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Intelligenza artificiale generativa: Comprendere i rischi e le opportunità

L'emergere dell'intelligenza generativa presenta sfide e opportunità significative per i professionisti del settore assicurativo e per le loro organizzazioni.

Aerial image in summertime Finland showing a road with automobiles between a green forest and a turquoise lake.

Utilizzare al meglio la tecnologia significa comprendere e bilanciare vantaggi e potenziali rischi. Dal punto di vista del progresso tecnologico, il 2023 è stato l'anno dell'intelligenza artificiale generativa (IA): ChatGPT, Bard e DALL-E sono diventati rapidamente nomi familiari con una notevole scala di adozione. Ad esempio, ChatGPT ha acquisito circa 57 milioni di utenti attivi mensili nel suo primo mese mentre TikTok ha impiegato nove mesi per raggiungere la stessa base di utenti.

L'IA generativa solleva nuove domande per la gestione dei rischi

L'IA generativa rappresenta un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare contenuti nuovi e credibili: dai testi tecnici fino alla creazione di estratti audio e immagini realistici. Alcune stime dicono che entro il 2025 il 10% di tutti i dati sarà il risultato delle creazioni dell'IA generativa.

Con la crescita dell'IA generativa, sorgono una serie di domande per aziende e professionisti nel campo assicurativo e del risk management. Quali rischi e opportunità presenta l'IA generativa? Perché c'è una maggiore attenzione sull'IA generativa, quando altre forme di IA sono esistenti da decenni? Con l’evoluzione dell’IA generativa e la sua interazione con altre tecnologie emergenti, quali rischi dovranno affrontare assicurati, broker e compagnie assicurative?

Sebbene i titoli di giornale tendano a enfatizzare sia gli estremi rischi che le opportunità, per poter prendere decisioni informate e gestire le possibili esposizioni è importante saper sviluppare una prospettiva equilibrata. Per rimanere rilevanti e competitive, le aziende dovranno imparare come e quando sfruttare l'IA generativa per raggiungere i propri obiettivi: da una maggiore efficienza operativa all’aumento della soddisfazione del cliente e allo sviluppo di nuovi prodotti e servizi.

Le aziende dovranno valutare strategicamente come e quando adottare sistemi di IA generativa, collaborare con fornitori, implementare protocolli adeguati di governance e risk management, formando i dipendenti con nuove competenze, come il prompt engineering.

Webcast

Rischi dell’IA generativa e considerazioni assicurative

Scarica il nostro replay webcast per ricevere indicazioni utili su come affrontare i rischi e sfruttare le opportunità dell'IA generativa.

Navigare tra rischi nuovi e conosciuti

Molti rischi associati all'IA generativa sono estensioni di rischi esistenti e già conosciuti, come la privacy dei dati, che è una preoccupazione da decenni. Oppure, l'abuso della tecnologia per generare contenuti dannosi e disinformazione è da tempo associato alle piattaforme dei social media. Anche le potenziali violazioni dei diritti di proprietà intellettuale sono un rischio familiare con cui molti settori hanno dovuto confrontarsi, dalla musica all’editoria, fino allo sviluppo software. Gli errori tecnologici, in fine, esistono fin dall'avvento della tecnologia.

Man mano che l'IA generativa viene applicata a casi d'uso crescenti e diversificati, questi rischi possono diventare più concreti o emergere in nuove circostanze. Tuttavia, si tratta di estensioni di rischi esistenti e familiari, che generalmente possono essere affrontati da prodotti assicurativi esistenti (come casualty, media, cyber e first party).

Tuttavia, dall'IA generativa possono emergere nuovi rischi, in due modi principali:

Capacità emergenti

I modelli avanzati di intelligenza artificiale generativa possono sviluppare capacità emergenti, ovvero capacità non originariamente previste dagli sviluppatori del modello. Ad esempio, un sistema di intelligenza artificiale generativa addestrato su insiemi di dati basati su testo potrebbe sviluppare la capacità di scrivere codice, anche se non è stato esplicitamente programmato per farlo.

Sebbene queste capacità emergenti possano offrire nuovi vantaggi agli utenti dei sistemi di intelligenza artificiale generativa la rendono anche meno prevedibile. Man mano che i modelli di intelligenza artificiale generativa interagiscono sempre di più con sistemi umani complessi come i mercati finanziari, gli ecosistemi sanitari e le reti sociali, potremmo trovarci di fronte a rischi imprevisti, come nuovi tipi di vulnerabilità e vettori di attacco.

Convergenza tecnologica

La convergenza tra l'intelligenza artificiale generativa e altre tecnologie emergenti potrebbe dare origine a nuovi rischi. Ad esempio, la combinazione di intelligenza artificiale generativa e tecnologie di mixed reality  sta ulteriormente sfumando la linea tra mondi fisici e digitali, rendendo difficile (se non impossibile) distinguere entità e creazioni artificiali/digitali da quelle umane.

La convergenza tecnologica potrebbe anche presentare nuove sfide per i settori legali e regolamentari. Ad esempio, man mano che i sistemi di intelligenza artificiale generativa producono sempre più risultati credibili e realistici, come faremo a distinguere tra risultati generati dall'intelligenza artificiale e risultati generati dall'essere umano, e come verranno determinati i relativi diritti di proprietà intellettuale?

Con l'ulteriore sviluppo dell'intelligenza artificiale generativa, i suoi creatori, i fornitori di servizi e gli utenti devono stabilire come e quando utilizzare la tecnologia e anticipare e gestire proattivamente i relativi rischi. Le aziende dovrebbero continuare a verificare qualsiasi risultato ottenuto mediante l'uso dell'intelligenza artificiale generativa. Ad esempio, quando i modelli di intelligenza artificiale generativa producono risultati insensati o errati (comunemente definiti "allucinazioni"), gli utenti umani hanno la responsabilità di verificare l'accuratezza e la rilevanza contestuale di tali risultati prima di utilizzarli.

Come il settore assicurativo può contribuire a migliorare la gestione responsabile del rischio

Con l'emergere di nuove categorie di rischi legate alle capacità in evoluzione e alla convergenza tecnologica, il settore assicurativo dovrebbe adottare un approccio riflessivo e metodico nei processi di sottoscrizione, di pricing e di sviluppo di nuovi prodotti. La mancanza di dati storici sulle richieste di risarcimento e di precedenti legali rende necessario sviluppare di proxy per informare lo sviluppo dei prodotti. Sarà inoltre importante creare cicli di feedback per monitorare e anticipare i rischi man mano che emergono ed evolvono.

Il settore assicurativo svolgerà un ruolo indispensabile nel plasmare il modo in cui le aziende bilanciano i rischi e le opportunità dell'intelligenza artificiale generativa. Ciò include fornire alle aziende un'analisi della copertura per aiutare a capire quali rischi legati all'intelligenza artificiale generativa potrebbero essere coperti dalle loro polizze assicurative attuali, o dove la copertura potrebbe essere limitata.

Le opportunità e i rischi dell'intelligenza artificiale generativa, sebbene complessi, possono essere controllati. L’elemento umano dovrebbe essere al centro di tutte le discussioni sul futuro dell'intelligenza artificiale generativa, compresa la gestione dei rischi e la valorizzazione delle opportunità .

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Jaymin Kim

Jaymin Kim

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