A IA generativa (GenAI) pode oferecer valor real em seguros gerais atualmente? Era isso que Laura Drabik, da Guidewire, conversava com Tom Wilde, CEO da Indico Data, e Terry Buechner, líder global de sistemas centrais de seguros da AWS, sobre a aplicação prática da IA em seguros, num evento do Insurtech Insights Europe neste ano.
Contextualizando onde a IA está agregando valor e onde ela corre o risco de se tornar exagerada, Wilde observou que, no ano passado, cerca de 25 milhões de pessoas em todo o mundo se identificaram como engenheiros de software. Quando a GenAI chegou, ela basicamente permitiu que qualquer pessoa capaz de digitar em um computador se tornasse um programador. Essa é a escala da disrupção, disse ele, e é o que há de tão profundo no avanço da IA.
“Acho que o desafio é como controlar isso? Porque, como uma seguradora, você não declararia da noite para o dia que todos podem escrever software para alterar os modelos de preços”, disse ele. Como resultado, a questão para o mercado é como garantir que essa tecnologia esteja apontando na direção certa, o que significa garantir que os controles certos estejam em vigor.
Onde a IA se destaca e onde corre o risco de ser superestimada?
Segundo ele, a GenAI realmente se destaca em áreas como a sumarização, incluindo a sumarização de modelos de subscrição e modelos de sinistros com resultados sem precedentes. “Outras áreas são o fato de que, pela primeira vez, podemos pegar um objeto não estruturado, como uma orientação de subscrição, e transformá-lo em um ponto de extremidade programático, onde agora o software pode conversar com um documento e vice-versa. Nunca conseguimos fazer isso antes, o que é realmente um avanço”.
Ao apresentar sua perspectiva, Buechner também enfatizou a capacidade da IA de ingerir e resumir documentos em escala. O hype em torno da IA é como ela pode ser usada para transformar processos não estruturados e estruturados com uso intensivo de documentos, como sinistros e subscrição, disse ele. O hype existe por um motivo, e é no espaço de sinistros que ele realmente se encaixa, seja na verificação de IDs para a primeira notificação de perda ou na capacidade de fornecer resolução na primeira chamada.
Está claro que, quando usada de forma eficaz, a GenAI resultará em processos de sinistros mais rápidos e transparentes, disse ele. Embora o mesmo se aplique ao lado da subscrição em termos de ingestão e resumo de documentos, ele observou uma certa “imprecisão” com relação à mudança para um processo de subscrição totalmente automatizado.
Embora isso possa acontecer, é provável que ainda demore alguns anos, especialmente em linhas comerciais, onde há complexidades significativas envolvidas. “Ainda há a necessidade do envolvimento de uma pessoa”, disse ele, ”para fazer julgamentos humanos e ter a experiência de quem está no setor de seguros há muitos anos. Mas como é uma área que evolui muito rapidamente, isso pode mudar. Mas não vai mudar da noite para o dia.”
Como ir além da fase de prova de conceito?
Drabik destacou uma pesquisa da Deloitte que revelou que 76% das seguradoras implementaram IA generativa em pelo menos uma função de negócios. “Mas os benefícios comerciais sobre os quais estamos falando só podem ser alcançados se as seguradoras puderem realmente ampliar as iniciativas bem-sucedidas…. E apenas 15% delas foram efetivamente ampliadas.” Atualmente, o desafio para as seguradoras é como aumentar a escala dos pilotos para a adoção em toda a empresa, o que levanta a questão: o que separa as seguradoras que aumentam a escala com sucesso daquelas que ficam presas em uma prova de conceito interminável?
É fácil ficar preso nesse ponto, mas há rotas de saída, disse Buechner. Ele citou um estudo recente do Boston Consulting Group que revelou que apenas 26% das empresas pesquisadas desenvolveram o conjunto necessário de recursos para ir além das provas de conceito e gerar valor tangível. E, realisticamente, disse ele, esse número provavelmente é significativamente menor no contexto do setor de seguros.
“Então, o que podemos fazer para tentar aumentar a escala?” O primeiro passo, segundo ele, é começar com um projeto que englobe os princípios básicos em que a GenAI se destaca. Pense nos problemas que está tentando resolver ou nos processos abrangentes que deseja transformar e, em seguida, trabalhe de trás para frente para construir a partir dessa base. “Tenha objetivos claros em mente e fatores de sucesso mensuráveis em mente”, aconselhou ele. “Uma grande parte disso tem a ver com uma cultura de testar e aprender… E isso não faz parte do DNA tradicional de seguros.
“Portanto, crie uma cultura de teste e aprendizado em que, além de aproveitarmos os recursos [desbloqueados] ao começarmos com algo pequeno e irmos aumentando a partir daí, também possamos recuar se não estiver funcionando porque a tecnologia mudou ou os regulamentos mudaram. Temos que ser capazes de aumentar a escala quando algo está funcionando bem, mas também de diminuir a escala quando não está.”
