IA no setor de seguros: as implicações para investidores

O setor de seguros representa uma oportunidade excepcional para a IA impulsionar a criação de valor. Essa tecnologia continuará ganhando terreno nos próximos meses e anos, e seu potencial de transformação no setor é enorme, visto que as ineficiências nos fluxos de trabalho e o uso intensivo de dados proprietários constituem um excelente ponto de entrada para as tecnologias mais recentes.

Mas quais são as implicações para os investidores privados? Neste artigo, examinamos mais de perto alguns subsetores do mercado de seguros nos quais o capital privado já realiza um volume considerável de investimentos – incluindo distribuidores, agentes gerais de gestão (MGAs, managing general agents), fornecedores de software e a terceirização de serviços – para avaliar como e onde a IA pode fazer a diferença. E concluímos destacando quatro prioridades para patrocinadores e outros investidores que buscam transformar a IA em um diferencial do seu portfólio.

Um novo cenário para investimentos em seguros

Embora o fluxo geral de transações tenha se reduzido em 2025, o mercado de seguros continuou atraindo investimentos graças ao bom desempenho do setor ao longo dos ciclos econômicos. Em alguns subsetores, houve variações no volume de transações (Quadro 1), as mais evidentes ocorrendo no segmento das corretoras (cerca de 70% do total de transações), cujo volume recuou cerca de 20% em relação ao ano anterior, refletindo critérios de seletividade mais rigorosos em um mercado mais maduro. Os agentes gerais de gestão (MGAs) continuam entre os formatos de operação preferidos, representando cerca de 5% do fluxo de transações, pois seus modelos requerem pouco capital e proporcionam margens elevadas, sendo apoiados por expertise especializada em subscrição e/ou forte capacidade de distribuição. A terceirização de serviços – por meio das chamadas administradoras terceirizadas (TPAs) – é também uma área de interesse, com crescimento médio anual de 15% nos últimos cinco anos, impulsionado por relacionamentos sólidos com clientes, receitas recorrentes e operações escaláveis. Os fornecedores de software para seguros, incluindo plataformas centrais (para seguradoras e distribuidoras) e soluções de dados e análises, são igualmente atraentes. Esses modelos baseados em software-como-um-serviço (SaaS) geram receitas recorrentes e constituem a espinha dorsal digital que assegura a precisão e a eficiência ao longo de toda a cadeia de valor do setor de seguros.

Em termos geográficos, a maioria das transações privadas ocorreu nos Estados Unidos (Quadro 2), refletindo o tamanho relativo do mercado de seguros americano e a maturidade da participação do private equity na propriedade de ativos do setor. Os investimentos europeus desaceleraram: entre 2020 e o primeiro semestre de 2025, o volume o capital investido caiu a uma taxa média anual de cerca de 18%.

O potencial da IA para aumentar o valor dos portfólios

O setor de seguros dispõe de imensos conjuntos de dados estruturados e não estruturados; entretanto, muitos fluxos de trabalho, ao longo de toda a cadeia de valor, permanecem manuais. Ao mesmo tempo, o setor está cada vez mais suscetível a riscos complexos – como ataques cibernéticos, catástrofes climáticas e até mesmo os associados à própria IA. Essa dinâmica cria condições ideais para a adoção da inteligência artificial e, de fato, o setor inteiro parece estar galgando uma espécie de “escada de IA”:

1. IA tradicional. A análise preditiva de dados já está bem estabelecida em áreas como detecção de fraudes, precificação e modelagem de riscos.
2. IA generativa. Começa a remodelar tarefas que envolvem grande volume de documentos, como emissão de apólices, submissões e alguns aspectos do processamento e ajuste de sinistros.
3. IA agêntica. Essa nova fronteira promete gerenciar fluxos de trabalho autonomamente de ponta a ponta, desde compras até a avaliação seletiva de riscos.

