{"id":116804,"date":"2026-05-14T09:57:22","date_gmt":"2026-05-14T09:57:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/?p=116804"},"modified":"2026-05-14T09:57:23","modified_gmt":"2026-05-14T09:57:23","slug":"lai-agentica-rivoluziona-le-assicurazioni-mckinsey-punta-alla-fine-dei-sistemi-legacy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/lai-agentica-rivoluziona-le-assicurazioni-mckinsey-punta-alla-fine-dei-sistemi-legacy\/","title":{"rendered":"L\u2019AI agentica rivoluziona le assicurazioni: McKinsey punta alla fine dei sistemi legacy"},"content":{"rendered":"\n

Link per scaricare il documento originale (white paper\/report McKinsey):<\/strong>
Why agentic artificial intelligence may unlock insurance core modernization<\/a><\/strong>

L\u2019intelligenza artificiale agentica potrebbe rappresentare il punto di svolta per la modernizzazione dei sistemi assicurativi legacy, storicamente tra gli investimenti tecnologici pi\u00f9 complessi e costosi del settore. \u00c8 quanto emerge dal nuovo white paper di McKinsey & Company, secondo cui agenti software autonomi o semi-autonomi sarebbero in grado di interpretare vecchi linguaggi di programmazione, automatizzare test, documentare regole aziendali e ridurre tempi, costi e rischi delle trasformazioni digitali nel comparto assicurativo.<\/p>\n\n\n\n

Le compagnie assicurative globali affrontano da anni un problema strutturale: modernizzare infrastrutture tecnologiche obsolete, spesso basate su linguaggi di programmazione difficili da mantenere e su architetture frammentate. Secondo il nuovo white paper di McKinsey & Company, \u201cCan Agentic AI (Finally) Modernize Insurance Core Technology?\u201d<\/em>, l\u2019avvento dell\u2019intelligenza artificiale agentica<\/strong> potrebbe cambiare radicalmente il paradigma operativo.<\/p>\n\n\n\n

A differenza dei tradizionali copiloti AI, che assistono gli sviluppatori passo dopo passo, gli agenti intelligenti operano con maggiore autonomia: possono suddividere obiettivi complessi in attivit\u00e0 operative, utilizzare strumenti e contesti differenti, apprendere dai feedback e coordinare interi flussi di lavoro. Tra le capacit\u00e0 evidenziate dal report figurano la traduzione di codice legacy, l\u2019estrazione automatica delle regole aziendali incorporate nei sistemi storici e la generazione di configurazioni o test software verificabili.<\/p>\n\n\n\n

Secondo Arun Gundurao, partner di McKinsey intervistato da Insurance Portal<\/em>, il nodo strategico non \u00e8 pi\u00f9 decidere se<\/strong> adottare agenti AI, ma come<\/strong> integrarli in modo controllato per migliorare la prevedibilit\u00e0 di costi, rischi e tempistiche.<\/p>\n\n\n\n

Il white paper evidenzia inoltre il valore della riusabilit\u00e0 degli agenti<\/strong>: una volta sviluppati, gli stessi modelli software potrebbero essere riutilizzati per modernizzare prodotti assicurativi differenti, riducendo progressivamente i costi marginali. Questo approccio, definito da McKinsey come un modello di \u201cvalore composto\u201d, potrebbe accelerare la trasformazione digitale dell\u2019intero ecosistema assicurativo.<\/p>\n\n\n\n

Tuttavia, il report invita alla cautela. I migliori risultati emergono quando l\u2019AI viene integrata nei processi aziendali completi e non utilizzata in modo isolato. Rimangono aperte questioni legate alla governance, alla trasparenza algoritmica, alla supervisione umana e alla cybersecurity, particolarmente critiche in un settore altamente regolamentato come quello assicurativo.<\/p>\n\n\n\n

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Approfondimento: cronologia della modernizzazione assicurativa con AI<\/h3>\n\n\n\n