Il 75% degli italiani usa almeno un’app per gestire le proprie assicurazioni, dicono gli ultimi dati. Un segnale chiaro: il mondo delle polizze sta cambiando sotto i nostri occhi. Da un lato, i clienti si muovono con disinvoltura tra smartphone, app e sportelli tradizionali, costruendo un’esperienza sempre più “ibrida”. Dall’altro, molte compagnie sembrano ancora ancorate a vecchi schemi, poco flessibili e inadatti a rispondere a queste nuove abitudini. L’intelligenza artificiale non è più un esperimento o un’idea lontana: è la leva necessaria per trasformare davvero la vendita e la distribuzione delle assicurazioni. Ma non basta inserire qualche algoritmo qua e là. Per innovare davvero, serve ripensare i processi dall’interno, con un approccio che metta al centro le persone, le loro esigenze, e un’organizzazione industriale capace di integrare tecnologia e umanità.
Un mercato italiano in trasformazione spinto dall’intelligenza artificiale
Negli ultimi anni il mercato assicurativo italiano ha cambiato volto. Il vecchio confine tra ramo Vita e ramo Danni non tiene più il passo con le aspettative dei clienti, che oggi chiedono coperture integrate per tutta la vita. Allo stesso tempo, una buona fetta di liquidità resta ferma in strumenti poco remunerativi come conti postali o bancari, aprendo la strada a prodotti assicurativi più innovativi e strutturati. Nel primo trimestre 2025 il settore Non-Auto è cresciuto tra l’8 e il 10%, superando gli ottomila miliardi di premi: un segnale chiaro che la domanda sta cambiando.
Sul fronte della distribuzione, si fa strada un comportamento “phygital”: il 67% degli assicurati usa app mobile, il web è stato adottato dal 58% degli utenti nello stesso periodo e più del 60% combina canali digitali e fisici. È qui che l’intelligenza artificiale smette di essere solo un aiuto tecnologico e diventa un fattore capace di riscrivere le regole della vendita e dell’intermediazione.
AI nei processi di vendita: non è solo tecnologia, ma anche cultura
Il vero cambiamento non sta tanto nella tecnologia, quanto nel modo in cui viene inserita nei processi. Fulvio Locanto, Insurance Market Lead di GFT Technologies Italia, mette l’accento sulle persone: “La chiave sono le persone”. La sfida è superare la resistenza al cambiamento, trasformando competenze e abitudini con nuovi strumenti guidati dall’AI. Le piattaforme digitali e le basi dati sono fondamentali, ma l’intelligenza artificiale dà il meglio di sé solo se accompagnata da un ripensamento organizzativo serio.
La tecnologia ora consente di passare da modelli predittivi a modelli prescrittivi e adattivi, capaci di rispondere in tempo reale alle esigenze del cliente. Ma per farlo serve un forte allineamento con la governance dei dati e con le dinamiche di mercato, altrimenti l’adozione rischia di restare frammentata e poco efficace.
AI in azione: efficienza e cliente al centro
Finora l’intelligenza artificiale ha fatto più strada nei processi amministrativi, soprattutto nella gestione dei sinistri, dove automazione e analisi dati tagliano tempi e costi. Anche nelle fasi iniziali della vendita si usa l’AI per snellire lavori manuali come la preparazione dei documenti o la gestione delle pratiche.
Ma molte compagnie vogliono andare oltre l’efficienza: puntano a una personalizzazione più profonda. L’AI trasforma dati sparsi in informazioni utili, creando campagne su misura, stabilendo priorità dinamiche per la rete e suggerendo la “next best action” che rispecchia il momento di vita del cliente. Così la polizza non è più solo un prodotto, ma diventa un punto di contatto in una relazione continua, costruita attorno alle esigenze specifiche dell’assicurato.
Offerta modulare e personalizzata: superare i vecchi comparti
Una delle novità più importanti riguarda il passaggio dall’offerta tradizionale, divisa rigidamente tra Danni e Vita, verso una proposta più flessibile e integrata. Le compagnie sperimentano prodotti che uniscono esigenze diverse, dal veicolo alla casa, dal patrimonio alla protezione personale, in un’unica soluzione.
