AI agentico nelle assicurazioni: come l’intelligenza artificiale autonoma sta rivoluzionando claims e underwriting

L’AI agentico sta ridefinendo il settore assicurativo, automatizzando la gestione dei sinistri e la valutazione dei rischi. Dalla stima in tempo reale alla personalizzazione delle polizze, segna il passaggio verso un’assicurazione autonoma e data-driven.

Analisi dell’evoluzione dall’AI tradizionale all’AI autonomo nel settore assicurativo italiano

L’industria assicurativa si trova nel mezzo di una trasformazione epocale. Oltre la metà delle attività di gestione dei sinistri sarà sostituita dall’automazione, mentre i sistemi di AI agentico, capaci di prendere decisioni autonome e intraprendere azioni proattive, stanno ridefinendo il panorama operativo del settore. L’AI agentico rappresenta un salto evolutivo rispetto ai tradizionali chatbot e sistemi di intelligenza artificiale: non si limita a rispondere a domande o analizzare dati, ma agisce come un collega autonomo, capace di gestire processi complessi dall’inizio alla fine.

In Italia, il settore sta vivendo una crescita significativa: gli investimenti in tecnologia assicurativa sono passati da 50 milioni di euro nel 2020 a oltre 1 miliardo nel 2024, con previsioni di 1,15-1,2 miliardi di euro per il 2025. Questo articolo esplora come questa rivoluzione tecnologica stia trasformando concretamente i processi di claims e underwriting, con un focus particolare sul contesto italiano.

Cos’è l’AI agentico e perché rappresenta un cambio di paradigma

Dall’AI reattiva all’AI proattiva

I chatbot tradizionali, basati su modelli linguistici di grandi dimensioni, si limitano a rispondere a domande senza svolgere azioni o prendere decisioni, con risposte che possono risultare imprecise o prive di riferimenti chiari. L’AI agentico, invece, rappresenta un’evoluzione fondamentale: si tratta di sistemi di intelligenza artificiale che possono perseguire obiettivi in modo indipendente, operando attraverso strumenti e dataset per completare compiti senza direzione umana passo dopo passo, guidati da guardrail come politiche personalizzate, regole di conformità o obiettivi aziendali.

Le tre generazioni di AI nelle assicurazioni:

AI tradizionale (analitica): identifica pattern nei dati, segnala anomalie o assegna punteggi di rischio, ma non agisce autonomamente. Ad esempio, un modello tradizionale potrebbe identificare un sinistro fraudolento ma non procedere automaticamente alla segnalazione.
AI generativa: si concentra sulla creazione di contenuti, come bozze di polizze o risposte ai clienti. Eccelle nelle attività di comunicazione ma dipende ancora da sistemi esterni e prompt umani.
AI agentico: a differenza dell’AI tradizionale che analizza dati o dell’AI generativa che crea contenuti, l’AI agentico rappresenta la prossima evoluzione: sistemi che non solo pensano o creano, ma agiscono. Questi agenti autonomi percepiscono il loro ambiente, prendono decisioni orientate agli obiettivi ed eseguono compiti complessi dall’inizio alla fine.

L’architettura degli agenti autonomi

Gli agenti AI autonomi, spesso chiamati “agenti orchestratori”, sono progettati per raggiungere obiettivi specifici con intervento umano ridotto, estraendo maggior valore dai dati esistenti, riducendo i costi operativi, automatizzando i processi e migliorando il processo decisionale.

Componenti chiave di un sistema AI agentico:

Percezione: capacità di raccogliere informazioni dall’ambiente operativo
Ragionamento: analisi dei dati e valutazione delle opzioni disponibili
Pianificazione: elaborazione di strategie per raggiungere obiettivi specifici
Azione: esecuzione autonoma di compiti e interazione con altri sistemi
Apprendimento: miglioramento continuo basato sui risultati ottenuti

Questi agenti sono progettati per operare entro confini definiti, garantendo che la supervisione umana e le considerazioni etiche rimangano parte integrante della loro funzione.

