Ormai è un dato di fatto, l’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il panorama aziendale moderno, introducendo nuove capacità e sfide. Con la sua adozione sempre più diffusa nei vari settori, dalle finanze alle assicurazioni, passando per il life science e l’industria, è fondamentale comprendere e gestire i rischi associati.

L’IA ha il potere di trasformare i settori implementando l’automazione e migliorando l’efficienza operativa. Ad esempio, nel settore finanziario, migliora i servizi clienti e rafforza i meccanismi di rilevamento delle frodi. Nell’ambito assicurativo, la IA ottimizza la gestione dei sinistri e la sottoscrizione. Nei life sciences, accelera la ricerca e lo sviluppo e innova nei metodi diagnostici e terapeutici. Ogni settore sfrutta le potenzialità dell’IA per ottimizzare l’efficienza e la resilienza organizzativa.

Nonostante i benefici, però questa integrazione comporta anche dei rischi. La mancanza di trasparenza nei modelli di deep learning, per esempio, complica la comprensione dei processi decisionali e può ostacolare l’adeguamento normativo. Inoltre, l’IA può involontariamente perpetuare bias esistenti se i dati di addestramento riflettono pregiudizi sociali, portando a discriminazioni, soprattutto nel settore assicurativo.

L’uso massiccio di dati per addestrare l’IA solleva questioni critiche relative alla protezione e alla sicurezza dei dati. I rischi di violazioni dei dati e l’accesso non autorizzato devono essere gestiti attraverso misure di sicurezza robuste come la crittografia e un controllo efficace degli accessi.

Il Regolamento europeo sull’IA, previsto per entrare in vigore a breve, imporrà alle aziende di conformarsi entro 24 mesi, intensificando la compliance. Le aziende devono navigare tra le normative esistenti e le nuove regolamentazioni per evitare sanzioni e azioni legali.

L’addestramento di modelli di IA su dataset di terzi può sollevare questioni di proprietà intellettuale e portare a controversie legali. Inoltre, anche la tutelabilità degli output generati dall’IA, come software, testi e immagini, è complessa e richiede un’attenta valutazione legale.

Un nuovo orizzonte nel mondo assicurativo

Il settore assicurativo si trova a dover ripensare e adattare le sue offerte per fornire coperture adeguate che rispondano efficacemente alle esigenze emergenti.

• Comprensione e valutazione dei rischi specifici: Prima di poter offrire polizze efficaci, le assicurazioni devono comprendere appieno i rischi intrinseci all’uso dell’IA. Questo include rischi di malfunzionamento dei software, errori di programmazione che potrebbero portare a decisioni sbagliate con conseguenze gravi, e persino il rischio di manipolazione esterna che potrebbe alterare il comportamento dell’IA. La valutazione di questi rischi richiede una profonda competenza tecnologica e una stretta collaborazione con gli sviluppatori di IA per identificare potenziali vulnerabilità.
• Coperture personalizzate per diverse applicazioni: Dato l’ampio spettro di applicazioni dell’IA, da sistemi autonomi in ambito automotive a soluzioni per l’analisi dei dati in campo sanitario, le necessità assicurative possono variare significativamente. Ad esempio, una polizza per un’automobile autonoma potrebbe necessitare di una copertura per danni causati da errori di software, mentre un sistema di IA impiegato per diagnosi mediche potrebbe richiedere una copertura per responsabilità professionale nel caso di diagnosi errate attribuibili a difetti del software.
• Polizze che indirizzano la doppia estorsione e la protezione dei dati:Con l’incremento degli attacchi informatici che mirano a sfruttare le vulnerabilità dei sistemi IA, emerge la necessità di polizze che coprano i rischi di sicurezza cibernetica. Questo include la protezione da attacchi ransomware che non solo crittografano i dati ma minacciano anche di divulgarli, una pratica nota come “doppia estorsione”. Le compagnie assicurative devono quindi offrire soluzioni che includano sia la protezione dei dati che la responsabilità legata alla perdita o al furto di informazioni sensibili.
• Innovazione continua (nel settore assicurativo): Per stare al passo con l’evoluzione dell’IA, le compagnie assicurative devono continuare a innovare, sviluppando prodotti che rispondano dinamicamente ai cambiamenti tecnologici e alle nuove scoperte in materia di vulnerabilità e rischi. Questo potrebbe includere la creazione di fondi riservati per la ricerca e lo sviluppo di nuove polizze, nonché la collaborazione con tecnologi e aziende di IA per garantire che le coperture rimangano rilevanti e efficaci.
• Formazione e consapevolezza: Un aspetto fondamentale per il successo delle polizze assicurative specifiche per l’IA è la formazione dei professionisti del settore assicurativo. Essi devono essere adeguatamente informati sui progressi della tecnologia IA e sui relativi rischi. Inoltre, è cruciale aumentare la consapevolezza tra i consumatori e le aziende sui benefici e le limitazioni delle coperture assicurative per l’IA, per garantire una corretta comprensione e un uso appropriato di queste polizze.