Il vero salto, dicono gli esperti, sarebbe lavorare “a livello atomico”, cioè sulle singole garanzie, componendo pacchetti personalizzati e molto flessibili. Questo snellirebbe la complessità attuale, rendendo accessibili soluzioni oggi riservate a canali specialistici. L’intelligenza artificiale può semplificare tutto questo, bilanciando flessibilità commerciale e solidità attuariale.
In questo scenario, la specializzazione della rete vendita non si indebolisce, anzi si rafforza, aiutata da strumenti più intelligenti e su misura che supportano agenti e broker nel proporre soluzioni efficaci.
Agenti e broker: il cuore dell’intermediazione nell’era AI
Nonostante i passi avanti della tecnologia, l’intermediazione resta un terreno dove il rapporto umano conta più di tutto. Agenti e broker sono ancora i riferimenti di fiducia per i clienti, capaci di capire bisogni complessi e accompagnare scelte importanti.
La novità è trasformare il lavoro tradizionale in una consulenza potenziata dall’intelligenza artificiale. L’agente di domani userà l’AI per preparare gli incontri con dati precisi, per suggerire argomentazioni su misura, per mettere insieme storici e bisogni nascosti dei clienti, tutto più velocemente e con maggior precisione. L’obiettivo non è il prodotto perfetto su misura, ma una soluzione personalizzata a costi accessibili, come un abito sartoriale fatto su scala industriale.
In questo contesto, l’AI diventa il “copilota” dell’intermediario: un supporto prezioso, ma mai un sostituto. La tecnologia aiuta a diffondere le migliori pratiche e a mantenere la rete commerciale sempre aggiornata. Il vero valore resta la consulenza di fiducia, che con l’AI diventa più puntuale e efficace.
Dalla sperimentazione all’industrializzazione: la sfida dell’AI nelle assicurazioni
Uno degli ostacoli più grandi per l’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore assicurativo è passare dai progetti pilota a un uso diffuso e strutturato. Troppi interventi restano isolati, con l’AI “incastrata” in processi pensati per un’altra epoca, portando solo automazioni parziali.
La vera innovazione richiede di ripensare i flussi da zero, disegnandoli fin dall’inizio con un approccio “AI-first”. Bisogna abbandonare i vecchi modelli, spesso solo digitalizzati dopo, e costruire da subito architetture e procedure che incorporino l’intelligenza artificiale e ne sfruttino tutte le potenzialità.
Il report di GFT individua cinque pilastri fondamentali: basi dati e architetture digitali solide, una strategia chiara con governance coerente, processi ridisegnati, persone formate e pronte al cambiamento, e tecnologie modulari, indipendenti dai singoli modelli AI.
Fondamenta digitali e modelli AI: la base per crescere
Per superare le prove sul campo e arrivare a un uso diffuso, serve una base dati ben organizzata e architetture digitali robuste che sostengano l’AI. Anche se i modelli moderni lavorano anche su dati non strutturati, una buona infrastruttura aiuta molto nelle capacità predittive e prescrittive.
Serve poi una strategia tecnologica che eviti il rischio di restare bloccati su un solo modello o fornitore. L’intelligenza artificiale funziona meglio con un’architettura aperta, che unisce strumenti esterni già pronti, per esempio per estrarre dati automaticamente dai documenti, con componenti sviluppate internamente per i processi più strategici.
Questa modularità permette di usare al meglio le soluzioni di mercato per attività standard, concentrando la specializzazione su ciò che davvero fa la differenza, mantenendo flessibilità e sostenibilità nel tempo.
Tecnologia e rapporto umano: la vera sfida per i manager
Il quadro che emerge dalla ricerca di Cetif, GFT Technologies e Salesforce è complesso. L’intelligenza artificiale non vuole sostituire l’intermediario, ma diventare uno strumento potente per migliorare il rapporto con il cliente. Le compagnie devono decidere se usare l’AI solo per aumentare l’efficienza o per ripensare davvero l’offerta, la relazione e i canali di distribuzione.
È in questo passaggio, più culturale e organizzativo che tecnologico, che si giocherà la partita: chi riuscirà a portare l’intelligenza artificiale dalla fase di prova a un’integrazione completa, segnando così il futuro dell’intermediazione assicurativa nel 2026 e oltre.