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🤖 A IA já está na rotina das empresas, mas seu uso também criou uma nova categoria de risco — ainda pouco visível para muita gente. Segundo Gustavo Mayer, da TRINCA, o mercado de seguros começa agora a encarar esse desafio. 🧵
Primeiro, vale separar duas coisas: usar IA não é, por si só, um problema. Ela pode acelerar atendimento, análise de dados, programação e decisões operacionais. O risco aparece quando a adoção ocorre sem regras, supervisão e visão clara dos impactos.
Exemplo prático: um funcionário cola dados de clientes em uma ferramenta pública de IA para resumir um relatório. Se a empresa não autorizou nem avaliou a plataforma, informações sensíveis podem ficar expostas. É um risco tecnológico, jurídico e reputacional.
Esse uso informal tem nome: Shadow AI. É quando pessoas adotam ferramentas de IA por conta própria, fora dos sistemas e políticas oficiais da organização. Muitas vezes nasce da busca por produtividade — mas dificulta saber quais dados circulam e como são usados.
Outro ponto: modelos de IA podem errar, reproduzir vieses, gerar conteúdo falso ou tomar decisões difíceis de explicar. Se um sistema influencia crédito, contratação ou atendimento, uma falha pode afetar consumidores e trabalhadores de forma concreta.
É aí que entra o mercado de seguros. Mayer observa que ainda faltam produtos especializados em riscos gerados por IA. Mas, antes de contratar uma apólice, empresas precisam mapear onde usam IA, quais dados entram nela e quem responde por cada decisão.
A fórmula não é “proibir a IA”. É combinar inovação com governança: treinamento para equipes, ferramentas aprovadas, proteção de dados, testes de segurança, auditorias e canais claros para reportar problemas. Tecnologia útil precisa ser também confiável.
A grande mudança é esta: riscos de IA podem ser invisíveis até o dia em que viram prejuízo. Quem aprender a identificá-los cedo — empresas, corretores e seguradoras — estará mais preparado para transformar a adoção acelerada em inovação responsável.
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