80% das seguradoras brasileiras já usam inteligência artificial em alguma etapa da operação — principalmente em atendimento, sinistros e subscrição —, segundo pesquisa da CNseg com a EY divulgada em fevereiro de 2026. A adoção de IA no setor de seguros brasileiro deixou de ser piloto isolado e virou linha de investimento recorrente: o setor projeta aportar R$ 2,6 bilhões em IA em 2026, ante R$ 2,3 bilhões em 2025. Este artigo é a sexta vertical setorial da série de adoção de IA no Brasil — depois de indústria, varejo, financeiro, saúde e agronegócio — e é para o C-level de seguradoras, resseguradoras e insurtechs que precisa decidir onde investir a próxima rodada: os dados reais de adoção, os casos de uso com retorno mais maduro e o que a regulação da SUSEP e o Marco Legal da IA já exigem.
O panorama: o que os dados dizem sobre adoção de IA no setor de seguros brasileiro
A pesquisa CNseg/EY é hoje a referência mais completa sobre o tema: 26 seguradoras associadas responderam, entre outubro e janeiro, representando quase 51% do mercado de seguros brasileiro em receita anual — R$ 210 bilhões somados entre as respondentes. Os números centrais:
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Seguradoras que já usam IA em alguma etapa da operação | 80% |
| Empresas respondentes / representatividade do mercado | 26 empresas / ~51% do mercado (receita de R$ 210 bi) |
| Investimento setorial em IA em 2025 | R$ 2,3 bilhões |
| Investimento setorial projetado em IA para 2026 | R$ 2,6 bilhões |
| Economia gerada pelo uso de IA em 2025 | R$ 140 milhões |
| Economia projetada pelo uso de IA em 2026 | acima de R$ 175 milhões |
| Empresas que citam produtividade como motivação para adotar IA | 100% |
| Empresas que citam melhoria da experiência do cliente | 81% |
| Empresas que citam automação de tarefas | 69% |
| Empresas que citam redução de custos | 65% |
| Empresas com aumento de até 1% na receita atribuído à IA | 84% |
Fonte: Mobiletime — IA é usada por 80% das seguradoras no Brasil, diz CNSeg, citando a pesquisa CNseg/EY.
Dois pontos merecem atenção de quem decide investimento. Primeiro, a adoção já é maioria absoluta — a pergunta deixou de ser "se" e virou "com que profundidade". Segundo, o próprio título do estudo da CNseg resume a fase do setor: "IA já é realidade no mercado segurador, mas impacto financeiro ainda é incremental" (CNseg). Com 84% das seguradoras reportando ganho de receita de até 1%, a maioria ainda está na fase de ferramenta pontual — a mesma distância entre "usar IA" e "ter adoção real" que aparece em toda a série de verticais setoriais, como mostra adoção de IA nas empresas brasileiras: os dados de 2026.
Vale registrar a distinção com o setor financeiro amplo, já coberto em adoção de IA no setor financeiro: dados e ROI no Brasil: bancos respondem ao Banco Central e à Febraban, com foco em crédito e Pix. Seguros tem produto, sinistro e regulador próprios — SUSEP, não BC — e um recorte de risco distinto: subscrever uma apólice é precificar um evento futuro incerto, não avaliar histórico de crédito já ocorrido. É esse recorte que este artigo cobre.
Os principais casos de uso de IA no setor de seguros brasileiro
Quatro frentes concentram o uso real de IA em seguradoras e insurtechs brasileiras hoje, com maturidade e tipo de risco diferentes.
Subscrição automatizada e precificação de risco
A IA já influencia diretamente a cotação e o preço do seguro no Brasil, incorporando modelos preditivos aos processos de subscrição — algoritmos que cruzam dados comportamentais e regionais para decidir risco e prêmio de cada apólice (Terra — IA transforma a cotação e o preço do seguro auto). No seguro auto e de frotas, telemetria e IoT permitem precificação baseada em uso real (usage-based insurance, UBI): perfil de carga, rotas habituais, câmeras instaladas e histórico de sinistros entram no cálculo do prêmio, em vez de depender só de dado cadastral estático (Seu Auto Brasil — Como a telemetria redefine análise de risco no seguro de veículos). É a aplicação com maior potencial de personalização — prêmio mais justo para quem dirige melhor — e a que mais exige cuidado de governança, porque a variável que entra no modelo pode carregar viés indireto sem que a seguradora perceba.