La rivoluzione nei processi di claims management

Automazione end-to-end della gestione sinistri

La gestione dei sinistri rappresenta l’area dove l’AI agentico sta generando l’impatto più significativo. Per i sinistri più semplici, una riprogettazione completamente automatizzata del processo end-to-end incorpora l’AI lungo l’intero percorso del sinistro, dalla raccolta dati e triage al processo decisionale automatizzato e alla liquidazione, consentendo la risoluzione in tempo reale fino al 70% dei sinistri semplici.

Il nuovo ciclo di vita del sinistro automatizzato:

Notifica e acquisizione automatica (FNOL)
I sensori IoT e una serie di tecnologie di acquisizione dati, come i droni, sostituiscono in gran parte i metodi tradizionali e manuali di prima notifica di perdita. Quando si verifica un incidente automobilistico, ad esempio, i sistemi di diagnostica interna del veicolo determinano immediatamente l’entità del danno.
Triage e routing intelligente
L’AI migliora il triage delle richieste estraendo automaticamente informazioni chiave dai documenti, assegnando punteggi di rischio, prioritizzando le richieste in base al potenziale di rischio e fornendo insights agli underwriter. Gli algoritmi avanzati gestiscono il routing iniziale dei sinistri, aumentando efficienza e precisione.
Valutazione del danno e stima automatica
Le tecnologie di computer vision basate su AI consentono il monitoraggio in tempo reale degli asset assicurati e l’ispezione automatizzata dei danni anche in ambienti complessi come linee di produzione e piattaforme petrolifere offshore. Gli assicurati effettuano video in streaming del danno, che viene tradotto in descrizioni di perdita e importi di stima.
Rilevamento frodi in tempo reale
L’AI abbina automaticamente i dati dell’incidente di perdita del richiedente con i termini di copertura assicurativa e i dati disponibili da fonti terze, identificando istantaneamente pattern fraudolenti e allertando gli specialisti dei sinistri sui potenziali casi di frode.
Liquidazione automatica
L’AI valuta automaticamente le perdite e calcola gli importi di compensazione dovuti basandosi sull’analisi dei documenti di supporto al sinistro e dei dati rilevanti da fonti esterne.

Risultati misurabili nel claims management

Le evidenze empiriche dimostrano l’efficacia di questi sistemi:

L’intelligenza artificiale nella gestione dei sinistri assicurativi contribuisce a ridurre i costi di risoluzione fino al 75%, aumentare la produttività degli specialisti dei sinistri e accelerare il ciclo del sinistro da 5 a 10 volte grazie all’automazione intelligente dei processi
Per i sinistri più complessi, le applicazioni autonome che automatizzano processi come l’estrazione dei dati di prima notifica di perdita, l’elaborazione documenti e il triage intelligente possono generare riduzioni dei costi fino al 20% e aumenti della velocità di elaborazione dei sinistri fino al 50%
La capacità dell’AI di ridurre i tempi di elaborazione dei sinistri fino all’80% e abbassare i costi del 30% migliorerà significativamente l’efficienza operativa

Il caso Italia: Sara Assicurazioni pioneer nella digitalizzazione

Sara Assicurazioni è stata pioniera nell’introdurre la stima digitale del danno, permettendo agli assicurati di caricare documentazione tramite un’app, riducendo il tempo per la liquidazione del danno anche a meno di 24 ore. Fabrizio Pistoia, Responsabile della funzione Claims Execution & Operations di Sara, sottolinea come l’AI riduca i tempi di gestione sinistri automatizzando attività come la verifica documentale e l’analisi delle perizie.

Un esempio concreto è l’automazione nella gestione dei sinistri per danni ai cristalli, dove l’AI legge i documenti e interviene nella definizione del danno, con il supporto del liquidatore.

La trasformazione dell’underwriting

Da processo manuale a valutazione intelligente del rischio

Quando impiegata per l’underwriting assicurativo, l’intelligenza artificiale genera un aumento di oltre il 50% nella produttività degli underwriter, consente una valutazione accurata del rischio in minuti anziché giorni e garantisce una tariffazione ottimale delle assicurazioni.

