Il futuro dell’IA nell’industria assicurativa Il report McKinsey I sei passi per diventare una Compagnia AI native
Il futuro dell’IA nell’industria assicurativa Il report McKinsey I sei passi per diventare una Compagnia AI native. Il recente report McKinsey sulla diffusione dell’AI nel settore assicurativo, individua sei azioni che le Compagnie assicurative dovrebbero intraprendere per costruire organizzazioni capaci di competere nell’era digitale e dell’intelligenza artificiale, configurandosi come assicuratori realmente “AI native”.
La prima riguarda l’allineamento del C-suite (il top management) attorno a una roadmap guidata dal business. Le compagnie definite “leader” nel report, non considerano l’AI un semplice strumento di efficienza, ma un vero motore di trasformazione, utile a stimolare la crescita, rafforzare le relazioni con i clienti e aumentare la produttività. La trasformazione deve essere radicata nel valore di business e avere risultati misurabili. È necessario ispirare e allineare il vertice di Compagnia, concentrare gli sforzi su pochi ambiti cruciali e trasformarli end-to-end, legando gli esiti a specifici miglioramenti nei KPI operativi, come la riduzione dell’abbandono dei clienti. Il report insiste sulla necessità di un approccio ampio, che integri soluzioni AI in tutto l’organismo aziendale attraverso una strategia chiara, capace di aggregare casi d’uso multipli in un dominio, anziché distribuirli in maniera frammentata tra domini diversi.
Il secondo principio consiste nel costruire un bacino di talenti adeguato. Per essere leader digitali, le compagnie devono disporre di un forte pool di talenti interni, con una quota ideale del 70-80% composta da profili digitali in-house. I leader digitali intraprendono tre azioni: spostano il mix verso tecnici più esperti e produttivi riducendo il peso dei profili junior; sviluppano griglie di progressione delle competenze supportate da certificazioni, per favorire l’eccellenza e riconoscere i talenti distintivi; creano un team specializzato nell’adattare i processi HR per attrarre e trattenere risorse digitali. Inoltre, preparano l’organizzazione a un futuro in cui la forza lavoro sarà composta da esseri umani e agenti AI, cosa che richiederà un’evoluzione delle pratiche organizzative.
Il terzo punto è adottare un modello operativo scalabile. La trasformazione deve poggiare su un modello che supporti la strategia, sia essa basata su una digital factory di 20-50 pod (ovvero piccoli team multifunzionali e autonomi che lavorano su progetti specifici end-to-end), su un modello prodotto-piattaforma con un numero maggiore di pod, o su un modello agile esteso a tutta l’impresa. In tutti i casi, la presenza di robuste capacità di product management è considerata un fattore decisivo per il successo.
Il quarto principio riguarda l’uso della tecnologia per velocità e innovazione distribuita. Le compagnie di punta si basano su uno stack (un insieme strutturato e stratificato di tecnologie, strumenti e componenti che lavorano insieme per supportare le applicazioni) AI flessibile, alimentato da sistemi multi-agente riutilizzabili. Lo stack moderno deve essere modulare, adattabile ai rapidi cambiamenti tecnologici, e costruito su un’architettura mesh (modulare) agentica, distribuita e vendor-agnostic (non vincolata a un singolo fornitore). Tale architettura consente a più agenti di ragionare, collaborare e agire autonomamente su diversi sistemi e modelli linguistici, in modo sicuro e su larga scala, ed è progettata per evolvere insieme alla tecnologia.
Il quinto punto è integrare i dati ovunque. Le capacità dati restano fondamentali, poiché l’AI si fonda sui dati. Anche se l’AI stessa può aiutare a superare alcune difficoltà legate ai dati, la maggior parte delle compagnie deve potenziare in modo più radicale le proprie infrastrutture e competenze per realizzare la propria visione di AI. Ciò implica affrontare sfide tecniche e organizzative, e la capacità di incorporare nell’AI agentica l’expertise e il “saper fare” specifico dell’organizzazione, che può diventare parte del patrimonio intellettuale distintivo della Compagnia.
Infine, il sesto principio consiste nell’investire in adozione e change management. L’adozione è considerata importante quanto lo sviluppo: per ogni dollaro (o euro) speso in soluzioni digitali e AI, ne va speso almeno un altro per garantirne l’adozione e lo scaling. La gestione del cambiamento è ciò che distingue l’AI inattiva dall’AI trasformativa. L’adozione di successo dipende da un cambio di mentalità, dal rafforzamento delle capacità essenziali e dall’integrazione dell’AI come elemento centrale della trasformazione. Nei casi più riusciti, i dipendenti arrivano a considerare gli assistenti AI parte integrante del proprio lavoro e, se le prestazioni sono subottimali, si sentono responsabili di migliorare lo strumento piuttosto che attribuire la colpa ai tecnici. Inoltre, poiché l’AI evolve più rapidamente delle Compagnie, è fondamentale radicare nella cultura organizzativa la capacità di sperimentare, fallire e scalare in modo continuo.
