas de IA em vários segmentos de negócios, o que requer componentes reutilizáveis e métricas de sucesso específicas

As seguradoras que estão passando por uma transformação de IA precisarão considerar quais áreas elas precisam mudar mais. Cada seguradora típica possui várias áreas, incluindo vendas e distribuição, precificação e subscrição, sinistros e atendimento de apólices, cada uma das quais tem oportunidades consideráveis de ser otimizada pela IA.

A importância da implementação baseada em domínios

A reorganização de um campo precisa de escala. Em um movimento para realizar o potencial completo da IA, as seguradoras não devem permanecer em soluções fragmentadas ou iniciativas de casos de uso e, em vez disso, proceder à implementação baseada em domínios. As aplicações individuais são comumente criadas para provar a legitimidade das tecnologias de IA generativa em um ambiente regulamentado. E tão bem quanto podem entregar resultados encorajadores, projetos de prova de conceito e produto mínimo viável tendem a se concentrar em vitórias rápidas e não se adequam ao alinhamento estratégico de longo prazo, integração de fluxo de trabalho e captura sustentável de benefícios de longo prazo. Uma transformação de ponta a ponta de um a três domínios para criar impacto significativo pode ser baseada em domínios, sem necessariamente sobrecarregar a organização. O número necessário de casos de uso para reconfigurar um domínio depende, embora o que importa é que os casos de uso resultem em mudança significativa e que todos eles possam melhorar o desempenho. As seguradoras desenvolvem preparação de dados, integração de sistemas e sinergias de gestão de mudanças através de uma abordagem abrangente de domínio e reorganização de fluxos de trabalho completos. Isso as posiciona para fazer melhorias reais em eficiência, uso de recursos e vantagem competitiva sustentável. O dimensionamento bem-sucedido de IA pelas seguradoras foca nos casos de uso mais prováveis com o maior impacto quantificável nos negócios. Esses usos de aplicação impactantes são fáceis de adaptar e implementar em vários campos projetando e generalizando poucas capacidades de IA muito transferíveis.

As seguradoras de todos os tipos estão prontas para obter vantagens em termos de eficiência operacional e interações com clientes devido à implementação da IA generativa que ajudará a otimizar diferentes aspectos do trabalho.

Vida

As seguradoras de vida podem utilizar a IA generativa de forma conforme para melhorar a avaliação de riscos e a subscrição de apólices criando dados sintéticos, que complementam os conjuntos de dados atuais.

Saúde

No seguro saúde, a IA generativa pode ser usada para prever resultados de pacientes e personalizar planos de saúde, com a ajuda de grandes volumes de dados.

Propriedade comercial e danos

As seguradoras de propriedade comercial e danos podem aproveitar a IA generativa para criar um modelo de risco detalhado e executar diferentes cenários para avaliar perdas potenciais de forma mais eficiente.

Propriedade pessoal e danos

As seguradoras de propriedade pessoal e danos achariam relevante o uso da IA generativa para processar sinistros automaticamente e melhorar a detecção de fraude com a ajuda da análise avançada de dados. Quando combinada com a automação de contratos inteligentes, os pagamentos de sinistros podem ser acionados automaticamente assim que as condições predefinidas forem verificadas, reduzindo o tempo de processamento e o erro humano.

Transformação do processamento de sinistros

Entre as transformações de IA de nível de domínio, de casos de uso múltiplos em seguros, pode-se distinguir a IA no processamento de sinistros. Para melhorar o desempenho em seu departamento de sinistros, a seguradora britânica Aviva implantou mais de 80 modelos de IA para:

• reduzir a duração da avaliação de responsabilidade em casos desafiadores em 23 dias
• melhorar a eficácia do encaminhamento de sinistros para as equipes relevantes em 30 por cento
• diminuir as reclamações de clientes em 65 por cento A Aviva informou aos investidores que a reforma de seu setor de sinistros de automóveis economizou para a empresa mais de £60 milhões em 2024.

Automação de vendas de seguros

Uma seguradora tentou se tornar personalizada e eficiente criando automação inteligente para fornecer cotações a potenciais clientes e vender as apólices. Os resultados foram impressionantes:

• 80 por cento das transações migraram para a plataforma online
• as pontuações de satisfação do cliente aumentaram em 36 pontos percentuais

Implementação de chatbot

A implementação de um chatbot que funciona 24 horas por dia, 7 dias por semana, contribuiu significativamente para uma seguradora fornecer seu atendimento ao cliente fora do horário de expediente, pois o número de potenciais clientes que compraram suas apólices aumentou em 11 por cento.

