W poniedziałek 12 stycznia 2026 r. odbyło się śniadanie biznesowe „Ubezpieczenia 2026+: nadchodzące trendy, dane, AI i nowe wyzwania”. W Skyfall Warsaw spotkali się ludzie odpowiedzialni za to, jak naprawdę będzie wyglądać technologia w ubezpieczeniach w najbliższych latach. Ponad 50 przedstawicieli kilkunastu zakładów ubezpieczeń życiowych i majątkowych dyskutowało o danych, sztucznej inteligencji, regulacjach i architekturze IT. Gospodarzami wydarzenia były „Gazeta Ubezpieczeniowa” i Britenet, a moderowała je Aleksandra E. Wysocka, redaktorka naczelna „Gazety Ubezpieczeniowej”.
Spotkanie skierowano do CIO, CTO, dyrektorów IT, architektów systemów, liderów danych, osób odpowiedzialnych za projekty AI i automatyzację, zespołów ryzyka technologicznego i zgodności ICT oraz liderów transformacji cyfrowej. Trzy przewodnie wątki stanowiły oś całego programu: dane jako warunek automatyzacji i AI, regulacje ICT i AI, w tym DORA i AI Act, oraz architektura IT funkcjonująca pod rosnącą presją integracji i złożoności.
Program i prelegenci
Program powstał we współpracy z ekspertami Beesafe, ERGO Hestii, PZU i UNIQA. W części prezentacyjnej wystąpili:
- Paweł Juszkiewicz (Britenet): „Wnioski z 2025 / Trendy 2026 / Prognozy 2030”
- Piotr Wegner (Britenet): „Od gotowości na AI do automatycznych decyzji. Dane jako fundament roku 2026”
- Damian Jagusz (ERGO Hestia): „Regulacje jako katalizator bezpieczeństwa. Lekcje z rozwoju AI”
- Marcin Grabowski (Beesafe): „AI po AI Act. Od innowacji do zgodności”
- Mirosław Deja (UNIQA): „Zwiększenie efektywności organizacji dzięki wykorzystaniu nowoczesnych technologii bazujących na AI”
- Bartłomiej Gołębiowski i Marcin Kurczab (PZU): „AI w PZU. Wnioski i praktyki wdrożeń”
Po wystąpieniach odbył się panel dyskusyjny poświęcony praktycznym doświadczeniom z wdrażania AI i GenAI w sektorze finansowo ubezpieczeniowym.
Lekcje z wdrażania AI w 2025 roku
Paneliści zgodzili się, że wdrażanie AI to długotrwały proces, a nie jednorazowy projekt ani techniczna ciekawostka. Wymaga ciągłej pracy z danymi oraz rozwijania kompetencji użytkowników, którzy muszą rozumieć narzędzia generatywne i ich ograniczenia. Podkreślono też, że pierwsze efektowne pilotaże potrafią przysłonić realny koszt dojścia do stabilnego wdrożenia produkcyjnego, a efekty transformacji często przeszacowuje się w perspektywie dwóch lat i niedoszacowuje w perspektywie dziesięciu lat.
Jakość danych i nierównomierna dojrzałość procesów
Dyskusja o danych pokazała obraz rynku o dwóch prędkościach, z obszarami o bardzo wysokiej jakości danych i obszarami wyraźnie słabszymi. Taki rozkład utrudnia skalowanie rozwiązań AI na cały portfel procesów i wymaga planu poprawy jakości rozłożonego na etapy. Zwrócono uwagę na konieczność jasnych priorytetów oraz utrzymania mechanizmów human in the loop, które stopniowo ograniczają liczbę błędów, zamiast jedynie gasić pojedyncze pożary.
AI Act, DORA i praktyczna strona compliance
W części regulacyjnej porównywano DORA i AI Act, wskazując na stosunkowo spójną logikę DORA oraz większą niejednoznaczność AI Act poza systemami wysokiego ryzyka. Paneliści ostrzegali przed nadmierną rozbudową dokumentacji, która nie poprawia realnie bezpieczeństwa ani jakości rozwiązań. Zgodzili się, że kluczowy staje się system zarządzania jakością dla AI, proporcjonalny do poziomu ryzyka i przełożony na konkretne role, procesy oraz codzienną praktykę zespołów, w tym komunikację zewnętrzną.
Golden Record klienta jako „żywy” element architektury
Golden Record klienta został opisany jako „żywy” element architektury, który nie kończy się wraz z wdrożeniem nowego systemu. Wymaga stałej pielęgnacji procesowej, narzędzi monitorujących spójność danych oraz ścisłej współpracy IT z biznesem. Zwrócono uwagę, że brak wyraźnego właścicielstwa i bieżącego nadzoru prowadzi do rozproszenia danych, co bezpośrednio obniża wiarygodność modeli AI i utrudnia skalowanie rozwiązań.
Kultura eksperymentowania i zasady współpracy biznesu z technologią
W części poświęconej kulturze organizacyjnej podkreślono znaczenie krótkich cykli eksperymentów oraz selekcji najlepszych inicjatyw zamiast równoległego uruchamiania zbyt wielu projektów. Zaznaczono, że projekty technologiczne muszą być prowadzone jak projekty biznesowe, w bliskiej współpracy z właścicielami procesów, z akceptacją porażek i wyciąganiem z nich wniosków. Ważnym uzupełnieniem są programy edukacyjne, takie jak akademie sztucznej inteligencji i Dora Academy, które budują kompetencje regulacyjne i cyfrowe w szerokiej grupie pracowników.
Agentic AI, platformy danych i „fetyszyzacja ROI”
W dyskusji o przewadze konkurencyjnej zwrócono uwagę na konieczność łączenia dojrzałego wykorzystania platform danych z jasnym modelem zarządzania inicjatywami AI, w tym podejściem agentowym. Ostrzegano przed nadmiernym poleganiem na agentach AI, które może osłabiać krytyczne myślenie użytkowników i zwiększać ryzyko błędów operacyjnych. Paneliści wskazali też na zjawisko „fetyszyzacji ROI”, czyli skłonność do szybkiego odrzucania projektów bez natychmiastowego zwrotu, co utrudnia budowanie infrastruktury, kompetencji i rozwiązań potrzebnych do długoterminowej konkurencyjności.
Kluczowe wnioski
- Transformacja w obszarze AI i danych wymaga podejścia długoterminowego, uwzględniającego zarządzanie zmianą, rozwój kompetencji i stałą współpracę biznesu z IT.
- Nierównomierna jakość danych między procesami przy ogólnie umiarkowanym poziomie dojrzałości wymaga świadomego, etapowego planu poprawy oraz wyraźnie wskazanych domen krytycznych.
- AI Act i DORA wymuszają budowę spójnego systemu zarządzania jakością dla rozwiązań AI, który musi być proporcjonalny do poziomu ryzyka i realnie stosowany w codziennej pracy zespołów.
- Golden Record klienta jest procesem ciągłym i wymaga trwałego właścicielstwa oraz higieny pracy z danymi, ponieważ bezpośrednio wpływa na wiarygodność modeli AI i możliwość ich skalowania.
- Kultura eksperymentowania, programy edukacyjne i ostrożne podejście do wskaźników ROI są niezbędne, aby organizacje mogły budować trwałą przewagę konkurencyjną w obszarze zaawansowanej analityki i sztucznej inteligencji.
Szczegółowe podsumowanie wystąpień i dyskusji ze śniadania zostanie opublikowane w „Gazecie Ubezpieczeniowej” z 2 lutego w dodatku „Ryzyka i ubezpieczenia cyber”.
AW
