KI ist in der Versicherungsbranche keine Zukunftsfrage mehr. Dieser Eindruck zog sich deutlich durch die Handelsblatt Jahrestagung „AI in Insurance Summit 2026“ bei der ERGO Versicherung in Düsseldorf. In vielen Vorträgen, Panels und Gesprächen wurde sichtbar: Das Thema Künstliche Intelligenz ist im Top-Management von Erst- und Rückversicherern angekommen. Es ist nicht mehr nur ein experimentelles Randthema, sondern ein strategischer Bestandteil künftiger Geschäftsmodelle, Prozesse und Wertschöpfung.
Die Grundstimmung war positiv, ambitioniert und nach vorne gerichtet. Viele Versicherer blicken bereits auf konkrete Fortschritte zurück und beschäftigen sich zunehmend mit der Frage, wie KI skaliert, integriert und verantwortungsvoll eingesetzt werden kann. Gleichzeitig fiel auf: Für eine Branche, deren Kerngeschäft die Bewertung von Risiken ist, nahmen die Risiken der KI selbst vergleichsweise wenig Raum auf der Bühne ein. Themen wie Sicherheit, Kontrolle, Qualitätssicherung und Testing wurden eher am Rande behandelt, obwohl sie in den Gesprächen zwischen den Sessions sehr präsent waren.
Genau hier zeigt sich eine zentrale Herausforderung für Versicherer: Je stärker KI in operative Prozesse, Entscheidungen und Kundeninteraktionen eingebunden wird, desto wichtiger werden belastbare Mechanismen zur Prüfung, Überwachung und Absicherung.
Ein roter Faden vieler Beiträge war die Verschiebung im Sprachgebrauch. Während in den vergangenen Jahren häufig einzelne KI-Use-Cases im Mittelpunkt standen, ging es auf dem Summit zunehmend um agentische KI und die Orchestrierung ganzer Agententeams. Damit verändert sich die Perspektive deutlich. Es geht nicht mehr nur darum, einzelne Aufgaben durch KI zu unterstützen. Vielmehr rückt die Frage in den Vordergrund, wie KI-Agenten bereichs- und teamübergreifend zusammenarbeiten können, beispielsweise in Schadenprozessen, im Underwriting, im Kundenservice, in der Risikoprüfung oder in internen Steuerungsprozessen.
Ein wichtiger Gedanke dabei ist, dass viele bestehende Geschäftsprozesse für menschliche Bearbeiter entworfen wurden. Sie passen nicht automatisch zur Arbeitsweise von KI-Agenten. Die Branche beginnt daher, Prozesse grundsätzlich neu zu denken – nicht als nachträgliche KI-Erweiterung bestehender Abläufe, sondern zunehmend AI first.
Besonders eindrucksvoll war der Blick auf den asiatischen Versicherungsmarkt. Am Beispiel von Ping An wurde deutlich, wie weit KI-gestützte Workflows dort bereits entwickelt sind. Entscheidungen wie zum Beispiel in der Schadenbearbeitung, für die im klassischen europäischen Versicherungsgeschäft häufig noch Tage oder Wochen benötigt werden, können dort teilweise innerhalb von Sekunden an die Kunden zurückgespielt werden. Dieser Einblick veranschaulichte das Tempo, das durch konsequent digitalisierte und KI-gestützte Prozesse möglich ist.
Für Erst- und Rückversicherer in Europa ergibt sich daraus eine doppelte Aufgabe: Einerseits müssen sie Effizienzpotenziale erschließen, um im globalen Wettbewerb Anschluss zu halten. Andererseits müssen sie sicherstellen, dass die höhere Geschwindigkeit nicht zulasten von Kontrollierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und regulatorischer Belastbarkeit geht.
Aus dem Publikum kam ein besonders spannender Diskussionspunkt: Können KI-Risiken selbst versichert werden?
Dieser Gedanke zeigt, wie sich die Rolle von KI in der Versicherungsbranche verändert. KI ist nicht nur ein Werkzeug zur Prozessoptimierung, Automatisierung oder Entscheidungsunterstützung. Gleichzeitig wird sie selbst zu einem neuen Risikogegenstand, der bewertet, gesteuert und möglicherweise versichert werden muss.
In der Diskussion wurde deutlich, dass es hierfür bereits Ansätze gibt. Damit eröffnet sich für die Branche ein neues Feld: Versicherer müssen KI-Risiken nicht nur intern beherrschen, sondern sie auch als Teil ihres eigenen Geschäftsmodells verstehen.
Regulierung und Verantwortung zogen sich wie ein roter Faden durch das gesamte Programm – von der Perspektive der BaFin auf die Regulierung im KI-Zeitalter über Ansätze zu Responsible AI bis hin zu Haftungsfragen im Abschlusspanel. Der Grundtenor war dabei nicht bremsend, sondern reflektiert. Die zentrale Frage lautet nicht mehr, ob KI eingesetzt werden kann. Entscheidend ist, wie sie verantwortungsvoll, nachvollziehbar und mit klarem Nutzen eingesetzt wird.
