O setor de seguros tornou-se o que mais utiliza intelig\u00eancia artificial nos Estados Unidos<\/strong> pelo indicador que mais importa: a densidade das decis\u00f5es automatizadas que afetam cada consumidor.<\/p>\nTodos os fluxos de trabalho de subscri\u00e7\u00e3o, mecanismos de precifica\u00e7\u00e3o, modelos de encaminhamento de sinistros e sistemas de detec\u00e7\u00e3o de fraudes operam em grande escala, produzindo resultados que determinam se os consumidores recebem cobertura, a que pre\u00e7o e em que condi\u00e7\u00f5es. No entanto, os programas de gest\u00e3o de risco que regem essas decis\u00f5es n\u00e3o acompanharam esse ritmo e, como resultado, as seguradoras enfrentam cada vez mais implica\u00e7\u00f5es significativas em toda a empresa, com os prazos regulat\u00f3rios para a conformidade com a IA se aproximando rapidamente.
\nAt\u00e9 recentemente, a governan\u00e7a da IA no setor de seguros era uma discuss\u00e3o sobre gest\u00e3o de riscos entre equipes de conformidade e departamentos jur\u00eddicos, mas isso j\u00e1 n\u00e3o \u00e9 mais o caso.
\nAtualmente, tr\u00eas estruturas regulat\u00f3rias distintas est\u00e3o respondendo \u00e0 quest\u00e3o da governan\u00e7a em nome das operadoras, e a maioria delas n\u00e3o est\u00e1 preparada para nenhuma delas.<\/p>\n
Tr\u00eas prazos regulat\u00f3rios regem a conformidade em mat\u00e9ria de IA<\/h2>\n
O primeiro rel\u00f3gio est\u00e1 marcando o tempo restante.
\nRegulamenta\u00e7\u00f5es da Calif\u00f3rnia sobre Tecnologia de Tomada de Decis\u00e3o Automatizada (ADMT)<\/strong>, que faz parte do marco geral de privacidade do estado, entrar\u00e3o em vigor em 1\u00ba de janeiro de 2027.<\/strong> De acordo com a ADMT, as organiza\u00e7\u00f5es, incluindo as seguradoras, devem garantir aos consumidores o direito de recusa, uma an\u00e1lise humana significativa e avalia\u00e7\u00f5es de risco documentadas para qualquer sistema automatizado que influencie de forma substancial decis\u00f5es importantes dos consumidores.<\/p>\nPara as seguradoras, as regras se aplicam a todos os segmentos das linhas de seguros pessoais e comerciais. Elas tamb\u00e9m se aplicam a mecanismos de regras e modelos de pontua\u00e7\u00e3o, e n\u00e3o apenas a sistemas de aprendizado de m\u00e1quina. \u00c9 importante ressaltar que elas acarretam obriga\u00e7\u00f5es de cumprimento com consequ\u00eancias regulat\u00f3rias concretas. A Ag\u00eancia de Prote\u00e7\u00e3o \u00e0 Privacidade da Calif\u00f3rnia (CalPrivacy), que det\u00e9m autoridade para fiscalizar o cumprimento, pode aplicar multas de at\u00e9 $7.500 por viola\u00e7\u00e3o, calculadas por consumidor. A CalPrivacy j\u00e1 demonstrou que ir\u00e1 impor penalidades em vez de emitir advert\u00eancias, com uma lista crescente de medidas de fiscaliza\u00e7\u00e3o que come\u00e7am na casa das centenas de milhares e chegam a dezenas de milh\u00f5es de d\u00f3lares.<\/p>\n
O segundo rel\u00f3gio bate mais cedo. Boletim sobre Modelos de IA da Associa\u00e7\u00e3o Nacional de Comiss\u00e1rios de Seguros<\/strong>, agora adotado por 25 estados<\/strong>, exige que as operadoras estabele\u00e7am um programa de governan\u00e7a de IA por escrito que abranja o desenvolvimento, a aquisi\u00e7\u00e3o, os testes, o monitoramento e a supervis\u00e3o dos sistemas de IA. O primeiro ciclo de fiscaliza\u00e7\u00e3o em tempo real ter\u00e1 in\u00edcio no quarto trimestre, antes mesmo do in\u00edcio da aplica\u00e7\u00e3o da ADMT.