Os nascidos nos anos 80, como no meu caso, costumávamos associar a Inteligência Artificial (IA) a uma ideia futurista impulsionada pela ficção científica. No entanto, o conceito de IA surgiu em meados do século XX, quando foram feitas as primeiras tentativas de dotar as máquinas de capacidades comparáveis às humanas (Turing, 1950)¹.

O rápido crescimento do poder computacional, a disponibilidade de grandes volumes de dados (big data) e os avanços em algoritmos de aprendizado de máquina — especialmente o aprendizado profundo (deep learning) — impulsionaram o desenvolvimento até os dias atuais. Esses avanços possibilitaram que as máquinas reconheçam imagens, traduzam idiomas, gerem textos e tomem decisões com níveis de precisão antes inatingíveis.

Atualmente, a IA deixou de ser uma fantasia para se tornar parte integrante da nossa vida cotidiana, muitas vezes de forma imperceptível. Desde fazer consultas a assistentes virtuais em dispositivos móveis, receber indicações sobre a melhor rota ao dirigir, até obter recomendações personalizadas em redes sociais e plataformas de streaming, a IA influencia de maneira significativa.

Embora a implementação da inteligência artificial no setor de seguros já seja uma realidade, sua adoção no âmbito dos seguros marítimos avança a um ritmo mais lento devido às particularidades de um setor tradicional, especializado e menos massivo. No entanto, existem aplicações transversais e outras específicas que estão começando a surgir no mercado.

Eficiência em Alto Mar

Sem dúvida, um dos maiores avanços em IA e mais divulgados atualmente são os chatbots com modelos generativos de linguagem. Eles melhoraram o atendimento ao cliente por meio de soluções imediatas e personalizadas. Os chatbots atuais, impulsionados por essa tecnologia, proporcionam uma experiência de interação muito mais natural e fluida do que os antigos sistemas limitados a respostas estruturadas em um roteiro rígido, que muitas vezes acabavam por encaminhar a consulta a um atendente. Agora, a nova inteligência compreende solicitações mais complexas, orienta e propõe soluções a cada usuário, melhorando assim a experiência do cliente. Isso, somado ao processamento automático de formulários e documentos, reduz os prazos de aprovação de solicitações de cotações de novos seguros ou de renovações.

Na gestão de sinistros, a IA automatiza a análise de relatórios, detectando inconsistências, falta de documentação e analisando fotos, com uma eficácia que se traduz em liquidações mais rápidas.

Recentemente, no último fórum da ALSUM na Espanha (ALSUM, 2025)², Claudia Bautista nos mostrou que já existem companhias de seguros que aproveitam os dispositivos telemáticos incorporados em navios para monitorar o comportamento na navegação. Com isso, consegue-se reduzir a sinistralidade e aplicar uma tarifa melhor de forma individualizada, graças ao melhor conhecimento do risco proporcionado pelos dados em tempo real.

Navegando em Águas Turbulentas

O avanço da IA traz novos desafios. Questões éticas, a privacidade dos dados e a automação do trabalho estão gerando debates sobre como regulamentar seu desenvolvimento e seu uso responsável.

Modelos de IA treinados com dados históricos podem perpetuar vieses. A nova Lei Europeia sobre IA (2024)³ exige transparência em decisões de “alto risco”, como poderia ser a recusa de cobertura. Isso obriga as seguradoras a implementar maior supervisão humana e a melhorar a rastreabilidade dos algoritmos utilizados para a avaliação de riscos ou a determinação dos prêmios.

Os navios modernos, como mencionei anteriormente, com centenas de sensores e sistemas conectados, podem monitorar a navegação, maquinário e carga. O que melhora a gestão também amplia a oportunidade de ataques para os hackers. A cibersegurança, então, se torna uma preocupação urgente; basta lembrar do caso “NotPetya”, que afetou a companhia marítima Maersk em 2017, para perceber o risco crescente.

A integração tecnológica muitas vezes entra em choque com a realidade de muitas empresas que ainda operam com sistemas legados e que não se encaixam facilmente com soluções modernas, seja pela complexidade técnica, econômica ou pela resistência cultural à mudança.

A isso soma-se a lacuna de talento especializado. Sabemos o quão difícil é conseguir especialistas em um ramo tão específico como o marítimo, e quanto tempo leva capacitá-los internamente. Se a isso se somar a demanda por especialistas em IA e gestão de dados, o desafio se torna ainda maior.

O uso da IA no processo educativo será fundamental para criar as novas competências necessárias. A alfabetização em IA desde as escolas deverá popularizar seu uso, assegurando que seja inclusivo e equitativo, e que não se gerem lacunas que impeçam a utilização dessas ferramentas (UNESCO, 2025)⁴.

Inteligência amplificada, não substituída

Como prevê Leopold Aschenbrenner (2024)⁵, a mudança é constante e é provável que o desenvolvimento da IA que vimos nos últimos anos se intensifique de forma exponencial. As notícias atuais, como o investimento multimilionário recentemente anunciado pelo governo dos EUA — que inclui a construção de data centers, a promoção de fábricas de semicondutores e a melhoria do sistema elétrico —, somado à nova entrada da Nvidia como fornecedora de hardware para a China, indica que a corrida em direção a uma Inteligência Artificial Geral (IAG) já começou.

A IA vai transformar a subscrição de seguros, tornando-a mais precisa, eficiente e adaptável. Aqueles que conseguirem trilhar o caminho rumo a uma combinação saudável de IA com a experiência humana (Inteligência Amplificada) serão mais eficientes e competitivos, melhorando assim a rentabilidade e a satisfação do cliente.

Mesmo com esse desenvolvimento exponencial, na minha opinião, a IA ou IAG não eliminará o subscritor, mas seu papel deverá evoluir rapidamente para uma gestão mais estratégica, validando modelos e tomando decisões em situações ainda mais complexas.

No fim das contas, o seguro não é apenas um contrato baseado em dados, continua sendo e será uma relação de confiança e promessas cumpridas entre pessoas.

1. Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence.Mind, 59(236), 433–460.
2. ALSUM. (2025, 11 de junio). Memorias del Foro ALSUM Madrid.https://test.alsum.co/memorias_alsum/memorias-foro-madrid-11-de-junio-2025/
3. European Union. (2024). Artificial Intelligence Act. https://artificialintelligenceact.eu
4. UNESCO. (2025, 15 de abril). Inteligencia artificial y educación. https://www.unesco.org/es/digital-education/artificial-intelligence?hub=32618
5. Aschenbrenner, L. (2024). Situational Awareness: The Decade Ahead. https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/situationalawareness.pdf