Le fasi dell’underwriting potenziato dall’AI:

Ingestione e elaborazione automatica dei dati
Le tecnologie di analisi intelligente delle immagini, elaborazione del linguaggio naturale, modelli linguistici di grandi dimensioni e elaborazione di big data consentono l’acquisizione e l’elaborazione automatizzata dei dati assicurativi in vari formati: da documenti di testo e immagini digitali a flussi video e dati IoT.
Prioritizzazione intelligente delle applicazioni
Con l’aiuto dell’AI, le richieste assicurative possono essere automaticamente prioritizzate per l’elaborazione in base alla loro redditività prevista, urgenza e tempo stimato per il preventivo.
Valutazione del rischio dinamica
L’AI facilita decisioni di underwriting e pricing basate sui dati, raccogliendo, unificando e analizzando dati come demografia, informazioni finanziarie, telematica, attività sui social media, cartelle cliniche e storico dei sinistri. Gli assicuratori sono ora in grado di sfruttare una ricchezza di dati in tempo reale provenienti da dispositivi indossabili, sensori Internet of Things e persino piattaforme di social media, permettendo l’affinamento dei profili di rischio e facilitando non solo modelli di pricing dinamico ma anche la creazione di polizze assicurative altamente personalizzate.
Pricing personalizzato e ottimizzato
Un motore di analisi avanzata ha al suo nucleo un modello di machine learning pre-addestrato (una rete neurale) che analizza dipendenze complesse tra molteplici fattori di perdita e redditività e offre suggerimenti intelligenti sui prezzi assicurativi personalizzati ottimali.

Velocità e accuratezza: i numeri che contano

L’impatto dell’AI sull’underwriting è quantificabile:

Un’analisi tecnica pubblicata nell’International Journal of Research in Computer Applications and Information Technology nel gennaio 2025 ha rilevato che l’AI ha ridotto il tempo medio di decisione underwriting da tre-cinque giorni a 12,4 minuti per le polizze standard mantenendo un tasso di accuratezza del 99,3% nella valutazione del rischio
La ricerca di Deloitte indica che l’underwriting guidato dall’AI può ridurre i tempi di emissione delle polizze fino all’80%, consentendo agli assicuratori di servire più clienti con maggiore efficienza
Il lavoro di BCG con assicuratori P&C commerciali negli Stati Uniti e nel Regno Unito suggerisce che l’efficienza nelle linee di business complesse può essere migliorata fino al 36%, principalmente aumentando i processi di underwriting manuali

Fonti dati specializzate per l’underwriting del futuro

Nel 2025, gli assicuratori inizieranno a integrare fonti di dati specializzate come dati climatici e sanitari per migliorare la valutazione del rischio e l’underwriting. Ad esempio:

Dati climatici: le compagnie assicurative potrebbero sfruttare informazioni sul cambiamento climatico da fonti localizzate come rapporti di sorveglianza costiera o organizzazioni ambientali comunitarie per calcolare i rischi prospettici di danni alla proprietà e preoccupazioni sanitarie indotte dal clima
Dati sanitari: l’accesso a dati sanitari, come informazioni relative al fitness da smartwatch, permetterà agli assicuratori di differenziare tra assicurati che potrebbero sembrare identici in una richiesta di polizza ma rappresentano in realtà profili di rischio vastamente diversi (ad esempio, triatleti attivi vs. individui sedentari con significativi rischi sanitari latenti)

Il contesto italiano: opportunità e temi

Lo stato dell’adozione AI in Italia

Il mercato assicurativo italiano sta vivendo una fase di accelerazione digitale significativa. Secondo una ricerca di EY, l’area dei sinistri appare come quella che subirà il maggior impatto dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale, in quanto è ormai chiara la necessità di realizzare un triage e un settlement in maniera automatica dei sinistri.

