La risposta breve
Secondo l'analisi Accenture presentata all'Insurance Day 2026, il 49% delle compagnie assicurative italiane sviluppa casi d'uso di IA e GenAI, ma in modo frammentato: solo il 23% li ha integrati su scala lungo la catena del valore e il 19% è fermo a un'adozione limitata. Intanto l'80% dei consumatori si fida dei consigli assicurativi della GenAI.
Il divario non è di tecnologia ma di integrazione. Per passare dal prototipo alla produzione servono dati di polizza e sinistri accessibili, integrazione della GenAI nei sistemi core e prodotti costruiti per il settore, come le soluzioni software per l'InsurTech. Dove i processi sono ripetitivi, gli agenti IA possono assorbire parte del lavoro su sinistri e customer care.
Cosa dicono i numeri di Accenture?
Il quadro è quello di un settore in salute che non ha ancora trovato il modo di industrializzare l'IA. Il comparto assicurativo italiano ha chiuso il 2025 con una raccolta premi di 182 miliardi di euro, in crescita dell'8%, e un ROE del 16%, tra i più alti d'Europa secondo quanto riportato da Milano Finanza. Le risorse per investire ci sono; la distribuzione degli sforzi, invece, è disomogenea.
| Stadio di adozione dell'IA | Quota di compagnie |
|---|---|
| Casi d'uso di IA e GenAI in sviluppo in più funzioni, in modo frammentato | 49% |
| Integrazione su scala lungo la catena del valore | 23% |
| Adozione limitata, con impatto e perimetro ridotti | 19% |
Sugli obiettivi le compagnie convergono: al primo posto il miglioramento del customer care e dell'esperienza cliente, poi una maggiore accuratezza nell'assunzione dei rischi e l'efficienza nella gestione dei sinistri. Solo una minoranza, circa un terzo del campione, vede nell'IA una leva diretta di crescita dei ricavi. È un dato che dice molto: l'IA è vista soprattutto come strumento di efficienza e servizio, meno come motore di nuovi prodotti.
Perché i clienti sono più avanti delle compagnie?
Il dato più netto riguarda la domanda. Secondo la sintesi ANSA dell'analisi, l'80% dei consumatori dichiara di fidarsi dei consigli forniti dall'IA generativa e il 63% ritiene che la tecnologia influenzerà il modo in cui distribuirà la spesa assicurativa in futuro. La GenAI risulta già il primo canale digitale di raccomandazione per i prodotti assicurativi.
Per una compagnia significa che una parte della scelta del cliente avviene prima di qualsiasi contatto con l'agente o con il sito: in un assistente conversazionale che confronta coperture e premi. Chi non rende le proprie informazioni di prodotto leggibili e affidabili per questi canali rischia di sparire dalla fase di consideration, anche con un'ottima rete distributiva.
Cosa impedisce di scalare l'IA?
Accenture lo dice in modo esplicito: la sfida è integrare tecnologia, persone e organizzazione. Milano Finanza riporta un altro numero che misura la distanza tra intenzioni e pratica: l'86% dei vertici aziendali prevede investimenti in IA, ma solo il 14% riesce davvero a integrare tecnologia, operations e persone.
Nei progetti che seguiamo per clienti dei servizi finanziari, i blocchi ricorrono quasi sempre negli stessi punti. I dati di polizze e sinistri vivono in sistemi core datati, raggiungibili solo tramite esportazioni batch. Il prototipo viene costruito accanto ai processi, non dentro: funziona in demo, ma nessuno lo collega al gestionale dei sinistri. E manca una misura di partenza, per cui dopo sei mesi è impossibile dire se l'IA ha ridotto i tempi di liquidazione o solo spostato il lavoro.
Cosa cambia per chi costruisce software assicurativo
Il passaggio dal 49% frammentato al 23% su scala è, in buona parte, un lavoro di ingegneria. Alcune indicazioni pratiche:
- Aprite i dati prima dei modelli. API su polizze, sinistri e anagrafiche sono il prerequisito di qualunque caso d'uso. Senza, ogni progetto di IA ricostruisce da zero la propria estrazione dati.
- Partite da un processo misurabile. Gestione dei sinistri semplici, smistamento delle richieste, preparazione delle pratiche di underwriting: scegliete un flusso con tempi e costi già noti e misurate il prima e il dopo.
- Integrate nei sistemi esistenti. L'IA deve scrivere e leggere dove lavorano gli operatori. Un assistente separato, consultato in una finestra a parte, raramente sopravvive al pilota.
- Prevedete controllo e tracciabilità. Ogni risposta generata che tocca un cliente o una liquidazione deve essere verificabile: fonti citate, log delle decisioni, revisione umana dove il rischio è alto.
- Preparate i contenuti per i canali conversazionali. Schede prodotto, condizioni e FAQ strutturate e aggiornate aumentano la probabilità che un assistente di IA descriva correttamente le vostre coperture.
Domande frequenti
Quante compagnie assicurative italiane usano l'intelligenza artificiale?
Secondo l'analisi Accenture presentata all'Insurance Day del 6 ottobre 2026, il 49% delle compagnie sviluppa casi d'uso di IA e GenAI in diverse funzioni, ma in modo ancora frammentato. Il 23% ha raggiunto un'integrazione su scala lungo la catena del valore, il 19% è in una fase di adozione limitata.
I clienti si fidano dei consigli assicurativi dati dall'IA generativa?
Sì, in larga parte: secondo i dati riportati da ANSA, l'80% dei consumatori dichiara di fidarsi dei consigli forniti dalla GenAI e il 63% ritiene che questa tecnologia influenzerà il modo in cui distribuirà la propria spesa assicurativa. La GenAI risulta già il primo canale digitale di raccomandazione.
Perché le compagnie faticano a scalare l'IA?
Accenture indica che la sfida non è più se investire, ma come scalare: serve integrare tecnologia, persone e organizzazione. Secondo Milano Finanza, l'86% dei vertici prevede investimenti in IA, ma solo il 14% integra davvero tecnologia, operations e persone.
In quali processi assicurativi l'IA porta più valore?
Le compagnie citano come obiettivi principali il miglioramento del customer care e dell'esperienza cliente, una maggiore accuratezza nell'assunzione dei rischi e l'efficienza nella gestione dei sinistri. Una quota minore vede l'IA come leva diretta di crescita dei ricavi.
Cosa serve per portare un progetto di IA assicurativa in produzione?
Dati di polizza e sinistri accessibili tramite API, integrazione con i sistemi core invece di prototipi isolati, controlli di qualità e tracciabilità delle risposte, e metriche di processo misurate prima e dopo l'introduzione. Senza queste basi i casi d'uso restano esperimenti.
Fonti
ANSA — Accenture, sempre più IA nelle assicurazioni, l'80% dei clienti si fida dei consigli, 6 ottobre 2026
Milano Finanza — Insurance Day, l'era dell'AInsurance, ottobre 2026
Giornale di Sicilia — L'intelligenza artificiale sempre più usata in campo assicurativo, 6 ottobre 2026