American International Group (AIG) ha riportato guadagni più rapidi del previsto derivanti dall’uso dell’intelligenza artificiale generativa, con implicazioni sulla capacità di sottoscrizione, sui costi operativi e sull’integrazione del portafoglio. Le recenti rivelazioni della società in occasione di un Investor Day meritano l’attenzione dei decisori legati all’intelligenza artificiale poiché contengono affermazioni sulla produttività misurabile e sulla riprogettazione del flusso di lavoro.
AIG ha delineato i potenziali vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa. L’amministratore delegato Peter Zaffino ha successivamente descritto le prime proiezioni della società come “ambiziose”, ma in una conferenza sugli utili del quarto trimestre ha affermato che “vediamo che le capacità sono molto maggiori”. Il cambiamento di tono è indicativo di risultati interni positivi e, secondo Zaffino, “Stiamo assistendo a un enorme cambiamento nella nostra capacità di elaborare un flusso di invii (…) senza risorse aggiuntive di capitale umano. Questa è stata la sorpresa più grande.”
L’azienda sostiene che l’intelligenza artificiale generativa ha aumentato la capacità di elaborazione delle richieste, l’impatto economico è diretto. AIG riferisce che nel 2025 “ha compiuto progressi integrando l’intelligenza artificiale generativa nei nostri principali processi di sottoscrizione e sinistri e espandendola”. Lo strumento interno dell’azienda, AIG Assist, è implementato nella maggior parte delle linee commerciali di attività.
Lexington Insurance, l’unità in eccesso e in eccedenza di AIG, ha l’obiettivo di raggiungere 500.000 richieste entro il 2030. Zaffino riferisce che Lexington ha già superato 370.000 richieste nel 2025. AIG utilizza modelli generativi per estrarre e riassumere i dati in arrivo e ha sviluppato un livello di orchestrazione nello stack tecnologico “per coordinare gli agenti di intelligenza artificiale per guidare un migliore processo decisionale e ridurre i costi nell’organizzazione”. Nei precedenti Investor Days, questo livello di orchestrazione non era al centro dell’attenzione.
L’amministratore delegato descrive gli agenti AI “come compagni che operano con i nostri team” che forniscono informazioni in tempo reale, attingono a casi storici e sfidano le decisioni di sottoscrizione. L’azienda fa affidamento sulla propria capacità di gestire i dati in entrata “in una frazione del tempo” e di orchestrare gli agenti in modo che possano “scalare ed essere in grado di analizzare le informazioni senza essere distorte in alcun modo; questo attraverso l’intero flusso di lavoro”.
AIG collega l’orchestrazione alla compressione di ciò che definisce un “flusso di lavoro front-to-back”, un’integrazione più stretta tra assunzione, valutazione del rischio e gestione dei sinistri. L’azienda afferma che più agenti, coordinati attraverso un livello di orchestrazione, semplificano i processi ripetitivi e precedentemente lunghi.
AIG ha applicato il suo stack di intelligenza artificiale generativa in transazioni specifiche. Durante la conversione dell’attività commerciale al dettaglio di Everest, la società riferisce che è stata data priorità al rinnovo dei conti “in una frazione del tempo”. Il management afferma di aver costruito un’ontologia del portafoglio di Everest e di averlo combinato con il proprio, il che “ha permesso (alla società) di dare priorità al modo in cui i portafogli potrebbero fondersi insieme”. L’allineamento ontologico è tecnicamente impegnativo e spesso crea costi sottostimati.
Il lancio del Lloyd’s Syndicate 2479, in collaborazione con Amwins e Blackstone, ha esteso l’approccio ontologico a un veicolo per scopi speciali. Insieme a Palantir, AIG ha utilizzato i LLM per valutare se il portafoglio di programmi di Amwins fosse allineato con la propensione al rischio dichiarata dal sindacato. Zaffino ha affermato che AIG ha una “forte pipeline di opportunità di SPV”.
Per i decisori dell’IA, il caso illustra l’uso che l’orchestrazione e l’integrazione del flusso di lavoro possono fornire quando i modelli generativi sono incorporati nei processi principali e il grado in cui l’impatto economico dipende da cambiamenti misurabili nella capacità e nel tempo di ciclo.
(Fonte immagine: “Nagasaki, edificio AIG (compagnia assicurativa)” di Admanchester è concesso in licenza con CC BY-NC-ND 2.0.)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