<\/p>\nO terceiro rel\u00f3gio j\u00e1 bateu. A Carta Circular n\u00ba 7 do Departamento de Servi\u00e7os Financeiros de Nova York (NYDFS), emitida em 2024<\/strong>, exige que as operadoras que atuam em Nova York mantenham um programa de governan\u00e7a de IA por escrito, com responsabilidade atribu\u00edda ao conselho administrativo. As operadoras que atuam em Nova York sem um programa de governan\u00e7a de IA por escrito j\u00e1 est\u00e3o em situa\u00e7\u00e3o de n\u00e3o conformidade.<\/p>\nEsses programas de conformidade compartilham requisitos comuns de infraestrutura: um registro documentado do processo de decis\u00e3o automatizada, mapeamento de modelos e data, mecanismos de prote\u00e7\u00e3o dos direitos do consumidor, evid\u00eancias de avalia\u00e7\u00e3o de riscos, programas de supervis\u00e3o de fornecedores e pol\u00edticas de governan\u00e7a por escrito. As operadoras que tratam cada estrutura como uma exig\u00eancia de conformidade isolada est\u00e3o gerando custos redundantes em suas opera\u00e7\u00f5es e lacunas estruturais em sua governan\u00e7a, com grande probabilidade de retrabalho oneroso \u00e0 medida que novos estados aderirem \u00e0 iniciativa.<\/p>\n
O escopo \u00e9 mais amplo do que o mapeado pela maioria das operadoras<\/h2>\n
O equ\u00edvoco mais perigoso na governan\u00e7a da IA no setor de seguros \u00e9 a ideia de que essas estruturas se destinam exclusivamente \u00e0 IA e ao aprendizado de m\u00e1quina. N\u00e3o \u00e9 o caso.<\/p>\n
Qualquer sistema automatizado que influencie de forma substancial uma decis\u00e3o importante do consumidor est\u00e1 sujeito \u00e0 ADMT<\/strong>. Isso incluiria, por exemplo, um mecanismo de regras desenvolvido h\u00e1 15 anos, caso ele influencie os resultados relativos a pre\u00e7os, elegibilidade ou cobertura. Tamb\u00e9m est\u00e3o inclu\u00eddos modelos de pontua\u00e7\u00e3o de fraudes e fluxos de trabalho de encaminhamento de sinistros, al\u00e9m de uma infinidade de processos essenciais de tomada de decis\u00e3o em toda a empresa. O que importa n\u00e3o \u00e9 a tecnologia, mas se a decis\u00e3o afeta significativamente a vida dos consumidores.<\/p>\nA estrutura da NAIC amplia ainda mais essa exig\u00eancia, abrangendo n\u00e3o apenas os sistemas, mas tamb\u00e9m os fornecedores e as rela\u00e7\u00f5es com terceiros (data) por tr\u00e1s deles. O NYDFS vai ainda mais longe: as seguradoras devem regulamentar tanto seus modelos internos quanto os terceiros (data) externos utilizados para alimentar esses modelos. Para as seguradoras de bens e riscos que operam programas de seguro baseados no uso, com recurso \u00e0 telem\u00e1tica e a dados comportamentais de terceiros (data), isso \u00e9 significativo. A estrutura se aplica \u00e0 cadeia de suprimentos de data, e n\u00e3o apenas ao sistema de decis\u00e3o.<\/p>\n
As seguradoras que realizaram esse trabalho sistematicamente identificam mais riscos de n\u00e3o conformidade do que esperavam: mecanismos de regras legados, anteriores a qualquer programa formal de IA; modelos de terceiros incorporados em plataformas centrais; e fluxos de trabalho que direcionam resultados para os consumidores h\u00e1 anos sem nunca terem sido formalmente classificados como sistemas de decis\u00e3o.<\/p>\n
A maioria ainda n\u00e3o realizou esse exerc\u00edcio, e \u00e9 exatamente isso que os examinadores est\u00e3o procurando.<\/p>\n
A tend\u00eancia das leis estaduais n\u00e3o d\u00e1 sinais de desacelera\u00e7\u00e3o<\/h2>\n
A Lei SB 21-169 do Colorado, em vigor desde 2023, exige que as seguradoras de vida documentem as medidas de prote\u00e7\u00e3o \u00e0 equidade algor\u00edtmica e apresentem atestados anuais ao comiss\u00e1rio estadual de seguros. Na \u00e9poca, o setor de seguros considerou isso uma exig\u00eancia de conformidade espec\u00edfica do Colorado. Mas n\u00e3o era. Era a tend\u00eancia.<\/p>\n