IA com empatia

Outra seguradora está aplicando IA para produzir as aproximadamente 50.000 comunicações que faz todos os dias relacionadas a sinistros e acha mais fácil e empática de ler do que as comunicações escritas por humanos.

Depois que uma área específica é identificada para passar por uma transformação, ela deve ser dividida em uma sequência de módulos baseados em IA que podem ser executados, otimizados e estendidos. Para ilustrar, para transformar o processo de vendas e distribuição, é possível integrar capacidades de IA generativa e análise preditiva (como modelos de propensão) em sistemas de IA interconectados de ponta a ponta, incluindo copilotos multifacetados e chatbots de IA de próxima geração. As seguradoras podem desbloquear valor sustentável transformando a IA com base em domínios. A IA generativa tem um potencial massivo no campo de vendas para melhorar a produtividade e eficiência dos funcionários economizando tempo em atividades simples.

Para abraçar uma transformação de IA bem-sucedida, uma mudança de paradigma na forma como os negócios são executados é essencial para adotar um modelo operacional que será escalável. Uma implementação bem-sucedida de IA em toda a empresa requer que uma seguradora possua o sistema apropriado. Discutindo as seguradoras que estão empreendendo a jornada de transformação de IA, elas devem selecionar um modelo operacional que se ajuste à sua estratégia geral. Isso pode ser:

• mudar para um modelo de fábrica digital de entre 20 e 50 pods
• um modelo de produto e plataforma que acomode um número muito maior de pods
• um modelo de negócios ágil mais abrangente em toda a empresa que estenda a vantagem ágil a toda a empresa, não apenas aos centros com alta intensidade de tecnologia

O papel da gestão de produtos

Um dos elementos mais importantes na implementação bem-sucedida do modelo operacional selecionado é que deve haver capacidades sólidas de gestão de produtos porque essas podem determinar em grande parte o sucesso do exercício de transformação. As seguradoras podem unir funções de negócios, dados e tecnologia em um modelo operacional baseado em equipes e ágil, portanto:

• quebra de silos
• estabelecimento de uma cultura de propriedade
• priorização da empresa com uma mentalidade focada no cliente

Torre de controle de IA

A torre de controle de IA também é vital, pois governa e monitora a criação de valor impulsionada pela IA e a adoção organizacionalmente. As equipes centrais de IA estão se tornando cada vez mais proeminentes à medida que as seguradoras crescem cada vez mais preocupadas com a reutilização de componentes e IA padrão. A TI está colaborando mais de perto com equipes de dados e IA à medida que usam maiores capacidades de engenharia e nuvem. Simultaneamente, essas tendências devem ser equilibradas em termos de propriedade de negócios de primeira linha para orientar as capacidades tecnológicas nos problemas certos e criar valor real. Um modelo potencial é o modelo baseado em produtos onde as equipes são baseadas nos "super produtos" centrais ao longo da cadeia de valor de seguros.

O objetivo é criar valor sustentável com tecnologia: as seguradoras devem usar soluções IA-first e construir uma pilha de tecnologia de IA avançada para revolucionar as capacidades completas de sua organização. Isso ajudará as organizações a:

• serem flexíveis
• abraçarem as inovações de IA mais recentes
• evitarem a produção de tecnologias arcaicas que reprimirão o crescimento e as inovações futuras A modernização real será tornar os elementos e funções de IA reutilizáveis, harmonizar os padrões em toda a empresa e com dados de alta qualidade para treinar os modelos.

Quatro camadas da pilha de IA

A pilha de capacidades é elaborada para facilitar a adoção de IA na empresa. Esta pilha de IA tem quatro camadas que são cruciais:

1. Engajamento reimaginado
2. Tomada de decisão guiada por IA
3. Infraestrutura
4. Plataforma de dados Deve-se investir estrategicamente nas camadas para garantir o uso de IA em toda a empresa. Os bancos podem inspirar as seguradoras a desenvolver sua pilha de IA, mas especificamente, eles podem considerar diferenças significativas entre os dois campos.

