Eventos climáticos extremos, expansão do Open Insurance e novas aplicações de inteligência artificial aumentam a pressão por arquiteturas ágeis capazes de integrar dados distribuídos em vários lugares diferentes e gerar contexto para decisões – A evolução da inteligência artificial agêntica está criando um novo desafio para o mercado de seguros brasileiro: garantir acesso não apenas a grandes volumes de dados, mas ao contexto necessário para tomar decisões mais rápidas e precisas. Em um setor dinâmico, que movimenta mais de R$ 2 trilhões de acordo com a Superintendência de Seguros Privados (SUSEP), a capacidade de responder a eventos climáticos extremos, a informações distribuídas em diferentes sistemas e à expansão do ecossistema de Open Insurance torna a conexão entre dados históricos e informações em tempo real um grande diferencial competitivo.

A questão ganha relevância à medida que seguradoras ampliam o uso de IA em atividades como análise de riscos, identificação de fraudes e regulação de sinistros. Dados da Confederação Nacional das Seguradoras (CNseg) apontam que 80% das seguradoras brasileiras já utilizam inteligência artificial em suas operações, principalmente em atendimento, back-office, processamento e eficiência operacional. Porém, diferentemente de aplicações tradicionais de IA generativa, Agentes de IA Autônomos podem interpretar informações, executar tarefas e apoiar processos de negócio com diferentes níveis de autonomia. Quanto maior essa autonomia, porém, maior a necessidade de acesso a dados confiáveis, atualizados e contextualizados.

“Uma seguradora pode ter décadas de histórico de apólices, clientes e sinistros, mas esse conhecimento não é suficiente para compreender sozinho uma situação que está acontecendo agora. Diante de uma enchente, uma mudança nas condições climáticas ou uma alteração no perfil de risco de determinada região, é preciso combinar o histórico com informações atualizadas para que a decisão seja tomada com o contexto adequado”, afirma Guilherme Duarte, diretor técnico Latam da Denodo.

Conexão de dados e fontes múltiplas

Na prática, esse desafio envolve conectar informações que estão distribuídas entre Data Lakehouses, sistemas legados, bancos de dados relacionais, aplicações de negócio, parceiros, APIs e fontes externas. Data Lakehouses oferecem escala para armazenar e processar grandes volumes de informações históricas e analíticas, porém apenas uma abordagem baseada em uma Gestão Lógica dos Dados pode conectar esses dados a fontes distribuídas de maneira dinâmica, sem exigir que todas as informações sejam copiadas e centralizadas em um único ambiente.

A necessidade de integração também cresce com a evolução do Open Insurance no Brasil e com as novas exigências regulatórias, como a implementação da versão 3 do Sistema de Registro de Operações (SRO) da SUSEP, que elevou a complexidade no envio e padronização dos dados operacionais e de sinistros. A ampliação do compartilhamento de informações entre diferentes participantes do ecossistema pode criar novas oportunidades para análise e personalização de produtos e serviços, mas exige que as seguradoras consigam integrar diferentes fontes de dados com segurança, governança e agilidade.

Os impactos podem ser observados em diferentes segmentos. Em eventos climáticos extremos, seguradoras podem combinar seu histórico de apólices e sinistros com dados meteorológicos, geolocalização e imagens de satélite para compreender melhor a exposição a riscos. No agronegócio, informações históricas podem ser analisadas em conjunto com dados recentes sobre clima e condições de determinadas regiões. No seguro automotivo, dados de telemetria podem complementar o histórico do segurado e oferecer uma visão mais atualizada sobre comportamento e utilização dos veículos.

“Não se trata de escolher entre Data Lakehouse ou Gestão Lógica de Dados. Cada abordagem cumpre um papel dentro de uma arquitetura moderna. O Lakehouse oferece escala e profundidade para trabalhar com o patrimônio histórico de dados da organização, enquanto a camada lógica ajuda a conectar esse conhecimento a informações distribuídas em tempo real e que mudam em diferentes velocidades”, acrescenta Guilherme.

Para a Denodo, essa capacidade de conectar dados históricos e informações atuais será cada vez mais importante para que a IA Agêntica gere valor no setor de seguros. “A próxima disputa competitiva do mercado segurador brasileiro pode acontecer menos pela quantidade de dados armazenados e mais pela capacidade de transformá-los em contexto acionável. A IA Agêntica pode acelerar a transformação do setor, mas os agentes precisam de acesso ao conhecimento acumulado pelas empresas e, ao mesmo tempo, ao que está acontecendo no mundo em tempo real. Eu chamo isso de consciência situacional. É essa combinação que vai permitir decisões mais rápidas, precisas e confiáveis”, finaliza Guilherme Duarte.

Sobre a Denodo

A Denodo é a empresa líder em gerenciamento de dados para IA, impulsionando agentes e aplicações confiáveis com dados inteligentes e com governança. Sua premiada Plataforma Denodo viabiliza essa camada ao transformar dados corporativos em insights confiáveis para analytics e autosserviço. Organizações de todo o mundo utilizam a Denodo em conjunto com seus data lakehouses para disponibilizar dados prontos para negócios e para inteligência artificial em uma fração do tempo, alcançando resultados como até quatro vezes mais rapidez na obtenção de insights, 345% de retorno sobre o investimento (ROI) e desempenho até dez vezes superior.

Para mais informações, visite: denodo.com