Dieser verantwortungsvolle Umgang ist besonders für Versicherer relevant. Denn KI kann in Prozessen zum Einsatz kommen, die sensible Daten, finanzielle Entscheidungen, regulatorische Anforderungen und Kundenerwartungen unmittelbar betreffen. Umso wichtiger ist es deshalb, KI-Systeme nicht nur funktional, sondern auch im Hinblick auf Qualität, Kontrolle, Fairness, Sicherheit und Auditierbarkeit zu betrachten.
Ein einprägsamer Moment des Summits entstand in einem Vortrag zur Frage, ob KI der „Chef der Zukunft“ sein könnte. Eine Teilnehmerin aus dem Publikum meldete sich zu Wort und betonte, dass sie das Recht auf menschliche Führung weiterhin beanspruche. Dieser Moment war bemerkenswert, weil er eine wichtige Grenze sichtbar machte. Automatisierung kann Prozesse beschleunigen, Entscheidungen vorbereiten und Mitarbeitende entlasten. Doch nicht jede menschliche Interaktion lässt sich sinnvoll durch KI ersetzen. Gerade in Organisationen, die von Vertrauen, Erfahrung und Verantwortung geprägt sind, bleibt das menschliche Miteinander ein zentraler Wert. KI sollte daher nicht als Ersatz für Führung, Kommunikation oder Verantwortung verstanden werden, sondern als Werkzeug, das Menschen unterstützt und befähigt.
In den Gesprächen sowohl mit unseren Kunden und Partnern sowie abseits der Bühne auf der Summit wurde deutlich, wie präsent Fragen zu KI-Risiken bereits sind. Immer wieder ging es um mediale Wahrnehmung, Sicherheitsvorfälle, Kontrollverlust und die Frage, wie Organisationen KI-Systeme verlässlich absichern können. Hier stieß unser Fokusthema „KI-Testing” auf großes Interesse. Denn wenn KI-Systeme zunehmend in geschäftskritischen Prozessen eingesetzt werden, reicht es nicht aus, ihre Leistungsfähigkeit einmalig zu bewerten. Versicherer benötigen strukturierte Ansätze, um KI-Systeme kontinuierlich zu testen, Risiken zu identifizieren und Ergebnisse nachvollziehbar zu dokumentieren.
Dazu gehören unter anderem:
die Prüfung von KI-Ergebnissen auf fachliche Plausibilität,
das Testen auf Stabilität und Konsistenz,
die Bewertung von Verzerrungen und unerwünschten Effekten,
die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen sowie
die Einbettung von KI-Testing in Governance-, Risiko- und Compliance-Strukturen.
Das bestätigt unsere Erfahrung: KI-Testing ist ein wichtiger Faktor, um intern, regulatorisch und gegenüber Kunden Vertrauen in KI-Anwendungen aufzubauen.
Auch die Perspektive der Mitarbeitenden spielte in vielen Gesprächen eine wichtige Rolle. Ein Betriebsratsmitglied einer großen Versicherung vertrat eine differenzierte, aber grundsätzlich positive Sicht auf KI: Dort wurde KI weniger als Mittel zum Stellenabbau verstanden, sondern vielmehr als Möglichkeit, Mitarbeitende von wiederkehrenden Routinetätigkeiten zu entlasten. Dadurch entstehen Freiräume für höherwertige Aufgaben wie fachliche Bewertungen, Interaktionen mit Kunden, die Bearbeitung von Ausnahmefällen, Qualitätssicherungen und Prozessverbesserungen.
Diese Perspektive ist wichtig. Denn eine erfolgreiche KI-Transformation hängt nicht allein von der Technologie ab. Sie hängt auch davon ab, ob Mitarbeitende den Nutzen verstehen, Vertrauen entwickeln und aktiv in die Veränderung eingebunden werden.
Der AI in Insurance Summit 2026 hat uns eindrucksvoll gezeigt: Die Versicherungsbranche ist beim Thema KI in Bewegung. Die Akzeptanz ist hoch, die Grundstimmung positiv, und der Fokus liegt zunehmend auf Skalierung, agentischer KI und KI-first-Prozessen.
Gleichzeitig wird klar: Je stärker KI in operative und regulatorisch relevante Prozesse eingebunden wird, desto wichtiger werden Kontrolle (Human Judgment), Testen und Nachvollziehbarkeit. Geschwindigkeit allein reicht nicht aus. Erst wenn KI-Systeme geprüft, überwacht und verantwortungsvoll in bestehende Governance-Strukturen eingebettet werden, entsteht die Grundlage für eine nachhaltige Nutzung.
Für Erst- und Rückversicherer liegt darin eine zentrale Aufgabe: KI nicht nur einzuführen, sondern sie so abzusichern, dass Effizienz, Verantwortung und Vertrauen zusammenwirken.
Trustworthy AI braucht Nachweise, keine Annahmen.
Wir prüfen KI-Anwendungen auf fachliche Zuverlässigkeit, Sicherheitsrobustheit, regulatorische Belastbarkeit und Modellstabilität anhand messbarer KPIs und nachvollziehbarer Testergebnisse.
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