La trasformazione dei processi operativi all’interno del comparto assicurativo impone una profonda revisione delle modalità con cui le competenze tecniche vengono trasmesse alle reti sul territorio. Nel corso del convegno BrAInLearning, Gianluca Ciminata, CEO di Lutech Balkans e head of Global Competence Center, ha condiviso dati e strategie industriali incentrati su come l’integrazione di sistemi avanzati di intelligenza artificiale possa rispondere alla crescente velocità del mercato, ottimizzando le performance delle compagnie e degli intermediari. L’analisi evidenzia la necessità di superare i vecchi schemi formativi per favorire un’adozione tecnologica immediata e misurabile.
Indice degli argomenti
Il divario digitale nelle reti di vendita e il ruolo dell’AI in insurance
L’evoluzione tecnologica corre a un ritmo che spesso sopravanza la capacità di adeguamento delle strutture umane, creando una sfasatura evidente tra la disponibilità di nuovi strumenti digitali e il loro reale utilizzo sul campo. Questo fenomeno tocca da vicino i professionisti del settore assicurativo, dai liquidatori agli agenti plurimandatari, i quali si trovano a gestire una complessità normativa e di prodotto sempre maggiore.
I numeri del gap tecnologico in Italia
I dati emersi dalle ricerche condotte in collaborazione con il Politecnico di Milano e altre università mettono in luce una criticità strutturale del panorama italiano, dove si registrano oltre 15 millioni di persone lontane dal contesto digitale. Questo ritardo si rispecchia direttamente all’interno delle reti assicurative, dove la complessità dei nuovi applicativi software rischia di bloccare l’efficacia commerciale dei professionisti a causa di percorsi di apprendimento lenti e poco integrati nella quotidianità lavorativa.
I limiti dei modelli di formazione tradizionali
I sistemi di apprendimento basati su cataloghi statici o sessioni d’aula pianificate mostrano forti limiti operativi. Uno studio congiunto sviluppato da Lutech insieme ad Ambrosetti evidenzia come, a fronte di investimenti economici significativi da parte delle aziende nella formazione del personale, il coinvolgimento reale dei dipendenti rimanga marcatamente circoscritto. La conseguenza diretta di questo approccio è un incremento del time-to-market nel lancio delle polizze e una maggiore difficoltà nell’accompagnare l’utente finale con precisione, aumentando i rischi di non conformità nella consulenza.
La strategia di Lutech e lo sviluppo di strumenti verticali
Per rispondere a questa esigenza di efficacia e tempestività, il settore richiede soluzioni verticali capaci di incidere direttamente sulla produttività del business. Gianluca Ciminata ha spiegato come l’azienda abbia strutturato la propria offerta attorno a architetture tecnologiche proprietarie dedicate all’apprendimento d’impresa. «Noi abbiamo puntato all’intelligenza artificiale per cercare di essere, fra i prossimi cinque anni, ancora un leader di questo mercato» ha dichiarato il manager, delineando la visione di lungo periodo del gruppo.
Un investimento da 70 milioni di euro per la ricerca
La concretizzazione di questa strategia ha richiesto un impegno finanziario quantificabile in circa 70 milioni di euro, una somma destinata allo sviluppo di competenze interne e alla creazione di un centro di ricerca specializzato situato a Bari. L’obiettivo di questa struttura è supportare i committenti nell’implementazione dell’intelligenza artificiale su molteplici livelli operativi. Tra questi, la gestione della conoscenza interna rappresenta uno dei pilastri fondamentali, avviato oltre due anni e mezzo fa attraverso l’acquisizione e la successiva evoluzione di una piattaforma di mercato trasformata grazie ad algoritmi di tipo generativo.
Dai manuali da 300 pagine alle videopillole interattive
Il nucleo della proposta per il comparto assicurativo si chiama Brain Learning for Insurance, un ecosistema progettato per trasformare la documentazione aziendale in materiale formativo dinamico. Ciminata ha sollevato una questione centrale riguardante l’operatività quotidiana dei liquidatori, i quali si trovano frequentemente a dover consultare testi estremamente corposi prima di procedere alla liquidazione di un sinistro: «Come faccio ad aiutare un liquidatore che deve leggere 300 pagine e deve capire come liquidare nel modo corretto, lì dove realmente il margine del mondo assicurativo, lo sapete meglio di me, si concretizza?». La tecnologia permette di convertire testi obsoleti o complessi tramite strumenti di authoring, estraendo brevi videopillole focalizzate su singoli argomenti che rispondono direttamente e in tempo reale alle domande poste dagli operatori.
