Il 70% delle compagnie assicurative usa l’intelligenza artificiale, ma solo una minoranza ne ha fatto il cuore pulsante del proprio lavoro. A dirlo è un’indagine internazionale svelata all’Insurance Day 2026, che mette in luce un paradosso: l’AI è presente, ma spesso come un accessorio, non come un motore di cambiamento. Le assicurazioni sperimentano l’intelligenza artificiale in vari reparti, ma raramente riescono a integrarla davvero nelle attività quotidiane. Il risultato? Un divario netto tra un uso sporadico e una trasformazione profonda, che resta ancora un obiettivo lontano. La vera sfida, ora, è rompere questa barriera e far sì che l’AI non sia solo una novità tecnologica, ma una leva concreta per migliorare servizi e risultati.
AI nelle assicurazioni: tanto uso, poca integrazione
Nel 2026 quasi metà delle compagnie ha strumenti AI attivi in più aree, soprattutto assistenza clienti, sottoscrizione e gestione sinistri. Ma dietro questi numeri si nasconde un quadro meno brillante: meno di un quarto ha portato queste soluzioni a un’integrazione completa, capace di incidere davvero sui processi. La differenza sta nel non confondere “usare l’AI” con “cambiare l’azienda grazie all’AI”. Un assistente virtuale che aiuta a leggere documenti può velocizzare un passaggio, ma se non è collegato al resto del percorso cliente – dal preventivo al risarcimento – i vantaggi restano limitati. L’innovazione vera si misura dal cambiamento complessivo dei processi, non dalla somma di singoli tool.
Gli ostacoli che frenano il salto di qualità
Uno degli scogli più grandi è far dialogare l’AI con i sistemi informatici già in uso. Secondo gli assicuratori, metà delle difficoltà nasce proprio da qui. L’integrazione tecnica è complessa: il software deve riconoscere la versione giusta di un contratto o capire se un documento è già stato controllato o meno. Dettagli che fanno la differenza tra un sistema affidabile e uno che si blocca o sbaglia. Oltre alla tecnologia, manca chi sappia tradurre questi strumenti in soluzioni concrete per il business: l’83% delle compagnie segnala una carenza di competenze adatte. Quando arrivano informazioni incomplete o casi fuori standard, serve una chiara strategia su chi interviene e come. Senza test rigorosi su situazioni reali, l’adozione resta solo teorica.
Dove si investe: clienti, rischio e sinistri
I budget puntano soprattutto su tre fronti: migliorare l’esperienza del cliente, affinare la valutazione del rischio e snellire la gestione sinistri. Il 65% delle compagnie vuole offrire risposte più rapide e precise al cliente. Nel settore sottoscrizione, il 41% investe per valutare meglio i rischi e prendere decisioni più affidabili. Un altro 41% si concentra sull’efficienza nella gestione dei sinistri, cercando di ridurre tempi e complicazioni per gli assicurati. Queste tecnologie non servono solo a velocizzare, ma anche a migliorare la qualità delle scelte e la trasparenza dei processi. Serve però che chi guida i progetti definisca standard precisi, per capire quando un risultato automatico va bene e quando serve un controllo umano.
Il valore reale dell’AI: non è solo questione di costi
Quando si parla di investimenti in AI, non basta guardare il prezzo del software. Bisogna considerare tutto: integrazione, formazione, manutenzione e controlli. Un sistema che dà risposte veloci ma richiede continue correzioni può togliere più di quanto prometta. Anche il tempo guadagnato va gestito con cura: serve per seguire più clienti, approfondire casi complicati o migliorare il supporto? Il vero ritorno si misura nella qualità del servizio e nell’efficienza complessiva. Questi fattori sono fondamentali per confrontare fornitori e capire se l’investimento vale la pena.
Come capire se l’AI funziona davvero
Per far passare l’AI dall’esperimento alla realtà serve monitorare i risultati con indicatori chiari. Nel servizio clienti si valuta la percentuale di richieste risolte al primo contatto, la correttezza delle risposte, le chiamate di follow-up e i reclami. In sottoscrizione si guardano i tempi per il preventivo, la completezza dei dati e le correzioni necessarie. Nei sinistri contano i tempi tra denuncia e proposta, la durata totale della pratica e le riaperture. A livello organizzativo è importante tenere sotto controllo l’effettivo uso degli strumenti AI, il tempo speso nei controlli manuali e la disponibilità di competenze adeguate. Infine, per valutare l’economia del progetto si analizza il costo per pratica e i benefici operativi. Un miglioramento isolato può nascondere problemi più grandi: serve un’analisi complessiva e continua.
Governance e formazione: le basi per un’AI che funziona
La ricerca Accenture mostra che più della metà delle compagnie ha un sistema formale per governare l’uso dell’AI. Questo significa mettere nero su bianco ruoli e responsabilità: chi dà il via a un’applicazione, chi ne valuta i risultati, chi interviene se qualcosa va storto e chi decide eventuali cambiamenti. La formazione è altrettanto fondamentale: il personale deve saper riconoscere quando un risultato automatico è valido o quando serve un controllo umano. Sottoscrittori e liquidatori devono non solo usare l’AI, ma anche saperne valutare criticamente le risposte e, se serve, contestarle. Passare dall’uso sporadico a un’innovazione stabile richiede un cambio di mentalità e di organizzazione, capace di integrare processi, dati e competenze.
L’intelligenza artificiale sta disegnando il futuro delle assicurazioni. Ma finora solo poche compagnie hanno trasformato gli strumenti in processi solidi e scalabili, capaci di migliorare servizio e risultati. Investire in competenze, governance e misurazione è la strada obbligata per colmare questo gap e fare dell’AI non un semplice aiuto occasionale, ma il motore di una vera evoluzione.