Rok 2025 był momentem trzeźwienia po kilku latach technologicznego entuzjazmu. Ubezpieczyciele przestali pytać, czy wdrażać sztuczną inteligencję, i zaczęli pytać, jak to zrobić – sensownie, zgodnie z regulacjami oraz w tempie, które nie rozbije organizacji.
Dane, AI i automatyzacja weszły do większości obszarów działalności – od underwritingu po likwidację szkód – ale tylko część firm potrafi dziś pokazać konkretne, policzalne efekty. Mimo to jedno jest pewne: technologia stała się nie dodatkiem, lecz fundamentem przewagi konkurencyjnej.
AI w praktyce – mniej widowiskowo, ale skuteczniej
Najważniejszym faktem mijającego roku jest to, że sztuczna inteligencja weszła do codziennych procesów. W underwritingu modele potrafią ocenić ryzyko szybciej i precyzyjniej niż klasyczne reguły, korzystając z większej liczby danych i bardziej zaawansowanych analiz. W likwidacji szkód AI skraca czas od zgłoszenia do wypłaty dzięki automatycznemu czytaniu dokumentów, analizie zdjęć i kategoryzacji spraw. Coraz częściej wykrywa też anomalie wskazujące na możliwe nadużycia.
Generatywna AI mocno przyspieszyła ponadto prace administracyjne – tworzy streszczenia akt szkody, podpowiada konsultantom rozwiązania, przygotowuje dokumenty i raporty. Mimo że nie rozwiązuje wszystkich problemów, zdecydowanie poprawia produktywność – i to w skali, której firmy wcześniej nie znały.
Rok 2025 to również czas inwestycji w platformy danych i architektury API. Ubezpieczyciele zrozumieli, że bez jednolitego, uporządkowanego środowiska danych żadna poważna automatyzacja się nie uda. Z tego powodu zaczęły powstawać data lakehouse’y, nowe modele integracji, zaś projekty chmurowe stają się już standardem. Te fundamenty mniej rzucają się w oczy niż chatboty, ale to one decydują o zdolności firmy do wdrażania AI na większą skalę.
Nowe ryzyka i nowe produkty
Wzrost znaczenia technologii tworzy także nowe obszary odpowiedzialności ubezpieczeniowej. Rosnący rynek cyberubezpieczeń zyskał kolejny impuls w postaci zagrożeń związanych z generatywną AI: halucynacji modeli, naruszeń własności intelektualnej, błędnych rekomendacji czy zwiększonego ryzyka incydentów cyfrowych. Coraz więcej firm interesuje się polisami obejmującymi ryzyka autonomicznych systemów i odpowiedzialnością za działanie algorytmów. Zmieniają się więc nie tylko sposoby pracy ubezpieczycieli, lecz także same produkty.
Czy AI spełniła pokładane w niej nadzieje? Odpowiedź na to pytanie nie jest – niestety – jednoznaczna. Z perspektywy wewnętrznej – tak. Firmy widzą realne oszczędności, wzrost efektywności i redukcję błędów. Automatyzacja zadań powtarzalnych pozwala pracownikom skupić się na sprawach wymagających wiedzy, oceny i kontaktu z klientem. AI stała się dla nich codziennym narzędziem, a nie eksperymentem.
Z perspektywy klienta obraz jest mniej jednoznaczny. Klienci chcą szybkiej i wygodnej obsługi, ale niekoniecznie życzą sobie decyzji podejmowanych wyłącznie przez algorytm. Najlepiej oceniane są z kolei modele hybrydowe: AI wykonuje zadania techniczne, a człowiek prowadzi dialog, podejmuje ostateczne decyzje i wyjaśnia wątpliwości. To sygnał, że przewaga technologiczna nie może oznaczać rezygnacji z empatii, przejrzystości i doradztwa.
Regulacje – od hamulca do katalizatora
W 2025 r. regulacje stały się jednym z głównych tematów technologicznej transformacji. Unijna regulacja AI wprowadziła ramy, które wymuszają dokumentowanie modeli, kontrolę jakości danych, monitorowanie błędów i testowanie algorytmów pod kątem stronniczości.
Wielu menedżerów obawiało się, że spowolni to innowacje, ale w praktyce okazało się czymś przeciwnym: jasne zasady ułatwiają podejmowanie decyzji technologicznych i zmniejszają ryzyko projektów, które mogą być później zablokowane przez audyt.
Pięć lekcji, które branża ubezpieczeniowa wyniosła z 2025 r.
Po pierwsze – AI to nie projekt, lecz program transformacji. Największe sukcesy odniosły firmy, które przeorganizowały procesy i role, zamiast jedynie dodawać nowe narzędzia do starych struktur.
Po drugie – jakość danych decyduje o wszystkim. Brak spójności danych wciąż jest jedną z największych barier w skalowaniu automatyzacji.
Po trzecie – zaufanie klienta jest równie ważne, jak koszt operacyjny. Klient akceptuje AI, o ile ma poczucie kontroli i możliwość odwołania.
Po czwarte – kompetencje stają się kluczowym ograniczeniem. Rosną potrzeby w zakresie analizy danych, zarządzania modelami i integracji technologii z biznesem.
Po piąte – nowe technologie tworzą nowe rynki. Ryzyka związane z AI, autonomią i cyberprzestrzenią otwierają przed branżą nowe segmenty produktowe.
Trendy na 2026: Co będzie najważniejsze?
Nadchodzący rok to czas przechodzenia z fazy pilotaży do fazy industrializacji. W wielu firmach powstaną centralne „fabryki modeli”, które będą rozwijać, testować algorytmy na skalę całej organizacji i zarządzać nimi. Coraz bardziej widoczny stanie się trend tzw. agentic AI – systemów zdolnych nie tylko odpowiadać na pytania, lecz także wykonywać konkretne czynności w procesach, jak np. zbieranie dokumentów, monitorowanie spraw lub inicjowanie kontaktu z klientem.
Rok 2026 będzie również czasem rozwoju narzędzi AI governance i regtech, które pomogą spełnić nowe standardy regulacyjne. Insurtech z kolei przesunie się od modeli B2C w stronę infrastruktury – platform danych, narzędzi analitycznych i wyspecjalizowanych rozwiązań dla ubezpieczycieli.
Najważniejszą zmianą będzie jednak rosnąca personalizacja. Dzięki analizie zachowań, danym z IoT i możliwościom generatywnej AI oferta i obsługa będą coraz bardziej dostosowane do indywidualnego klienta, a nie do szerokiego segmentu.
Przyszłość ubezpieczeń to AI, ale z empatią. Rok 2025 nauczył branżę, że technologia działa najlepiej tam, gdzie jest niewidoczna – wspiera procesy, skraca czas, ułatwia decyzje, ale pozostawia przestrzeń dla człowieka. W 2026 wygrają ci, którzy potrafią połączyć siłę AI z odpowiedzialnością, przejrzystością i prawdziwym zrozumieniem potrzeb klienta. W ubezpieczeniach technologia nie zastąpi relacji – może jednak sprawić, że będzie ona szybsza, lepsza i bardziej dopasowana do współczesnego świata.
Joanna Gepner
Britenet
