Che cos’è davvero l’intelligenza artificiale per l’intermediazione assicurativa

Per lungo tempo, rispetto all’intermediazione assicurativa, l’intelligenza artificiale è stata percepita come un tema laterale, una questione che riguardava le compagnie, le big tech e l’innovazione di largo consumo. La rapidissima evoluzione tecnologica ha però rimescolato le carte, mettendo a disposizione degli intermediari strumenti che, lungi dall’eliminare il loro ruolo consulenziale, consentono, almeno in potenza, di gestire in modo più efficiente i processi interni.

L’intelligenza artificiale e gli applicativi che ne sfruttano le capacità possono, per esempio, facilitare e velocizzare la lettura di documenti, sintetizzare informazioni, predisporre bozze, gestire flussi informativi e fornire una prima assistenza tramite bot, intervenendo sul tessuto operativo alla base del lavoro quotidiano dell’intermediario.

In questo contesto, il professionista è chiamato a una sfida importante: deve cioè scegliere se essere utilizzatore consapevole e proattivo e magari anche uno sviluppatore o co-sviluppatore di sistemi AI, oppure limitarsi a subire passivamente gli strumenti altamente tecnologici messigli a disposizione.

Scegliere l’una o l’altra strada, e sul mercato si osservano già esempi virtuosi, significa decidere se essere protagonisti di un cambiamento che è ormai una realtà, oppure rimanere indietro, con ripercussioni importanti sull’efficienza dei processi e, in ultima analisi, sulla qualità del servizio reso al cliente finale.

Una volta preso atto che l’intelligenza artificiale è ormai stabilmente presente nell’operatività quotidiana, e quali sono le sfide che interessano il mercato, il focus passa ora sulla collocazione delle responsabilità lungo il processo di intermediazione, dove si misura la reale capacità di governare il cambiamento.

Come abbiamo visto, gli strumenti di AI possono operare, nella maggior parte dei casi, in una zona intermedia del processo, senza prendere decisioni: preparano, non si assumono responsabilità, ma producono contenuti, sintesi e suggerimenti. Così facendo, come se si trattasse di una sorta di rivoluzione silenziosa, il ruolo dell’intermediario tende a cambiare, diminuendo la propria concentrazione su attività ripetitive e a basso valore aggiunto, per passare a diventare sempre di più uno snodo di validazione e controllo. Ed è proprio qui che entra in gioco la capacità di riconoscere quando una sintesi è incompleta, quando un documento è solo apparentemente coerente, quando un’informazione richiede un approfondimento ulteriore. 

I rischi maggiori derivano da un’accettazione acritica degli output dell’intelligenza artificiale, mentre il valore dell’intermediario si rafforza proprio sul piano del presidio, dove diventa centrale controllare ciò che viene fatto, comprendere la logica dello strumento utilizzato e intervenire quando necessario. Si tratta di un’attività meno visibile, ma decisiva, perché incide direttamente sulla qualità delle decisioni e sulla coerenza del servizio offerto. In questa prospettiva, è bene sottolinearlo, l’intermediario non rappresenta un punto di vulnerabilità del sistema, ma il suo principale fattore di equilibrio. Da un lato, l’intelligenza artificiale accelera i processi, mentre dall’altro, la competenza e l’esperienza professionale ne garantiscono la tenuta. 

Dopo aver analizzato gli aspetti relativi all’impatto dell’intelligenza artificiale sull’operatività e la trasformazione del ruolo dell’intermediario, chiudiamo parlando del modo in cui l’uso dell’AI dovrebbe essere inquadrato all’interno del sistema normativo-regolamentare esistente.

In questo contesto si colloca l’opinion pubblicata da Eiopa il 6 agosto 2025, con la quale l’autorità, lungi dal voler introdurre nuovi obblighi e/o creare un regime autonomo per l’AI in campo assicurativo, ha inteso svolgere una funzione di chiarimento. In che modo? Indicando come i sistemi di intelligenza artificiale debbano essere ricondotti all’interno delle strutture di governance, controllo e gestione dei rischi già previste per il settore delle assicurazioni, in coerenza con il quadro delineato dall’AI Act.

L’assunto di fondo è che l’AI non rappresenti una categoria separata, bensì una tecnologia che incide su processi già regolati, di modo che gli aspetti rilevanti non debbano intendersi legati allo strumento in quanto tale, ma alla qualità dei dati utilizzati, alla tracciabilità dei processi decisionali, alla documentazione delle scelte e alla possibilità di ricostruire a posteriori il funzionamento dei sistemi impiegati. Si tratta di elementi che l’AI Act richiama espressamente e che l’opinion di Eiopa contribuisce a calare nel contesto assicurativo.

Per l’intermediazione assicurativa, il messaggio è chiaro: l’uso dell’intelligenza artificiale non richiede nuovi modelli organizzativi, ma un adattamento consapevole di quelli esistenti. Policy, procedure e controlli interni devono essere in grado di includere anche strumenti che producono analisi, sintesi o supporti decisionali, senza che ciò alteri l’assetto delle responsabilità.

In questo quadro si colloca anche il richiamo alla AI literacy, intesa non come competenza tecnica specialistica in senso operativo, ma come capacità di comprendere il funzionamento generale dei dispositivi utilizzati, i loro limiti e le condizioni in cui è necessario un intervento correttivo, secondo una logica pienamente coerente con l’impostazione dell’AI Act. Il passaggio dalla compliance alla cultura operativa consiste in definitiva nell’assorbire l’intelligenza artificiale all’interno dei presìdi ordinari dell’intermediazione. 

Viene richiesta un’estensione del perimetro di attenzione, coerente con un contesto in cui la tecnologia è sempre più integrata nei processi, ma resta subordinata alle regole, anche queste in evoluzione, che presidiano il mercato di riferimento.