A estrutura ADMT da Calif\u00f3rnia estendeu essa mesma l\u00f3gica \u00e0s decis\u00f5es automatizadas em todas as modalidades de seguro, abrangendo direitos do consumidor, explicabilidade e presta\u00e7\u00e3o de contas. Nova York mant\u00e9m requisitos semelhantes em vigor desde o in\u00edcio de 2024. Illinois, Maryland e Connecticut est\u00e3o desenvolvendo estruturas an\u00e1logas. O boletim da NAIC j\u00e1 alcan\u00e7ou 25 estados e continua a se expandir.<\/p>\n
O equ\u00edvoco mais perigoso em governan\u00e7a da IA no setor de seguros<\/strong> O problema \u00e9 que essas estruturas se destinam exclusivamente \u00e0 IA e ao aprendizado de m\u00e1quina. As operadoras que trataram cada desenvolvimento como um evento isolado v\u00eam criando programas fragmentados, estado por estado. As operadoras que reconhecem esse padr\u00e3o est\u00e3o desenvolvendo programas integrados, projetados para acomodar novas exig\u00eancias \u00e0 medida que outros estados adotam novas regulamenta\u00e7\u00f5es, sem a necessidade de reconstruir tudo a cada vez. A diferen\u00e7a n\u00e3o \u00e9 apenas o custo, mas a velocidade competitiva. Quando o pr\u00f3ximo estado tomar medidas, uma operadora j\u00e1 estar\u00e1 pronta, enquanto as outras ter\u00e3o que recome\u00e7ar do zero.<\/p>\nA diferen\u00e7a n\u00e3o se resume apenas ao custo, mas tamb\u00e9m \u00e0 velocidade competitiva.<\/p><\/blockquote>\n
O que \u00e9 necess\u00e1rio para que um sistema esteja pronto para implanta\u00e7\u00e3o<\/h2>\n
O objetivo da governan\u00e7a da IA no setor de seguros n\u00e3o \u00e9 a conformidade em si. Trata-se da capacidade de implantar recursos de tomada de decis\u00e3o automatizada em grande escala, com a certeza de que esses recursos podem ser explicados, defendidos e ajustados quando os \u00f3rg\u00e3os reguladores, os consumidores ou as condi\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cios assim o exigirem. As seguradoras que est\u00e3o construindo essa infraestrutura agora n\u00e3o est\u00e3o apenas gerenciando os riscos regulat\u00f3rios. Est\u00e3o construindo a base operacional para obter vantagem competitiva em um mercado que faz uso intensivo da IA.<\/p>\n
Eis o que essa infraestrutura exige:<\/p>\n
\n- Um registro documentado de todas as decis\u00f5es automatizadas<\/strong> classificados de acordo com os crit\u00e9rios de escopo da ADMT, da NAIC e do NYDFS. N\u00e3o apenas sistemas de IA, mas tamb\u00e9m mecanismos de regras, modelos de pontua\u00e7\u00e3o e ferramentas de cria\u00e7\u00e3o de perfis.<\/li>\n
- Um mapa completo do data que est\u00e1 na base dessas decis\u00f5es<\/strong>, incluindo fontes externas e contribui\u00e7\u00f5es de fornecedores terceirizados.<\/li>\n
- Notifica\u00e7\u00f5es ao consumidor e meios de recusa que funcionem na pr\u00e1tica<\/strong>, n\u00e3o como declara\u00e7\u00f5es de pol\u00edtica, mas como mecanismos que alteram os resultados das decis\u00f5es.<\/li>\n
- Processos de revis\u00e3o humana nos quais os revisores det\u00eam autoridade efetiva para anular decis\u00f5es<\/strong> e documentar sua fundamenta\u00e7\u00e3o de forma que possa ser consultada pelas autoridades reguladoras.<\/li>\n
- Avalia\u00e7\u00f5es formais de risco para cada sistema de tomada de decis\u00e3o relevante:<\/strong> evid\u00eancias documentadas de que a operadora avaliou, compreendeu e controla os riscos gerados por seus sistemas automatizados.<\/li>\n<\/ul>\n
Nada disso constitui uma teoria nova sobre governan\u00e7a. \u00d3rg\u00e3os reguladores em diversas jurisdi\u00e7\u00f5es j\u00e1 a incorporaram \u00e0 legisla\u00e7\u00e3o. As operadoras ser\u00e3o avaliadas com base nisso quando os auditores chegarem.<\/p>\n
