Nos últimos anos,
o setor de seguros precisou aprender a conviver com uma realidade cada vez mais
difícil de prever. As enchentes que devastaram o Rio Grande do Sul, os
incêndios florestais recordes em diferentes continentes e o aumento da
frequência de eventos climáticos extremos mostram que o passado deixou de ser
um guia suficiente para estimar o futuro. Para uma indústria cuja essência é
calcular probabilidades, essa mudança representa um desafio enorme.
Nesse contexto, a computação quântica desponta não como uma substituta da
Inteligência Artificial (IA), mas como a próxima grande evolução da capacidade
analítica das seguradoras, permitindo enfrentar problemas que hoje simplesmente
extrapolam os limites da computação tradicional.
Antes de tudo, é
importante esclarecer um ponto. Ainda não existem seguradoras utilizando
computação quântica em larga escala para precificar seguros ou administrar
sinistros. Diferentemente do mercado bancário, que já conduz experimentos
voltados principalmente para criptografia pós-quântica, otimização de
portfólios e modelagem de riscos financeiros, o mercado segurador ainda observa
essa tecnologia com cautela. Isso, porém, não significa que ela esteja
distante. Assim como aconteceu com a IA há poucos anos, as companhias que começarem a compreender agora seu potencial terão vantagem
quando as aplicações comerciais atingirem maturidade.
O principal
diferencial da computação quântica está na maneira como ela processa
informações. Enquanto computadores convencionais analisam possibilidades de
forma sequencial, computadores quânticos utilizam qubits, capazes de explorar múltiplos
estados simultaneamente por meio de fenômenos como superposição e
entrelaçamento. Na prática, isso significa que problemas extremamente complexos
(como avaliar milhões de combinações de risco, correlacionar variáveis
climáticas, econômicas, geográficas e comportamentais ou otimizar grandes
carteiras de seguros) poderão ser resolvidos em um tempo incomparavelmente
menor do que o exigido pelas arquiteturas atuais.
Talvez o impacto
mais relevante esteja justamente naquilo que diferencia uma boa seguradora de
uma excelente organização de seguros: a capacidade de compreender riscos antes
que eles se materializem. Imagine combinar históricos climáticos, imagens de
satélite, dados hidrológicos, padrões de urbanização, sensores ambientais e
modelos meteorológicos para simular milhares de cenários possíveis antes mesmo
de uma temporada de chuvas. A computação quântica não impedirá enchentes,
deslizamentos ou secas prolongadas, mas poderá permitir que seguradoras,
resseguradoras e órgãos públicos entendam com muito mais precisão quais regiões
concentram maior exposição, quais ativos apresentam vulnerabilidades
específicas e como precificar esses riscos de forma mais equilibrada.
Em um país como o
Brasil, onde eventos climáticos extremos vêm se tornando mais frequentes e
intensos, essa capacidade poderá representar ganhos que vão além da eficiência
operacional. Quanto mais precisas forem as simulações sobre enchentes, secas ou
deslizamentos, melhores tendem a ser as estratégias de precificação, prevenção
e distribuição de riscos entre seguradoras e resseguradoras. O benefício,
portanto, extrapola o aspecto financeiro e contribui para aumentar a
resiliência de empresas, governos e da própria sociedade. Contudo, esse
potencial também pode transformar outra dor histórica do setor: a fraude. Hoje,
seguradoras já utilizam IA para identificar comportamentos suspeitos, mas ainda
convivem com elevados índices de falsos positivos e análises que demandam
sucessivas validações humanas.
No futuro, algoritmos
quânticos poderão ampliar significativamente essa capacidade ao correlacionar
bilhões de registros simultaneamente e identificar padrões praticamente
invisíveis aos sistemas atuais. Isso vale também para a gestão de reservas
técnicas, investimentos e contratos de resseguro, atividades que envolvem
milhares de variáveis interdependentes e que poderão ser otimizadas por modelos
matemáticos muito mais sofisticados. O resultado esperado não é apenas maior
eficiência operacional, mas decisões mais rápidas, consistentes e precisas em
um ambiente econômico cada vez mais volátil.
Os benefícios,
entretanto, não ficarão restritos às seguradoras. Quanto maior a capacidade de
compreender riscos individuais e coletivos, mais justa tende a ser a
precificação dos seguros, permitindo oferecer coberturas mais aderentes ao
perfil de cada cliente e acelerar processos como subscrição, renovação e
regulação de sinistros. A mesma capacidade de processamento também poderá
viabilizar simulações muito mais sofisticadas sobre a evolução dos riscos ao
longo do tempo, auxiliando as seguradoras a ajustar produtos, reservas técnicas
e estratégias de resseguro com maior precisão. O ganho deixa de ser apenas
operacional para se refletir também na qualidade das decisões e, consequentemente,
na experiência do segurado.
Ao mesmo tempo,
essa nova capacidade computacional impõe desafios que não podem ser ignorados.
Um dos mais relevantes diz respeito à segurança da informação. Os mesmos
computadores quânticos que prometem resolver problemas hoje considerados
impossíveis também poderão, no futuro, quebrar métodos de criptografia
amplamente utilizados para proteger dados financeiros, médicos e pessoais. Não
por acaso, instituições bancárias e empresas de tecnologia já iniciaram
movimentos em direção à chamada criptografia pós-quântica, seguindo recomendações do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia
dos Estados Unidos (NIST). Para o mercado segurador, cuja operação depende da
confiança depositada pelos clientes, preparar essa transição será tão
importante quanto explorar as oportunidades de negócio que essa nova tecnologia
proporcionará.
Assim como ocorreu
com a IA, a adoção da computação quântica dificilmente acontecerá de forma
repentina. Os primeiros movimentos provavelmente continuarão concentrados em
projetos de pesquisa, parcerias com universidades, laboratórios de inovação e
aplicações específicas. Essa percepção, inclusive, é compartilhada pelo
Massachusetts Institute of Technology (MIT). Em estudo recente sobre computação quântica aplicada aos
seguros e à ciência atuarial, pesquisadores da instituição concluem que
algoritmos quânticos já demonstram potencial para problemas de precificação,
modelagem de riscos e alocação de recursos, mas ressaltam que limitações
relacionadas ao hardware, à escalabilidade e à redução de ruído ainda impedem
aplicações comerciais em larga escala.
A expectativa é
que as primeiras soluções práticas ganhem espaço ao longo da próxima década, à
medida que a tecnologia amadureça. Nesse cenário, o diferencial competitivo não
estará em possuir um computador quântico próprio, mas em construir desde já uma
base sólida de dados, governança, arquitetura tecnológica e talentos preparados
para incorporar essa nova geração de processamento quando ela atingir
maturidade comercial.
Mais do que
imaginar computadores capazes de realizar cálculos extraordinários, a discussão
que o mercado segurador precisa fazer é outra: como transformar esse poder
computacional em melhores decisões para pessoas, empresas e para a sociedade.
Afinal, quando uma seguradora consegue compreender riscos com maior precisão,
combater fraudes de forma mais eficiente e responder mais rapidamente a eventos
extremos, quem ganha não é apenas o balanço financeiro da companhia. Ganha o
segurado, que passa a contar com produtos mais adequados, respostas mais ágeis
e uma relação baseada em maior previsibilidade e confiança. Talvez essa seja
justamente a verdadeira promessa da computação quântica para o setor: não
apenas acelerar cálculos, mas ampliar nossa capacidade de proteger pessoas em
um mundo cada vez mais complexo e imprevisível.
Isabella
Costa - Business Director na GFT Technologies no Brasil
Nenhum comentário:
Postar um comentário