Chubb, W.R. Berkley e outras pedem exclusão de riscos de IA por causa da ‘caixa-preta’
Grandes companhias de seguros nos Estados Unidos, como Chubb e W.R. Berkley, passaram a solicitar autorização regulatória para excluir riscos ligados à IA de suas apólices, segundo reportagem do TechCrunch. Para essas empresas, a tecnologia ainda opera como uma espécie de caixa-preta, com comportamentos difíceis de prever.
O movimento reflete um receio crescente no mercado: com a difusão da IA, um único erro em um modelo pode gerar milhares de sinistros simultâneos, pressionando balanços e colocando em risco a solvência das seguradoras. A resistência do setor a assumir esse tipo de risco pode alterar a velocidade e a forma como empresas adotam a inteligência artificial.
Por que a IA virou uma dor de cabeça para seguradoras
Seguradoras tradicionais já soam o alarme sobre a IA há meses. De acordo com o Financial Times, parte do setor tenta se distanciar da responsabilidade por danos gerados por modelos de IA, alegando que esses sistemas operam de forma opaca demais para garantir qualquer controle real.
Um subscritor chegou a resumir o desconforto com uma frase direta, descrevendo os resultados dos modelos como “uma grande caixa-preta”. Essa percepção complica a análise de risco e a precificação, porque, sem transparência sobre decisões algorítmicas, torna-se difícil estimar a probabilidade e a gravidade de falhas.
Além disso, a natureza escalável da IA amplifica perdas potenciais. Diferente de um defeito isolado em um produto físico, um erro em um modelo de IA integrado a vários sistemas pode causar prejuízos simultâneos a clientes distintos, criando um desafio novo para modelos atuariais e provisões técnicas.
Casos reais que assustam
Há exemplos recentes que demonstram como um deslize de IA pode se transformar em um problema sistêmico. Erros de classificação, decisões automatizadas equivocadas e vazamentos de dados têm gerado reclamações, processos e perdas operacionais em cadeias inteiras de negócios.
Esses episódios deixam claro por que seguradoras não pensam apenas em incidentes isolados, mas no risco de recomposição em larga escala. O setor teme que falhas abrangentes gerem um volume de pedidos de indenização acima da capacidade de resposta tradicional, espalhando prejuízos por múltiplos segmentos.
O alerta vem acompanhado de números. Como explicou um executivo da Aon, as seguradoras conseguem absorver até US$ 400 milhões (R$ 2,15 bilhões) de prejuízo envolvendo uma única empresa. O problema é quando uma falha ampla gera milhares de pedidos de indenização simultaneamente, algo para o qual o setor simplesmente não está preparado.
O risco do efeito dominó e as consequências para empresas
O maior temor é o que o mercado chama de efeito dominó. Se modelos de IA semelhantes ou dependentes dos mesmos fornecedores falharem em escala, o impacto pode transcender empresas isoladas e atingir cadeias inteiras, parceiros e consumidores.
Se as companhias de seguros decidirem excluir totalmente os riscos ligados à IA, isso pode desacelerar o uso da tecnologia ou obrigar empresas a repensarem onde e como aplicam esses modelos em tarefas críticas. A consequência imediata é operacional e financeira: negócios que dependem de cobertura para operar poderão enfrentar custo de financiamento maior, necessidade de reservas próprias, ou até interrupção de serviços.
Para usuários e negócios, o momento pede cautela. A IA continua poderosa e com potencial para ganhos de produtividade, mas também carrega riscos reais. Especialistas sugerem que é hora de tratá-la como um risco que precisa ser gerenciado com mais atenção, por meio de governança, testes robustos, monitoramento contínuo e, possivelmente, novos produtos de seguro específicos para inteligência artificial.
Fontes: TechCrunch, Financial Times, Aon. Reportagem baseada em apurações sobre a movimentação de seguradoras e o debate sobre exclusão de cobertura para riscos relacionados à IA.
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