Quali potenzialità e sfide offre l’intelligenza artificiale (IA) nel settore della previdenza? L’attuale studio del Prof. Martin Eling (Universität St. Gallen), in collaborazione con PensExpert, identifica sette aree di intervento centrali, verificate da un sondaggio condotto tra esperti.

L’IA ha il potenziale per aumentare l’efficienza nella previdenza, supportando i processi di consulenza, consentendo soluzioni personalizzate e valutando i rischi in modo più preciso.

Inoltre, la tecnologia può contribuire alla riduzione dei costi e migliorare l’accessibilità delle offerte previdenziali. Allo stesso tempo, l’uso responsabile dell’IA è essenziale per tenere conto della protezione dei dati, degli standard etici e delle possibili distorsioni del mercato.

Secondo Jörg Odermatt (PensExpert) l’IA può rappresentare una vera opportunità: la maggior parte delle fondazioni previdenziali svizzere del secondo e terzo pilastro può ottimizzare notevolmente i propri processi amministrativi grazie a un uso intelligente dell’IA
e migliorare anche il livello di formazione dei propri assicurati. In particolare per quanto riguarda le conoscenze in materia di previdenza, un’IA di buona qualità può contribuire a far sì che gli assicurati si occupino per tempo della propria situazione, migliorando così in modo mirato la propria previdenza integrativa.

Per gli enti previdenziali si pone quindi la questione fondamentale di quale delle numerose soluzioni di IA sia la più adatta per aumentare l’efficienza e la formazione continua degli assicurati. O è necessario sviluppare una propria IA per poter controllare meglio la qualità dei contenuti e il comportamento di apprendimento dell’IA?
È indiscutibile che gli assicurati si aspettino da una piattaforma di formazione basata sull’IA
la massima qualità, la protezione assoluta dei dati e la completa trasparenza.

Sono sette gli ambiti di intervento in cui l’IA può influenzare in modo sostenibile la previdenza per la vecchiaia identificati dallo studio:

  1. Consulenza previdenziale: i sistemi di consulenza basati sull’IA (ad es. robo-advisor)
    consentono una consulenza personalizzata e accessibile 24 ore su 24.
    Le opportunità risiedono nella maggiore precisione ed efficienza in termini di costi, mentre i rischi sono legati alla dipendenza dai dati e alla mancanza di trasparenza.
  2. Personalizzazione dei piani previdenziali: l’IA consente soluzioni su misura
    basate sui dati individuali relativi alla situazione finanziaria, alla salute e allo stile di vita.
    Ciò aumenta la pertinenza e la flessibilità, ma solleva questioni relative alla protezione
    e alla qualità dei dati.
  3. Automazione e aumento dell’efficienza: i processi amministrativi possono
    essere notevolmente semplificati, ad esempio per quanto riguarda il pagamento dei contributi, i pagamenti o i requisiti normativi. Oltre alla riduzione dei costi e alla maggiore qualità del servizio, esiste il rischio di perdita di posti di lavoro e dipendenza tecnologica.
  4. Ottimizzazione delle strategie di investimento: l’IA analizza i dati di mercato in tempo reale e supporta la gestione automatizzata del portafoglio. I vantaggi sono rendimenti potenziali più elevati e adeguamenti dinamici. I rischi risiedono nella mancanza di trasparenza, nella dipendenza algoritmica e nelle possibili distorsioni del mercato causate dal comportamento gregario.
  5. Prevenzione delle frodi e protezione dei dati: l’IA riconosce tempestivamente le anomalie e i potenziali casi di frode. Allo stesso tempo, sorgono nuove sfide in materia di sicurezza dei dati, rischi informatici e questioni etiche.
  6. Formazione finanziaria e previdenziale: le piattaforme di apprendimento basate sull’IA aprono nuove vie per l’educazione finanziaria, trasmettendo contenuti complessi in modo comprensibile e personalizzato. Possono facilitare l’accesso alla previdenza,
    ma non sostituiscono la necessità di competenze finanziarie proprie.
  7. Assistenza sanitaria e assistenza a lungo termine: l’IA può contribuire ad aumentare l’efficienza nella prevenzione, nella promozione della salute e nell’assistenza. Le opportunità risiedono nei piani sanitari personalizzati e nell’assistenza infermieristica, mentre i rischi risiedono nella disumanizzazione e nelle delicate questioni relative alla protezione dei dati.

Per valutare il potenziale dei sette ambiti di intervento sono stati intervistati 75 esperti
provenienti da istituti di previdenza, società di consulenza, banche e altri settori
I risultati mostrano un quadro eterogeneo:

  • Gli intervistati vedono il massimo potenziale nell’automazione e nell’aumento dell’efficienza (su una scala da 1 a 5, media 4,03) e nella formazione finanziaria
    e previdenziale (3,97). In questo caso gli esperti prevedono chiari vantaggi in termini di
    riduzione dei costi e maggiore accessibilità.
  • Un consenso medio è stato ottenuto dai settori di intervento della consulenza previdenziale (3,59), della prevenzione sanitaria (3,44) e della personalizzazione (3,37).
  • I settori meno promettenti sono stati la prevenzione delle frodi (2,95) e l’ottimizzazione delle strategie di investimento (3,13).

Ulteriori feedback qualitativi degli esperti sottolineano da un lato i guadagni in termini di efficienza, automazione e trasparenza, ma dall’altro indicano rischi come problemi di protezione dei dati, scarsa qualità dei dati, dipendenza dagli algoritmi e disuguaglianze sociali. Sono state particolarmente sottolineate le incertezze normative, le questioni di responsabilità e la necessità di coinvolgere anche le persone che non hanno familiarità con il digitale.

Lo studio prevede che in futuro l’intelligenza artificiale sarà integrata ancora di più nei processi previdenziali. In particolare, la combinazione di dati sanitari e finanziari apre
nuove possibilità per modelli previdenziali preventivi e personalizzati. I concetti di consulenza ibrida, che combinano elementi umani e supportati dall’intelligenza artificiale, sono considerati il percorso di sviluppo più probabile.

Allo stesso tempo, ci sono sfide significative da affrontare: protezione dei dati, trasparenza degli algoritmi, questioni etiche (ad esempio rischi di discriminazione) e il pericolo di sovraccaricare i gruppi di popolazione meno affini alla tecnologia. Anche i possibili rischi sistemici, ad esempio quelli derivanti da decisioni di investimento uniformi basate sull’IA,
devono essere presi in considerazione.

Secondo lo studio l’IA può quindi rendere la previdenza per la vecchiaia più efficiente, flessibile ed equa, a condizione che le opportunità e i rischi siano valutati in modo responsabile.

Per la politica, l’economia e la società emergono tre raccomandazioni fondamentali:

  1. Sviluppare un quadro normativo chiaro che garantisca la protezione dei dati, la
    trasparenza e gli standard etici.
  2. Promozione di modelli ibridi che sfruttino i vantaggi dell’IA, ma garantiscano il contatto umano e la considerazione delle esigenze individuali.
  3. Investire nell’istruzione e nella formazione, affinché tutte le persone siano in grado di sfruttare attivamente il potenziale dell’IA nella previdenza per la vecchiaia.

Se l’innovazione tecnologica, la chiarezza normativa e la responsabilità sociale andranno di pari passo, l’IA può diventare un pilastro sostenibile della previdenza moderna.

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