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Drivers and barriers of AI adoption in insurance claims management
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This thesis examines the key drivers and barriers of artificial intelligence adoption in insurance claims management. Claims management represents a central customer touchpoint and a major cost driver for insurers, making it a particularly relevant area for AI-based transformation. Although AI offers significant potential to improve efficiency, decision-making, and customer experience, insurers differ in their ability to implement AI solutions in practice.To address the research question, this study combines a structured literature review with twelve semi-structured expert interviews with industry practitioners and consultants. The findings show that AI adoption in claims management is shaped by technological, organizational, and environmental factors. The main drivers include efficiency improvement, customer satisfaction improvement, competitive pressure, top management support, approved AI infrastructure, and clear internal AI governance. At the same time, the most important barriers include a lack of operational AI infrastructure, employee resistance and distrust, privacy and regulatory requirements, limited data accessibility, and legacy system dependencies.The study finds that AI adoption is strongly value-driven, but constrained by implementation readiness. While insurers are motivated by the expected efficiency gains and customer benefits of AI, successful adoption depends on the ability to create the organizational, technical, and regulatory conditions required for operational implementation. The thesis contributes to AI adoption research by showing that AI adoption in claims management should be understood as an organizational transformation process rather than a purely technological decision.
Esta dissertação analisa os principais fatores impulsionadores e as principais barreiras à adoção da inteligência artificial na gestão de sinistros em seguros. A gestão de sinistros representa um ponto de contacto central com o cliente e um importante fator de custos para as seguradoras, tornando-se uma área relevante para a transformação baseada em IA. Embora a IA tenha potencial para melhorar a eficiência, a tomada de decisão e a experiência do cliente, as seguradoras diferem na capacidade de implementar estas soluções na prática.Para responder à questão de investigação, este estudo combina uma revisão estruturada da literatura com doze entrevistas semiestruturadas a profissionais do setor segurador e consultores. Os resultados mostram que a adoção de IA na gestão de sinistros é influenciada por fatores tecnológicos, organizacionais e ambientais. Os principais impulsionadores incluem melhoria da eficiência e da satisfação do cliente, pressão competitiva, apoio da gestão de topo, infraestrutura de IA aprovada internamente e governação clara da IA. As principais barreiras incluem falta de infraestrutura operacional, resistência e desconfiança dos colaboradores, requisitos de privacidade e regulamentação, acesso limitado aos dados e dependência de sistemas legados. O estudo conclui que a adoção de IA é motivada pela criação de valor, mas limitada pela preparação para a implementação. Assim, deve ser entendida como um processo de transformação organizacional, e não apenas como uma decisão tecnológica.
Esta dissertação analisa os principais fatores impulsionadores e as principais barreiras à adoção da inteligência artificial na gestão de sinistros em seguros. A gestão de sinistros representa um ponto de contacto central com o cliente e um importante fator de custos para as seguradoras, tornando-se uma área relevante para a transformação baseada em IA. Embora a IA tenha potencial para melhorar a eficiência, a tomada de decisão e a experiência do cliente, as seguradoras diferem na capacidade de implementar estas soluções na prática.Para responder à questão de investigação, este estudo combina uma revisão estruturada da literatura com doze entrevistas semiestruturadas a profissionais do setor segurador e consultores. Os resultados mostram que a adoção de IA na gestão de sinistros é influenciada por fatores tecnológicos, organizacionais e ambientais. Os principais impulsionadores incluem melhoria da eficiência e da satisfação do cliente, pressão competitiva, apoio da gestão de topo, infraestrutura de IA aprovada internamente e governação clara da IA. As principais barreiras incluem falta de infraestrutura operacional, resistência e desconfiança dos colaboradores, requisitos de privacidade e regulamentação, acesso limitado aos dados e dependência de sistemas legados. O estudo conclui que a adoção de IA é motivada pela criação de valor, mas limitada pela preparação para a implementação. Assim, deve ser entendida como um processo de transformação organizacional, e não apenas como uma decisão tecnológica.
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Artificial intelligence AI adoption Insurance Claims management Inteligência artificial Adoção de IA Seguros Gestão de sinistros
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