Sinistros: da abertura ao pagamento
No acompanhamento de sinistros de Auto e Ramos Elementares, seguradoras como o Grupo Bradesco Seguros já usam IA para agilizar análise e resolução, além de aplicá-la na emissão e subscrição de apólices, tornando o processo mais rápido para clientes e corretores (CQCS — Bradesco Seguros utiliza inteligência artificial para transformar mercado de seguros). No Brasil, soluções de vistoria digital auditável, com geolocalização embarcada, já são complementadas por verificação de vivacidade (liveness) e validação multibiométrica para coibir fraude na abertura do sinistro (Gente Seguradora — Avanço de fraudes com inteligência artificial em seguros mobiliza pesquisas acadêmicas).
Detecção de fraude: o caso de uso em maior expansão
É a frente que mais cresce no setor, e o motivo é o tamanho do problema que ela ataca. Segundo o Sistema de Quantificação de Fraudes (SQF) da CNseg, o mercado segurador brasileiro registrou R$ 3,36 bilhões em sinistros suspeitos no primeiro semestre de 2025 — 15,1% do total de sinistros do período —, dos quais R$ 734 milhões já foram comprovados como fraude efetiva (Revista Apólice — Fraudes em seguros chegam a R$ 3,3 bilhões e impulsionam uso de IA no setor). Seguradoras brasileiras já investem em sistemas que analisam centenas de imagens por minuto para identificar padrões de fraude em fotos e documentos de sinistro invisíveis à análise humana, movendo a abordagem de reativa para proativa, com gestão contínua de risco. A Deloitte, no relatório global "Global Insurance Outlook 2026", estima que IA em detecção de fraude pode gerar até US$ 160 bilhões em economia para o setor global até 2032 — e mostra a oportunidade para o Brasil: o setor responde hoje por ~6,7% do PIB, com meta regulatória de chegar a 10% até 2030 (Revista Apólice — Estudo da Deloitte aponta tendências do seguro em 2026).
Vale um alerta em paralelo ao ganho: a mesma IA generativa que detecta fraude virou ferramenta de ataque. Pesquisas do primeiro semestre de 2026 colocam imagens, vídeos e áudios manipulados entre as principais ameaças ao setor global de seguros, com destaque para o seguro de automóveis (Gente Seguradora). O mesmo dilema entre IA defensiva e ofensiva aparece em adoção de IA no setor financeiro, com o crescimento de deepfake documentado pela Polícia Federal.
Por que seguradoras líderes em IA entregam retorno maior ao acionista
A McKinsey encontrou um dos maiores diferenciais setoriais de retorno já medidos para adoção de IA: seguradoras líderes em IA geraram até seis vezes o retorno total ao acionista das atrasadas — diferença bem maior do que a observada na maioria dos outros setores (Risk & Insurance — AI Could Break Insurance's Two-Decade Growth Stalemate, McKinsey Says, citando pesquisa da McKinsey). O motivo não é o número de casos de uso implementados — é a profundidade da transformação: quem captura esse retorno reconstrói processos inteiros ao redor da IA, em vez de plugar um modelo isolado num fluxo de trabalho que não mudou.
É o mesmo padrão que separa uso pontual de adoção real em qualquer setor — o framework para diagnosticar o estágio da sua seguradora está em maturidade de IA nas empresas: como avaliar a sua, e o método para medir se o que já foi implementado gera retorno está em ROI de inteligência artificial: como medir o retorno da capacitação. Para transformar ganhos de subscrição, sinistro e fraude em painel que a diretoria acompanha de verdade, veja métricas de adoção de IA: o painel que a diretoria precisa.
Regulação: o que a SUSEP e o Marco Legal da IA já exigem de seguradoras
Seguros é setor regulado, e a régua sobe em dois planos ao mesmo tempo.
No plano setorial, a SUSEP formalizou seu Plano de Regulação para 2026 pela Resolução SUSEP nº 72/2025, que coloca a implementação das leis que reestruturam o mercado segurador no centro da agenda do ano (Insurtalks — CNseg destaca agenda regulatória da Susep para 2026). No plano transversal, o Marco Legal da IA (PL 2338), aprovado no Senado em dezembro de 2024, deve exigir avaliação preliminar de risco para sistemas de IA generativa, sob coordenação do futuro Sistema Nacional de Regulação e Governança de Inteligência Artificial, vinculado à ANPD (Insurtalks). Um modelo de precificação ou de detecção de fraude, portanto, não responde só à SUSEP — responde também ao regime geral de IA em construção, com avaliação de risco documentada antes de ir a produção.
