Co-Intelligenz: Das fehlende Betriebssystem, um KI zum Fliegen zu bringen

Viele Versicherer kennen die Situation: KI ist da, Projekte laufen, Tools funktionieren – und doch verändert sich der Alltag weniger, als man erwartet. Wieso ist das so? Der folgende Artikel beleuchtet diese Diskrepanz und zeigt, warum der wesentliche Hebel nicht in der Technologie selbst liegt, sondern darin, wie wir sie in unsere Organisation einbetten. Co-Intelligenz – das Zusammenspiel aus menschlicher Erfahrung und maschineller Geschwindigkeit – wird dabei zum entscheidenden Faktor, um Wirkung wirklich skalierbar zu machen.

Die paradoxe Lage der Branche

Vergleicht man die aktuellen Studien und Arbeitspapiere zur Künstlichen Intelligenz – von Branchenanalysen über betriebswirtschaftliche Reifegradmodelle bis hin zu internationalen Work-Trend-Reports –, entsteht ein bemerkenswert konsistentes Bild: Die Versicherungswirtschaft investiert so viel in KI wie selten zuvor. Strategiepapiere sind gefüllt, Verantwortlichkeiten definiert, Budgets freigegeben. In nahezu allen Unternehmen laufen Pilotprojekte, Proofs of Concept und erste produktive Anwendungen.

Und doch bleibt der große Hebel bislang aus.

Der viel beschworene Produktivitätssprung, der die Branche entlasten, beschleunigen und modernisieren sollte, zeigt sich nur punktuell – und selten dort, wo er strategisch am dringendsten benötigt wird.

Die Frage ist daher nicht mehr, ob KI das Potenzial besitzt, Prozesse zu transformieren. Dieses Potenzial ist unbestritten und in zahlreichen Use Cases bereits sichtbar. Die eigentliche Frage lautet inzwischen: Warum entfaltet KI dieses Potenzial in vielen Unternehmen noch nicht im gewünschten Ausmaß?

Warum bleibt der Effekt trotz hoher Investitionen, hoher Erwartungen und hoher technologischer Reife auf dem Markt so begrenzt?

Genau an diesem Punkt offenbart sich eine paradoxe Lage:

Wir verfügen über leistungsfähige Modelle, über erprobte Technologien und über klar definierte Use-Case-Kataloge – doch das organisatorische, datenlogistische und menschliche Fundament, das diese Technologie in echte Wertschöpfung übersetzt, ist vielerorts noch nicht ausreichend entwickelt.

Über die Bedeutung dieser Grundlage – insbesondere über die Relevanz, Qualität und Nutzbarkeit der Daten – haben wir im Artikel „KI ist nicht intelligent“ bereits berichtet. Dort wurde deutlich, dass Datenkompetenz und präzise Nutzung zentrale Voraussetzungen sind, damit KI überhaupt verlässliche Ergebnisse liefern kann.

Doch selbst dort, wo diese Basis vorhanden ist, bleibt ein weiterer Engpass bestehen:

KI wird eingeführt, aber nicht eingebettet. Sie wird genutzt, aber nicht orchestriert. Sie entfaltet Wirkung in einzelnen Schritten, aber selten im Zusammenspiel mit Prozessen, Rollen und Entscheidungswegen.

Effizienz entlastet. Effektivität ist Wachstum.

Aus diesen Beobachtungen können zwei Ansätze abgeleitet werden, die erklären, warum Skalierung bislang noch ausbleibt.

Erstens: Business Effizienz.

Hier wird KI primär als Tool genutzt, das bestehende Abläufe beschleunigen oder vereinfachen soll: Automatisierungen, Textmodule, Dokumentenanalysen, Assistenzfunktionen. Dieser Ansatz erzeugt sichtbare Erleichterungen, spart Zeit und reduziert manuelle Tätigkeiten – aber er bleibt im bestehenden System verankert. Die Prozesse bleiben gleich, die Rollen bleiben gleich, nur einzelne Schritte werden schneller.

Zweitens: Business Effektivität.

Dieser Ansatz denkt Prozesse, Rollen und Entscheidungswege konsequent von der KI her neu. Es geht nicht mehr darum, ein bestehendes Verfahren effizienter zu gestalten, sondern den gesamten Ablauf zu hinterfragen – inklusive der Frage, welche Aufgaben beim Menschen liegen sollten, welche bei der KI und wie beide im Zusammenspiel die beste Wirkung erzielen. Effektivität entsteht dort, wo wir nicht nur optimieren, sondern neu entwerfen.

Beide Ansätze verbindet der Gedanke des fehlenden Betriebssystems – der Co-Intelligenz. Viele Organisationen unterschätzen jedoch, wie viel iteratives Lernen und aktive Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI nötig ist, damit sich Co-Intelligenz im Alltag tatsächlich entfalten kann.

