Reputação, IA e Seguros: o novo “benefício da dúvida”

Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas••By 3L3C

Para seguradoras portuguesas, reputação é hoje um risco técnico. Veja como a IA pode medir, proteger e reforçar o “benefício da dúvida” em crises.

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A maioria das seguradoras em Portugal ainda olha para a reputação como algo “macio”, difícil de medir, quase um luxo de tempos calmos. Entretanto, 2025 está a fechar com mais uma lista de crises de marca nas redes sociais, denúncias públicas em horas e escrutínio permanente dos reguladores. Tudo isto em paralelo com a pressão brutal para digitalizar processos e adotar inteligência artificial.

Aqui está o ponto central: num mercado de risco como o segurador, a reputação é hoje tão crítica como a solvência. E, bem trabalhada, funciona exatamente como um produto da própria casa: um seguro de vida que compra o benefício da dúvida quando algo corre mal.

Neste artigo da série Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas, olhamos para as ideias de Salvador da Cunha sobre reputação e comunicação e ligamo-las ao que está a mudar com a IA nas seguradoras portuguesas: da gestão de crises à forma como os algoritmos já avaliam — e vão continuar a avaliar — a credibilidade das marcas.

1. O benefício da dúvida é um ativo financeiro

Reputação não é simpatia, nem “estar bem visto”. Para uma seguradora, reputação é risco financeiro reduzido.

Quando uma seguradora tem boa reputação:

  • Crises pequenas morrem em 24-48h se houver explicação rápida e transparente;
  • Clientes, media e reguladores concedem o benefício da dúvida;
  • Bancos e investidores aceitam condições melhores, porque o risco percebido é menor.

Nas palavras de Salvador da Cunha, a boa reputação funciona como seguro de vida em contexto de crise. Para uma companhia que vende seguros, esta metáfora é particularmente dura: se não protege a sua própria marca, está a expor o seu maior ativo.

O que isto significa para seguradoras portuguesas

Numa seguradora, a reputação pesa diretamente em três frentes:

  1. Subscrição e pricing
    Uma crise de confiança pode obrigar a:

    • Rever prémios em alta para compensar risco reputacional;
    • Perder negócio corporate e parcerias bancárias;
    • Suportar mais sinistralidade fraudulenta porque “a seguradora merece”.

  2. Custo de capital
    Investidores institucionais e bancos olham cada vez mais para reputação, ESG e governance. Uma seguradora bem percecionada:

    • Negocia spreads mais baixos;
    • Tem mais facilidade em captar capital para crescer ou consolidar;
    • Entra em mais consórcios e parcerias internacionais.

  3. Regulador e supervisão
    Quando a reputação é sólida, o regulador tende a acreditar na boa fé da empresa nos primeiros momentos de um incidente. Não é carta branca, mas reduz a agressividade inicial do escrutínio.

Em 2025, numa altura em que a IA já entra em pricing, deteção de fraude e scoring de risco, ignorar o risco reputacional é deixar um buraco gigante no modelo de risco integrado da companhia.

2. O que é, afinal, reputação de uma seguradora?

Reputação não é só propósito, campanhas institucionais ou ter um bom “claim” publicitário. É o conjunto de perceções mensuráveis de todos os stakeholders: clientes, mediadores, colaboradores, regulador, media, investidores, parceiros tecnológicos.

Para empresas seguradoras, faz sentido olhar para a reputação em pelo menos sete dimensões:

  1. Produtos e serviços

    • Clareza das coberturas
    • Facilidade de sinistro e tempo de resposta
    • Relação qualidade-preço

  2. Inovação

    • Uso responsável de IA em pricing e fraude
    • Lançamento ágil de novos produtos (ciber, clima, on-demand)
    • Parcerias com insurtechs nacionais

  3. Ambiente de trabalho (workplace)

    • Capacidade de atrair atuários, cientistas de dados, peritos de risco
    • Clima interno em momentos de reestruturação e automação

  4. Governance

    • Claridade das políticas de IA ética
    • Gestão de conflitos de interesse com mediadores e parceiros
    • Cumprimento robusto de RGPD, IDD e Solvência II

  5. Sustentabilidade e responsabilidade social (ESG)

    • Papel da seguradora na transição climática (subscrição de riscos verdes vs. castigos a setores marrons)
    • Inclusão financeira e proteção de populações vulneráveis

  6. Liderança

    • Perfil público do CEO e do C‑suite: low profile estratégico ou silêncio total?
    • Capacidade de comunicar em crises sem alimentar o fogo

  7. Performance financeira e solidez

    • Menos foco em lucro trimestral, mais em solidez de longo prazo
    • Perceção de estabilidade junto de clientes que fazem contratos de 10, 20 anos

O erro típico? Confundir comunicação com reputação. A newsletter interna, o post no LinkedIn ou a campanha de employer branding são ferramentas. A reputação é o resultado das perceções construídas ao longo do tempo.

