L’AI è ovunque, almeno nei discorsi. Nei processi reali delle compagnie assicurative, molto meno. È questa la fotografia impietosa — ma utile — che emerge da un'analisi approfondita del settore condotta da Capco, società di consulenza specializzata, tra le poche in Italia a operare contemporaneamente nell'insurance e nel banking.
A firmare l'analisi è Massimo Paltrinieri, Partner e Head of Insurance Market di Capco Italy, che non usa mezze parole: “L'applicazione dell'AI non ha ancora un peso rilevante nel funzionamento operativo delle organizzazioni”. Un’affermazione che suona quasi controcorrente, in un momento in cui annunci e dichiarazioni d'intenti si moltiplicano a ritmo sostenuto. Eppure i dati parlano chiaro.
Abbondano i Proof of Concept — i cosiddetti piloti — distribuiti trasversalmente su tutte le aree aziendali. Ma quando si scende nel merito dei processi operativi, “dell’AI quasi non c'è traccia”, sottolinea Paltrinieri. Gli investimenti non sono mancati, i manager dichiarano fiducia nel potenziale della tecnologia, eppure “la maggior parte delle organizzazioni non ha ancora ottenuto rendimenti tangibili e ripetibili”. Un paradosso solo apparente: si è puntato sui singoli casi d'uso, trascurando le capacità strategiche che trasformano quegli stessi casi in valore aziendale replicabile.
Il nodo non è solo culturale. Dietro la distanza tra intenzione e applicazione concreta si nascondono almeno tre ostacoli strutturali. Il primo è la complessità normativa: il settore assicurativo è tra i più regolamentati e la conformità alle diverse normative vigenti rappresenta un freno non trascurabile all'adozione diffusa dell'AI. Il secondo è la dispersione tecnologica. “I piloti sono realizzati attraverso un numero elevato di vendor di tecnologia”, osserva Paltrinieri, una frammentazione che nasce dall'assenza di una strategia strutturata e che finisce per rendere difficili tanto la scalabilità quanto la redditività dell'investimento. Il terzo ostacolo, forse il più sottovalutato, riguarda le competenze: “un conto è la sperimentazione, un altro l'incorporazione nei processi operativi, con la conseguente necessità di profili professionali che combinano competenze innovative con quelle tradizionali dei sistemi core”.
Questa convergenza di limiti sta spingendo le organizzazioni verso una presa di coscienza: i progetti pilota, da soli, non bastano. La generazione di valore richiede qualcosa di più ambizioso e coordinato. Come sintetizza Paltrinieri, “in assenza di strategia e coordinamento, aumentano i costi mentre vengono limitati il valore aziendale e il ritorno sull'investimento”. Una legge elementare, spesso ignorata nell'entusiasmo delle prime sperimentazioni.
La risposta che Capco propone al settore si chiama Strategic Lever Framework, una metodologia che punta a ricondurre le esperienze pilota bottom-up all'interno di una visione strategica top-down. L'obiettivo è tradurre l'AI in un modello operativo coerente su quattro dimensioni: architettura, organizzazione, approvvigionamento, talenti. “In questo modo, l'AI può permeare il modello operativo sviluppando sinergia e superando i limiti di oggi: frammentazione di tecnologia e vendor, limitazione dei benefici, sconnessione dai processi operativi”, spiega l’Head of Insurance Market di Capco Italy.
La sfida, in fondo, non è tecnologica. È di visione. L'AI nel settore assicurativo ha tutte le carte in regola per incidere davvero — sulla produttività, sulla redditività, sulla capacità di rispondere a un mercato sempre più esigente. Ma per farlo ha bisogno di essere governata, non solo sperimentata.