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Agentic AI em sinistros: lições do Projeto Nemo da Allianz e o vácuo brasileiro

A Allianz desenvolveu o Projeto Nemo pra orquestrar o ciclo completo de sinistros com agentes de IA. A Lemonade construiu sistema próprio. No Brasil, ninguém entrega ainda a camada que conecta aviso, vistoria, liability e pagamento.

FNOLtriageCVpolicydespacholaudopayoutaudit✦ piloto de orquestraçãoAgentic AI em claims8 agentes · 42 transições · 1.4 min ciclo médioiteração 04 · 2026EM TESTEbenchmark Q2TENDÊNCIA · piloto · pesquisa · benchmark

Em 2024, a Allianz revelou parcialmente os contornos do Projeto Nemo: uma arquitetura de IA agentic que orquestra o ciclo completo de sinistros, do aviso (FNOL, a ligação que abre o sinistro) até o pagamento, com agentes especializados conversando entre si e tomando decisão em cada estágio. A Lemonade, insurtech americana, já operava algo parecido há anos com sistema próprio. Processa sinistro complexo em segundos.

Esse modelo é provavelmente o futuro de sinistros. No Brasil, ele não existe ainda.

✦ orquestração agentic Ciclo completo de sinistros 01 · Intake (FNOL) 02 · Vistoria 03 · Evidência 04 · Liability 05 · Pagamento classifica · prioriza · 4,2s despacha · SLA · 0,8s CV + custódia · 18s cobertura + regra · 6,1s payout · WhatsApp · 1,3s ciclo médio 1m 24s aviso até payout sinistros processados +4.218 média 30d · benchmark 5 agentes · Projeto NEMO AGENTIC AI iter 04 · 2026 CICLO · FNOL → payout · 5 agentes · auditável
Pipeline agentic com 5 agentes especializados em sequência, processando cada sinistro em ciclo médio de 1m 24s. Cada passagem entre agentes é registrada e auditável.

O que agentic AI orquestra

A diferença entre IA aplicada (visão computacional em foto, processamento de texto) e agentic AI é arquitetural. Agentic AI tem agentes especializados que tomam decisão e disparam outra ação, conversando entre si num pipeline orquestrado.

Em sinistros, o pipeline tem tipicamente estes agentes.

Agente de intake (FNOL). Recebe o aviso por qualquer canal (app, ligação, chatbot, formulário). Estrutura os dados, classifica o tipo de sinistro, identifica urgência.

Agente de vistoria. Decide qual modalidade (presencial, remota, autoinspeção) faz sentido pro caso, despacha pra rede ou aciona autoinspeção. Acompanha o SLA.

Agente de evidência. Processa as capturas (foto, vídeo, áudio), valida cadeia de custódia, roda visão computacional pra estimativa, identifica fraude.

Agente de liability. Lê documento (boletim de ocorrência, contrato de apólice, normativa), aplica a regra de cobertura, decide quem paga o quê.

Agente de comunicação. Atualiza o segurado em cada estágio, no canal preferido (WhatsApp, e-mail, SMS), com linguagem adequada.

Agente de pagamento. Processa transferência via Pix, atualiza o ERP, encerra o caso.

Cada agente pode ser um LLM com ferramenta específica, um modelo de visão computacional ou um motor de regras determinístico. O orquestrador conecta os fios.

Por que o Brasil tem espaço aberto

Várias razões.

A Hi Marley não chegou. A Hi Marley é a plataforma americana que substituiu chamada telefônica em sinistro por SMS estruturado entre segurado e analista. Vale alguns bilhões nos EUA. No Brasil, não existe equivalente direto. O canal de WhatsApp viabiliza um substituto natural, mais rico que SMS, com adoção universal.

A Shift Technology não tem presença forte. A Shift opera detecção de fraude e otimização de sinistro na Europa. No Brasil, a presença é mínima. A rede de fraude local é diferente o bastante pra que o modelo precise ser treinado aqui.

A Tractable está chegando, mas só na camada de visão computacional. Como discutido em post anterior, a Tractable atende a triagem visual, não a orquestração de ponta a ponta.

FNOL ainda é fragmentado por canal. Cada seguradora brasileira tem o próprio fluxo de aviso de sinistro. Varia entre app proprietário, central telefônica, WhatsApp informal, formulário web. Não existe um orquestrador agnóstico que aceite FNOL de qualquer canal e estruture pra esteira interna.

Quem construir essa camada de orquestração no Brasil em 2026 e 2027 ocupa posição parecida com a que a Plaid capturou no open banking americano. Não compete com banco. Vira infraestrutura que todo banco usa.

Onde a vistoria se encaixa

Vistoria é uma das peças mais bem definidas do pipeline de sinistro. É operação especializada, com cadeia de custódia bem entendida, com modalidade clara (presencial, remota, autoinspeção). É exatamente o tipo de operação que vira um “agente” bem comportado num pipeline maior.

A uinspect já entrega a camada de vistoria como API. Outras peças do pipeline (FNOL multicanal, processamento de boletim, motor de liability, pagamento via Pix) ainda precisam ser construídas ou plugadas via parceiro.

A oportunidade pra player brasileiro é dupla.

1. Construir o orquestrador. Um SaaS agnóstico que aceita FNOL de qualquer canal, dispara vistoria via uinspect ou parceiro, chama modelo de visão (próprio ou Tractable) pra liability, comunica via WhatsApp, libera pagamento via Pix. Provavelmente um produto de R$ 100 milhões e mais de mercado endereçável no Brasil em 5 anos.

2. Ser uma peça relevante do pipeline. Pra empresa de vistoria, identidade digital ou pagamento, virar a peça “bem comportada” que qualquer orquestrador prefere usar significa entrar no fluxo de receita recorrente do mercado todo, não só dos clientes diretos.

A barreira de verdade

Não é tecnologia. Os modelos existem. As ferramentas são públicas. As APIs estão disponíveis.

A barreira é integração com sistema legado das seguradoras. Mainframe de décadas, ERP proprietário, fluxo manual consolidado. Quem se dispuser ao trabalho chato de integrar essas pontas constrói diferencial real.

Os dois ou três próximos anos vão definir quem ocupa essa camada no Brasil. Time que só espera o mercado evoluir chega tarde. Time que está construindo agora a camada ao redor entra na hora.