Moment prawdy dla AI w ubezpieczeniach majątkowych i osobowych: liderzy odnotowują o 21% wyższy wzrost przychodów, podczas gdy reszta rynku pozostaje w tyle

• 10% ubezpieczycieli z zaawansowanymi kompetencjami w zakresie AI przewyższa konkurencję pod względem wzrostu przychodów i wartości akcji
• Liderzy wychodzą poza pilotaże AI dzięki strategicznemu wdrażaniu, kompleksowym programom szkoleniowym oraz narzędziom explainable AI

Paryż, 5 maja 2026 r. – Ubezpieczyciele majątkowi i osobowi (P&C) mierzą się z rosnącą luką konkurencyjną — jedynie 10% branży skutecznie skaluje AI, podczas gdy pozostali mają trudności z osiągnięciem wymiernych korzyści. W 19. edycji raportu World Property & Casualty Insurance Report 2026 opracowanego przez Capgemini Research Institute, wskazano, że luka w dojrzałości AI częściowo wynika z faktu, że 42% ubezpieczycieli nie monitoruje żadnych wskaźników związanych z AI. Brak możliwości pomiaru i weryfikacji skuteczności sprawia, że 60% firm pozostaje na etapie eksploracji lub proof of concept.

Raport pokazuje, że jedynie niewielka grupa ubezpieczycieli traktuje AI jako kluczową zdolność operacyjną, a nie jedynie zestaw narzędzi — zapewniając jednoczesne dopasowanie strategii, kompetencji, fundamentów technologicznych oraz wdrożenia w organizacji. Firmy te określane są jako „intelligence trailblazers” i osiągają nawet o 21% wyższy wzrost przychodów oraz ok. 51% większy wzrost wartości akcji w ciągu trzech lat.[1]

Zgodnie z raportem liderzy wyróżniają się na tle rynku w kilku obszarach. Są niemal czterokrotnie bardziej skłonni inwestować w zarządzanie zmianą wykraczające poza podstawowe szkolenia; prawie trzykrotnie częściej dysponują infrastrukturą explainable AI, która buduje zaufanie w całej organizacji; oraz niemal dwukrotnie częściej zapewniają, że odpowiedzialność za AI jest bezpośrednio wpisana w zakres obowiązków pracowników, co wzmacnia poczucie odpowiedzialności.

Pionierzy wyraźnie kontrastują z branżą zmagającą się z problemem „niedopasowania architektury” — sytuacją, w której rozwój technologii wyprzedza zdolność organizacji do jej skutecznej integracji. Średnio ubezpieczyciele P&C przeznaczają 72% inwestycji w AI na technologie i infrastrukturę, a jedynie 28% na zarządzanie zmianą, w tym podstawowe szkolenia pracowników i kadry zarządzającej. W efekcie wiele inicjatyw AI nie wykorzystuje w pełni swojego potencjału, co ogranicza ich wpływ na poziomie całych organizacji.

Zwrot z inwestycji w AI wciąż w dużej mierze pozostaje nieprześledzony

Ponad połowa (55%) ubezpieczycieli P&C wskazuje na brak jasno określonego ROI z inicjatyw AI, a taka sama liczba przyznaje, że nie jest jasne, kto odpowiada za AI w ich organizacji. W rezultacie odpowiedzialność często spoczywa na pojedynczych osobach lub małych zespołach, co uniemożliwia osiągnięcie efektu w skali całej firmy. Nawet na poziomie zespołów wpływ pozostaje ograniczony: dwie trzecie (67%) ubezpieczycieli zgłasza niedobór kompetencji w zakresie AI, a niemal połowa (47%) pracowników korzystających z narzędzi AI twierdzi, że ich dzień pracy nie uległ zmianie — nawet po 18 miesiącach ich używania.

„Branża ubezpieczeniowa stoi dziś przed momentem prawdy związanym ze sztuczną inteligencją. Liderzy pokazują, że gdy zakłady ubezpieczeń od samego początku włączają AI do strategii biznesowej, przekształca się ona z narzędzia poprawy efektywności w realną przewagę konkurencyjną, która bezpośrednio wpływa na wyniki finansowe” – powiedział Kartik Ramakrishnan, CEO Strategic Business Unit Financial Services w Capgemini i członek Group Executive Board. „Choć wielu ubezpieczycieli mierzy się z dobrze znanymi wyzwaniami technologicznymi i kulturowymi, kierunek jest jasny. Wzmacniając fundamenty danych, doprecyzowując odpowiedzialności oraz inwestując w kompetencje i zarządzanie, firmy mogą wyjść poza etap pilotaży i uwolnić wartość w skali całego przedsiębiorstwa. Kluczowe jest teraz budowanie dyscypliny organizacyjnej, która pozwoli utrzymać wpływ AI w całej firmie”.

