A Allstate e a IBM estão investigando se a computação quântica pode ajudar as seguradoras a construir portfólios mais equilibrados entre valor e risco, processando uma versão complexa do conhecido “problema da mochila” da ciência da computação. Os resultados do trabalho conjunto foram publicados na plataforma arXiv em maio de 2026, enquanto a IBM apresentou detalhes sobre ele em 18 de junho de 2026.
O problema da mochila consiste em escolher um conjunto de itens que alcance o maior valor possível sem ultrapassar um determinado limite de peso ou capacidade. Em sua aplicação ao setor de seguros, as apólices representam os itens que devem ser selecionados para um portfólio, enquanto as perdas potenciais representam o peso, e o valor do portfólio representa o benefício ou retorno esperado. A questão se torna difícil quando o número de itens é grande e quando os pesos não são números fixos, mas intervalos incertos.
Por que os portfólios de seguros residenciais são diferentes?
Nem todos os riscos se comportam da mesma maneira. Um acidente de carro pode ser, em grande medida, independente de um acidente sofrido por outro motorista, mas os riscos relacionados ao clima podem afetar muitas apólices de uma só vez. Incêndios florestais, furacões e tempestades de neve podem causar danos a muitas casas em uma mesma região, fazendo com que as perdas sejam correlacionadas, em vez de eventos separados.
Eric Holtz, diretor de análise e dados da Allstate, afirmou que os seguros residenciais exigem pensar sob a perspectiva do portfólio, e não apenas do risco individual. Por isso, não basta avaliar cada propriedade separadamente e depois somar os resultados; a seguradora precisa estimar o que pode acontecer quando várias perdas ocorrem ao mesmo tempo e garantir que os cenários extremos permaneçam dentro do nível de risco aceito pela empresa.
Atualmente, a Allstate depende de simulações clássicas para estimar os resultados possíveis. A empresa pode executar 100 mil cenários futuros, mas os eventos raros e dispendiosos continuam sendo um desafio. Se o foco estiver no pior 1% desses cenários, restarão apenas cerca de mil eventos, uma quantidade que talvez não ofereça certeza suficiente ao analisar vários tipos de riscos em amplas regiões geográficas.
Uma abordagem que combina computação quântica e clássica
A equipe testou uma abordagem quântica desenvolvida para portfólios de seguros residenciais. Essa abordagem utiliza um circuito quântico executado em um processador IBM Quantum Heron para gerar um conjunto de soluções candidatas, direcionando o cálculo para combinações que equilibrem valor e conformidade com o orçamento ou com o limite aceitável de perdas.
Em seguida, uma etapa clássica refina os resultados. Ela corrige as soluções que ultrapassam o orçamento, aprende quais casas aparecem com mais frequência nas boas soluções e usa esse conhecimento para orientar a rodada seguinte de cálculos. Dessa forma, o processo se repete em um ciclo destinado a melhorar os resultados a cada passagem.
Os pesquisadores também enfrentaram um problema conhecido ao treinar circuitos quânticos em problemas grandes, pois o sinal de aprendizado pode enfraquecer à medida que o tamanho do problema aumenta. Para superar isso, a equipe treinou o circuito em uma versão pequena do problema e depois transferiu o que aprendeu para uma versão maior.
Vaibhav Kumar, pesquisador de computação quântica da IBM e um dos autores do artigo, explicou que os métodos clássicos atuais ou dependem da simulação de vários cenários, uma opção precisa, mas computacionalmente dispendiosa, ou se concentram no pior intervalo possível, uma opção mais segura, mas que pode ser excessivamente conservadora.
Comparação com métodos tradicionais de otimização
Para medir o desempenho da nova abordagem, a equipe comparou seus resultados com uma solução exata capaz de, se receber tempo suficiente, chegar à melhor resposta comprovada. Também a comparou com quatro métodos aproximados comuns que equilibram velocidade e precisão:
- Recozimento simulado.
- Busca tabu.
- Recozimento paralelo.
- Algoritmo genético.
Cada método recebeu 30 minutos por problema. Nos problemas que incluíam até 75 itens, todos os métodos chegaram ao melhor resultado comprovado. À medida que o tamanho dos problemas aumentou, a abordagem quântica-clássica continuou competitiva em relação aos mais fortes métodos heurísticos clássicos, aproximando-se de seu desempenho e superando-os marginalmente sob restrições rigorosas.
No entanto, essa abordagem ainda não consegue lidar com tamanhos nos quais as soluções exatas se tornam tão lentas que perdem sua utilidade. Portanto, os resultados representam um sinal inicial de uma possível geração de valor prático no futuro, e não uma prova de que a computação quântica já tenha resolvido o problema de construir portfólios de seguros em escala comercial ampla.
O que a Allstate está aprendendo com o experimento?
A Allstate considera que o objetivo é construir uma ponte em duas direções: compreender o que os dispositivos quânticos podem fazer atualmente, identificar problemas empresariais que poderiam se beneficiar deles à medida que os dispositivos melhorarem e, então, descobrir onde as capacidades tecnológicas se encontram com as necessidades práticas.
Holtz afirmou que a falta de clareza sobre o cronograma para alcançar valor comercial não significa esperar, pois as empresas que desenvolvem suas habilidades e identificam os problemas adequados desde cedo podem estar mais preparadas quando a tecnologia avançar. Holtz e Jan Utke, cientista de dados e diretora técnica da organização de produtos de seguros da Allstate, destacaram a importância de começar com um problema real relevante para o negócio, em vez de estudar a tecnologia isoladamente de suas aplicações.
A parceria começou por meio do programa Quantum Accelerator da IBM para organizações novas na área e depois evoluiu para uma pesquisa conjunta que se estendeu por dois anos. Segundo Utke, o trabalho foi marcado pela transparência, com a publicação dos resultados, do código e dos dados, permitindo que outras pessoas os examinassem e desenvolvessem trabalhos a partir deles.
Ainda há questões em aberto sobre o papel que os fluxos de trabalho quânticos desempenharão nas decisões das seguradoras e na construção de portfólios. Mas o experimento proporcionou à Allstate experiência prática na formulação do problema, na seleção das tarefas adequadas e na integração do processamento quântico com métodos clássicos. Com a melhoria do hardware e a redução do ruído, a IBM espera que diminua a parcela do trabalho que precisa ser executada no lado clássico.