La digitalizzazione dei processi amministrativi all’interno delle grandi organizzazioni sta attraversando un cambiamento strutturale, muovendosi rapidamente da modelli di assistenza passiva a sistemi operativi capaci di compiere decisioni e verifiche complesse. Le analisi condotte e presentate in occasione del convegno Use Case Session 2026, organizzato dall’Osservatorio Data & Decision Intelligence presso gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, offrono uno spaccato dettagliato di questa trasformazione, basato sulle testimonianze dirette di manager e specialisti tecnici del settore assicurativo e finanziario. L’automazione di attività ad alta densità documentale sta superando i limiti della rigida programmazione tradizionale grazie all’introduzione di architetture avanzate, dove l’AI agentica assume un ruolo centrale nella validazione, nel controllo incrociato e nella riduzione dei tempi operativi.
Indice degli argomenti:
L’efficienza nei sinistri assicurativi: il progetto Claims Buddy di Generali
La gestione dei sinistri richiede un enorme sforzo lavorativo a causa della varietà dei documenti da esaminare. Nicola Rosetti, data scientist di Generali Head Office, spiega che un sinistro è un reclamo di un assicurato per un danno subito. Il flusso di lavoro tradizionale impone ai liquidatori di esaminare manualmente una grande mole di file. I professionisti leggono PDF ed email per stimare il danno. Spesso la procedura richiede il coinvolgimento di periti esterni per calcolare il corretto risarcimento.
Il collo di bottiglia operativo e i volumi della sperimentazione
I dati del progetto pilota in Svizzera mostrano l’entità del lavoro umano. La business unit svizzera si concentra sul settore dei veicoli e affronta volumi significativi. Il team gestisce circa 90mila sinistri all’anno con il supporto di 70 liquidatori dedicati. La lavorazione di una singola pratica richiede mediamente due ore di lavoro effettivo. Tuttavia, i tempi reali si estendono per mesi. I liquidatori devono attendere la riparazione dei mezzi o la guarigione delle persone. Questa frammentazione costringe i professionisti a riprendere i fascicoli più volte per ricostruire la storia del caso.
L’architettura della pipeline e i compiti operativi degli agenti
Data Reply, società specializzata in big data e intelligenza artificiale rappresentata da Alice Contadini, ha collaborato allo sviluppo della soluzione. Il sistema si chiama Claims Buddy. La piattaforma acquisisce i documenti e li inserisce in categorie precise, distinguendo tra perizie, report di pulizia o certificati medici. Tramite prompt specifici stabiliti dal business, il software estrae le informazioni rilevanti. Successivamente produce un riassunto di alto livello. Il liquidatore legge questa sintesi e comprende subito lo stato della pratica, anche dopo mesi di pausa.
Sopra il livello di acquisizione dei dati opera l’AI agentica. I tecnici configurano assistenti virtuali specializzati che controllano l’intero archivio documentale. Rosetti descrive così il funzionamento del sistema: «Sopra la fase di ingestion c’è la parte di evaluation, dove interviene la vera AI agentica. Sviluppiamo agenti che hanno accesso alla documentazione e possono effettuare controlli incrociati, come verificare la coerenza medica (es. assicurarsi che due medici diversi non indichino lesioni incompatibili tra loro) o individuare immagini ritoccate». Ogni agente segue istruzioni rigide per identificare anomalie o tentativi di frode.
Durante la fase di sperimentazione con i liquidatori, il sistema ha superato il 90% di performance nei test. Gli agenti comunicano la decisione finale attraverso un modello a semaforo. Il colore verde indica il superamento dei controlli, il rosso segnala il fallimento e il giallo richiede una verifica manuale. Il software fornisce sempre una spiegazione logica della scelta e i riferimenti ai file originali. L’architettura flessibile permette una rapida esportazione internazionale. Il trasferimento della tecnologia in Spagna ha garantito un risparmio dell’80% sui tempi di sviluppo.
L’onboarding contrattuale nel noleggio operativo: l’esperienza di Grenke Italia
Grenke Italia applica logiche analoghe per ottimizzare la gestione dei contratti. La società offre servizi di noleggio operativo di beni strumentali e tecnologie alle piccole e medie imprese. Domenico Luciano, Ddirector marketing and cfustomer experience, evidenzia il ruolo della filiale italiana. Il gruppo multinazionale tedesco opera in 31 paesi. Tuttavia, l’azienda ha scelto l’Italia come sede ideale per sperimentare soluzioni innovative da esportare su scala globale.
Il carico documentale della fabbrica dei contratti
La filiale italiana gestisce circa il 55% dei contratti complessivi del proprio mercato. Questo volume si traduce in un carico di lavoro compreso tra 300 e 400 pratiche al giorno. L’azienda richiede un’accuratezza e una capacità di analisi del tutto simili a quelle dei sistemi finanziari. Ogni pratica d’acquisto comprende circa 10 documenti diversi. Di conseguenza, il team interno dedicava circa 12mila ore all’anno alle verifiche manuali. Questo lavoro ripetitivo aumentava il rischio di errore umano dovuto ai normali cali di attenzione.
L’approccio ibrido neuro-simbolico contro le allucinazioni dell’AI
Grenke Italia ha risolto la criticità grazie alla partnership con Expert.ai, rappresentata dal direttore vendite Andrea Ricotti. I team hanno reso operativa la soluzione in soli tre mesi di lavoro, superando i test di accettazione degli utenti.
Il sistema utilizza un layer di orchestrazione proprietario chiamato Eflow. Questo strumento gestisce le checklist aziendali, composte da circa 40 controlli procedurali. L’applicazione esamina contratti, testi liberi ed email, avviando in autonomia le attività nei gestionali di Grenke. Infine, genera una lista di controllo che l’operatore umano deve soltanto convalidare. Ricotti precisa che «questo approccio garantisce il controllo e la piena auditibilità, evitando che gli agenti commettano allucinazioni o errori durante la messa in decorrenza di un contratto».
Oggi l’azienda elabora oltre 300mila documenti all’anno su cinque sistemi informatici differenti. L’adozione della nuova tecnologia ha generato una riduzione del 90% nei tempi di gestione delle pratiche. L’ottimizzazione permette di mantenere un indice di gradimento dei clienti pari al 96%. Grenke pianifica già l’estensione dell’AI agentica ad altre fasi operative e alle altre filiali nel mondo.
Integrazione tra supervisione umana e scalabilità globale
I progetti di Generali e Grenke Italia evidenziano regole comuni per l’integrazione dell’AI agentica nelle grandi imprese. Entrambe le soluzioni mantengono la supervisione umana come elemento cardine del processo decisionale. L’autonomia degli agenti non sostituisce la convalida finale dello specialista. Claims Buddy segnala i casi complessi con un semaforo giallo e mostra i dati utili al liquidatore. Grenke offre all’operatore una checklist precompilata, ma l’approvazione definitiva spetta sempre all’uomo.
I due casi studio confermano l’importanza di liberare il personale dai compiti ripetitivi per investire sul valore delle competenze. La tecnologia si fa carico delle verifiche meccaniche di conformità documentale. Ricotti riassume la strategia spiegando che «l’obiettivo non era sostituire le persone, ma riqualificarle, dedicandole ad attività a maggior valore aggiunto, lasciando alle macchine i controlli ripetitivi». I dipendenti possono così concentrarsi sulle decisioni strategiche e sulle relazioni con il cliente.
Partecipa alla community