“L’intelligenza artificiale è il futuro delle assicurazioni”, dicono i dirigenti. Eppure, nella realtà di molte compagnie, quel futuro stenta ancora a concretizzarsi. I progetti restano spesso sulla carta, gli investimenti si arenano tra sperimentazioni senza sbocco, mentre i processi centrali rimangono praticamente intatti. È un paradosso: tanta enfasi, pochi risultati tangibili. Dietro questa difficoltà, però, non ci sono solo questioni tecnologiche. Serve una governance capace di guidare il cambiamento, di mettere ordine in un campo ancora troppo caotico. Solo così l’intelligenza artificiale potrà davvero trasformare il settore, diventando uno strumento affidabile e su larga scala.
Tra grandi investimenti e poca concretezza: il gap che frena l’AI nelle assicurazioni
Il 2026 si presenta come un anno cruciale per il settore assicurativo, dove l’intelligenza artificiale è in cima alle priorità per l’82% dei top manager. Ma i dati raccontano un’altra storia: secondo il report “Insurtech Global Outlook 2026” di NTT DATA, solo il 22% delle compagnie ha integrato l’AI nei processi produttivi su larga scala. Un divario enorme tra ambizione e realtà che mette in luce un vero e proprio collo di bottiglia.
Le compagnie devono ancora fare i conti con l’integrazione a livello sistemico degli algoritmi in ambiti delicati come underwriting, pricing e gestione dei sinistri. Qui serve affidabilità, trasparenza e rispetto delle regole, ma senza una governance solida e un vero cambio culturale l’AI resta confinata a progetti pilota, con un valore operativo limitato. Insomma, l’intelligenza artificiale per ora è più una promessa che una realtà quotidiana.
Perché i progetti restano piccoli: la frammentazione dell’adozione AI
Nel mondo assicurativo, la prima ondata di AI si è concentrata su interventi “a compartimenti stagni”, con algoritmi applicati a compiti ripetitivi come l’automazione di procedure manuali o la gestione documentale. Sono i cosiddetti progetti di Automation AI, che migliorano l’efficienza in modo limitato. Ma questi piccoli passi non bastano a cambiare davvero i flussi di lavoro o a generare impatti significativi sul business.
Il salto vero si fa passando da interventi isolati a modelli operativi che coinvolgano più aree, ampliando il campo d’azione degli algoritmi. Serve l’Augmentation AI, sistemi che non sostituiscono il lavoro umano ma lo potenziano, lavorando in sinergia con gli operatori esperti. Solo così si può consolidare il valore dell’AI e entrare davvero in una fase di adozione avanzata, con risultati tangibili.
Le tre sfide che bloccano la crescita: errori tecnici, resistenze interne e rischi per la sicurezza
L’espansione dell’AI nelle assicurazioni si scontra con tre ostacoli principali, che riguardano la tecnologia, l’organizzazione e la sicurezza:
1. Errori tecnici e affidabilità incerta: I modelli AI funzionano bene in laboratorio, ma nel mondo reale spesso perdono precisione, soprattutto in attività delicate come il pricing o l’assunzione del rischio. Gli errori inattesi e la mancanza di trasparenza nelle decisioni alimentano dubbi e paura di affidare troppo alle macchine.
2. Resistenze organizzative e complessità dei processi: Per far funzionare l’AI serve ripensare profondamente i flussi di lavoro, non limitarsi ad automatizzare qualche compito. Ma le strutture assicurative spesso sono ingessate da processi vecchi e difficili da modificare, con competenze diverse che faticano a dialogare. Il risultato è lentezza e frammentazione.
3. Rischi crescenti per la sicurezza: L’uso dell’AI generativa aumenta le vulnerabilità legate alla protezione dei dati. Secondo il Global Cybersecurity Outlook, il 34% dei responsabili sicurezza indica la perdita di dati legata all’AI generativa come la minaccia più grave per il settore nel 2026. Gestire i dati sensibili diventa quindi un nodo cruciale della governance.
Dall’assistente digitale all’AI autonoma: il salto verso sistemi controllati ma indipendenti
Finora l’intelligenza artificiale nelle assicurazioni ha viaggiato soprattutto come assistente digitale o “copilot”: strumenti integrati per compiti specifici, ma sempre sotto la supervisione umana. Questo modello “AI-in-the-loop” aiuta gli operatori, per esempio nel leggere documenti o supportare i call center, senza però prendere decisioni autonome.
La vera rivoluzione arriverà con l’Agentic AI, sistemi capaci di agire da soli entro limiti fissati dall’uomo. Qui software agenti collaborano orchestrando processi complessi, come la gestione completa di una segnalazione di danno, dalla raccolta dati alla verifica fino all’assegnazione. L’uomo resta a guidare e intervenire solo in caso di problemi o situazioni complicate, aumentando così efficienza e riducendo i costi, senza perdere il controllo.
Governance robusta, la chiave per un’AI responsabile e sostenibile
Per passare a un uso diffuso di Agentic AI serve una governance solida. L’“AI Control Room” è un modello che sta prendendo piede: un sistema di controlli che garantisce trasparenza, monitoraggio continuo e riduzione dei bias, allineando gli algoritmi a norme, equità e sicurezza.
Questo richiede di:
– Monitorare costantemente per evitare discriminazioni o trattamenti ingiusti nelle valutazioni di rischio.
– Garantire che ogni decisione automatica sia tracciabile e spiegabile, così che un operatore possa verificarla.
– Definire chiaramente le responsabilità legali sugli output dell’AI.
– Proteggere i dati sensibili nel rispetto delle leggi, evitando fughe di informazioni.
– Assicurare che i sistemi siano affidabili e resistenti a errori o cambiamenti improvvisi.
– Mantenere l’uomo al centro, anche quando l’AI opera in autonomia.
– Attivare continui feedback per correggere rapidamente eventuali problemi.
Regole chiare, formazione e alleanze per un’AI diffusa e sicura
Per trasformare questi principi in pratica, le compagnie devono mettere nero su bianco linee guida precise sull’uso dell’AI. Documenti che fissino priorità e criteri per valutare rischi e benefici, costruiti da team interdisciplinari.
Serve poi una governance dinamica, con responsabilità distribuite e controlli automatici che scattino al primo segnale di anomalia, coinvolgendo personale esperto.
Non meno importante è investire nella formazione continua. La “AI literacy” diventa fondamentale per una collaborazione efficace tra uomo e macchina, riducendo sia il rischio di dipendere troppo dall’AI sia quello di respingerla per paura.
Infine, alleanze tecnologiche mirate, come quella tra Allianz e Anthropic, giocano un ruolo chiave. Questi partenariati puntano a sviluppare soluzioni che garantiscano trasparenza normativa, potenzino il lavoro degli operatori e permettano automazione controllata, spianando la strada a un’adozione responsabile e su larga scala dell’intelligenza artificiale nel settore assicurativo.