A IA não substituirá os corretores de benefícios – mas está desgastando a experiência

A indústria de benefícios do grupo está a implementar inteligência artificial mais rapidamente do que a preparar o seu pessoal para trabalhar ao seu lado e, de acordo com Craig Weber, chefe de estratégia de seguros da Cognizant, essa lacuna pode ser o maior risco que os corretores e transportadores enfrentam neste momento.

Weber, um veterano com 30 anos no setor de seguros que se apresentou no InsureTech Connect (ITC) Las Vegas este mês, disse à Insurance Business Benefits US que, embora a adoção da IA ​​em saúde de grupo, benefícios voluntários e stop-loss tenha acelerado, a maior parte da indústria ainda não trouxe a tecnologia para o coração pulsante dos seguros: sinistros e decisões de subscrição.

“A maturidade da indústria é relativamente uniforme, pois a maioria das pessoas começou com jogos de eficiência em torno da TI”, disse Weber. “A maioria das pessoas não progrediu muito em trazer a IA para o centro dos sinistros e da subscrição.

Onde a indústria realmente está

Weber diz que as transportadoras e administradores que passaram do piloto para a produção compartilham um senso de urgência em melhorar a experiência para corretores e patrocinadores de planos de empregadores.

O canal de corretagem, disse ele, é uma oportunidade particularmente forte porque muito pode ser feito para suavizar os atritos administrativos sem violar os regulamentos.

No entanto, embora os reguladores digam que querem que a IA seja utilizada, sentem-se simultaneamente desconfortáveis ​​com a natureza não determinística dos grandes modelos de linguagem; a incapacidade de garantir o mesmo resultado a partir dos mesmos insumos.

“Se você não consegue auditar uma decisão e não consegue chegar à mesma decisão de forma confiável com os mesmos dados, isso é um problema real do ponto de vista regulatório”, disse Weber. “Enquanto você não tomar a decisão real, acho que há muito que você pode fazer sem entrar em conflito com a regulamentação.”

O processo de inscrição em benefícios é uma das ilustrações mais claras desse princípio. Envolve uma intensa troca de dados não estruturados a montante de qualquer decisão de cobertura, que é exatamente o tipo de trabalho que a IA pode organizar de forma rápida e segura, sem desencadear preocupações regulamentares sobre a tomada de decisões automatizada.

A própria pesquisa da Cognizant, publicada em seu relatório de agosto de 2026, Cognitive Debt and the Erosion of Insurance Expertise – uma pesquisa com 542 diretores e líderes de seguros – descobriu que 62% das seguradoras já estão ampliando ou amadurecendo a IA na produção.

A pesquisa descobriu que o principal impulsionador dessa adoção não é a redução de custos, mas uma melhor qualidade de decisão, citada por 47% dos entrevistados, seguida por uma melhor experiência do cliente e de distribuição (46%) e pela velocidade na subscrição e sinistros (45%).

Mantendo o humano na decisão

Weber enquadra a tomada de decisão assistida por IA como uma sequência de quatro etapas: organizar, pesquisar, recomendar e, em seguida, interrogar e decidir. Os dois primeiros pertencem à IA.

“Esses dois últimos – interrogatório da recomendação e decisão – são o elemento humano”, disse ele. “É aí que entra o julgamento e é onde você precisa de alguém responsável.”

Este enquadramento tem implicações diretas para os corretores de benefícios, cuja proposta de valor assenta na confiança e na relação de aconselhamento. A redução do papel humano corre o risco de minar a razão pela qual os empregadores contratam um corretor.

“A razão pela qual as pessoas usam corretores, a razão pela qual as pessoas confiam em especialistas humanos, é pela confiança”, disse Weber. “Caso contrário, você poderia resolver esses problemas sozinho. Seria necessária muita pesquisa e você nunca teria a sensação de que um especialista analisou isso.”

A etapa de interrogatório é onde Weber acredita que a indústria precisa de mais trabalho. Quando um grande modelo de linguagem produz uma saída limpa, nem todo usuário percebe que é obrigado a recuar – perguntar se todas as opções foram consideradas, se a pergunta certa foi respondida.

“Nem todo mundo sabe que está sujeito a fazer isso”, disse ele. “O trabalho não termina quando o LLM dá uma resposta. Realmente deveria ser o início de um processo, não o fim.”

Sobre a divulgação, Weber disse que a transparência total é a melhor prática. Os usuários normalmente detectam a interação com IA rapidamente, e o risco de não divulgação supera qualquer benefício percebido.

Shadow IT: o risco dentro do escritório

Para além da exposição regulamentar, Weber sinalizou um risco subestimado que já opera na maioria das organizações: a shadow IT, onde os funcionários utilizam ferramentas de IA pagas pessoalmente, fora dos controlos corporativos, para estruturar o seu trabalho e tomar decisões.

“Se você pensar em como as pessoas usam IA pessoalmente, elas estão agindo por conta própria, provavelmente usando uma ferramenta pela qual pagam pessoalmente, nem mesmo a empresa está pagando, e estão tomando decisões e estruturando seu trabalho usando essas ferramentas”, disse Weber. “Isso representa um risco real para seu empregador.”