Embora a IA vá transformar partes da cadeia de valor do setor de seguros, talvez seja mais provável que ela reconfigure os modelos existentes do que os elimine. Os investidores precisarão se concentrar menos em identificar ativos com potencial para revolucionar o setor e mais em entender onde e como a IA está criando progresso e oportunidades assimétricas em cada subsetor. O objetivo deve ser identificar metodicamente quais ativos estão, de fato, avançando nessa “escada de IA” e onde a tecnologia contribuirá mais para elevar o desempenho e a competitividade. Essa identificação permitirá entender melhor quais são os investimentos necessários para capturar oportunidades ou defender vantagens competitivas, que podem assumir a forma de construções internas, aquisições e/ou colaborações com parceiros já avançados na utilização de IA.

O valor dos portfólios está prestes a aumentar significativamente. Sabemos que, como linha de base, patrocinadores e equipes de gestão focados na criação de valor operacional quase sempre superam seus concorrentes, alcançando taxas internas de retorno dois a três pontos percentuais superiores. Extrair valor da IA – e, em especial, da IA generativa – será fundamental para que novas empresas, com novos portfólios de seguros, consigam gerar alfa [isto é, obter retornos superiores aos do mercado]. A McKinsey estima que a IA generativa poderá contribuir para gerar entre $50 e $70 bilhões em novas receitas no setor de seguros, impactando as dimensões de marketing e vendas, operações com clientes e engenharia de software.

Os subsetores em que a IA está reconfigurando o desempenho

Embora muitos casos de uso ainda exijam supervisão humana, a IA já está reconfigurando a atuação de corretoras, agentes gerais de gestão, fornecedores de software e administradoras terceirizadas. A seguir, examinamos alguns desses subsetores e como a IA está afetando o apetite por investimentos.

Corretoras (varejo e atacado)

Com o amadurecimento do mercado, a criação de valor decorre não apenas da consolidação de corretoras (um tema importante no passado recente), mas também da integração vertical, da colocação de seguros apoiada por tecnologia e do uso de dados para uma orientação de riscos mais consultiva. A IA será um componente importante dessa próxima fase. Contudo, em vez de substituir por completo as corretoras e os produtores [profissionais de vendas de seguros], é mais provável que ela os capacite a assessorar melhor os clientes sobre seus riscos e a ampliar suas margens.

Os primeiros casos de uso de IA generativa já aumentaram a eficiência e as taxas de conversão. Entre eles estão o processamento automatizado de propostas de seguros, o alinhamento do risco ao apetite das seguradoras e a utilização de copilotos de colocação para renovações e vendas cruzadas de apólices. Com o tempo, no caso de riscos mais simples, a IA agêntica poderá assumir as tarefas de renovação de ponta a ponta, conectando dinamicamente clientes e provedores de capacidade, com intervenção humana limitada e sob responsabilidade das corretoras.

A IA não só oferece ganhos de eficiência, como vem sendo utilizada na geração digital de leads e na identificação das oportunidades mais prevalentes em seguros pessoais e para pequenas e médias empresas. Segundo nossas análises de casos, essas abordagens aumentaram o número de complementações de contas [account rounding] e de vendas cruzadas, e reduziram a evasão de clientes em mais de 50%, engajando-os sistematicamente com a mensagem certa no momento certo de sua jornada.

Os clientes continuam a valorizar as corretoras por seus conselhos personalizados e confiáveis e pelo acesso que oferecem aos mercados seguradores. Na verdade, em vez de substituir essas instituições, a IA tende a fortalecer seu papel ao possibilitar novas formas de geração de leads e ferramentas mais avançadas.

Ao mesmo tempo, o próprio modelo de corretagem está evoluindo. Com os acordos de não concorrência sob pressão em vários estados norte-americanos, as corretoras que oferecerem uma proposta de valor mais interessante para seus profissionais atrairão e reterão os melhores talentos. A IA pode desempenhar um papel importante aqui, reduzindo o atrito administrativo – por exemplo, simplificando as interações nos sites das seguradoras para cotação, preenchimento automático de formulários ou processamento de endossos. No longo prazo, aumentará o diferencial entre corretoras que utilizam e não utilizam a IA de forma eficaz. As novas aplicações permitirão que as corretoras aproveitem os ganhos de eficiência para dedicar mais tempo aos clientes, escalar suas operações e obter acesso privilegiado a dados por meio de carteiras de negócios maiores. Além disso, o acesso a tais recursos torna-se um atrativo irresistível para futuros produtores.