As seguradoras devem reimaginar seu engajamento com os clientes, usando IA para fornecer experiências altamente personalizadas com uma interação de cliente perfeita. As principais companhias de seguros também estão aplicando IA para melhorar sua interação com os clientes, e elas combinam vários canais de comunicação que têm as seguintes características:

• chatbots de texto
• imagens que permitem aos clientes compreender dados complicados
• assistentes de voz que permitem aos clientes falarem com sua seguradora em vez de digitar A IA é usada para garantir que a experiência do cliente não seja apenas semelhante à humana, mas também perfeita e até mesmo de canal para canal. Para ilustrar o ponto, quando um cliente inicia uma conversa usando o aplicativo móvel e a continua por meio de uma ligação telefônica, a IA considerará a entrada anterior, portanto o cliente não precisará inserir as informações novamente.

Adoção de consumidores de IA generativa

A IA generativa também está sendo reconhecida pelos clientes. Das pessoas que utilizam aplicativos de IA generativa como ChatGPT, 29 por cento buscam informações, conselhos ou recomendações financeiras ou de investidores. O aumento no número de consumidores usando ferramentas de IA generativa para realizar tarefas como cotações de seguros deixará as seguradoras sem escolha a não ser levar seu aconselhamento, comunicação de valor do produto e transparência de preços para o próximo nível.

A camada de tomada de decisão guiada por IA explora montanhas de dados que foram criados através dos diferentes canais para oferecer uma experiência muito pessoal do cliente e do funcionário. Esta camada:

• aumenta as decisões atuais de precificação e subscrição
• apoia decisões de sinistros
• melhora a precisão dos sinistros através da avaliação dinâmica dos pontos de dados incluindo notas do perito, fotos de danos, envio de texto ou documentos e históricos de sinistros Indicativamente, uma seguradora criou um armazenamento de produtos consolidado onde os documentos de apólice atravessam a empresa global; os agentes do call center podem responder facilmente a perguntas sobre cobertura, exclusões, entre outros. No espaço de propriedade e danos, dados de IA e sinistros estão sendo usados juntos por muitas seguradoras para detectar novos fatores de risco, incluindo estimativas de danos causadas pelo clima.

Funções avançadas de IA

Com o desenvolvimento da tecnologia de IA, as principais companhias de seguros estão deixando os modelos preditivos tradicionais e girando em direção a funções avançadas como:

• sistemas multiagente
• raciocínio multi-etapa

Agentes de IA generativa

O uso da IA está sendo revolucionado através da IA agentica. Os agentes de IA generativa são sofisticados sistemas de IA capazes de aplicação de julgamento e geralmente são orientados para a conversação com um usuário baseada em vasto entendimento científico e dados históricos. Vários agentes estão envolvidos em esforços colaborativos de realização, incluindo imagens de satélite e drone para avaliar e prevenir danos. Eles também são incrivelmente perspicazes, oferecem assistência em tempo real aos agentes humanos e propõem planos de ação apropriados. O potencial dos agentes de IA generativa é contribuir para:

• maior envolvimento dos clientes
• automação de processos complicados
• produtividade aumentada

Raciocínio multi-etapa

O raciocínio multi-etapa, por sua vez, permite que um sistema de IA divida um problema complexo em várias etapas menores e gerenciáveis e subsequentemente aborde cada uma delas...

Uma camada de infraestrutura robusta, frequentemente construída através de desenvolvimento de software de IA personalizado, oferece os recursos que permitem que a IA opere e gere valor, como pipelines de aprendizado de máquina que podem executar grandes modelos de IA com baixos custos.

Decisão de construir, comprar ou fazer parceria

Tomar a decisão de desenvolver soluções de IA internamente e estabelecer propriedade intelectual, ou terceirizar o desenvolvimento de potenciais de IA que podem se tornar fontes de IP de alto valor no futuro é uma decisão de alto risco entre as seguradoras que influencia seu dimensionamento, diferenciação e capacidade de resposta ao mercado.

Desenvolvimento interno

O desenvolvimento interno de capacidades de IA pode permitir soluções personalizadas que correspondam melhor às necessidades de um negócio específico e podem reter o "molho secreto" de uma seguradora, à pilha de capacidades de IA com uma trincheira de proteção, o que dá melhor controle e oportunidade de diferenciação. No entanto, essa estratégia requer investimentos consideráveis em talento específico, infraestrutura e ciclos de desenvolvimento de longo prazo, que, no entanto, nem sempre se mostram econômicos.

