Assicurazioni e Intelligenza Artificiale: un settore prudente davanti a una rivoluzione inevitabile

Negli ultimi due anni, l’intelligenza artificiale ha fatto irruzione nel settore assicurativo con una velocità sorprendente. Oltre il 60% delle compagnie europee ha già avviato iniziative di AI o GenAI, dai chatbot evoluti per l’assistenza clienti agli algoritmi che supportano la valutazione dei rischi, fino ai modelli in grado di accelerare la gestione dei sinistri. La tecnologia si sta diffondendo ovunque, ma con un dettaglio non trascurabile: i ritorni concreti sono più difficili da misurare rispetto alle aspettative iniziali.

Molti operatori segnalano un incremento dei costi IT, tempi di implementazione più lunghi del previsto e complessità nell’integrare l’AI nei processi core, spesso appoggiati su infrastrutture legacy poco flessibili. Non sorprende quindi che una quota crescente di imprese abbia scelto di interrompere parte dei progetti pilota: non perché la tecnologia non funzioni, ma perché non riesce ancora a generare efficienza immediata.

È il nuovo “paradosso della GenAI”: un’adozione rapida e diffusa che non si traduce, almeno per ora, in un miglioramento proporzionale di produttività o redditività. Proprio per questo, il settore assicurativo si trova oggi in una fase delicata, in cui la capacità di passare dalla sperimentazione al valore reale farà la differenza tra chi guiderà il cambiamento e chi lo subirà.

Se l’AI promette di rivoluzionare il settore assicurativo, la strada per un’adozione piena è tutt’altro che priva di ostacoli. Il primo si chiama regolazione: con l’arrivo dell’AI Act europeo, le assicurazioni rientrano tra i settori “ad alto rischio”, obbligati a rispettare standard rigorosi in termini di trasparenza, spiegabilità e governance dei modelli. Per un comparto in cui ogni decisione, dal pricing alla liquidazione di un sinistro, deve essere documentabile e non discriminatoria, l’impiego di algoritmi complessi diventa una sfida prima di tutto normativa.

A questo si aggiunge il tema dei dati, la materia prima dell’intelligenza artificiale. Le compagnie dispongono di enormi quantità di informazioni, ma spesso distribuite in architetture legacy frammentate e difficili da integrare, con vincoli di privacy sempre più stringenti. Senza una data governance moderna e scalabile, l’AI rischia di restare un motore potentissimo montato su un telaio inadeguato.

Infine, c’è la questione della fiducia: sia quella interna, con dipendenti che temono l’automazione di processi sensibili, sia quella dei clienti, che vogliono trasparenza nelle decisioni che li riguardano. Una liquidazione troppo automatizzata o un rischio rifiutato senza spiegazioni credibili possono compromettere un capitale intangibile essenziale per il settore: la relazione fiduciaria con l’assicurato.

Nonostante le difficoltà, l’intelligenza artificiale sta iniziando a generare valore tangibile in alcune aree chiave del settore assicurativo. La più evidente è la gestione dei sinistri, storicamente lenta e complessa: oggi modelli di computer vision analizzano immagini dei danni, mentre algoritmi predittivi valutano coerenza e entità del sinistro. Risultato: tempi di risposta ridotti da settimane a pochi giorni, con un netto miglioramento della customer experience.

Un altro fronte determinante è la lotta alle frodi. Gli algoritmi riconoscono pattern anomali tra migliaia di pratiche, individuano correlazioni inaccessibili all’analisi umana e segnalano comportamenti sospetti in tempo reale. Per le compagnie questo si traduce in minori perdite e una migliore qualità del portafoglio.

L’AI sta infine trasformando il front office: assistenti conversazionali avanzati supportano gli operatori, riducono tempi di attesa e garantiscono comunicazioni più personalizzate e coerenti. Parallelamente, strumenti analitici più potenti permettono di costruire prodotti e pricing su misura, aumentando fidelizzazione e valore per cliente.

Questi progressi favoriscono soprattutto i grandi player, come AXA, Generali, Aegon e Prudential, dotati della scala economica, del capitale e dell’infrastruttura tecnologica necessari per implementare soluzioni AI complesse in modo governato e conforme alla regolazione.

Per gli investitori, il settore assicurativo offre oggi una combinazione rara: stabilità nel presente e trasformazione nel futuro. I tassi ancora relativamente elevati sostengono la redditività core, mentre la domanda di protezione continua a crescere in Europa e nei principali mercati globali. La solidità patrimoniale del comparto rimane elevata, alimentando dividendi e disciplina finanziaria.

L’AI rappresenta un ulteriore vettore di crescita: maggiore efficienza, sinistri più rapidi, meno frodi, portafogli più solidi e un servizio più personalizzato. Se nel breve i benefici possono sembrare graduali, nel medio periodo il potenziale è considerevole. L’integrazione dell’AI diventerà un fattore di selezione competitiva tra chi saprà ripensare i propri processi e chi resterà legato a modelli operativi più tradizionali.

In questo contesto, gruppi come AXA, Generali, Aegon e Prudential potrebbero giocare un ruolo centrale, grazie a investimenti tecnologici già avviati e una forte presenza internazionale. Senza trasformare il comparto in un settore “growth”, l’AI aggiunge una componente di innovazione a un modello che già oggi offre resilienza, flussi stabili e diversificazione.

In un mondo che continua a cercare equilibrio tra innovazione e sicurezza, il settore assicurativo si conferma così una delle poche aree in grado di offrire protezione, redditività e trasformazione strutturale.