Agentes gerais de gestão (MGAs)

Os agentes gerais de gestão são um dos subsetores de crescimento mais rápido no setor de seguros. Nos Estados Unidos, na última década, o volume de prêmios canalizado por meio de MGAs cresceu cerca de 14% ao ano, e os prêmios diretos quase dobraram entre 2020 e 2024, de $47 para $97 bilhões. Esse crescimento é impulsionado pelo apetite do capital privado por plataformas de subscrição de alta margem e pouco capital, levando as transações de private equity e o volume de investimentos a crescerem quase 20% ao ano desde 2020, de acordo com o PitchBook.

Os MGAs tornaram-se centrais na inovação em seguros, estimulando uma utilização mais sofisticada de dados e tecnologia. À medida que o mercado continua a evoluir, a IA pode gerar valor tanto na subscrição como na distribuição. Na subscrição, está sendo aplicada para acelerar e personalizar a entrada e o encaminhamento de solicitações, realizar segmentação e classificação altamente granulares de riscos e produzir mensagens e documentos personalizados que agilizam a comunicação e facilitam a emissão e acompanhamento das apólices. Além disso, as primeiras formas de “células de trabalho” de subscrição automatizada começam a fazer cotações e a vincular apólices mais simples com mínima intervenção.

Alguns casos de uso já apresentam resultados mensuráveis. Temos observado que ferramentas especializadas de engenharia de risco são capazes de gerar avaliações de risco preliminares que reduzem o prazo de cotação de mais de um mês para apenas alguns dias. Do mesmo modo, modelos especializados em seguros comerciais de patrimônio e acidentes, que incorporam taxas de sucesso preditivas, hoje fornecem cotações em uma a duas horas, em vez de dois ou três dias.

Quanto à distribuição, a IA oferece suporte à triagem, à gestão do relacionamento com corretores e à geração e segmentação dinâmicas de leads. Muitos MGAs focados em insurtech [tecnologias do setor de seguros] estão integrando ferramentas que requerem pouca codificação à automação dos fluxos de trabalho para viabilizar essas funcionalidades. Os MGAs que não se adaptarem rapidamente aos avanços da IA poderão ser superados por empresas nativas digitais e ecossistemas de plataformas que combinam distribuição, dados e recursos de subscrição, e que conseguem internalizar a subscrição com mais rapidez e em maior escala.

Além da adoção efetiva da IA, a propriedade e a ativação de dados se tornarão uma fonte decisiva de valor. MGAs capazes de consolidar, enriquecer e proteger dados proprietários se tornarão parceiros indispensáveis tanto de corretoras como de seguradoras, pois fornecerão insights melhores sobre risco de volta ao ecossistema. Os MGAs que combinarem relacionamentos sólidos, propriedade dos dados e uso avançado de IA se diferenciarão de forma mais acentuada, utilizando a IA para fortalecer – e não substituir – o discernimento humano na subscrição.

Fornecedores de software

As plataformas de software e de dados continuam sendo uma das áreas de investimentos que mais crescem no setor de seguros, com uma expansão média anual de cerca de 20% nos cinco anos até o primeiro semestre de 2025. O número de transações também segue em alta, sobretudo em sistemas essenciais e plataformas de distribuição, refletindo a confiança dos investidores na infraestrutura digital que conecta seguradoras, corretoras e MGAs.

À medida que a IA avança da fase de experimentação para a adoção em escala, a próxima fronteira para os fornecedores de software vai sendo moldada não apenas pelo desempenho dos modelos, mas também pela forma como os compradores corporativos repensam sua arquitetura tecnológica e os padrões de procurement. Nossos casos recentes mostram que as seguradoras estão migrando de sistemas monolíticos para ambientes modulares e abertos que permitem a interoperabilidade das melhores ferramentas de IA – o que chamamos de “malha agêntica”.

