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I falsi miti dell'IA generativa. Terza puntata: Le problematiche assicurative relative alla GenAI

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07/09/2025 · 7 minuti di lettura

Le aziende di tutte le dimensioni e settori si interrogano su come ottimizzare l’uso dell’intelligenza artificiale generativa al fine di realizzare gli obiettivi aziendali: ottenere efficienze operative, accrescere la soddisfazione dei clienti o sviluppare nuovi prodotti e servizi. Per capitalizzare in modo sostenibile i potenziali vantaggi dell'IA generativa, le aziende devono essere consapevoli dei possibili risvolti negativi e sapere come affrontarli.

Marsh supporta le aziende di tutti i settori a comprendere, misurare, gestire ed affrontare i rischi legati all'IA generativa. In particolare, abbiamo aiutato risk manager ed executive a sfatare tre miti molto diffusi. In primo luogo, abbiamo esaminato chi nella vostra azienda “è responsabile" del rischio generativo dell'IA. Abbiamo poi considerato i rischi generativi dell'IA al di là delle esposizioni cibernetiche e tecnologiche.

In questo articolo, il terzo di una miniserie in tre puntate, esploreremo:

Mito n. 3: L'IA generativa è una tecnologia emergente, quindi sono necessarie nuove polizze assicurative specifiche per l’IA .

Spesso si tende a pensare che le nuove tecnologie comportino rischi nuovi e/o inediti. Anche se a volte è così, per esempio in corrispondenza dello sviluppo dell'e-commerce è sorta una nuova categoria di rischi cyber legati a internet, non si può dire altrettanto per l'IA generativa, almeno finora.

Sulla base di analisi approfondite condotte da Marsh fino a oggi, l'IA generativa non ha dato origine a una classe di rischio completamente nuova: i rischi dell'IA generativa sono piuttosto estensioni di rischi esistenti e conosciuti che possono fungere da amplificatori di questi ultimi. Per esempio:

  • La privacy e la sicurezza dei dati costituiscono una preoccupazione da decenni, che può essere amplificata dai sistemi di IA generativa in quanto basati su enormi volumi di dati di addestramento che possono contenere informazioni proprietarie e sensibili.
  • L'uso improprio della tecnologia per generare contenuti dannosi è stato a lungo associato alle piattaforme dei social media e può essere amplificato dai sistemi di IA generativa, che possono creare nuova disinformazione e diffonderla su scala molto più ampia di quanto potrebbe fare qualsiasi essere umano.
  • La potenziale violazione dei diritti di proprietà intellettuale derivante dalla generazione di contenuti è un rischio storico e ben noto in molti settori che può essere amplificato, come attestano gli interrogativi sempre più diffusi in merito alla liceità dell'addestramento di sistemi di Gen AI con dati protetti da proprietà intellettuale senza una specifica autorizzazione.
  • Gli errori tecnologici esistono sin dall'avvento della tecnologia e l'IA generativa, con le sue allucinazioni intrinseche, può amplificarli.

Alcune compagnie assicurative hanno iniziato a proporre clausole e prodotti specifici per l'IA per rispondere alla rapida adozione dell'IA generativa da fine novembre 2022. Molte di queste nuove soluzioni si riferiscono all'IA in generale, che tuttavia è costituita da un gamma molto ampia e diversificata di tecnologie, esistenti sin dagli anni '50. Infatti molte aziende utilizzano da tempo l’IA basata sul machine learning nell’attività aziendale.

Per esempio, le banche ricorrono al machine learning per la modellazione del rischio e il rilevamento delle frodi da almeno dieci anni, mentre le piattaforme di e-commerce lo utilizzano, anch’esse da decenni, per fornire raccomandazioni personalizzate e ottimizzare la supply chain. L'uso più recente dell'intelligenza artificiale generativa nel settore bancario e commerciale dovrebbe significare che queste organizzazioni non possono usufruire di una copertura nel quadro delle polizze di E&O in ambito tecnologico già sottoscritte? Un incidente relativo alla privacy dei dati associato all'IA generativa o a un'altra forma di IA non può più essere considerato un incidente relativo alla privacy dei dati? Un infortunio derivante dall'IA generativa non costituisce più un infortunio?

Esclusioni e copertura nell’ambito dell'IA generativa

Noi di Marsh riteniamo che il settore sarebbe avvantaggiato se non si introducessero esclusioni volte a eliminare la copertura di base dalla polizza a cui sono collegate, nel caso in cui l'IA generativa abbia un rapporto di causalità con il sinistro. Molte esclusioni non specifiche per l'IA possono continuare ad applicarsi ai rischi legati all'IA generativa. Per esempio:

  • Pressoché tutte le polizze assicurative comportano esclusioni cyber per escludere un evento cyber come fattore scatenante di un sinistro o l'uso di un computer "come mezzo per determinare danni".
  • Le esclusioni in materia di accesso e divulgazione delle informazioni nelle polizze di responsabilità civile generale possono limitare o escludere la copertura per danni alla persona e da pubblicità (per esempio calunnia, vilipendio, diffamazione e violazione della privacy).
  • Le esclusioni delle normative sulla privacy, come il Biometric Privacy Information Act (BIPA), il California Consumer Privacy Act (CCPA), il CAN-SPAM Act e sui pixel di tracciamento, sono diffuse in molte polizze di responsabilità civile.
  • Le esclusioni dei servizi professionali in alcune polizze di responsabilità civile generale mirano a limitare o escludere le richieste di indennizzo per infortunio, danni alle cose, danno da pubblicità o danni alla persona derivanti da un "servizio professionale", spesso non meglio definito.
  • Altre esclusioni, per esempio relative ad azioni governative, frodi intenzionali o truffe, continueranno ad applicarsi in molte polizze.

Queste esclusioni continuano ad applicarsi anche al contesto dell'IA generativa e dovrebbero essere prese in considerazione, nel quadro delle informazioni aggiuntive necessarie da inserire in una polizza, prima di decidere di introdurre nuove formule di esclusione.

La copertura applicabile che può rispondere ai rischi dell'IA generativa dovrebbe sempre continuare a dipendere dagli eventi relativi a uno specifico sinistro, o potenziale sinistro, e dalla polizza applicabile e includere, a titolo esemplificativo, l'impatto del sinistro, la tipologia di danno denunciato e le controparti coinvolte nel sinistro, fatte salve le esclusioni applicabili.

Il settore assicurativo si è interrogato sulla necessità di creare nuove polizze praticamente a ogni nuova ondata di sviluppo tecnologico: l’introduzione del cloud, i veicoli a guida autonoma, i token non fungibili. Marsh ritiene che il settore assicurativo, anziché partire dall’offerta di nuovi prodotti, dovrebbe iniziare ponendosi delle domande, per esempio:

  1. Che cosa sappiamo e che cosa non sappiamo ancora riguardo agli impatti di questa tecnologia sulle coperture assicurative?
  2. Come possiamo quantificare i rischi corrispondenti in assenza di dati storici sui sinistri?
  3. Le metodologie di valutazione del rischio e di determinazione delle tariffe devono essere aggiornate?

Col passare del tempo potrebbe rivelarsi necessario considerare i rischi dell'IA generativa come una categoria a parte. Ci rendiamo conto che la scarsità di dati sui sinistri può complicare la capacità di sottoscrivere e di valutare con precisione determinati rischi, poiché si tratta di una tecnologia relativamente nuova. Tuttavia, visto che l'IA generativa, così com'è ora, presenta generalmente delle sfumature all'interno delle coperture assicurative esistenti e note, l’amplificazione dei rischi corrispondenti dovrebbe, se possibile, essere sottoscritta e valutata nell’ambito delle coperture esistenti.

Questa situazione non si applica esclusivamente all'IA generativa. Il settore assicurativo ha affrontato molte volte problematiche di questo genere e lo farà ad ogni nuovo sviluppo tecnologico. Finora, il settore assicurativo non si è mai sottratto alla sfida di aiutare le aziende a trasferire i rischi e aumentare la resilienza con la nascita di nuove tecnologie, da internet al cloud, dalla blockchain ai digital asset.

Conclusioni

L'intelligenza artificiale generativa è la tecnologia più recente a rappresentare una sfida in materia di rischi assicurativi, ma non sarà l’ultima. Con l’adozione dell'IA generativa, è importante che i leader aziendali siano consapevoli non solo dei potenziali benefici ma anche dei possibili rischi e che siano sempre informati sulle idee sbagliate (i falsi miti) che possono farsi strada.

Con il continuo progredire del panorama tecnologico, potrebbero emergere nuove classi di rischio. Le tecnologie di IA generativa non spuntano in un universo a sé stante: parallelamente, si affermano numerose altre tecnologie di frontiera emergenti, come l'intelligenza artificiale agentica, l'intelligenza artificiale umanoide, l'informatica quantistica e le tecnologie di interfaccia cervello-computer, per esempio. Le nuove tecnologie continueranno inevitabilmente a emergere e talvolta potrebbero comportare nuovi rischi. Contestualmente all'evoluzione del panorama tecnologico, il settore assicurativo continuerà a svolgere un ruolo fondamentale e di primo piano per aiutare le aziende a trasferire il rischio e costruire un contesto resiliente rispetto all'IA generativa e alle altre tecnologie emergenti, sviluppando, in base alle necessità, nuove polizze per colmare le lacune di copertura più utili per i clienti.

Per saperne di più su come gli specialisti Marsh possono aiutare la vostra azienda a orientarsi nel mondo dell'IA generativa, affrontare i rischi e cogliere le opportunità, contattateci.

I nostri esperti

Carlo Drioli

Carlo Drioli

Head of Business Resilience & Digital Risk, Marsh Advisory

  • Italy

Rossella Bollini

Rossella Bollini

Finpro Placement Leader

  • Italy

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Matteo Mancini

Head of Business Resilience, Marsh Advisory

  • Italy

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