Brutalna rzeczywistość: problemy branży w erze AI

Problem #1: Dramatyczny brak kompetencji cyfrowych

Największym wyzwaniem dla branży ubezpieczeniowej nie są technologie – to ludzie. Według najnowszych badań, 50% CEO twierdzi, że nie może skutecznie wprowadzać innowacji z powodu braków kadrowych. To nie są tylko liczby na papierze – to realna bariera blokująca rozwój firm.

Ponad 80% CEO firm ubezpieczeniowych wyraża niepokój związany z wpływem braków kompetencyjnych na perspektywy wzrostu. W praktyce oznacza to, że nawet jeśli firma zainwestuje miliony w najnowsze technologie AI, może nie osiągnąć założonych celów z powodu nieprzygotowanej kadry.

W przypadku polskich przedsiębiorstw sytuacja jest równie alarmująca – 40% firm ocenia, że ich pracownicy są dobrze przygotowani do pracy z technologią AI, ale 32% nadal dostrzega luki kompetencyjne. Brak odpowiedniej wiedzy i kompetencji wśród kadry zarządzającej wskazywany jest przez 25% firm jako główna bariera we wdrażaniu AI.

Problem #2: Przepaść między planami a rzeczywistością

Choć 65% kadry kierowniczej planuje zainwestować ponad 10 milionów dolarów w AI w ciągu najbliższych trzech lat, rzeczywistość jest znacznie bardziej złożona. Według badania Goldman Sachs, tylko 29% ubezpieczycieli obecnie używa modeli AI, co pokazuje ogromną lukę między ambicjami a faktycznym wdrożeniem.

Dane z różnych źródeł potwierdzają ten trend: 51% firm eksploruje możliwości wdrożenia AI, podczas gdy 20% w ogóle nie rozważa jego zastosowania. To oznacza, że branża wciąż znajduje się w fazie eksperymentowania, a nie masowej adopcji.

Problem #3: Starsze systemy jako hamulec postępu

74% firm ubezpieczeniowych uważa, że część ich działalności jest zagrożona przez disruptorów, ale paradoksalnie wiele z nich utrzymuje przestarzałe systemy IT, które utrudniają integrację z nowoczesnymi rozwiązaniami AI. 49% ubezpieczycieli przyznaje, że jest opóźnionych względem harmonogramu modernizacji swoich operacji.

———————

AI jako odpowiedź na kluczowe wyzwania branży

Automatyzacja procesów = realne oszczędności

Dane nie kłamią – AI może przynieść redukcję kosztów przetwarzania o 50–65% i kosztów regulacji szkód o 20–30%. Według McKinsey & Company, AI może skrócić czas przetwarzania szkód o 50%, a w niektórych przypadkach nawet o 70%, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów obsługi szkód o 30%.

W praktyce oznacza to, że proces, który wcześniej wymagał tygodnia pracy kilku osób, może zostać zredukowany do kilku godzin z udziałem jednego specjalisty.

Wykrywanie oszustw na nowym poziomie

Oszustwa ubezpieczeniowe kosztują branżę miliardy rocznie. AI oferuje dokładność wykrywania oszustw na poziomie 85–93% przy jednoczesnej redukcji fałszywych alarmów o 35%. Według analiz Deloitte, technologie multimodalne mogą przynieść oszczędności od 80 do 160 miliardów dolarów do 2032 roku.

35% kadry kierowniczej firm ubezpieczeniowych wskazuje wykrywanie oszustw jako jeden z pięciu głównych obszarów rozwoju aplikacji generatywnej AI w najbliższym roku.

Underwriting w czasie rzeczywistym

Tradycyjny underwriting to czasochłonny proces pełen subiektywnych ocen. AI może zwiększyć dokładność oceny ryzyka o 30% w porównaniu z tradycyjnymi metodami i jednocześnie zredukować czas tej oceny o 50%.

Według badań z 2025 roku, AI zredukowało średni czas podejmowania decyzji underwritingowych z 3–5 dni do 12,4 minut dla standardowych polis, przy zachowaniu 99,3% dokładności oceny ryzyka. Dla złożonych polis AI pomogło skrócić czas przetwarzania o 31% i zwiększyć dokładność oceny ryzyka o 43%.

——————

Kluczowa prawda: bez ludzi AI to tylko drogie narzędzie

Najważniejszy wniosek z analizy globalnych wdrożeń AI w ubezpieczeniach brzmi: bez odpowiedniego przygotowania kadry nawet najlepsze technologie nie przyniosą oczekiwanych rezultatów.

Badania pokazują, że firmy inwestujące w szkolenia AI osiągają wzrost produktywności do 40%, podczas gdy 90% firm już korzystających z AI zauważyło korzyści, a 62% odnotowało wzrost rentowności. Około 40% czasu pracy można zaoszczędzić dzięki wdrożeniu narzędzi AI – pod warunkiem odpowiedniego przeszkolenia zespołu.

W kontekście rynku amerykańskiego tylko 1 na 3 ubezpieczycieli ma formalny program szkoleniowy z zakresu AI, co wskazuje na ogromną lukę w przygotowaniu kadr do transformacji cyfrowej.

——————————

Polska Szkoła AI: partner w transformacji branży ubezpieczeń

Unikalne podejście do wyzwań branży

Polska Szkoła AI to jedyna organizacja na polskim rynku, która łączy zaawansowane aspekty sztucznej inteligencji z wiedzą o doświadczeniu użytkownika i psychologią. To podejście jest kluczowe dla branży ubezpieczeniowej, gdzie opór przed zmianą może zablokować nawet najlepiej zaplanowane wdrożenia.

Transformacja cyfrowa wymaga od pracowników adaptacji do nowych realiów, a rozwój kompetencji przekłada się na większą efektywność wdrożeń AI. Polska Szkoła AI oferuje kompleksowe wsparcie zgodnie z metodologią ADKAR, pomagając firmom rozpoznać potrzeby biznesowe i skutecznie wdrożyć AI.

Konkretne rozwiązania dla konkretnych problemów

Certyfikowane szkolenie „ABC Sztucznej Inteligencji” bezpośrednio adresuje wyzwania branży ubezpieczeniowej:

• Praktyczne umiejętności prompt engineering – pracownicy uczą się, jak efektywnie komunikować się z systemami AI

• Przegląd narzędzi AI dostosowanych do procesów ubezpieczeniowych – od automatyzacji dokumentów po analizę ryzyka

• Wsparcie psychologiczne w procesie zmian – przełamywanie mentalnych barier przed nowymi technologiami

Metodologia ADKAR w działaniu

Polska Szkoła AI wykorzystuje sprawdzoną metodologię ADKAR, która zapewnia trwałość zmian:

• Awareness – budowanie świadomości potrzeby zmian

• Desire – tworzenie motywacji do uczestnictwa w transformacji

• Knowledge – przekazywanie praktycznej wiedzy o AI

• Ability – rozwijanie umiejętności stosowania AI w codziennej pracy

• Reinforcement – utrzymanie zmian w długim okresie