Nesse modelo, agentes customizados e prontos para uso colaboram de forma segura e autônoma, valendo-se dos padrões abertos e realizando microsserviços para evitar a que a organização se torne dependente de alguns poucos fornecedores. Para as seguradoras, isso significa a possibilidade de integrar soluções especializadas aos seus sistemas essenciais sem grandes mudanças na plataforma. Para os fornecedores de software, sinaliza uma corrida para se tornarem o tecido conectivo do ecossistema de seguros, reunindo dados, modelos e agentes.

Essas novas preferências dos compradores favorecem os fornecedores de soluções premium, especialmente aqueles que oferecem recursos especializados de IA que se integram com facilidade ao ambiente tecnológico das seguradoras e corretoras. Ao mesmo tempo, as plataformas de sistemas essenciais e de administração das apólices precisarão ser não só rearquitetadas para operar de forma aberta (“expondo” APIs que tornem funções e dados acessíveis a outros sistemas por meio de interfaces seguras), como também desenhadas com microsserviços capazes de incorporar agentes de IA.

Para os investidores, essas mudanças criam oportunidades em ambas os lados do espectro: seja apoiando especialistas capazes de interoperar por meio de funcionalidades diferenciadas de IA, seja fortalecendo plataformas de sistemas essenciais que possam atuar como âncoras de uma malha agêntica aberta. À medida que as seguradoras avançam rumo a arquiteturas modulares e à colaboração entre múltiplos agentes de IA, as plataformas que viabilizarem tal agilidade tenderão a ser altamente valorizadas e a se tornar a espinha dorsal do próximo capítulo digital do setor.

Administradoras terceirizadas

As administradoras terceirizadas (TPAs, third-party administrators) continuam sendo um dos focos do capital privado. Segundo o PitchBook, o número de transações nesse segmento cresceu, em média, cerca de 15% ao ano nos últimos cinco anos. Embora a proposta de valor central para os investidores (receitas recorrentes, modelos com balanços patrimoniais leves) continue válida, muitas administradoras vêm expandindo suas ofertas para além das tradicionais e oferecendo plataformas de serviços mais integradas. Como têm acesso a dados detalhados de cada transação de atendimento, estão bem posicionadas para implementar a IA e melhorar a velocidade, a consistência e os níveis de serviço em fluxos de trabalho de alto volume.

Por outro lado, ainda não está claro como as TPAs poderão monetizar de forma confiável os ganhos de eficiência gerados pela IA. Muitos contratos comerciais nesse segmento ainda se baseiam no número de funcionários, em estruturas de remuneração ancoradas em atividades ou, explícita ou implicitamente, em modelos de precificação cost-plus [custo+margem]. Em tais condições, a automação pode até mesmo reduzir o faturamento, ainda que o desempenho operacional melhore, e ganhos como maior precisão ou resultados melhores nem sempre serão diretamente remunerados. Isso cria uma tensão estratégica real: a IA pode melhorar as operações das TPAs, mas, ao mesmo tempo, também pode minar os mecanismos tradicionais de remuneração.

Assim, nossa expectativa é que a próxima fase desse subsetor será caracterizada não tanto pela adoção da IA – ainda que todas as TPAs irão adotá-la – quanto pelo modo como as administradoras aprimoram seus modelos de precificação e seu posicionamento competitivo. E, à medida que a automação reduz a vantagem de simplificação que as TPAs sempre detiveram, preservar a competitividade de custos e a constância da inovação continuará sendo fundamental. Portanto, é provável que os patrocinadores priorizem as plataformas que investirem desde cedo em infraestrutura de dados e na integração da IA, com o objetivo final de criar um caminho claro para a expansão durável da receita e/ou das margens.

Quatro prioridades para investidores

A maioria dos investidores no setor de seguros privados reconhece o potencial disruptivo da IA, mas muitos ainda estão decidindo como agir. Alguns já incorporam a IA à diligência prévia; outros mobilizam as empresas de seus portfólios para preservar sua posição no mercado enquanto buscam novas fontes de valor. O desafio é decidir onde investir, com que rapidez agir e as maneiras de construir uma vantagem duradoura levando em consideração o modo como a IA agrega valor. Nesse contexto, os investidores que desejam transformar a IA em um diferencial competitivo de seus portfólios devem ter quatro prioridades em mente.