Współpraca człowieka i AI kluczowa dla ubezpieczyciela przyszłości

Choć liderzy już dziś osiągają przewagę dzięki wykorzystaniu AI, reszta branży nadal mierzy się z wyzwaniami. Niemal połowa (49%) czasu pracy pracowników jest poświęcana współpracy między zespołami, podczas gdy większość narzędzi AI działa wciąż na poziomie pojedynczych zadań. Również gotowość danych pozostaje niska — tylko 12% ubezpieczycieli deklaruje bardzo wysoki poziom dojrzałości, mimo dużego uzależnienia od danych nieustrukturyzowanych. Dodatkowo utrzymuje się rosnąca luka zaufania: 43% pracowników wskazuje bezpieczeństwo zatrudnienia jako główną obawę, a tylko 14% jasno rozumie, jak AI wpisuje się w ich codzienną pracę.

Raport wskazuje także na szansę redefinicji modelu ubezpieczyciela przyszłości — w którym kierownictwo wyznacza strategiczny kierunek i określa granice współpracy człowieka z AI, wykwalifikowani pracownicy podejmują złożone decyzje operacyjne w oparciu o dane w czasie rzeczywistym, a agenci AI automatyzują rutynowe, powtarzalne zadania. W tym modelu „orchestration managers” dbają o spójność strategii biznesowej i zasad wykorzystania AI, umożliwiając skalowanie inteligencji w dużych organizacjach. Aby zrealizować tę wizję, ubezpieczyciele muszą włączyć AI do codziennej współpracy i procesów decyzyjnych, wzmocnić fundamenty danych oraz przeprojektować procesy pod kątem ery agentic AI.

Metodologia raportu

Raport World Property & Casualty Insurance Report 2026 opiera się na trzech głównych źródłach danych: badaniu kadry zarządzającej (Global Insurance Executive Interviews 2026), badaniu pracowników (Global Insurance Employee Surveys 2026) oraz badaniu klientów (Global Voice of the Customer Survey 2026). W badaniu wzięło udział 344 menedżerów najwyższego szczebla z wiodących firm ubezpieczeniowych P&C, 809 pracowników reprezentujących underwriting, likwidację szkód, agentów i obsługę klienta oraz 1 113 klientów. Respondenci odpowiadali na pytania dotyczące wdrożeń AI, barier organizacyjnych w skalowaniu oraz preferencji klientów w zakresie proaktywnych usług ubezpieczeniowych. Badanie obejmuje kluczowe rynki w trzech regionach: Amerykach, Europie oraz regionie Azji i Pacyfiku.

O Capgemini

Capgemini jest globalnym partnerem transformacji biznesowej i technologicznej, wspieranym przez sztuczną inteligencję i dostarczającym realną wartość biznesową firmom na całym świecie. Pomaga swoim klientom nie tylko wyobrażać sobie lepszą przyszłość – sprawia, że staje się ona rzeczywistością dzięki połączeniu mocy AI, technologii i potencjału, który drzemie w ludziach. Jako odpowiedzialna i różnorodna organizacja z niemal 60-letnią historią, zatrudnia powyżej 420 000 ekspertów i ekspertek w ponad 50 krajach. Capgemini dostarcza kompleksowe usługi i rozwiązania: od strategii, przez projektowanie i inżynierię, aż po operacje biznesowe, bazując na głębokiej wiedzy branżowej oraz imponującej sieci partnerów. W 2025 roku Grupa Capgemini osiągnęła globalne przychody na poziomie 22,5 miliarda euro.

Make it real | www.capgemini.com

O Capgemini Research Institute

Capgemini Research Institute to wewnętrzny think tank koncentrujący się na zagadnieniach związanych z cyfryzacją, innowacjami i technologią, w tym ich wpływem na banki, firmy zarządzające majątkiem, instytucje płatnicze oraz ubezpieczycieli. Instytut co roku publikuje flagową serię raportów Financial Services World Reports, opartą na badaniach Voice of the Customer, wywiadach z kadrą zarządzającą (CxO) oraz współpracy z firmami technologicznymi i środowiskiem akademickim. Celem jest identyfikowanie nowych trendów oraz analiza, w jaki sposób AI, chmura, dane i cyfryzacja napędzają transformacyjne wyniki biznesowe. W oparciu o globalne dane szeregów czasowych nasi eksperci branżowi dostarczają praktycznych wniosków, analiz trendów oraz innowacyjnych rozwiązań, wspierających instytucje finansowe w radzeniu sobie z dynamicznymi wyzwaniami szybko zmieniającej się gospodarki globalnej.

---

[1] Dane te wynikają z analizy Capgemini, obejmującej samoocenę dojrzałości ubezpieczycieli w wielu obszarach oraz raportowane przez nich wyniki finansowe z lat 2021–2024. Okres ten obejmuje pełny cykl inwestycji w AI, w tym tradycyjne AI/ML (np. modele predykcyjne, systemy regułowe i algorytmy statystyczne), a także fundamenty umożliwiające dalsze wdrożenia GenAI oraz agentic AI.