Aquisição de soluções de IA

Por contraste, adquirir soluções de IA através de fornecedores estabelecidos permitirá implementação mais rápida e será baseada em tecnologia comprovada, mas será limitada em termos de:

• personalização
• integração
• custo de longo prazo
• dependência do roteiro de produtos de terceiros
• execução média do mercado através da utilização de ferramentas e capacidades já em uso por outros

Abordagem híbrida

Uma solução mista através de uma parceria tecnológica pode representar um compromisso entre escalabilidade e controle estratégico. Ao terceirizar os serviços das seguradoras que fornecem soluções padronizadas incorporando IA generativa, em particular, nas operações corporativas, incluindo finanças, recursos humanos e compras, as seguradoras podem dedicar recursos internos às operações principais das empresas que incluem subscrição e gestão de sinistros. Th...

As seguradoras precisam investir em soluções de plataforma de dados e infraestruturas de dados necessárias para treinar e dimensionar sistemas de IA multiagente, e ter uma integração perfeita das funções de negócios. Uma infraestrutura de nuvem híbrida, ou seja, uma mistura de data center on-premise e ambiente de nuvem pública, deve ser desenvolvida para ser escalável. Processadores de produtos centrais altamente configuráveis também são projetados para garantir flexibilidade e eficiência. As seguradoras precisam considerar a qualidade e disponibilidade dos dados no front de governança de dados, mas também o desafio de lidar com informações sensíveis. Quando os sistemas legados se tornam um desafio, as seguradoras precisarão atualizar seu ambiente de TI para suportar a adoção de IA em grande escala.

A implementação bem-sucedida de IA exige uma cultura de inovação, mudança de mentalidade e desenvolvimento de capacidades, no entanto, as organizações tendem a subestimar os níveis de resistência e disposição para adotar uma nova abordagem de trabalho. É necessário fornecer aos funcionários as habilidades apropriadas e formar uma visão clara do papel facilitador da IA em ajudá-los a trabalhar. As melhores seguradoras organizaram programas de gestão de mudanças que se concentram em:

• modelagem de papéis de liderança
• articulação do valor da IA
• programas abrangentes de construção de capacidades
• o avanço dos frameworks de desempenho certos

Abordar as preocupações dos funcionários

A adoção de tecnologias de IA nas organizações pode deixar os funcionários ansiosos sobre suas funções. No entanto, a história demonstrou que a tecnologia geralmente introduz novas necessidades e oportunidades e, portanto, novos papéis e responsabilidades são criados. Finalmente, a implementação da IA nos fluxos de trabalho terá que se basear no desenvolvimento do senso de propriedade compartilhada e responsabilidade em relação à implementação de IA na organização.

A tecnologia é apenas metade da batalha

A tecnologia excelente não é suficiente, pois é metade da batalha. A outra metade é fazer com que os funcionários realmente apliquem a IA em sua rotina diária, e movam a agulha na forma como o trabalho é realizado, seja através de automação ou aumento.

A experiência sugere que o uso da IA é um requisito inevitável para permanecer competitivo. Não há muitas seguradoras dominantes que estejam completamente operacionalizadas com IA, no entanto, é um exemplo tentador que outras empresas que buscam aproveitar a oportunidade de mudança devem seguir. Essas seguradoras já têm a vantagem e os novos desenvolvimentos tecnológicos lhes deram os meios para acelerar ainda mais.

A armadilha do purgatório dos pilotos

Os outros estão presos no purgatório dos pilotos e caem nas numerosas armadilhas:

• Eles não têm a abordagem agressiva de IA em toda a empresa com resultados financeiros quantificáveis que possam mover a empresa para fora de sua inércia de IA
• Eles não reconhecem toda a escala dos requisitos de investimento e, portanto, fazem esforços de pequena escala e fragmentados com menor ROI
• Eles são orientados para casos de uso estreitos em vez de transformar o domínio
• Eles não desenvolvem componentes reutilizáveis de linha de negócios para reduzir o valor da IA a longo prazo
• Eles também dependem excessivamente de soluções prontas para uso, que os alinham menos com suas peculiaridades de negócios e canibalizam sua própria capacidade de produzir propriedade intelectual de nova era

Para acompanhar o mundo em rápida mudança, as companhias de seguros precisam adotar uma perspectiva radical em toda a empresa sobre a IA, reconfigurar completamente o negócio e integrar a IA em todos os seus processos. Isso inclui:

• construir sistemas específicos da empresa
• treinar modelos de IA em dados internos
• reequipar processos de negócios para superar a concorrência em linhas e mercados selecionados
• reavaliar o modelo operacional
• reutilizar a IA com componentes reutilizáveis para alcançar seu potencial transformador A reconfiguração das operações com IA em primeiro lugar fornecerá às seguradoras valor comercial de longo prazo e superará seus concorrentes.