O American International Group (AIG) relatou ganhos mais rápidos do que o esperado com o uso de IA generativa, com implicações na capacidade de subscrição, custo operacional e integração de portfólio. As recentes divulgações da empresa no Investor Day merecem atenção dos tomadores de decisão de IA, pois contêm afirmações sobre rendimento mensurável e redesenho do fluxo de trabalho.
A AIG descreveu os benefícios potenciais da IA generativa. O executivo-chefe Peter Zaffino descreveu mais tarde as projeções iniciais da empresa como “aspiracionais”, mas em uma teleconferência sobre os lucros do quarto trimestre, ele afirmou que “vemos que as capacidades são muito maiores”. A mudança de tom é indicativa de resultados internos positivos e, de acordo com Zaffino, “Estamos vendo uma grande mudança em nossa capacidade de processar um fluxo de submissão (…) sem recursos adicionais de capital humano. Essa foi a maior surpresa.”
As alegações da empresa de que a IA generativa aumentou a capacidade de processamento de submissões, o impacto económico é direto. AIG relata que em 2025 “fez progresso incorporando IA generativa em nossos principais processos de subscrição e sinistros, e expandindo-os”. A ferramenta interna da empresa, AIG Assist, está implementada na maioria das linhas comerciais de negócios.
Lexington Insurance, unidade de excesso e excedente da AIG tem como meta atingir 500.000 envios até 2030. Zaffino relata que Lexington já ultrapassou 370.000 envios em 2025. A AIG usa modelos generativos para extrair e resumir os dados recebidos e desenvolveu uma camada de orquestração na pilha de tecnologia “para coordenar os agentes de IA para impulsionar uma melhor tomada de decisões e reduzir custos na organização”. No Investor Days anterior, esse nível de orquestração não era o foco.
O executivo-chefe descreve os agentes de IA “como companheiros que operam com nossas equipes” que fornecem informações em tempo real, baseiam-se em casos históricos e desafiam decisões de subscrição. A empresa depende de sua capacidade de gerenciar os dados recebidos “em uma fração do tempo” e de orquestrar os agentes para que eles possam “escalar e ser capazes de analisar essas informações de forma não tendenciosa; isso ocorre durante todo o fluxo de trabalho”.
A AIG vincula a orquestração à compressão do que chama de “fluxo de trabalho de ponta a ponta”, uma integração mais estreita entre admissão, avaliação de risco e tratamento de sinistros. A empresa afirma que múltiplos agentes, coordenados através de uma camada de orquestração, agilizam processos repetitivos e anteriormente demorados.
AIG aplicou sua pilha de IA generativa em transações específicas. Durante a conversão do negócio comercial de varejo do Everest, a empresa relata que as contas foram priorizadas para renovação “em uma fração do tempo”. A administração afirma que construiu uma ontologia do portfólio do Everest e a combinou com o seu próprio, o que “permitiu (à empresa) priorizar como os portfólios poderiam se misturar”. O alinhamento ontológico é tecnicamente exigente e muitas vezes cria custos subestimados.
O lançamento do Lloyd’s Syndicate 2479, em parceria com a Amwins e a Blackstone, estendeu a abordagem ontológica a um veículo para fins especiais. Em conjunto com a Palantir, a AIG utilizou LLMs para avaliar se o portfólio de programas da Amwins estava alinhado com o apetite de risco declarado do sindicato. Zaffino afirmou que a AIG tem um “forte pipeline de oportunidades de SPV”.
Para os decisores de IA, o caso ilustra a utilização que a orquestração e a integração do fluxo de trabalho podem proporcionar quando modelos generativos são incorporados em processos centrais e o grau em que o impacto económico depende de mudanças mensuráveis na capacidade e no tempo de ciclo.
(Fonte da imagem: “Edifício Nagasaki, AIG (Companhia de seguros)” de Admanchester está licenciado sob CC BY-NC-ND 2.0.)
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