Sicurezza del dato e superamento dei modelli generativi commerciali
L’applicazione di soluzioni basate su algoritmi avanzati in ambito finanziario ed assicurativo impone vincoli severissimi in termini di affidabilità delle informazioni fornite e di protezione delle infrastrutture informatiche. Non è possibile delegare la formazione di reti professionali a sistemi aperti privi di controllo centralizzato.
La critica alle piattaforme in stile ChatGPT
Un punto di discontinuità netta rispetto alle tecnologie di largo consumo risiede nella qualità delle fonti utilizzate per l’addestramento dei modelli. Ciminata ha rimarcato come la piattaforma sviluppata non utilizzi motori di ricerca commerciali o sistemi analoghi a ChatGPT, i quali tendono a raccogliere informazioni non verificate dal web. «Prendiamo i dati del cliente, li facciamo diventare delle “videopillole”, e queste videopillole vanno a formare la persona su quel singolo argomento» ha precisato il CEO, specificando che l’addestramento avviene esclusivamente su dati certificati e controllati forniti dalla compagnia stessa.
La certificazione ACN e la vigilanza del SOC
Accanto all’accuratezza dei contenuti, la sovranità del dato rappresenta un prerequisito essenziale per la compliance normativa. La piattaforma ha ottenuto la certificazione da parte dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN), attestando il raggiungimento del primo livello di sicurezza richiesto per la gestione delle informazioni sensibili. Tutta l’infrastruttura è sottoposta alla vigilanza continua di un SOC, un Security Operations Center dedicato che monitora costantemente le interazioni e protegge il patrimonio informativo dei clienti da potenziali minacce esterne.
Impatto metrico sulle performance: onboarding rapido e adozione accelerata
I ritorni sull’investimento legati all’introduzione dell’AI in insurance trovano riscontro in indicatori numerici precisi, sia sul fronte dell’efficienza dei processi interni sia su quello delle performance di vendita.
Riduzione del trenta per cento nei tempi di adozione
L’inserimento di una tecnologia all’interno dei flussi aziendali incontra spesso resistenze o rallentamenti nella fase in cui il personale deve testarne la reale efficacia sul campo. L’utilizzo del virtual coach, attivo ventiquattro ore su ventiquattro, si traduce in una riduzione del 30% dei tempi di adozione dei nuovi applicativi digitali da parte della forza vendita. Questo decremento temporale accelera i programmi di trasformazione aziendale e migliora l’efficacia commerciale, insegnando agli agenti a formulare scenari alternativi immediati quando il cliente richiede modifiche contrattuali o riduzioni dei premi.
Il caso di studio interno applicato su larga scala
L’efficacia del modello formativo è stata testata da Lutech sulla propria struttura organizzativa prima di essere proposta ai player del mercato assicurativo. Nel corso dello scorso anno, a fronte dell’inserimento di 820 nuove risorse totali, l’azienda è riuscita a rendere perfettamente operative 400 persone in soli tre mesi sfruttando questa metodologia di trasferimento delle competenze. Si tratta di una scalabilità applicabile al lancio di nuove campagne commerciali che richiedono l’onboarding simultaneo di centinaia di giovani intermediari, oppure alla formazione specializzata di broker incaricati di gestire segmenti complessi come i contratti di leasing automobilistico legati ai veicoli usati.
Integrazione operativa e riduzione del rischio normativo
La disponibilità costante di un assistente virtuale sposta l’apprendimento dal momento teorico a quello pratico, inserendolo direttamente nel flusso del lavoro quotidiano delle agenzie. Gli operatori possono chiarire dubbi normativi o tecnici nel momento esatto in cui si manifesta l’esigenza, senza dover dipendere da aule fisiche o calendari predefiniti.
Questo modello operativo contribuisce in modo significativo alla riduzione del rischio di non conformità durante la fase di consulenza, assicurando che la rete agenziale proponga contratti e risposte sempre allineati alle più recenti disposizioni di legge. La tracciabilità e la certificazione finale del completamento dei moduli formativi offrono alle compagnie uno strumento rigoroso per monitorare la crescita delle competenze interne, legando l’innovazione tecnologica a un ritorno economico stabile e quantificabile sul mercato.
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