3. IA, SEO e o novo campo de batalha da reputação

Há uma frase da entrevista que devia estar colada na parede de qualquer diretor de marketing de uma seguradora portuguesa:

“As empresas vão ter de começar a falar para pessoas e para máquinas, para algoritmos.”

Com a IA generativa, já não é só o Google que interessa. Em 2025, os portugueses mais novos pesquisam sobre seguros e sinistros em:

  • TikTok
  • ChatGPT
  • Perplexity
  • Ferramentas de comparação com IA embutida

Os resultados que estes sistemas mostram não são os mesmos do Google. E vão buscar muitas respostas a conteúdo de autoridades: media, regulador, estudos, relatórios, documentos públicos da seguradora.

O que muda para a reputação digital das seguradoras

  1. SEO clássico deixou de chegar
    O investimento em SEO on-page e blog corporativo continua útil, mas não chega. Os modelos de IA precisam de:

    • Conteúdos claros, consistentes e públicos sobre produtos, política de sinistros, IA e ética;
    • Backlinks e citações em meios credíveis (earned media);
    • Dados estruturados e documentos técnicos bem escritos.

  2. GEO: otimização para motores de busca com IA
    Na prática, uma seguradora que quer controlar a sua reputação em motores de IA tem de:

    • Publicar FAQs extensas, em português, sobre temas sensíveis (exclusões, IA no pricing, proteção de dados);
    • Explicar com detalhe, mas em linguagem clara, como usa modelos preditivos, que dados recolhe e como evita discriminação;
    • Alinhar o que diz no site, nas condições contratuais, nos comunicados e nas redes sociais. Incoerência é o maior erro.
  1. Crises em ambiente de IA
    Uma crise de reputação hoje não vive só na imprensa e no X. Vive, sobretudo, no histórico que os modelos vão continuar a ler. Se a seguradora não reage:
    • Fica cristalizada uma versão negativa;
    • O modelo continua a citá-la durante meses ou anos;
    • O “benefício da dúvida” desaparece também nas respostas geradas por IA.

Aqui, a IA não é só ameaça. Pode ser usada ativa e preventivamente pela seguradora:

  • Para monitorizar em tempo real o que motores de IA estão a dizer da marca;
  • Para testar cenários de crise e respostas de comunicação;
  • Para priorizar temas críticos de reputação com base em padrões de pesquisa dos clientes.

4. CEOs portugueses: entre o silêncio e o exagero

No setor segurador, o perfil do CEO em Portugal segue o padrão descrito por Salvador da Cunha: muito low profile ou perigosamente high profile.

  • O ultra low profile não protege ninguém. Quando a crise chega, o mercado não conhece o rosto, não há relação criada, não há “benefício da dúvida” pessoal.
  • O ultra high profile transforma a marca num monólogo: tudo passa por uma pessoa. Se algo corre mal, a empresa inteira leva com o impacto do erro individual.

A inveja social, a cultura de evitar mostrar sucesso e o medo de expor a família são reais. Mas a função de CEO de uma seguradora, sobretudo quando há IA, dados sensíveis e decisões automáticas envolvidas, exige outra postura:

  • Exposição equilibrada, focada em temas relevantes (governance, inovação responsável, proteção do cliente);
  • Separação clara entre vida pessoal e papel institucional;
  • Capacidade de assumir erros e liderar a resposta em crise.

Para seguradoras portuguesas que querem crescer com IA, faz sentido profissionalizar a presença pública do CEO:

  • Plano anual de temas: IA e ética, ciber-risco, envelhecimento da população, resiliência climática;
  • Treino de media training orientado a crises digitais e perguntas sobre algoritmos;
  • Conteúdo pensado tanto para pessoas como para máquinas (entrevistas, artigos de opinião, relatórios).

