Wszyscy w branży ubezpieczeniowej odmieniają dziś sztuczną inteligencję przez wszystkie przypadki. Ma ona błyskawicznie przyspieszyć likwidację szkód, bezbłędnie wyłapywać oszustwa i lepiej profilować klientów.
To prawda, AI ma ogromny potencjał. Problem w tym, że często próbujemy instalować ten supernowoczesny silnik w samochodzie, który po cichu rdzewieje od środka. Tym rdzewiejącym podwoziem jest dług technologiczny – wyzwanie, które dawno przestało być zmartwieniem wyłącznie dyrektorów IT, a stało się tykającą bombą dla zarządów i rad nadzorczych.
Biznesowy hamulec ręczny
Przez lata systemy do obsługi polis, szkód czy rozliczeń rozbudowywano ubezpieczycielom kawałek po kawałku. Każda modyfikacja łatała bieżący problem, ale jednocześnie plątała architekturę. Dziś te „prowizorki” mszczą się bezlitośnie. Wdrażanie zaawansowanych narzędzi analitycznych bez wcześniejszego posprzątania fundamentów to jak budowa luksusowego domu na grząskim piasku. Prowadzi do dramatycznego wzrostu złożoności, a nie do wyczekiwanej efektywności.
Dla biznesu oznacza to trzy bardzo konkretne ryzyka. Po pierwsze: utratę rynkowej zwinności. Jeśli wdrożenie nowej taryfy w mocno konkurencyjnych ubezpieczeniach komunikacyjnych trwa miesiącami, rynek po prostu nam ucieka. Po drugie: niekontrolowany wzrost kosztów stałych. Skomplikowana architektura pochłania armię ludzi do jej utrzymania, ciągłych testów i integracji, zjadając budżet na innowacje. Po trzecie: ryzyko operacyjne. Rozproszone, niespójne dane to prosta droga do błędów raportowych, co przy rosnącej presji nadzorczej grozi poważnym kryzysem wizerunkowym.
Problem prezesa, nie tylko informatyka
Spychanie tematu długu technologicznego wyłącznie do działu IT to strategiczny błąd. To fundamentalna kwestia struktury kosztów i rentowności całego zakładu ubezpieczeń. Jak zarządy powinny do tego podejść?
Przede wszystkim dług technologiczny musi stać się mierzalny, podobnie jak inne wskaźniki ryzyka. Zarząd powinien dokładnie wiedzieć, jaki procent budżetu IT pochłania samo utrzymanie starych systemów i ile dni zajmuje wdrożenie prostej zmiany produktowej. Bez twardych danych trudno o racjonalne decyzje inwestycyjne.
Kolejny krok to oddzielenie gruntownej modernizacji od bieżącego łatania dziur. Upraszczanie architektury to zadanie na lata, wymagające jasnej strategii. Warto też zacząć oceniać każdy nowy projekt – zwłaszcza ten z modną metką AI – zadając proste pytanie: czy to narzędzie upraszcza nasze systemy, czy dokłada kolejną wyspę technologiczną? Jeśli nowość wymaga zbudowania kilku nowych integracji ze starym systemem, jej prawdziwy koszt znacząco przekroczy zakładane zyski.
Nowe zadanie dla rad nadzorczych
W tym procesie kluczowa jest rola rad nadzorczych. Infrastruktura informatyczna to dziś fundament stabilności spółki. Rada powinna regularnie weryfikować strategię technologiczną, wnikliwie analizować koszty i sprawdzać, czy projekty modernizacyjne niosą realną zmianę, czy mają charakter wyłącznie wizerunkowy.
Warto pójść o krok dalej: skoro redukcja złożoności systemów jest naszym celem strategicznym, powinna znaleźć wyraźne odzwierciedlenie w systemach motywacyjnych menedżerów. W przeciwnym razie presja na krótkoterminowe wyniki zawsze wygra z długofalowym bezpieczeństwem.
Fundamenty ważniejsze od fajerwerków
Sztuczna inteligencja z pewnością świetnie przyspieszy rozwój polskiego rynku ubezpieczeń majątkowych, ale nigdy nie zastąpi solidnych podstaw. Jej prawdziwy potencjał rozkwitnie tylko tam, gdzie dane są spójne, a systemy elastyczne.
Ubezpieczyciele stoją dziś przed ważnym wyborem: doraźnie pudrować rzeczywistość cyfrowymi nowinkami czy systematycznie upraszczać swój technologiczny rdzeń. W ostatecznym rozrachunku to właśnie zdolność do redukcji tej złożoności zdecyduje o tym, kto wygra wyścig o klienta.
dr inż. Jadwiga Popławska-Jach
Senior Business Analyst w Britenet
Wspiera organizacje z sektora finansowego, logistycznego oraz administracji publicznej w projektowaniu złożonych systemów IT i optymalizacji procesów biznesowych