Ele diz que os empregadores devem abordar a Shadow IT oferecendo ferramentas de IA controladas e compatíveis internamente, em vez de permitir que o uso ad-hoc de ferramentas pessoais prolifere sem controle.

Para corretores de benefícios que aconselham patrocinadores de planos de empregadores sobre a conformidade com a Lei de Cuidados Acessíveis (ACA), obrigações da Lei de Segurança de Renda de Aposentadoria de Funcionários (ERISA), e padrões fiduciárioso risco de conformidade e exposição de dados é agudo.

Dívida cognitiva: o custo oculto do sucesso da IA

O foco de Weber TIC A sessão não foi sobre o que a IA está fazendo pelos seguros, mas o que pode estar fazendo com eles.

O estudo da Cognizant de agosto de 2026 introduziu um conceito que chama de dívida cognitiva: a erosão da capacidade humana que ocorre quando as pessoas confiam na IA como um substituto para a sua própria experiência. Tal como a dívida financeira, é fácil de acumular e difícil de liquidar.

A investigação concluiu que o Índice de Dívida Cognitiva (CDI) global de 542 líderes de seguros é de 3,48 numa escala de cinco pontos – acima do ponto médio em todas as quatro dimensões medidas: atrofia de competências, deferência de julgamento, declínio da agência e iniciativa, e preconceito de automação. Cinquenta e sete por cento dos líderes inquiridos situaram-se nas faixas de endividamento elevado, uma pontuação de 3,5 ou superior.

Criticamente, esta não é uma preocupação futura. Noventa e seis por cento dos líderes de seguros entrevistados disseram já ter observado pessoalmente sinais de dívida cognitiva nas suas organizações.

Cinquenta e oito por cento relataram funcionários que perderam a capacidade de realizar o trabalho que a IA agora realiza. Cinquenta e dois por cento viram funcionários aceitarem resultados de IA sem revisá-los de forma significativa. Quarenta e nove por cento disseram que os funcionários não conseguiram explicar o raciocínio por trás de suas decisões assistidas por IA.

O estudo também revela um paradoxo preocupante: as empresas que reportam ganhos de produtividade transformadores da IA ​​apresentam uma dívida cognitiva mais elevada do que todas as outras – um CDI de 3,58 versus 3,43 entre aquelas com ganhos mais modestos. Os adotantes de IA mais bem-sucedidos parecem estar acumulando dívidas mais rapidamente.

“Passamos muito tempo perseguindo a solução tecnológica e testando-a de seis maneiras até domingo, mas não ensinamos aos humanos como incorporar isso e o que isso pode estar fazendo em sua própria tomada de decisão”, disse Weber. “É uma conversa muito mais ponderada que precisa acontecer.”

O estudo, que se baseia em pesquisas acadêmicas sobre descarregamento cognitivo, memória transacional e complacência com a automação, também descobriu que as pessoas mais preocupadas são aquelas que melhor entendem a IA. Os líderes de tecnologia e tecnologia da informação obtiveram a pontuação mais alta no CDI, 3,70 – a percepção mais nítida dos limites da máquina tende a vir daqueles que a entendem mais de perto.

ITC Las Vegas: IA agente e o caminho a seguir

Caminhando pelo salão de exposições em ITC Las VegasWeber fotografou estandes de fornecedores e alimentou as imagens com uma ferramenta de IA para caracterizar o assunto do programa. O vencedor claro foi a IA agente.

“A maior parte do conteúdo mais atraente era sobre ganhos de eficiência”, disse ele. “Não se tratava de substituir humanos. Tratava-se de tornar seu subscritor 80% mais eficiente.”

Recentemente, O líder da MetLife nos EUA, Ramy Tadros, conversou com o IBB e compartilhou o impacto que a IA teve na produtividade de sua equipedestacando MetLifedo negócio de liquidações estruturadas, onde a IA eliminou 80 a 90 por cento do trabalho de processamento manual e pesado que anteriormente consumia o tempo do consultor. O resultado, disse ele, é um retorno mais rápido, maior velocidade de lançamento no mercado e consultores liberados para conversas de maior valor com os clientes.

Para corretores e transportadores de benefícios, a recomendação de Weber a curto prazo é seguir em direção a caminhos de decisão totalmente automatizados como um estado final de longo prazo – mantendo os humanos firmemente no comando hoje e usando a IA para gerar ganhos de custos e eficiência ao longo do caminho.

Seu maior cuidado com o mercado de corretagem de benefícios é a complexidade. Muitas ferramentas de IA, muito marketing de fornecedores e pouca clareza estão retardando a adoção informada. As decisões estratégicas de longo prazo não devem basear-se em pressupostos actuais sobre custos simbólicos ou economia do fornecedor num mercado que Weber descreve como uma fronteira selvagem.

“Não sei se já tivemos uma tecnologia que se auto-reforçasse e criasse como a IA”, disse ele. “Um novo modelo a cada três semanas é chocante.”