Incorporar a avaliação e a criação de valor com IA a todo o ciclo de vida da transação

A inteligência artificial está hoje presente em todas as etapas do processo de investimento, desde a diligência prévia até a gestão do portfólio. Durante a diligência, os investidores poderão avaliar o potencial das ferramentas agênticas e analíticas para reconfigurar o posicionamento e o modelo de negócio da empresa-alvo. Em cada portfólio, a mesma lógica deve orientar os planos de criação de valor, identificando-se onde a IA é capaz de ampliar as margens, acelerar o crescimento ou defender market share.

Instituir um guia de IA para toda a empresa

Os patrocinadores devem codificar uma abordagem repetível que abranja tanto a diligência prévia como a gestão de ativos – incluindo modelos padronizados, KPIs consistentes e um repositório central de casos de uso, como subscrição automatizada, processamento eficiente de sinistros e governança de dados. É preciso adotar uma metodologia coerente para selecionar as soluções de IA apropriadas às empresas do portfólio, assegurando assim que bases tecnológicas estejam preparadas para a adoção da IA e que exista uma biblioteca de agentes com os mecanismos necessários de supervisão e proteção. Isso criará uma linguagem comum para que equipes de negócio, operações e dados possam avaliar as oportunidades e acompanhar a execução da IA. Com o tempo, as lições aprendidas com os projetos-piloto do portfólio serão incorporadas a novas diligências prévias, fortalecendo a nível de convicção e a velocidade de execução em cada transação.

Planejar cenários em um ambiente dinâmico

Embora o guia de IA defina como avaliar e implantar a tecnologia, o planejamento de cenários ajuda as empresas a decidir onde e quando investir à medida que a inteligência artificial evolui. A mesma disciplina utilizada para modelar múltiplas curvas de adoção de IA durante a diligência prévia deve ser estendida à gestão do portfólio. Os patrocinadores poderão mapear cenários possíveis de maturidade da IA em seus haveres – desde a automação incremental até a execução plenamente agêntica – e quantificar o impacto operacional e financeiro de cada trajetória. Esse exercício permitirá que as empresas priorizem recursos para capacitação, identifiquem plataformas sinérgicas e programem aportes para quando tecnologia, dados e prontidão estiverem alinhados. Com isso, a IA deixa de ser apenas uma lente analítica utilizada na diligência prévia e se torna uma ferramenta de planejamento estratégico para todo o portfólio.

Projetar como a IA transformará os modelos de talentos

As equipes responsáveis por transações e operações precisam ser capazes de identificar as mudanças que a IA provocará na força de trabalho do setor de seguros e de se preparar adequadamente. A McKinsey estima que as tecnologias atuais podem, em teoria, automatizar mais da metade das horas trabalhadas nos Estados Unidos. Cerca de dois terços dessas horas são hoje dedicadas a tarefas não físicas – proporção bastante semelhante à encontrada na cadeia de valor do setor de seguros. Assim, os profissionais de hoje precisarão evoluir e desenvolver competências em IA para acompanhar esse ritmo. Terão não só de aprender a se integrar aos processos da IA, mas também migrar de tarefas básicas para atividades mais amplas de contextualização, interpretação e aplicação de insights.

Subjacente a tudo isso está a disposição de investir em empresas cujas equipe de gestão tenha apetite real por mudanças. O setor de seguros tem um histórico bastante limitado de inovações generalizadas e rápida adoção de novas tecnologias. Portanto, será essencial contar com talentos capazes de ir além da expertise técnica e diferenciar as empresas aptas a abraçar tais mudanças, um fator que os investidores não podem ignorar. À medida que o setor evolui, a IA redefinirá a criação de valor em todos os segmentos do mercado. Em nossa visão, investidores e equipes de gestão no ecossistema de seguros precisarão se valer da IA para efetivamente competir na próxima década.