Czy inteligentne dane, które automatycznie integrują się i katalogują, staną się standardem efektywności biznesowej? A może prawdziwą zmianę przyniesie dopiero automatyzacja end-to-end napędzana przez AI, która podniesie skalowalność oraz obniży koszty? Odpowiedzi na pytanie, w jaki sposób sztuczna inteligencja wpłynie na sektor ubezpieczeniowy, powinniśmy poszukać odpowiedzi już dziś – aby świadomie przygotować swoją organizację na nadchodzące zmiany i najważniejsze trendy roku 2026.

Podczas spotkania Ubezpieczenia 2026+, zorganizowanego przez Britenet i Gazetę Ubezpieczeniową, dzieliłem się wnioskami wynikającymi z obserwacji rynku w 2025 roku oraz prognozami sięgającymi 2030 roku. Niezależnie od tego, jak daleko będziemy próbowali sięgnąć w naszych przewidywaniach, jeden wniosek powraca niezmiennie – sztuczna inteligencja przestała być eksperymentem, a stała się w element architektury biznesowej, co bardzo wyraźnie widać w branży ubezpieczeniowej.

• Data Fabric oraz Data Products będą nowymi fundamentami architektury danych, które umożliwią ubezpieczycielom szybką i bezpieczną integrację danych. Jednocześnie pozwolą przygotować je do napędzania AI i automatyzacji procesów.
• Automatyzacja end-to-end napędzana przez AI zwiększa skalę działania, efektywność i jakość obsługi klienta. Pełne korzyści osiągną jednak wyłącznie te organizacje, które wcześniej przygotowały procesy, dane i kompetencje zespołów do pracy z AI.
• Długoterminowe modele operacyjne, takie jak Agentic AI i Touchless Insurance, radykalnie zmienią sposób podejmowania decyzji oraz obsługi klienta. Skuteczne wdrożenie tych modeli wymaga strategicznego podejścia, nowoczesnej architektury danych oraz świadomego planowania transformacji operacyjnej.

Rok 2026 nie przyniesie przełomu w zakresie tylko jednej technologii – będzie momentem, w którym organizacje wyposażone w dojrzałe i wysokiej jakości dane oraz rozwiązania AI wyprzedzą konkurencję. Dla rynku ubezpieczeniowego oznacza to zmianę na poziomie fundamentów, obejmującą architekturę danych, sposób projektowania procesów oraz rolę człowieka w ich realizacji.

Data Fabric i Data Products – nowe fundamenty architektury danych

W 2026 roku pytanie nie brzmi już „czy posiadamy dane”, ale czy potrafimy je wykorzystywać w czasie rzeczywistym. Klasyczne rozwiązania, takie jak hurtownie danych czy silosowe integracje przestają wystarczać w świecie coraz mocniej napędzanym przez AI. To spore wyzwanie, zwłaszcza że wiele firm nadal boryka się z problemem rozproszonych źródeł danych – systemami core, CRM, IoT czy środowiskami chmurowymi – które trudno połączyć w jeden, spójny obraz klienta i procesów. Właśnie dlatego jednym z głównych trendów roku 2026 w branży ubezpieczeniowej staje się Data Fabric, czyli spójna warstwa danych umożliwiająca ich automatyczną integrację, katalogowanie i zarządzanie nimi w czasie rzeczywistym.

Równocześnie na rynku obserwujemy coraz wyraźniejszy zwrot w stronę Data Products, czyli traktowania danych jako pełnoprawny produkt biznesowy. Zamiast surowych tabel powstają certyfikowane zestawy danych, z jasno określonym właścicielem, poziomem jakości i sposobem użycia. Taka organizacja danych umożliwia bardziej efektywne wdrażanie modeli AI, przyspiesza procesy obsługi klienta i ułatwia spełnianie wymogów regulacyjnych. Jednocześnie przygotowuje organizację do szybszego i sprawniejszego wdrażania innowacji w przyszłości.

Automatyzacja end-to-end napędzana przez AI staje się standardem

Już dziś rynek pokazuje, że największą wartość przynosi nie tyle pojedynczy model AI, ile automatyzacja całych procesów ubezpieczeniowych. Duże i średnie firmy na całym świecie coraz częściej wdrażają rozwiązania, w których część podstawowych zadań – takich jak obsługa roszczeń, wycena szkód czy komunikacja z klientem – realizowana jest przy minimalnym udziale człowieka. Przykłady udanych wdrożeń już możemy obserwować na międzynarodowym rynku.

Jedna z brytyjskich firm ubezpieczeniowych, lider sektora general insurance, wdrożyła ponad 80 modeli sztucznej inteligencji w całym procesie likwidacji szkód – od zgłoszenia szkody, przez kierowanie spraw do odpowiednich zespołów, aż po końcowe decyzje operacyjne. Z kolei amerykański przedstawiciel insurtechu już od ponad roku w pełni automatyzuje około 55% roszczeń w pełnym cyklu, bez udziału człowieka.

Takie rozwiązania nie tylko przyspieszają działanie i redukują koszty, ale również zapewniają klientom wygodną i spersonalizowaną obsługę – odpowiedź na ich problemy 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu – co zwiększa ich poczucie bezpieczeństwa, a co za tym idzie, również lojalność.

Branża ubezpieczeniowa w 2030 roku – era Agentic AI i touchless insurer

W perspektywie długoterminowej branża ubezpieczeniowa zmierza ku pełnej automatyzacji wspieranej przez AI. Według prognoz Gartnera do 2029 r. autonomiczne systemy Agentic AI będą w stanie samodzielnie rozwiązywać około 80% typowych spraw obsługi klienta. Oznacza to, że coraz więcej procesów, będzie odbywało się autonomicznie, bez udziału człowieka, przy jednoczesnym zachowaniu wysokiego poziomu personalizacji i zgodności z regulacjami.

W praktyce oznacza to, że: 

• Autonomiczne systemy agentowe AI będą działać w imieniu klientów – porównywać oferty, kupować polisy, zgłaszać szkody i negocjować warunki.
• Firmy przejdą na dynamiczny model operacyjny data-driven, w którym wiele decyzji zapada w czasie rzeczywistym. 
• Środowiska multi-agent umożliwią automatyzację wielu procesów obsługi klienta.

Naturalnym kierunkiem tej ewolucji technologicznej jest Era Touchless Insurance – model, w którym procesy ubezpieczeniowe, takie jak zakładanie polis, likwidacja szkód i analiza ryzyka, staną się niemal w pełni bezobsługowe, będą działać automatycznie w tle i w czasie rzeczywistym.

Jak już dziś przygotować się na przyszłość branży ubezpieczeniowej?

Największą pułapką czyhającą na organizacje ubezpieczeniowe nie jest sam brak technologii, ale brak przygotowania organizacyjnego, architektonicznego oraz procesowego. Firmy, które już teraz inwestują w nowoczesną architekturę danych, Data Products i automatyzację end-to-end, budują fundamenty pod skalowalne i efektywne wykorzystanie AI w nadchodzących latach.

Udostępnij