Oggi sono rimasto completamente sbalordito dall'AI. Un compagno di squadra mi ha mostrato cosa ha costruito in soli due giorni utilizzando Cursor AI. Il 2026 vedrà una crescita della produttività SENZA PRECEDENTI grazie ai progressi dell'AI. LUNGA storia per dare un contesto. Argomento: Riassicurazione (Shock, lo so) Lavorando come broker nella riassicurazione, abbiamo lavorato con dati MOLTO grandi che richiedevano un tempo incredibilmente lungo per essere analizzati e negoziati con terze parti. SET DI DATI MASSIVI di un'intera compagnia di assicurazioni (inclusi premi, sinistri, esposizione a livello di località, triangoli di sviluppo delle perdite, algoritmi di pricing, proiezioni aziendali, ecc. - pensa a oltre 20 fogli di 5.000 righe e oltre 50 colonne di dati). Abbiamo preso questi grandi set di dati e li abbiamo inviati al nostro team di modellazione delle catastrofi. Loro avrebbero eseguito i file di esposizione attraverso modelli di catastrofi sofisticati forniti da fornitori terzi (oltre 10.000 simulazioni di un catalogo di migliaia di catastrofi simulate). Queste simulazioni venivano eseguite su computer cloud e richiedevano fino a una o due settimane per ricevere i risultati dai nostri team di modellazione. Mentre i risultati della modellazione erano in esecuzione, avevamo una flotta di dipendenti e analisti di brokeraggio che eseguivano analisi basate su Excel sull'esperienza e sull'esposizione del portafoglio. (Cambiamenti dell'esperienza anno su anno, analisi attuariale sui prezzi di esposizione, proiezioni sui prezzi futuri, ecc.) Questo processo richiedeva anche settimane. Come parte dell'analisi dell'esperienza e dell'esposizione, inserivamo i risultati della modellazione delle catastrofi ricevuti dai dipartimenti di modellazione nel nostro strumento finanziario proprietario di strutturazione del rischio. Questo strumento consentiva ai broker di ideare strutture di riassicurazione e simulare i risultati finanziari probabilistici di diversi design di riassicurazione. A seconda dei risultati di TUTTE le analisi sopra, il team di brokeraggio creava quindi una "proposta di vendita" per il cliente assicurativo per prepararlo a commercializzare il proprio affare per l'anno di esposizione imminente. Dopo aver ideato la struttura e la strategia perfette, dovevamo vendere il design del nostro prodotto strutturato ai nostri clienti utilizzando dati empirici che avevamo estratto dai massicci set di dati che avevano condiviso e dalla nostra profonda comprensione delle ampie appetiti di mercato. Dopo che una struttura e una strategia finali erano state decise, commercializzavamo il programma di riassicurazione ampiamente a oltre 100 controparti di riassicurazione. Richiedevamo preventivi su ciascun singolo strato strutturato che avevamo creato. (proprio come faresti per cercare la migliore assicurazione auto o casa, lo facevamo x 100 per ogni cliente, con tranche di rischio finanziario strutturato sofisticate.) Le parti interessate della riassicurazione avrebbero avuto diverse domande (alcune incredibilmente stupide e dispendiose in termini di tempo, alcune decenti)...