Isabella Costa* – Nos últimos anos, o setor de seguros precisou aprender a conviver com uma realidade cada vez mais difícil de prever. As enchentes que devastaram o Rio Grande do Sul, os incêndios florestais recordes em diferentes continentes e o aumento da frequência de eventos climáticos extremos mostram que o passado deixou de ser um guia suficiente para estimar o futuro. Para uma indústria cuja essência é calcular probabilidades, essa mudança representa um desafio enorme. Nesse contexto, a computação quântica desponta não como uma substituta da Inteligência Artificial (IA), mas como a próxima grande evolução da capacidade analítica das seguradoras, permitindo enfrentar problemas que hoje simplesmente extrapolam os limites da computação tradicional.

Antes de tudo, é importante esclarecer um ponto. Ainda não existem seguradoras utilizando computação quântica em larga escala para precificar seguros ou administrar sinistros. Diferentemente do mercado bancário, que já conduz experimentos voltados principalmente para criptografia pós-quântica, otimização de portfólios e modelagem de riscos financeiros, o mercado segurador ainda observa essa tecnologia com cautela. Isso, porém, não significa que ela esteja distante. Assim como aconteceu com a IA há poucos anos, as companhias que começarem a compreender agora seu potencial terão vantagem quando as aplicações comerciais atingirem maturidade.

O principal diferencial da computação quântica está na maneira como ela processa informações. Enquanto computadores convencionais analisam possibilidades de forma sequencial, computadores quânticos utilizam qubits, capazes de explorar múltiplos estados simultaneamente por meio de fenômenos como superposição e entrelaçamento. Na prática, isso significa que problemas extremamente complexos (como avaliar milhões de combinações de risco, correlacionar variáveis climáticas, econômicas, geográficas e comportamentais ou otimizar grandes carteiras de seguros) poderão ser resolvidos em um tempo incomparavelmente menor do que o exigido pelas arquiteturas atuais.

Talvez o impacto mais relevante esteja justamente naquilo que diferencia uma boa seguradora de uma excelente organização de seguros: a capacidade de compreender riscos antes que eles se materializem. Imagine combinar históricos climáticos, imagens de satélite, dados hidrológicos, padrões de urbanização, sensores ambientais e modelos meteorológicos para simular milhares de cenários possíveis antes mesmo de uma temporada de chuvas. A computação quântica não impedirá enchentes, deslizamentos ou secas prolongadas, mas poderá permitir que seguradoras, resseguradoras e órgãos públicos entendam com muito mais precisão quais regiões concentram maior exposição, quais ativos apresentam vulnerabilidades específicas e como precificar esses riscos de forma mais equilibrada.

Em um país como o Brasil, onde eventos climáticos extremos vêm se tornando mais frequentes e intensos, essa capacidade poderá representar ganhos que vão além da eficiência operacional. Quanto mais precisas forem as simulações sobre enchentes, secas ou deslizamentos, melhores tendem a ser as estratégias de precificação, prevenção e distribuição de riscos entre seguradoras e resseguradoras. O benefício, portanto, extrapola o aspecto financeiro e contribui para aumentar a resiliência de empresas, governos e da própria sociedade. Contudo, esse potencial também pode transformar outra dor histórica do setor: a fraude. Hoje, seguradoras já utilizam IA para identificar comportamentos suspeitos, mas ainda convivem com elevados índices de falsos positivos e análises que demandam sucessivas validações humanas.

No futuro, algoritmos quânticos poderão ampliar significativamente essa capacidade ao correlacionar bilhões de registros simultaneamente e identificar padrões praticamente invisíveis aos sistemas atuais. Isso vale também para a gestão de reservas técnicas, investimentos e contratos de resseguro, atividades que envolvem milhares de variáveis interdependentes e que poderão ser otimizadas por modelos matemáticos muito mais sofisticados. O resultado esperado não é apenas maior eficiência operacional, mas decisões mais rápidas, consistentes e precisas em um ambiente econômico cada vez mais volátil.

Os benefícios, entretanto, não ficarão restritos às seguradoras. Quanto maior a capacidade de compreender riscos individuais e coletivos, mais justa tende a ser a precificação dos seguros, permitindo oferecer coberturas mais aderentes ao perfil de cada cliente e acelerar processos como subscrição, renovação e regulação de sinistros. A mesma capacidade de processamento também poderá viabilizar simulações muito mais sofisticadas sobre a evolução dos riscos ao longo do tempo, auxiliando as seguradoras a ajustar produtos, reservas técnicas e estratégias de resseguro com maior precisão. O ganho deixa de ser apenas operacional para se refletir também na qualidade das decisões e, consequentemente, na experiência do segurado.

Ao mesmo tempo, essa nova capacidade computacional impõe desafios que não podem ser ignorados. Um dos mais relevantes diz respeito à segurança da informação. Os mesmos computadores quânticos que prometem resolver problemas hoje considerados impossíveis também poderão, no futuro, quebrar métodos de criptografia amplamente utilizados para proteger dados financeiros, médicos e pessoais. Não por acaso, instituições bancárias e empresas de tecnologia já iniciaram movimentos em direção à chamada criptografia pós-quântica, seguindo recomendações do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST). Para o mercado segurador, cuja operação depende da confiança depositada pelos clientes, preparar essa transição será tão importante quanto explorar as oportunidades de negócio que essa nova tecnologia proporcionará.

Assim como ocorreu com a IA, a adoção da computação quântica dificilmente acontecerá de forma repentina. Os primeiros movimentos provavelmente continuarão concentrados em projetos de pesquisa, parcerias com universidades, laboratórios de inovação e aplicações específicas. Essa percepção, inclusive, é compartilhada pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). Em estudo recente sobre computação quântica aplicada aos seguros e à ciência atuarial, pesquisadores da instituição concluem que algoritmos quânticos já demonstram potencial para problemas de precificação, modelagem de riscos e alocação de recursos, mas ressaltam que limitações relacionadas ao hardware, à escalabilidade e à redução de ruído ainda impedem aplicações comerciais em larga escala.

A expectativa é que as primeiras soluções práticas ganhem espaço ao longo da próxima década, à medida que a tecnologia amadureça. Nesse cenário, o diferencial competitivo não estará em possuir um computador quântico próprio, mas em construir desde já uma base sólida de dados, governança, arquitetura tecnológica e talentos preparados para incorporar essa nova geração de processamento quando ela atingir maturidade comercial.

Mais do que imaginar computadores capazes de realizar cálculos extraordinários, a discussão que o mercado segurador precisa fazer é outra: como transformar esse poder computacional em melhores decisões para pessoas, empresas e para a sociedade. Afinal, quando uma seguradora consegue compreender riscos com maior precisão, combater fraudes de forma mais eficiente e responder mais rapidamente a eventos extremos, quem ganha não é apenas o balanço financeiro da companhia. Ganha o segurado, que passa a contar com produtos mais adequados, respostas mais ágeis e uma relação baseada em maior previsibilidade e confiança. Talvez essa seja justamente a verdadeira promessa da computação quântica para o setor: não apenas acelerar cálculos, mas ampliar nossa capacidade de proteger pessoas em um mundo cada vez mais complexo e imprevisível.
*Isabella Costa é Business Director na GFT Technologies no Brasil