Gli investimenti crescono esponenzialmente:

A livello europeo, gli investimenti Insurtech hanno raggiunto cifre da miliardi di euro negli ultimi tre anni. Un aspetto peculiare del mercato italiano è che il 75% degli investimenti è guidato dalle compagnie assicurative tradizionali, mentre in altri paesi europei il ruolo predominante è spesso svolto dalle startup, suggerendo che le compagnie storiche italiane potrebbero essere le principali beneficiarie della digitalizzazione.

L’approccio ibrido: umano + macchina

Gli agenti intelligenti operano in autonomia nei casi più semplici, mentre collaborano con operatori umani in situazioni complesse, con le compagnie che stabiliscono criteri e soglie per decidere quando l’intervento dell’AI è sufficiente o quando serve il contributo umano.

Le piattaforme più avanzate equilibrano perfettamente l’intelligenza artificiale con le competenze umane, in un modello ibrido in cui l’operatore umano mantiene il controllo completo delle interazioni con il cliente, mentre l’AI offre supporto per automatizzare compiti ripetitivi e di basso valore. Questo approccio permette di liberare gli agenti da attività amministrative, consentendo loro di concentrarsi su interazioni più complesse e strategiche, dove l’empatia e il giudizio umano sono insostituibili.

Le problematiche del mercato italiano

Nonostante le prospettive positive, il settore deve affrontare alcune criticità specifiche:

1. Gap di conoscenza dei consumatori

Il 55% degli utenti digitali italiani conosce solo l’RC Auto, e il 45% dichiara di non avere familiarità con le altre polizze disponibili. Questo rappresenta sia una sfida che un’opportunità: l’AI può contribuire a personalizzare l’educazione assicurativa e rendere i prodotti più accessibili.

2. Carenza di competenze digitali

L’84% dei professionisti assicurativi riconosce l’importanza crescente delle competenze tecniche, ma il 70% avverte un divario tra le proprie capacità e le esigenze del mercato. Questo gap sottolinea la necessità di programmi di formazione e riqualificazione.

3. Ecosistema Insurtech limitato

Il numero limitato di startup Insurtech in Italia è inferiore rispetto ad altri paesi europei, il che potrebbe rallentare l’innovazione rispetto ai mercati più avanzati.

Opportunità uniche per il mercato nazionale

Crescita del mercato digitale

Le proiezioni per il mercato assicurativo globale mostrano una crescita esponenziale: dai circa 5 trilioni del 2020 ai 10 trilioni entro il 2030, con il valore dei premi assicurativi gestiti online che passerà da 1,15 trilioni a 8 trilioni, con un tasso di crescita annuo del 22%.

Trasformazione del ruolo degli intermediari

Grazie all’IA, gli intermediari assicurativi potranno far evolvere il loro lavoro di consulenza personalizzata verso gli assicurati e di gestione delle necessità di assistenza, innalzando quindi la customer satisfaction e il servizio di protezione erogato. Gli agenti sono in grado di aumentare fino al 40-50% la risoluzione dei problemi dei clienti, migliorandone così la soddisfazione.

Casi d’uso concreti e best practice

1. Gestione sinistri auto: da settimane a ore

Prima dell’AI agentico:

Notifica manuale del sinistro tramite call center
Assegnazione manuale del perito
Sopralluogo fisico programmato (tempi di attesa: 3-7 giorni)
Perizia cartacea e invio alla compagnia
Valutazione manuale e approvazione
Tempo totale: 15-30 giorni

Con l’AI Agentico: gli assicurati effettuano video in streaming del danno attraverso l’app mobile, il sistema AI analizza automaticamente le immagini, stima il danno in tempo reale, verifica la copertura assicurativa, rileva potenziali frodi, genera automaticamente l’approvazione per sinistri semplici e invia notifica di pagamento. Tempo totale: 2-24 ore.

Risultato: un amministratore terzo globale ha accelerato l’elaborazione dei sinistri e la crescita implementando la gestione automatizzata dei documenti, con il risultato di ridurre il ciclo di vita del sinistro del 50% con 1,3 milioni di dollari di risparmi.

