O debate sobre a eficiência da Inteligência Artificial (IA) ganhou um novo capítulo prático que serve de alerta para o mercado corporativo, incluindo o setor de seguros. Recentemente, veio a público que a Uber esgotou todo o seu orçamento de IA previsto para o ano de 2026 em apenas quatro meses. O motivo foi a adoção acelerada de uma ferramenta de automação de código chamada Claude Code, desenvolvida pela Anthropic, por cerca de 5.000 engenheiros da companhia.
As informações são do Diretor de Tecnologia da Uber, Praveen Neppalli Naga, dadas originalmente ao veículo especializado em tecnologia The Information.
O caso acendeu um sinal amarelo para diretores financeiros e de tecnologia: embora a ferramenta tenha cumprido o papel de aumentar a produtividade, o modelo de cobrança por consumo surpreendeu o planejamento financeiro da gigante de tecnologia.
Mas como esse cenário se conecta à realidade do mercado de seguros? Confira abaixo como a governança e a supervisão humana são fundamentais para a IA não se tornar um risco financeiro.
O desafio do preço por consumo
A maior parte dos softwares tradicionais utilizados por seguradoras e corretoras opera no modelo de licença fixa (uma taxa mensal por usuário). No entanto, as novas ferramentas de IA generativa e agentes autônomos cobram por volume de processamento de dados (os chamados tokens).
No caso da Uber, enquanto o uso básico custava cerca de US$ 150 por engenheiro, profissionais que utilizavam a IA para tarefas complexas e simultâneas geraram custos de até US$ 2.000 por mês.
O reflexo no setor de seguros
Para as seguradoras que utilizam IA na análise de propostas de grande porte ou no processamento automatizado de sinistros (como a leitura de imagens de colisões ou laudos médicos complexos), o risco é semelhante.
Sem travas de consumo, o custo computacional para analisar um sinistro pode, em cenários extremos, reduzir a margem de lucro da operação. O piloto de testes de uma tecnologia raramente reflete o custo de sua aplicação em larga escala.
Os dados da Uber mostram que 70% do código gerado no período teve origem na IA, e 11% das atualizações de sistemas críticos foram feitas de forma autônoma, sem revisão humana. Se na área de tecnologia o erro de um sistema pode ser corrigido com uma nova atualização, no mercado de seguros o impacto de uma automação sem supervisão é financeiro e jurídico.
- Subscrição de riscos: uma IA configurada para emitir apólices com rapidez pode deixar de identificar variáveis complexas de risco, aceitando clientes com perfil inadequado para a carteira da seguradora.
- Regulação de sinistros: a autonomia total na aprovação ou recusa de indenizações pode gerar pagamentos indevidos (fraudes não detectadas) ou recusas contrárias às normas da Superintendência de Seguros Privados (Susep), resultando em judicialização e sanções.
A necessidade de governança corporativa
Pesquisas de mercado citadas no caso da Uber apontam que apenas 43% das empresas possuem políticas formais de governança para o uso de IA, e somente 21% têm regras maduras para ferramentas que operam de forma autônoma. Os dados são da consultoria internacional Gartner.
O mercado de seguros fundamenta-se na gestão e na precificação do risco. Portanto, a adoção de novas tecnologias exige o mesmo rigor aplicado à subscrição de uma apólice. A implementação de ferramentas inteligentes necessita de auditorias constantes, monitoramento de gastos em tempo real e, fundamentalmente, da validação do profissional de seguros.
A experiência recente das grandes empresas de tecnologia indica que a Inteligência Artificial é um mecanismo de otimização de tempo e processos, mas não substitui a estratégia, o controle orçamentário e a tomada de decisão humana.