O prazo para a constru\u00e7\u00e3o est\u00e1 se esgotando<\/h2>\n
O ciclo de inspe\u00e7\u00f5es da NAIC tem in\u00edcio neste outono.<\/p>\n
A fiscaliza\u00e7\u00e3o do ADMT ter\u00e1 in\u00edcio em 1\u00ba de janeiro.<\/strong> Ambos est\u00e3o pr\u00f3ximos e exigem coordena\u00e7\u00e3o multifuncional entre as \u00e1reas de data, tecnologia, jur\u00eddico, subscri\u00e7\u00e3o e sinistros. As seguradoras que chegarem ao segundo semestre de 2026 sem um Programa de AIS por escrito, sem uma avalia\u00e7\u00e3o de prontid\u00e3o para o ADMT e sem uma estrutura de governan\u00e7a de IA em conformidade com o NYDFS n\u00e3o estar\u00e3o se preparando para uma auditoria; elas j\u00e1 estar\u00e3o na sala de auditoria.<\/p>\nA boa not\u00edcia \u00e9 que a infraestrutura necess\u00e1ria para todas as tr\u00eas estruturas possui elementos em comum.<\/strong> Um programa integrado, desenvolvido uma \u00fanica vez e projetado para atender simultaneamente \u00e0s exig\u00eancias da ADMT, da NAIC e do NYDFS, custa menos e proporciona uma governan\u00e7a mais defens\u00e1vel do que tr\u00eas linhas de trabalho paralelas de conformidade. As seguradoras que o implementarem agora ter\u00e3o vantagens estruturais em termos de prepara\u00e7\u00e3o para auditorias, velocidade de implanta\u00e7\u00e3o e gest\u00e3o das rela\u00e7\u00f5es regulat\u00f3rias que seus concorrentes, que agirem mais tarde, n\u00e3o ser\u00e3o capazes de replicar rapidamente.<\/p>\nAs transportadoras que est\u00e3o esperando um momento mais oportuno para come\u00e7ar est\u00e3o interpretando mal o calend\u00e1rio.<\/p>\n
As decis\u00f5es automatizadas est\u00e3o em andamento. As estruturas est\u00e3o em vigor. Cada m\u00eas sem um programa de governan\u00e7a de IA representa uma d\u00edvida regulat\u00f3ria, e o cronograma de cobran\u00e7a j\u00e1 est\u00e1 definido.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u00c0 medida que a IA passa dos chatbots conversacionais para fluxos de trabalho aut\u00f4nomos baseados em agentes, os servi\u00e7os de capacita\u00e7\u00e3o e ado\u00e7\u00e3o nas empresas tornaram-se o principal impulsionador da transforma\u00e7\u00e3o da IA e da escalabilidade organizacional. A simples engenharia de prompts amadureceu, tornando-se uma disciplina multifacetada que abrange especifica\u00e7\u00e3o, engenharia de contexto, orquestra\u00e7\u00e3o com baixo c\u00f3digo e redesenho de processos. As organiza\u00e7\u00f5es que tratam a ado\u00e7\u00e3o da IA como uma transforma\u00e7\u00e3o empresarial hol\u00edstica, em vez de uma simples implanta\u00e7\u00e3o de ferramentas t\u00e9cnicas, alcan\u00e7am uma velocidade e um retorno sobre o investimento (ROI) significativamente maiores. A Artefact est\u00e1 no centro dessa evolu\u00e7\u00e3o, capacitando as empresas a modernizar as compet\u00eancias de sua for\u00e7a de trabalho, redesenhar processos essenciais com base no julgamento humano e estabelecer uma governan\u00e7a robusta para escalar a IA com seguran\u00e7a e rapidez.<\/p>","protected":false},"featured_media":293340,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995,21930],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1401268","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-category-finance","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1401268","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/293340"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1401268"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1401268"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1401268"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}