2. Underwriting commerciale complesso

Il Gruppo Markerstudy ha costruito un’app per il suo reparto sinistri su Azure OpenAI per riassumere le chiamate sui sinistri per i gestori. Con 300 gestori di sinistri che utilizzano l’app, l’organizzazione ha risparmiato circa quattro minuti per chiamata, per un totale di 7.500 giornate lavorative.

3. Customer service 24/7 con AI empatica

Un assicuratore ha significativamente migliorato il servizio clienti fuori orario implementando un chatbot 24/7, risultando in un aumento dell’11% del numero di potenziali clienti che hanno finito per acquistare polizze.

Un altro assicuratore sta utilizzando l’AI per generare le circa 50.000 comunicazioni relative ai sinistri che invia quotidianamente, trovandole più chiare e più empatiche di quelle scritte da umani.

4. Prevenzione frodi avanzata

Nei soli Stati Uniti, il problema dilagante delle frodi assicurative impone un costo annuale sbalorditivo di oltre 40 miliardi di dollari all’industria. Tuttavia, con l’implementazione di strumenti di rilevamento frodi guidati dall’AI, le principali compagnie assicurative hanno ridotto con successo i sinistri fraudolenti del 30%.

5. Gestione catastrofi in tempo reale

Per sinistri catastrofali su larga scala, gli assicuratori monitorano case e veicoli in tempo reale utilizzando dati integrati da IoT, telematica e telefoni cellulari. Quando l’elettricità si interrompe, gli assicuratori possono pre-archiviare sinistri utilizzando aggregatori di dati che consolidano dati da satelliti, droni in rete, servizi meteorologici e dati degli assicurati in tempo reale.

Sfide etiche, legali e operative

Governance e trasparenza

Una delle principali governance e responsabilità con la tecnologia AI è che richiede supervisione umana, quindi mentre l’AI potrebbe eseguire alcune fasi di underwriting, ci si aspetta che ci sia ancora un essere umano che riveda il suo output e lo verifichi.

Rischi di discriminazione algoritmica

Una delle più grandi sfide che sembra essere il focus di molte azioni normative statali e progetti di legge proposti a livello legislativo è la protezione dei consumatori dalla discriminazione. Se si dispone di un modello che si basa su metriche che per legge le compagnie assicurative non sono autorizzate a utilizzare, si creerà un modello AI intrinsecamente discriminatorio o che in qualche modo viola le leggi.

Anche se razza ed etnia non dovrebbero governare una decisione di underwriting, razza o etnia potrebbero essere derivate dal nome di un individuo o dalle località (passate e presenti) e potrebbero sottilmente influenzare il processo decisionale dell’AI senza essere effettivamente incluse nel processo dati o nel dataset.

Framework regolatori emergenti

New York ha affrontato questo argomento l’anno scorso quando il Dipartimento dei Servizi Finanziari, l’ente che regola le compagnie assicurative in New York, ha finalizzato una circolare per fornire orientamenti sull’uso dell’AI nelle decisioni di underwriting e pricing.

L’AI Act, proposto dalla Commissione Europea nell’aprile 2021, sta definendo standard e controlli per l’uso dell’AI con impatti significativi anche sull’ambito assicurativo.

Privacy e protezione dei dati

I sistemi di intelligenza artificiale, se non adeguatamente progettati, sviluppati e utilizzati, possono portare a rilevanti rischi per la vita delle persone, tra cui l’esclusione finanziaria e la discriminazione. Le compagnie devono:

Garantire la trasparenza degli algoritmi
Prevedere supervisione umana per le applicazioni più delicate
Implementare meccanismi di explainability
Rispettare GDPR e normative sulla privacy

La posizione di Generali

Generali risponde ai dilemmi etici cercando di massimizzare la trasparenza dei propri algoritmi e prevedendo la supervisione umana per le applicazioni più delicate, riconoscendo che esiste il rischio che l’AI non decida correttamente chi deve ricevere o meno prodotti e servizi assicurativi, o che non renda trasparente agli utenti finali il processo decisionale che li coinvolge.