5. Como trabalhar reputação de forma estratégica com IA

A maior crítica de Salvador da Cunha é clara: os gestores sabem que a reputação é relevante, mas fazem pouco de forma estratégica e organizada. No contexto da IA para seguradoras, trabalhar reputação tem três etapas muito práticas.

5.1 Medir perceções com rigor

Não dá para gerir o que não se mede. Uma seguradora pode (e deve) combinar:

  • Inquéritos de reputação a clientes, mediadores, colaboradores, parceiros e regulador (quando possível, via perceções indiretas);
  • Análise de sentimento em redes sociais e media com ferramentas de IA;
  • Mapas de calor de temas: o que mais aparece associado à marca? Preço? Sinistros lentos? Tecnologia? Confiança?

O objetivo é simples: mapear o desfasamento entre o que a empresa é, o que quer ser e o que os stakeholders percecionam.

5.2 Definir uma ambição clara de reputação

Se a seguradora quer ser percecionada como:

  • Inovadora com IA → terá de mostrar casos concretos de automação responsável, explicabilidade de modelos, auditorias éticas, pilotos com universidades ou centros de competência em Portugal.
  • Excelente local para trabalhar → terá de investir em formação em dados, planos de requalificação para quem é impactado pela automação, políticas claras de “IA como apoio, não substituto cego”.
  • Comprometida com sustentabilidade → terá de rever política de subscrição, reforçar produtos para riscos climáticos, mostrar números de impacto, não apenas campanhas.

Querer comunicar o que ainda não é, sem fazer o trabalho de casa, é a receita perfeita para crises. A famosa necessidade de walk the talk não é frase feita: é requisito de sobrevivência num mundo hiperconectado.

5.3 Usar IA para fazer a ponte entre realidade e perceção

Aqui entra a parte prática da inteligência artificial para seguradoras portuguesas.

Alguns exemplos concretos de aplicação:

  • Mapeamento inteligente de stakeholders
    IA para identificar quem realmente influencia a reputação da seguradora em Portugal:

    • associações de consumidores;
    • comunidades de mediadores em grupos privados;
    • criadores de conteúdo de finanças pessoais;
    • líderes de opinião em cibersegurança ou saúde.

  • Conteúdo orientado a pessoas e algoritmos
    Utilizar IA generativa para:

    • Estruturar respostas claras a perguntas complexas sobre coberturas, exclusões, dados pessoais;
    • Garantir consistência entre documentos legais, FAQs públicas e comunicação comercial;
    • Produzir versões otimizadas para motores de IA, com linguagem direta, factual, fácil de citar.

  • Simulação de crises
    Antes de lançar um novo modelo de pricing com IA, testar cenários:

    • “Se amanhã sair uma notícia sobre discriminação algorítmica, que perguntas vão aparecer no ChatGPT e nos media?”
    • “Que respostas teríamos? Onde estão as incoerências?”

  • Alertas de incoerência
    Integrar IA para comparar automaticamente:

    • o que a seguradora promete em campanhas;
    • o que está nas condições gerais;
    • o que os clientes relatam no atendimento e nas redes.

    Sempre que a diferença é grande, há ali uma bomba-relógio reputacional.

6. Próximo passo: tratar reputação como tratam sinistros

A realidade é simples: a reputação de uma seguradora portuguesa em 2025 é um risco técnico que pode e deve ser gerido com a mesma disciplina que um ramo automóvel ou saúde.

Quem integrar IA neste processo, em vez de a ver apenas como ferramenta de eficiência, vai ganhar vantagem em várias frentes:

  • Atrai talento que quer trabalhar com dados e propósito claro;
  • Convence reguladores e parceiros de que sabe o que está a fazer com algoritmos;
  • Constrói o tal “seguro de vida reputacional” que oferece benefício da dúvida quando, inevitavelmente, algo falhar.

Se o seu objetivo para 2026 é acelerar a transformação digital da seguradora sem explodir o risco reputacional, o caminho é este: medir perceções, definir ambição, alinhar ações — e usar IA como motor de inteligência, não como desculpa para automatizar mais do mesmo.

A pergunta que fica é direta: se amanhã uma crise estourar no TikTok e nos motores de IA sobre a sua seguradora, que versão da história é que os algoritmos vão contar?