KI-Strategie: die fünf Dimensionen für skalierbare Wertschöpfung

So führen Versicherer GenAI und Agentic AI mit klarer Strategie und Governance aus Pilotprojekten in die Skalierung.

Überblick:

• Versicherer nutzen GenAI und erste Agentic AI Use Cases, scheitern aber häufig daran, Pilotprojekte in skalierbare Lösungen zu überführen.
• Eine integrierte KI-Strategie mit fünf Dimensionen schafft die Basis für Skalierung und klare Priorisierung von KI-Initiativen.
• Ohne Berücksichtigung von  Legacy, Governance, Responsible AI und Upskilling droht das Adoption Paradox: hohe Investitionen, aber wenig nachhaltiger Nutzen.

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Versicherungsbranche erreicht. Von ersten Pilotprojekten über den Einsatz von Copilot-Lösungen bis hin zu ambitionierten Initiativen zur Prozessautomatisierung stehen Versicherer vor der Herausforderung, KI nicht nur punktuell, sondern strategisch und skalierbar zu nutzen. Mit dem Aufkommen von Agentic AI, also agentenbasierten KI-Lösungen, rückt der nächste Entwicklungsschritt in den Fokus. Diese Technologien ermöglichen es, komplexe Aufgaben eigenständig zu steuern und ganze Prozessketten zu automatisieren. Der erfolgreiche Einsatz von GenAI und insbesondere von Agentic AI verlangt eine klare Strategie, die Business, IT und Führungsebene gleichermaßen verbindet.

Ausgangslage: zwischen Pilotprojekten und skalierbarer Umsetzung

Deutsche Versicherer befinden sich auf einem stetigen Digitalisierungspfad. Dieser verfolgt einerseits das Ziel, Kosten zu senken, Kundenanforderungen besser zu erfüllen und schneller auf Markt- und Regulierungsveränderungen zu reagieren, andererseits bildet er zugleich die Grundlage, um KI wirkungsvoll einzusetzen. Business und IT rücken dabei immer enger zusammen, um Anforderungen schneller und zielgerichteter umzusetzen.

Ergänzend dazu haben viele Versicherer horizontale KI-Anwendungen wie Copilot eingeführt. Diese Tools unterstützen Mitarbeitende im Alltag, beschleunigen Arbeitsschritte und entlasten im Tagesgeschäft – etwa durch Meeting Summaries oder automatisierte E-Mail-Entwürfe.

Die erzielten Effizienzgewinne sind spürbar, bleiben jedoch überwiegend punktuell. Der nächste Entwicklungsschritt nach GenAI ist Agentic AI: Versicherer, die frühzeitig Erfahrungen mit generativer KI gesammelt haben, evaluieren nun den Einsatz agentenbasierter Lösungen, die eine eigenständige Aufgabenbearbeitung und Prozessautomatisierung ermöglichen. Innovationsteams spielen dabei eine zentrale Rolle – sie haben sich von Beginn an mit dem Thema GenAI befasst und stellen sicher, dass je nach Use Case die passende KI-Variante gewählt und neue Entwicklungen wie Agentic AI kontinuierlich beobachtet und bewertet werden.

Agentic AI im Finanzsektor: steigende Adoption, begrenzte Skalierung

Die aktuelle Marktstudie „European Responsible AI FS Pulse Survey 2025“ von EY  zeigt, dass 35 Prozent der europäischen Finanzdienstleister bereits Agentic AI nutzen und 46 Prozent der Unternehmen erwarten, Agentic AI im kommenden Jahr einzusetzen. Die Studie verdeutlicht, dass die Adoptionsrate von KI-Technologien im Finanzsektor deutlich steigt und sich der Fokus von klassischen Machine-Learning-Anwendungen über generative KI hin zu agentenbasierten, autonomeren Lösungen verschiebt.

Viele Unternehmen bewegen sich damit noch auf der Ebene von Proofs of Concept, die die ersten messbaren Effekte zeigen, aber nicht flächendeckend ausgerollt sind. Vorreiter sind jene Versicherer, die es schaffen, diese Use Cases aus der Pilotphase in den breiten operativen Einsatz zu überführen und damit Skalierungseffekte realisieren.

Externe Benchmarks bestätigen diese Spreizung: Der Evident AI Insurance Index ist ein unabhängiger Branchenvergleich, der den KI-Reifegrad der 30 größten Versicherer in Nordamerika und Europa anhand von über 70 Indikatoren in den Dimensionen Talent, Innovation, Leadership und Transparenz bewertet. Die Ergebnisse zeigen deutliche Unterschiede zwischen den Unternehmen: Führende Player setzen insbesondere in den Bereichen Innovation und Talent Maßstäbe für Skalierung und nachhaltige Wertschöpfung, während der Großteil des Marktes in der Vorbereitungs- und Pilotphase verharrt.

Die Herausforderung: Ressourcen, Legacy und strategische Trade-offs

Gleichzeitig zeigt sich das sogenannte Adoption Paradox: Unternehmen investieren massiv in KI-Initiativen, erzielen aber häufig keinen nachhaltigen Nutzen. Eine aktuelle Analyse von Contrary Research belegt, dass 2024 rund 42 Prozent aller Enterprise-KI-Initiativen vorzeitig eingestellt wurden. Hauptgründe sind fehlende Datenqualität, unzureichende technische Infrastruktur, mangelnde organisatorische Einbettung und unrealistische Erwartungen an kurzfristige Effekte. Für Versicherer liegt hier eine wichtige Lehre: Ohne klare strategische Leitplanken und integrierte Strukturen droht es auch ihnen, wertvolle Ressourcen in Projekten zu binden, die nicht skalierbar sind.