Dalla teoria alla pratica: l’intelligenza artificiale plasma il futuro del settore assicurativo

Un report a cura dell’International Insurance Society mostra un comparto al lavoro per rendere l’AI pienamente operativa.
Dalla teoria alla pratica l’intelligenza artificiale plasma il futuro del settore assicurativo

Quale impatto sta avendo l’intelligenza artificiale sul settore assicurativo? Siamo passati dalla fase della sperimentazione a quella dell’implementazione? Quali sono i freni alla sua adozione? A queste domande cerca di rispondere lo IIS Report on Innovation a cura dell’International Insurance Society. Lo studio presenta un’analisi approfondita di come le organizzazioni dell’intero comparto assicurativo stiano adottando e rendendo operativa l’intelligenza artificiale – in particolare la Generative AI – per aumentare efficienza, produttività e differenziazione strategica. Basato su un ampio e diversificato campione di rispondenti provenienti da compagnie assicurative, riassicurazioni, insurtech e società di consulenza, il report descrive un settore nel pieno di una fase di trasformazione. Se l’entusiasmo verso l’AI è elevato, i livelli di maturità variano sensibilmente in base alla dimensione e alla tipologia delle aziende: le realtà più grandi sono generalmente più avanti nelle implementazioni in produzione, mentre le più piccole si concentrano maggiormente sull’esplorazione e sull’innovazione a contatto diretto con il cliente.

L’AI per rafforzare i processi core

L’efficienza operativa e l’ottimizzazione dei flussi di lavoro dominano le priorità attuali, con il 53% dei rispondenti che le indica come aree di focus principali, seguite da underwriting, pricing e gestione dei sinistri. Questi dati suggeriscono che le compagnie stiano inizialmente utilizzando l’AI per rafforzare i processi core piuttosto che per rivoluzionare i modelli esistenti. Le aziende più piccole, tuttavia, mostrano una maggiore propensione a sfruttare l’AI per il customer service e l’espansione di mercato. I criteri di successo si concentrano soprattutto su aumenti di produttività, qualità e accuratezza dei dati e miglioramento della customer experience, anche se i framework strutturati per la misurazione del ROI sono ancora in fase di evoluzione.

Gen AI, siamo alla fase di sperimentazione

I dati sull’adozione indicano che circa l’87% delle aziende sta portando avanti iniziative di GenAI, ma solo circa un quarto è arrivato a un’implementazione a livello di produzione. I budget dedicati all’AI rappresentano in media il 3,9% della spesa complessiva. La maggior parte delle imprese si affida a large language model generalisti di terze parti, come ChatGPT, mentre le organizzazioni più grandi stanno esplorando sempre più modelli proprietari o specifici per il settore assicurativo. La guida dell’innovazione AI parte prevalentemente dai vertici aziendali – in particolare CEO, consigli di amministrazione e CTO/CIO – a dimostrazione di una forte ownership strategica top-down.

Governance, dati e competenze: le sfide del futuro

Il report evidenzia anche diversi ostacoli che possono rallentare i progressi: tra i più rilevanti figurano le preoccupazioni legate a privacy e integrità dei dati, sicurezza, gestione dei bias e difficoltà nel misurare il ritorno sugli investimenti. La carenza di competenze e l’assenza di framework di governance formali rappresentano ulteriori freni a un’integrazione scalabile dell’AI, soprattutto per le realtà più piccole. La maggior parte delle aziende fa ancora affidamento su una supervisione umana piuttosto che su sistemi di governance strutturati, anche se i grandi assicuratori stanno iniziando a formalizzare i processi attraverso comitati etici, audit trail e standard di spiegabilità.

Verso un AI responsabile e scalabile

Guardando al futuro, il report mette in luce entusiasmo ma anche cautela rispetto alla diffusione di agenti AI autonomi nel settore assicurativo. Le principali preoccupazioni – come le allucinazioni, le difficoltà di validazione e la conformità normativa – riflettono un’industria che sta ancora affrontando i temi della fiducia e della responsabilità nei processi decisionali automatizzati. Nel complesso, i risultati delineano un settore che sta sperimentando attivamente, imparando e costruendo le basi per un’adozione dell’AI responsabile e scalabile, capace di migliorare sia l’eccellenza operativa sia la customer experience.

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