Koniec ery eksperymentów: Ubezpieczyciele wymuszają realne zyski z AI

Sektor ubezpieczeniowy odszedł od fascynacji generatywną technologią. Zamiast kolejnych prototypów, na stołach zarządów lądują dziś arkusze kalkulacyjne z konkretnymi kwotami. Najnowszy raport 2026 Evident AI Index wyraźnie wskazuje na zmianę paradygmatu: branża przestała licytować wizjonerskimi zapowiedziami, a zaczęła integrować sztuczną inteligencję z samym rdzeniem swojej działalności – oceną ryzyka i alokacją kapitału.

Dlaczego to ważne właśnie teraz? Ubezpieczyciele kończą fazę pilotaży i przechodzą do masowych wdrożeń, które mają bezpośrednio ratować wyniki finansowe. Presja rośnie, bo zmiany klimatyczne i zagrożenia cybernetyczne wymagają chirurgicznej precyzji w danych, a akcjonariusze nie chcą już słuchać o potencjale, tylko o mierzalnym zwrocie z inwestycji. Według danych Altkom Software, już około 75 proc. ubezpieczycieli koncentruje się na rozwoju IT, stawiając głównie na uczenie maszynowe.

Sztuczna inteligencja jako system operacyjny biznesu

Choć ogólne zatrudnienie w branży spadło o ponad dwa procent, liczba specjalistów od AI wzrosła o imponujące 32 proc. To czytelny sygnał: firmy przebudowują struktury, przesuwając ciężar z budowania fundamentów danych w stronę operacyjnego wdrożenia. Dziś niemal co pięćdziesiąty pracownik największych grup ubezpieczeniowych to ekspert od algorytmów. Blisko 40 proc. firm powołało już dedykowanego lidera AI, który raportuje bezpośrednio do zarządu.

Doskonałym przykładem transformacji jest Zurich, który awansował do czołówki globalnego rankingu dzięki platformowemu podejściu. Rozwiązanie ZurichIQ nie jest zbiorem rozproszonych narzędzi, lecz spójną bazą wspierającą underwriting oraz działy prawne. Jak zauważa Ericson Chan z Zurichu: „AI przestało być inicjatywą technologiczną, stając się de facto systemem operacyjnym całej organizacji”. Eksperci z KPMG potwierdzają ten trend, wskazując na odejście od punktowych projektów ku rozwiązaniom typu end-to-end.

Miliardy dolarów w twardych danych

W obliczu rosnących kosztów infrastruktury, inwestorzy domagają się dowodów na to, że algorytmy zarabiają. Manulife, Generali i Intact Financial publicznie raportują wartość wygenerowaną przez nową technologię. Prognozy wskazują, że te trzy firmy mogą do końca okresów sprawozdawczych wypracować ponad miliard dolarów zysku netto przypisywanego wprost działaniom AI.

Skupienie się na szkodowości, która pochłania zazwyczaj od 60 do 80 proc. przychodów ze składek, jest ruchem najbardziej pragmatycznym. Gra toczy się o dużą stawkę – raport Deloitte wskazuje, że do 2032 roku składki powiązane z technologiami klimatycznymi mogą przynosić branży nawet 4,7 mld dolarów rocznie. AI staje się tu niezbędnym narzędziem do dynamicznego ustalania cen w niepewnym środowisku.

Od prostych narzędzi do agentów AI

Krytycznym punktem zwrotnym jest przejście od pasywnych modeli do systemów agentowych. Jeszcze pół roku temu zaledwie co dwudziesty nowy przypadek użycia AI wykazywał cechy „orkiestracji agentowej”. Dziś jest to już co czwarte wdrożenie. Oznacza to, że algorytmy przestają jedynie podpowiadać, a zaczynają samodzielnie koordynować złożone procesy w cyklu życia polisy.

Liderzy rynku, tacy jak Allianz czy AXA, udowadniają, że o przewadze nie decyduje już sama technologia, a umiejętność jej skalowania przy zachowaniu rygorystycznego nadzoru. W sektorze, gdzie blisko 70 proc. graczy wykorzystuje już machine learning w swoich procesach, wygrywają ci, którzy potrafią przełożyć kod na realną redukcję szkodowości i lepszą ocenę ryzyka.