L’intelligenza artificiale entra nelle assicurazioni, ma tra far funzionare un’applicazione e trasformare una compagnia resta una distanza significativa. Un assistente può velocizzare la ricerca nei documenti, un modello può supportare la valutazione di un rischio, un sistema può aiutare a esaminare una denuncia di sinistro. Collegare queste capacità ai processi aziendali, ai sistemi informativi e alle responsabilità delle persone richiede un cambiamento più ampio.
È questo il nodo che emerge dalle evidenze Accenture riprese in occasione dell’Insurance Day del 6 ottobre 2026: il 49% delle compagnie sviluppa casi d’uso di AI e intelligenza artificiale generativa in diverse funzioni, con livelli di maturità disomogenei; il 23% raggiunge un’integrazione aziendale, mentre il 19% presenta un’adozione ancora limitata.
La distinzione conta anche per leggere correttamente i numeri. Il 23% non misura le sole compagnie italiane: la ricerca internazionale Accenture How insurers drive revenue by deploying AI with intent coinvolge 263 dirigenti assicurativi e risulta già pubblicata prima dell’appuntamento di ottobre. I dati descrivono quindi una sfida internazionale, rilevante anche per il mercato italiano.
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Usare l’AI in più uffici non significa integrarla nella compagnia
La diffusione delle applicazioni può dare l’impressione di una trasformazione già compiuta. Ma un’organizzazione può utilizzare l’AI nel servizio clienti, nella distribuzione e nei sinistri mantenendo dati, procedure e obiettivi separati.
Un esempio aiuta a capire la differenza. Un assistente che riassume una pratica riduce il tempo necessario a leggerla. Il beneficio sul servizio finale dipende però da ciò che accade dopo: chi verifica il riepilogo, come vengono gestite le informazioni mancanti, dove viene registrato l’esito e quali passaggi servono per prendere una decisione.
L’unità di misura della trasformazione diventa il processo completo. Per una compagnia, la domanda da porre è quanto cambia il percorso dalla richiesta del cliente alla risposta, dal preventivo alla sottoscrizione, dalla denuncia alla liquidazione.
Dati e sistemi esistenti: dove si inceppa il passaggio di scala
Nella ricerca Accenture, il 50% degli assicuratori indica l’integrazione con i sistemi preesistenti come principale difficoltà per distribuire dati e AI su scala. L’83% segnala inoltre carenze, da moderate a gravi, nelle competenze necessarie a tradurre le possibilità dell’AI in valore per il business.
Il problema operativo è concreto: per introdurre un’applicazione in un processo assicurativo bisogna stabilire quali informazioni può utilizzare, con quali autorizzazioni e con quale affidabilità.
Un sistema che assiste un operatore deve poter riconoscere la versione corretta delle condizioni contrattuali. Un’applicazione dedicata ai sinistri deve distinguere un documento acquisito da uno ancora da verificare. Quando un’informazione manca, il processo deve prevedere come recuperarla e chi debba intervenire.
Per questo, nella valutazione di un progetto, la qualità del collegamento con i sistemi aziendali conta quanto la prestazione del modello. Una dimostrazione efficace su documenti selezionati deve essere messa alla prova su pratiche incomplete, formati diversi ed eccezioni.
Assistenza, sottoscrizione e sinistri: le priorità degli investimenti
Le evidenze illustrate a ottobre indicano tre destinazioni principali degli investimenti: il 65% delle compagnie punta a migliorare assistenza ed esperienza del cliente; il 41% cerca maggiore accuratezza nella sottoscrizione; un altro 41% guarda all’efficienza nella gestione dei sinistri.
Sono ambiti nei quali velocità e qualità devono avanzare insieme. Nell’assistenza, una risposta immediata serve se è corretta e permette di risolvere la richiesta. Nella sottoscrizione, accelerare l’esame di una proposta ha valore se la valutazione del rischio mantiene la qualità attesa. Nei sinistri, ridurre le attività manuali deve tradursi in un percorso più semplice anche per l’assicurato.
Da questa lettura discende una conseguenza: il responsabile del processo deve partecipare alla progettazione, definendo insieme ai tecnici cosa costituisce un risultato accettabile e quali decisioni richiedono una verifica.
Il costo da misurare è quello della pratica risolta
Per valutare il ritorno economico, il prezzo del software rappresenta solo una parte dell’investimento. Nel confronto tra soluzioni occorre considerare anche integrazione, preparazione dei dati, formazione, controlli e manutenzione.
Un criterio utile consiste nel misurare il costo della pratica completata correttamente. Se un’applicazione produce risposte rapide ma richiede frequenti correzioni, il risparmio iniziale può ridursi nelle fasi successive.
Anche il tempo liberato va osservato nel suo utilizzo effettivo: permette di gestire più richieste, approfondire i casi complessi o migliorare la consulenza? La risposta determina il valore economico e organizzativo del progetto.
Questa è anche una base concreta per confrontare compagnie e fornitori: chiedere quali risultati vengono misurati prima dell’introduzione dell’AI e quali cambiamenti sono verificabili dopo.
Gli indicatori per capire se l’AI produce risultati
Per valutare il passaggio dai progetti pilota all’impiego continuativo, un possibile quadro di misurazione deve affiancare produttività, qualità e rischio.
| Ambito | Indicatori da osservare |
|---|---|
| Assistenza clienti | Richieste risolte al primo contatto, correttezza delle risposte, ricontatti e reclami |
| Sottoscrizione | Tempo per arrivare al preventivo, completezza dei dati, correzioni necessarie |
| Sinistri | Tempo dalla denuncia alla prima proposta, durata della pratica, riaperture |
| Organizzazione | Utilizzo effettivo degli strumenti, tempo di verifica, competenze disponibili |
| Economia del progetto | Costo complessivo per pratica, capacità operativa liberata, benefici realizzati |
Gli indicatori vanno letti insieme. Un tempo medio più breve può nascondere un aumento delle pratiche riaperte. Un utilizzo elevato dello strumento può convivere con un lavoro di controllo oneroso.
La verifica decisiva riguarda il miglioramento dell’intero servizio, mantenuto nel tempo e su volumi reali.
Competenze e responsabilità diventano parte dell’investimento
Accenture propone di collegare strategia aziendale, competenze, modernizzazione dei dati e governo dell’AI. La ricerca rileva che il 56% degli assicuratori dispone già di un quadro formale di governance dell’intelligenza artificiale.
Nell’operatività, questo significa rendere esplicite le responsabilità: chi autorizza un’applicazione, chi ne controlla le prestazioni, chi gestisce un errore e chi decide di modificarla o sospenderla.
La formazione deve consentire alle persone di riconoscere quando un risultato è plausibile ma insufficiente per procedere. Per un liquidatore o un sottoscrittore, saper utilizzare l’AI comprende anche la capacità di contestarne l’output.
Il divario raccontato dal 23% porta così al centro una questione industriale: quanto una compagnia riesce a cambiare il proprio modo di lavorare. La prossima fase dell’innovazione assicurativa si misura sulla capacità di trasformare applicazioni utili in servizi affidabili, processi sostenibili e risultati verificabili per clienti e impresa.
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