Dois pontos concentram a maior exposição de uma seguradora hoje:
- Viés em modelo de precificação de risco. Um algoritmo de subscrição que usa variáveis correlacionadas a raça, gênero ou território pode discriminar de forma indireta mesmo sem usar esses dados diretamente — o mesmo risco que qualquer modelo preditivo carrega, mas com consequência regulatória e reputacional mais direta em um produto que decide quem paga mais para se proteger de um risco. O framework de como avaliar e mitigar esse risco antes de colocar um modelo em produção está em gestão de risco de modelo de IA: guia prático.
- Explicabilidade da decisão de subscrição ou de recusa de sinistro. Um segurado que tem a apólice recusada ou o sinistro negado por decisão apoiada em IA precisa de uma explicação que resista a questionamento — do próprio cliente, do órgão de defesa do consumidor ou da SUSEP. Sem documentação clara de como o modelo decide, a seguradora concentra risco jurídico e reputacional em cada decisão automatizada. A estrutura de governança que sustenta esse tipo de decisão está detalhada em governança de IA na prática: política, segurança e LGPD.
Usar ferramentas de IA pontuais não é o mesmo que ter adoção real medida
A distinção que separa a seguradora que só "testou IA" da que de fato a adota: ligar um chatbot de sinistro, comprar um modelo de scoring de terceiro ou testar geração automática de laudo não é adoção — é uso de ferramenta pontual, sem baseline de risco nem métrica de negócio combinada antes de começar. Adoção real tem dono de negócio para o resultado, comitê de aprovação para modelos que tocam precificação ou fraude, e cadência de reporte à diretoria. É a lacuna que o próprio estudo CNseg/EY expõe: 84% das seguradoras têm ganho de receita de até 1% — a maioria ainda no regime de ferramenta pontual, não na transformação estrutural que a McKinsey associa ao salto de seis vezes no retorno ao acionista.
O primeiro passo estrutural antes de qualquer novo modelo de subscrição ou de fraude entrar em produção está em como implementar IA na empresa: da estratégia à adoção, e o desenho de um piloto que já nasce com métrica e critério de escala está em piloto de IA: como desenhar um teste que prova valor.
Como o método Flight Plan endereça essas barreiras no setor de seguros
As barreiras do setor não são falta de caso de uso comprovado — subscrição, sinistro e fraude já têm resultado documentado. Falta, na maioria das seguradoras, o processo que transforma um piloto isolado em capacidade instalada, com governança compatível com a SUSEP e o Marco Legal da IA. É esse o papel do método Flight Plan, da Jetpacks, parceira oficial da Replit no Brasil para conduzir imersões e workshops de vibecoding com governança dentro de grandes empresas:
- Launchpad (Diagnóstico) — mapeia onde a seguradora já tem dado e maturidade de governança para operar IA em subscrição, sinistro ou fraude com segurança, e onde a lacuna trava o modelo no piloto. Output: mapa de impacto.
- Flight Plan (Plano por área) — define, área por área, qual caso de uso entra primeiro e com qual métrica de negócio associada — não "testar um modelo de detecção de fraude", mas "reduzir X pontos no percentual de sinistro suspeito não identificado". Output: trilha por área.
- Booster (Capacitação) — forma o time que vai operar, auditar e responder por cada modelo em produção, com certificação Jetpack Certified para quem conclui. Output: time capacitado.
- Mission Control (Acompanhamento) — acompanha as métricas de adoção e de risco depois da capacitação, para o ganho de receita não ficar preso na faixa de "até 1%" que hoje descreve a maioria do setor. Output: métricas de adoção.
FAQ
Quantas seguradoras brasileiras já usam inteligência artificial?
80% das seguradoras brasileiras já usam IA em alguma etapa da operação, principalmente em atendimento, sinistros e subscrição, segundo pesquisa da CNseg com a EY divulgada em fevereiro de 2026, com 26 empresas respondentes representando quase 51% do mercado.
Quanto o setor de seguros brasileiro vai investir em IA em 2026?
