Intelligenza artificiale ed enti di welfare: i dati dell'Indagine Mefop
Fondi pensione, fondi sanitari e casse di previdenza fanno abituale ricorso all’intelligenza artificiale (IA) con lo scopo di rendere i servizi offerti più efficienti, rapidi e vicini ai bisogni dei propri iscritti. A confermare questo trend è la seconda edizione dell'indagine Mefop "L'Intelligenza Artificiale al servizio degli enti di welfare", che fa il punto sull’ uso di questi strumenti da parte degli enti di welfare.
Dal questionario, al quale hanno risposto 75 enti (39 fondi pensione, 27 fondi sanitari e 9 casse di previdenza), emerge una crescita, rispetto a quanto rilevato nell’ edizione 2025, della percentuale di enti che usano l' intelligenza artificiale. Circa l’80% del campione è orientato verso un utilizzo, presente o futuro, dell’IA.
In particolare, l’IA è utilizzata dal 43% degli enti che hanno risposto al questionario, in aumento rispetto al 25% del 2025. Il 20% dei rispondenti non ha adottato nessun strumento AI (in diminuzione rispetto al 50% del 2025). Il resto dei partecipanti all’indagine è diviso tra coloro che hanno già avviato un’integrazione e chi lo farà in futuro.
In base alle risposte date, gli obiettivi individuati che spingono gli enti di welfare adottare l’IA sono:
- il miglioramento dei servizi offerti agli iscritti
- la verbalizzazione di riunioni e CdA
- l’elaborazione documentale
- l’analisi dei dati
- la prevenzione degli errori
- la gestione finanziaria
I principali strumenti usati sono Microsoft Copilot (20 enti) e ChatGPT (19) Gemini (12) e Claude (7).
Tra le opportunità dell’IA percepite dagli enti di welfare ci sono la maggiore efficienza e riduzione dei costi, il miglioramento della qualità del servizio e l’analisi predittiva e supporto alle decisioni.
Tra le criticità maggiori, invece, si segnala la bassa precisione delle risposte generate.
Guardando ai rischi percepiti, i timori principali sono:
- errori e bias algoritmici 69%
- sicurezza dei dati e privacy 67%
- difficile verificabilità delle fonti 25%
- eccessiva dipendenza tecnologica 24%
- impatto negativo sull’ambiente 17%
- impatto negativo sulle figure professionali 16%
Le principali aree di miglioramento individuate riguardano l’automazione dei processi ripetitivi, la produzione di contenuti e dalla personalizzazione delle comunicazioni agli iscritti.
Per approfondire leggi l’articolo L’intelligenza artificiale entra negli enti di welfare: cosa ci dicono i dati