Il futuro dell’AI agentico nelle assicurazioni

Tendenze per il 2025-2030

1. Dalla reazione alla prevenzione

Le organizzazioni di gestione sinistri aumenteranno il loro focus sul monitoraggio, prevenzione e mitigazione del rischio. IoT e nuove fonti di dati saranno utilizzati per monitorare il rischio e attivare interventi quando i fattori superano soglie definite dall’AI.

2. Next best action recommendations

Entro il 2025, gli assicuratori sfrutteranno sempre più l’AI per fornire raccomandazioni sulla prossima azione migliore sia per l’underwriting che per la gestione sinistri. Gli underwriter riceveranno suggerimenti specifici per regolare i limiti di copertura o fonti di dati aggiuntive per valutare meglio il rischio, basati su insights guidati dall’AI.

3. Elaborazione documentale su larga scala

Nel 2025, vedremo l’elaborazione automatizzata di documenti su larga scala ad alta precisione cambiare il modo in cui i documenti vengono gestiti. Gli assicuratori saranno in grado di elaborare migliaia di documenti lunghi e multi-formato in modo efficiente, gestendo tutto dalla de-duplicazione dei dati ridondanti alla categorizzazione dei record non strutturati.

4. Hyperautomation

L’obiettivo è automatizzare ogni fase del ciclo di vita del sinistro, dall’acquisizione alla risoluzione, utilizzando una combinazione di tecnologie avanzate. Questo include l’integrazione di:

Dispositivi IoT e telematica
Portali di self-service per i clienti
Chatbot avanzati
AI etico e spiegabile

L’evoluzione del ruolo umano

Le compagnie vedono un nuovo modello operativo: una persona che gestisce più agenti AI assicurativi. Gli agenti umani evolveranno da contributori individuali a manager strategici che supervisionano team di vendita potenziati dall’AI.

Il focus umano si sposterà su:

Gestione di sinistri complessi e inusuali
Negoziazione in casi contestati
Supervisione dei sistemi AI
Relazioni strategiche con i clienti
Gestione dei rischi sistemici creati dalle nuove tecnologie

Metriche di successo per il 2030

Il tempo di risoluzione di molti sinistri sarà misurato in minuti anziché giorni o settimane, con app automatizzate di servizio clienti che gestiscono la maggior parte delle interazioni con gli assicurati attraverso voce e testo.

Obiettivi quantificabili:

Automazione del 70%+ dei sinistri semplici
Riduzione dei costi operativi del 30-50%
Miglioramento dell’accuratezza del 99%+
Tempo di liquidazione sinistri: da settimane a ore
Aumento della soddisfazione cliente del 40-50%

Roadmap implementativa per le compagnie italiane

Fase 1: assessment e preparazione (0-6 mesi)

Valutazione della maturità digitale

Audit dell’infrastruttura IT esistente
Valutazione della qualità e accessibilità dei dati
Mappatura dei processi critici
Identificazione dei quick wins

Costruzione delle fondamenta

Implementazione di una data governance solida
Modernizzazione dei sistemi legacy prioritari
Formazione iniziale dei team
Definizione di KPI e metriche di successo

Fase 2: progetti pilota mirati (6-18 mesi)

Gli assicuratori che stanno già ottenendo impatto sul P&L concentrano i loro sforzi. Le aziende leader nell’AI generano significativamente più valore rispetto ad altre concentrandosi su una tra poche aree core, come underwriting, servizio clienti, elaborazione sinistri o vendite, prima di passare alla successiva.

