Tylko 10 proc. ubezpieczycieli realnie zarabia na AI. Reszta nie wyszła poza testy
AI miała być dla ubezpieczycieli prostą drogą do większej efektywności. Okazuje się, że sama jej obecność niczego nie gwarantuje — realnie zarabia na niej co dziesiąty. Reszta tkwi w pilotażach albo nie wie, czy w ogóle coś zyskała.
Branża ubezpieczeniowa ma już za sobą pytanie, czy warto inwestować w sztuczną inteligencję. AI siedzi dziś w obsłudze klienta, ocenie ryzyka, likwidacji szkód i wsparciu agentów. Problem zaczyna się piętro wyżej — przy pytaniu, co z tego realnie wynika dla wyników. I tu odpowiedź jest dość bezlitosna. Według raportu Capgemini Research Institute „World Property and Casualty Insurance Report 2026" tylko około 10 proc. ubezpieczycieli majątkowych i osobowych skutecznie skaluje AI, osiągając przy tym szybszy wzrost przychodów i wartości akcji niż reszta rynku.
Najmocniej uderza inna liczba. Aż 42 proc. firm nie mierzy efektów swoich wdrożeń AI żadnym wskaźnikiem. Żadnym. To znaczy, że niemal połowa ubezpieczycieli inwestuje w technologię, nie wiedząc, czy cokolwiek na niej zyskuje — które projekty działają, które trzeba skalować, a które przepalają budżet i należałoby je zatrzymać. Bez pomiaru cała dyskusja o zwrocie z AI staje się kwestią wiary, nie danych.
Do tego dochodzi pułapka, która przewija się dziś przez wszystkie branże: 60 proc. firm wciąż tkwi na etapie eksploracji albo proof of concept. Czyli testują, pilotują, sprawdzają — i nie wychodzą poza to. Capgemini wskazuje jedną z przyczyn, i jest ona konkretna. Średnio 72 proc. budżetów na AI idzie na technologię i infrastrukturę, a tylko 28 proc. na zarządzanie zmianą. A to właśnie ten drugi, niedofinansowany kawałek decyduje, czy ludzie w ogóle zaczną z nowych narzędzi korzystać. Można kupić najlepszy model na rynku i zostawić go jako gadżet doklejony do starego sposobu pracy.
Co odróżnia te 10 proc.? W raporcie nazwano ich „intelligence trailblazers". W latach 2021–2024 mieli o 21 proc. wyższe tempo wzrostu przychodów i o 51 proc. większy wzrost wartości akcji niż reszta. Ale — i to jest sedno — nie chodzi o to, że wydali więcej. Różnica leży w sposobie działania: u nich AI nie jest osobnym projektem innowacyjnym, tylko zdolnością operacyjną wpisaną w realizację celów biznesowych. Jak mówi Fabrizio Casale z Capgemini Polska, większość firm nie zmaga się dziś z samą technologią AI, lecz z jej skutecznym skalowaniem — z przełożeniem jej na procesy i wyniki finansowe. To, jego zdaniem, oddziela etap eksperymentów od realnej przewagi.
Capgemini opisuje główną barierę jako „architecture mismatch" — niedopasowanie między tempem rozwoju technologii a gotowością firm, by używać jej w skali całego przedsiębiorstwa. Luka jest najwyraźniejsza nie w algorytmach, lecz w organizacji: brakuje kompetencji, jasno przypisanej odpowiedzialności za AI, czytelnego zwrotu z inwestycji. Efekt jest taki, że inicjatywy wiszą na pojedynczych zapaleńcach albo małych zespołach, zamiast być częścią stabilnego modelu zarządzania. Do tego dochodzą stare bolączki: systemy legacy, jakość danych, brak spójnej warstwy semantycznej, która pozwoliłaby te dane sensownie wykorzystać.
Osobny, ciekawy wątek dotyczy ludzi. 67 proc. ubezpieczycieli wskazuje niedobór kompetencji AI jako istotną barierę, a niemal połowa pracowników korzystających z tych narzędzi mówi, że ich dzień pracy nie zmienił się ani trochę — nawet po półtora roku. To dużo mówi o tym, jak płytkie bywają te wdrożenia. Dochodzi kwestia zaufania: 43 proc. pracowników jako główną obawę podaje bezpieczeństwo zatrudnienia, a zaledwie 14 proc. jasno rozumie, jak AI wpisuje się w ich codzienne obowiązki. Trudno oczekiwać adopcji od ludzi, którzy nie wiedzą, po co dostali narzędzie, i podejrzewają, że ma ich zastąpić.
Jako kierunek Capgemini proponuje model „expert-centric insurer" — w którym AI nie zastępuje specjalistów, lecz wzmacnia ich pracę. Underwriterzy czy likwidatorzy szkód definiują standardy, jakie system musi spełnić, zanim zacznie działać samodzielnie; powtarzalne, masowe zadania przejmuje „syntetyczna siła robocza", a sprawy wymagające ludzkiej oceny są eskalowane do człowieka. Całość spinają „orchestration managers", łączący strategię biznesową z zasadami użycia AI. Brzmi to nieco jak firmowa wizja przyszłości — i po części nią jest.
To jest link afiliacyjny. Kupując za jego pomocą, wspieracie moją pracę i rozwój bloga, a cena dla Was i tak pozostaje bez zmian.
Tu zresztą należy się czytelnikowi przypis. Raport jest materiałem Capgemini, globalnej firmy doradczo-technologicznej, która sprzedaje dokładnie to, czego — jak diagnozuje — branży brakuje: industrializację AI, przeprojektowanie procesów, governance, zarządzanie zmianą. Diagnoza „macie pilotaże bez efektu, potrzeba wam skalowania" prowadzi więc wprost do oferty doradcy. Same liczby pochodzą jednak z cyklicznego, szeroko zakrojonego badania sektora i traktuję je jako wiarygodny obraz stanu rynku, oddzielony od części doradczej.
Niezależnie od tego, kto stawia diagnozę, wniosek jest spójny z tym, co widać też w innych branżach. Dostęp do AI przestał być wyróżnikiem — mają ją niemal wszyscy. Wyróżnikiem stało się to, czy firma potrafi przełożyć tę technologię na mierzalny efekt. W ubezpieczeniach udaje się to na razie jednej na dziesięć.
Źródła: materiał prasowy Capgemini Polska
