Una vera e propria rivoluzione sta attraversando il mondo delle assicurazioni, e chi la sta cavalcando meglio sta già raccogliendo frutti straordinari. Secondo le ultime analisi di McKinsey, le compagnie assicurative più avanzate nell’adozione dell’intelligenza artificiale stanno generando un Total Shareholder Return 6,1 volte superiore rispetto ai competitor più tradizionali negli ultimi cinque anni.
Un divario impressionante che supera di gran lunga quello osservato in altri settori industriali, dove il vantaggio si ferma solitamente a due o tre volte.
Il segreto di questo successo non sta nell’applicazione superficiale di qualche strumento tecnologico, ma in un approccio metodico che McKinsey definisce “per domini specifici”. Le aziende più lungimiranti scelgono alcune funzioni strategiche chiave come distribuzione, pricing, underwriting, gestione dei sinistri o investimenti, e le riprogettano completamente da zero. I risultati di questa trasformazione mirata sono già tangibili: incrementi del 10-20% nei tassi di successo dei nuovi agenti e nelle conversioni di vendita, crescita dei premi del 10-15%, riduzione del 20-40% dei costi di acquisizione clienti e miglioramenti del 3-5% nella precisione della gestione sinistri.
L’approccio vincente consiste nel partire con la trasformazione completa di uno o al massimo tre ambiti operativi, evitando di sovraccaricare l’organizzazione ma generando un impatto concreto e misurabile. Questa strategia permette di creare sinergie nell’elaborazione dei dati, nell’integrazione dei sistemi e nella gestione del cambiamento, elementi fondamentali per il successo dell’iniziativa.
Ma come possono le compagnie assicurative prepararsi a questa trasformazione? McKinsey identifica sei mosse decisive che fanno la differenza tra chi riesce e chi resta indietro. La prima riguarda l’allineamento del top management su una roadmap chiara guidata dal business, perché senza il supporto dei vertici aziendali qualsiasi iniziativa è destinata al fallimento. L’intelligenza artificiale deve essere vista come un motore strategico di trasformazione capace di accelerare la crescita, rafforzare la relazione con i clienti e aumentare la produttività, non come un semplice strumento tecnologico.
La seconda mossa cruciale è la costruzione di una base solida di talenti. Le compagnie più evolute puntano ad avere internamente il 70-80% delle competenze digitali necessarie, ripensando completamente la composizione dei team e privilegiando profili più esperti e ad alta produttività. Non basta assumere qualche data scientist: serve un ripensamento strutturale delle risorse umane con percorsi di crescita strutturati, certificazioni e team specializzati nell’evoluzione dei processi HR.
Il terzo elemento fondamentale è l’adozione di un modello operativo scalabile che possa sostenere la strategia aziendale e adattarsi alla crescita. Questo significa sviluppare solide competenze di product management, essenziali per garantire il successo della trasformazione e per gestire l’evoluzione continua dei sistemi.
Sul fronte tecnologico, le compagnie vincenti si affidano a una struttura flessibile basata su una stack di capacità AI modulari e riutilizzabili, alimentata da sistemi multiagente. Il concetto chiave è quello dell’ “architettura agentic AI mesh”, che consente a più agenti di ragionare, collaborare e agire in modo autonomo su un’ampia gamma di sistemi, strumenti e modelli linguistici in sicurezza e su larga scala.
I dati rimangono il carburante di ogni applicazione di intelligenza artificiale, e anche se l’AI può aiutare a superare alcune criticità, la maggior parte delle compagnie deve rafforzare strutturalmente le proprie capacità in questo ambito. Un aspetto sempre più strategico sarà la capacità di incorporare il know-how distintivo dell’organizzazione all’interno dei sistemi di AI agentica, trasformandolo in un nuovo asset del patrimonio intellettuale.
Infine, c’è un aspetto spesso sottovalutato ma decisivo: per ogni dollaro investito nello sviluppo di soluzioni digitali e AI, è necessario prevederne almeno un altro per garantire la piena adozione da parte degli utenti e la scalabilità aziendale. La gestione del cambiamento è ciò che fa la differenza tra un’intelligenza artificiale que resta inutilizzata e una che trasforma realmente le operations.
Le applicazioni concrete variano a seconda del ramo di attività. Nel Vita, l’AI generativa può affinare la valutazione del rischio e i processi di underwriting creando dati sintetici che arricchiscono i dataset esistenti. Nel segmento salute può supportare la previsione degli esiti clinici e personalizzare i piani sanitari analizzando grandi quantità di dati. Per il ramo danni commercial consente di creare modelli di rischio dettagliati e simulare scenari complessi, mentre nel retail può automatizzare la gestione dei sinistri e migliorare il rilevamento delle frodi.
Le compagnie più evolute stanno già facendo il salto dai modelli predittivi tradizionali a soluzioni avanzate come i sistemi multiagente e il ragionamento a più passaggi. La possibilità di incorporare competenze distintive e metodologie proprietarie all’interno di sistemi AI agentici sta diventando un elemento centrale del patrimonio intellettuale delle compagnie.
La strada è tracciata: chi saprà investire in un’infrastruttura dati robusta, in una struttura cloud ibrida scalabile e in sistemi core altamente configurabili, potrà non solo sopravvivere ma dominare il mercato assicurativo del futuro. Il messaggio di McKinsey è chiaro: l’era dell’intelligenza artificiale nelle assicurazioni non è più una questione di se, ma di quando e soprattutto di quanto velocemente si riuscirà ad adattarsi.