Aree prioritarie:

Sinistri semplici: iniziare con categorie a bassa complessità (es. cristalli, assistenza stradale)
Customer service: implementare chatbot per FAQ e operazioni di routine
Document processing: automatizzare l’estrazione dati da documenti standard

Fase 3: scale-up strategico (18-36 mesi)

Espansione controllata

Estensione a categorie di sinistri più complesse
Integrazione con tutti i canali di distribuzione
Implementazione di underwriting dinamico
Lancio di prodotti embedded e pay-per-use

Consolidamento organizzativo

Riorganizzazione dei team claims e underwriting
Programmi di reskilling su larga scala
Creazione di centri di eccellenza AI
Partnership con InsurTech specializzate

Fase 4: trasformazione completa (36+ mesi)

Obiettivo: diventare AI-native

Integrazione end-to-end di AI agentico
Ecosistemi di prevenzione del rischio
Modelli predittivi avanzati
Personalizzazione iper-granulare

Conclusioni: verso un’assicurazione autonoma e customer-centric

L’AI agentico non rappresenta semplicemente l’ennesima innovazione tecnologica nel settore assicurativo: è un cambio di paradigma che sta ridefinendo cosa significa essere una compagnia assicurativa nel XXI secolo.

I punti chiave da ricordare:

Velocità senza precedenti: l’AI ha ridotto il tempo medio di decisione underwriting da tre-cinque giorni a 12,4 minuti mantenendo un’accuratezza del 99,3%
Efficienza economica: riduzione dei costi di risoluzione sinistri fino al 75% e accelerazione del ciclo del sinistro da 5 a 10 volte
Esperienza cliente migliorata: liquidazioni in 24 ore invece di settimane, servizio 24/7, comunicazioni più empatiche
Prevenzione oltre la protezione: spostamento dal risarcimento post-evento alla prevenzione proattiva
Personalizzazione estrema: Polizze basate su comportamenti reali anziché su categorie demografiche generiche

Per il mercato italiano:

L’intelligenza artificiale consentirà alle compagnie di evolversi da singoli operatori a protagonisti di ecosistemi multiplayer e multidisciplinari, offrendo nuovi servizi che andranno oltre la protezione, integrando soluzioni che spaziano dalla salute alla mobilità.

L’investimento di oltre 1 miliardo di euro nel 2024 dimostra che il settore italiano ha compreso l’urgenza della trasformazione. Le compagnie che agiranno con decisione, bilanciando innovazione e governance etica, saranno quelle che prospereranno nel nuovo panorama assicurativo autonomo.

Il messaggio finale:

L’AI agentico non sostituirà gli esseri umani nelle assicurazioni, ma amplifierà le loro capacità, liberandoli da compiti ripetitivi per concentrarsi su ciò che le macchine non possono fare: costruire relazioni, esercitare giudizio etico complesso e fornire supporto empatico nei momenti di bisogno.

L’adozione degli agenti intelligenti rappresenta un cambio di paradigma: questi strumenti non rimpiazzano le persone, ma le affiancano e le liberano da attività ripetitive, permettendo alle compagnie di automatizzare dove serve, personalizzare dove conta e mantenere il controllo dove è indispensabile.

Il futuro delle assicurazioni è già qui. La domanda non è se adottare l’AI agentico, ma quanto velocemente sapremo integrarlo mantenendo la fiducia dei clienti e l’eccellenza del servizio che ha sempre contraddistinto le migliori compagnie assicurative italiane.

Riferimenti e approfondimenti

Fonti principali:

McKinsey & Company – “The Future of AI in the Insurance Industry” (2025)
Boston Consulting Group – “How Insurers Can Supercharge Their Strategy with AI” (2025)
Deloitte – “L’impatto dell’Intelligenza Artificiale nel settore assicurativo italiano” (2024)
EY Italy – “Beyond Claims & Customer Centricity” Research (2024)
Gartner – “Agentic AI Market Predictions” (2024-2025)
International Journal of Research in Computer Applications and Information Technology (2025)

Per aggiornamenti:

Italian Insurtech Association (IIA)
ANIA – Associazione Nazionale fra le Imprese Assicuratrici
Observatory on Insurance Innovation (Politecnico di Milano)

Articolo aggiornato a ottobre 2025 – Per informazioni più recenti, si consiglia di consultare le fonti citate e i rapporti di settore più aggiornati.
Pubblicato anche su grifonews.it del 10 ottobre 2025: https://grifonews.it/ai-agentico-nelle-assicurazioni-evoluzione-claims-underwriting/