O setor projeta investir R$ 2,6 bilhões em IA em 2026, ante R$ 2,3 bilhões em 2025, segundo a mesma pesquisa CNseg/EY. A economia gerada pelo uso de IA passou de R$ 140 milhões em 2025 para uma projeção acima de R$ 175 milhões em 2026.
Qual o principal caso de uso de IA em seguros no Brasil hoje?
Atendimento, sinistros e subscrição concentram o uso mais difundido, mas detecção de fraude é o caso de uso em maior expansão, motivado pelos R$ 3,36 bilhões em sinistros suspeitos registrados pelo Sistema de Quantificação de Fraudes da CNseg no primeiro semestre de 2025 — 15,1% do total de sinistros do período.
A IA realmente melhora o retorno financeiro de uma seguradora?
Os dados são mistos: 84% das seguradoras já reportam ganho de receita atribuído à IA, mas de até 1% — impacto ainda incremental para a maioria. A McKinsey, porém, encontrou que seguradoras líderes em IA — que reestruturam processos inteiros, não só plugam ferramentas pontuais — geraram até seis vezes o retorno total ao acionista das atrasadas.
Como a SUSEP regula o uso de IA pelas seguradoras?
A SUSEP ainda não tem norma específica de IA, mas formalizou o Plano de Regulação 2026 pela Resolução SUSEP nº 72/2025, priorizando a implementação das leis que reestruturam o setor. Em paralelo, o Marco Legal da IA (PL 2338), aprovado no Senado em dezembro de 2024, deve exigir avaliação preliminar de risco para sistemas de IA generativa, sob coordenação de um futuro sistema nacional vinculado à ANPD.
Telemetria e IA mudam o preço do seguro de carro no Brasil?
Sim. Telemetria e IoT permitem precificação baseada em uso real (usage-based insurance): comportamento do motorista, rotas e histórico de sinistro entram no cálculo do prêmio, em vez de depender só de dado cadastral estático — modelo que já é usado por seguradoras e plataformas digitais no Brasil para personalizar apólice e prêmio por perfil de condução.
Qual a diferença entre o setor de seguros e o setor financeiro amplo na adoção de IA?
Seguros responde à SUSEP, não ao Banco Central, e lida com um tipo de risco distinto: precificar um evento futuro incerto (subscrição) e decidir sobre sinistro, em vez de avaliar histórico de crédito já ocorrido. Bancos e o setor financeiro amplo — crédito, Pix, open finance — têm recorte próprio, coberto em adoção de IA no setor financeiro.
Qual o maior risco de governança de um modelo de IA em seguros?
Viés indireto em modelo de precificação de risco (variáveis correlacionadas a raça, gênero ou território sem uso direto desses dados) e falta de explicabilidade em decisões de recusa de apólice ou sinistro — ambos exigem estrutura de avaliação e documentação antes do modelo entrar em produção, não depois de um questionamento do segurado ou do regulador.
Conclusão: a decisão que você consegue tomar agora
Os dados da pesquisa CNseg/EY deixam claro que o setor de seguros brasileiro não tem mais um problema de convencimento sobre IA — 80% das seguradoras já usam a tecnologia e o investimento setorial sobe para R$ 2,6 bilhões em 2026. O problema é de profundidade: a maioria ainda colhe ganho de receita de até 1%, enquanto a McKinsey mostra que quem reestrutura processos inteiros ao redor da IA — não só liga uma ferramenta pontual — chega a seis vezes o retorno ao acionista das atrasadas. A decisão ao seu alcance agora não é "testar mais um modelo de detecção de fraude" — é diagnosticar onde sua seguradora já tem dado e governança para sair do impacto incremental para a transformação estrutural, com documentação que resiste à SUSEP e ao Marco Legal da IA.
Se sua seguradora já usa IA de forma pontual em subscrição, sinistro ou atendimento, mas não consegue apontar o número que esse uso está gerando nem provar como cada decisão automatizada é auditável, o próximo passo é um diagnóstico estruturado, não mais um piloto isolado. Fale com a Jetpacks e agende um diagnóstico gratuito de 30 a 45 minutos para mapear onde sua operação tem base pronta para medir ROI de IA com governança — ou monte o business case para a liderança com o método Flight Plan, do Launchpad (diagnóstico) ao Mission Control (métricas de adoção).
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