Il 2025 è stato l’anno della sperimentazione dell’AI. Gli assicuratori si chiedevano cosa fosse realmente l’intelligenza artificiale, come si collegasse alla loro organizzazione e come si inserisse nel loro stack tecnologico. C’è stata molta attività di piloting e testing piuttosto che un deployment completo, il che contrasta con ciò che vediamo nel 2026, quando le compagnie definiscono come governare, scalare e rendere operativa l’AI a livello aziendale.
Indice degli argomenti:
AI: cosa sta succedendo nel settore assicurativo
La modernizzazione del settore sinistri e dell’underwriting accelereranno significativamente
Oltre all’AI, sinistri e underwriting continueranno ad attrarre investimenti. Unificare dati, decisioni e flussi di lavoro, dalla prima notifica di sinistro fino alla sua liquidazione rimarrà una priorità per risolvere i sinistri in modo più rapido e consistente per i clienti. Nell’underwriting, specialmente nelle linee commerciali e specialty, la modernizzazione accelera poiché le compagnie spingono per ridurre i tempi di ciclo migliorando al contempo la selezione del rischio e la determinazione dei prezzi.
L’elaborazione manuale dei documenti diventa un ostacolo competitivo
Il 2026 vede l’AI passare dai pilot alla produzione. Se guardiamo alla document intelligence, l’intelligent document processing diventa un requisito fondamentale: si sposta oltre l’acquisizione iniziale dei documenti, estendendosi all’underwriting, alla liquidazione dei sinistri e alla compliance. La gestione manuale dei documenti, sia che avvenga in centri postali interni o tramite fornitori in outsourcing, diventa rapidamente un ostacolo alla competitività delle aziende. È più lenta, più rischiosa dal punto di vista della conformità e impedisce agli assicuratori di beneficiare dell’ingestion di dati guidata dall’AI.
L’AI gestisce i volumi mentre gli specialisti gestiscono la complessità
Gli assicuratori di successo implementano l’AI che supporta concretamente sottoscrittori, periti e liquidatori di sinistri anziché sostituirli. La quantità di input – umano – esperto necessario sarà probabilmente determinata dalla complessità del rischio. Ad esempio, mentre prodotti di routine e bassa complessità come l’assicurazione per biciclette possono essere fortemente automatizzati, ciò non può avvenire per rischi complessi come le perforazioni offshore o i grandi siti industriali. Questi richiedono giudizio esperto, con l’AI che accelera l’analisi e l’orchestrazione piuttosto che prendere la decisione da sola. Stiamo già assistendo a questo equilibrio in casi di clienti che utilizzano le nostre soluzioni di Connected Underwriting e Connected Claims.
La governance dell’AI diventa la differenza tra profitto e perdita
La redditività nel settore assicurativo è strettamente legata alla governance, poiché si tratta un settore fortemente regolamentato. Allo stesso tempo, ci si aspetta che gli assicuratori offrano esperienze cliente iper-digitali e altamente personalizzate su larga scala. Queste pressioni si intensificano ulteriormente quando l’AI si integra nei flussi di lavoro core. Il controllo normativo sull’AI sta aumentando, con regolatori statali Usa e istituzioni europee che alzano le aspettative in termini di trasparenza e controllo. Le compagnie assicurative necessitano di decisioni basate su AI verificabili, piena tracciabilità di esse e chiare strutture di responsabilità, supportate da framework in grado di ricostruire e dimostrare come e perché ogni decisione è stata presa, anche in sede di audit o ispezione regolatoria.
Pensando ai recenti titoli sui chatbot AI poco trasparenti che negano sinistri, la governance diventa una questione di fiducia per l’intera industry.
Le barriere culturali rallenteranno gli assicuratori più della tecnologia
Molti assicuratori hanno uno storico di alta profittabilità e ciò li ha portati a investire in maniera insufficiente nella trasformazione digitale rivolta al business, affidandosi a fogli di calcolo e soluzioni manuali alternative. Ora, finalmente, la direzione è quella dell’investimento nella tecnologia giusta.
La sfida è che, mentre i leader parlano di sviluppo agile e iterativo, molte organizzazioni operano ancora in una cultura a cascata (waterfall). Il vecchio schema è scrivere corposi documenti di requisiti, consegnarli all’IT e ricevere mesi dopo qualcosa che tecnicamente soddisfa i requisiti ma non soddisfa il bisogno.
La speranza è che il 2026 veda l’IT fidarsi del business nel dare priorità chiare, e il business fidarsi dell’IT nell’assicurare un delivery iterativo.