Co-Intelligenz

Co-Intelligenz bezeichnet die Zusammenarbeit und Integration von künstlicher Intelligenz (KI) mit den Ausprägungen menschlicher Intelligenz. Sie versteht KI nicht als isolierten Baustein oder zusätzliche Tool-Schicht, sondern als Betriebssystem eines neuen Arbeitsmodells. In diesem Modell ergänzen sich menschliche Urteilskraft, Kontextverständnis und kritisches Denken mit der Geschwindigkeit, Mustererkennung und analytischen Tiefe der KI.

Der Begriff wurde unter anderem von Ethan Mollick verwendet, einem Professor der Wharton School, der die Bedeutung der Kooperation von Mensch und KI für die Zukunft betont.

Diese Perspektive wird auch durch aktuelle Studien untermauert: Die BCG-Studie „AI at Work 2025" zeigt, dass die Produktivität nur dann steigt, wenn Unternehmen die KI-Integration strategisch und mit intensiver Mitarbeiterunterstützung angehen.

Wenn KI nicht skaliert, liegt es selten an der Technologie. Es liegt daran, dass Unternehmen im Effizienzmodus verharren, während der eigentliche Produktivitätshebel im Effektivitätsmodus liegt.

Erst wenn KI zum integrativen Bestandteil von Rollen, Entscheidungen und End-to-End-Prozessen wird, entsteht der Mehrwert, der auf strategischer Ebene erwartet – aber operativ bisher kaum erreicht – wird.

Mit anderen Worten:

• Effizienz optimiert das Bestehende.
• Effektivität gestaltet das Neue.
• Co-Intelligenz verbindet beides und macht KI erst skalierbar.

Best Practice: Die Bayerische – Co-Intelligenz als strategischer Wachstumsmotor

Die Bayerische hat sich in mehreren Iterationsschritten seit Ende 2023 von der bloßen Notwendigkeit, KI zu implementieren, zu einer proaktiven Vision der „Co-Intelligenz“ entwickelt und etabliert sich damit als Best-Practice-Beispiel in der Versicherungsbranche. Der Weg ist ein strategisch fundierter, mehrstufiger Prozess, der die fachliche Expertise der Mitarbeitenden bewusst mit den Analyse- und Automationsfähigkeiten moderner KI-Systeme verbindet, um diese zu stärken, statt zu ersetzen.

Ein zentraler Bestandteil dieser Entwicklung ist ein agiler Transformationsansatz: Teams arbeiten in crossfunktionaler Besetzung zusammen und verankern KI dort, wo sie im Alltag Wirkung entfaltet. Unterstützt wird dieser Ansatz durch eine wachsende KI-Community, die Erfahrungen teilt, Anwendungsfälle reflektiert und Wissen in die Breite trägt. Als Basis sorgen eigens geschaffene KI-Readiness-Programme dafür, dass Mitarbeitende die Fähigkeiten entwickeln, die es für ein co-intelligentes Zusammenspiel aus menschlicher Urteilskraft und KI-Unterstützung braucht.

Durch diese Kombination aus Struktur, Befähigung und Zusammenarbeit entsteht ein Arbeitsmodell, das sowohl Business-Effektivität als auch Business-Effizienz steigert – und KI langfristig zu einem strategischen Differenzierungsfaktor macht.

Ihr nächster Schritt: Co-Intelligenz als strategischer Imperativ

Als Executive sollten Sie jetzt handeln, um den Sprung von punktueller Effizienz zu strategischer Co-Intelligenz zu vollziehen.

Hinterfragen Sie konsequent Ihre bestehenden Prozesse und Rollen:
Denken Sie diese von der KI her neu, um Mensch und Maschine optimal zu orchestrieren.

Etablieren Sie Co-Intelligenz als Ihr neues Betriebssystem:
Entwickeln Sie eine klare strategische Roadmap, bauen Sie ein lebendiges KI-Ökosystem auf und investieren Sie massiv in die Befähigung Ihrer Belegschaft durch umfassende KI-Readiness-Programme.

Suchen Sie den aktiven Austausch auf Augenhöhe:
Dieser offene Dialog ist entscheidend, um Best Practices zu reflektieren, neue Perspektiven zu gewinnen und Ihr eigenes KI-Ökosystem strategisch weiterzuentwickeln und zukunftsfähig zu halten.

Nur so wird KI zum echten Wachstumsmotor und strategischen Differenzierungsfaktor.

Fazit:

Co-Intelligenz ist somit weit mehr als ein Buzzword; es ist das essenzielle Betriebssystem, das die wahre Kraft der Künstlichen Intelligenz freisetzt. Nur durch diese tiefgreifende Integration und die bewusste Orchestrierung von menschlicher Urteilsfähigkeit und maschineller Präzision gelingt der Sprung von punktueller Effizienz zu nachhaltiger Effektivität und strategischem Wachstum.

Es ist an der Zeit, KI nicht länger als isoliertes Tool zu betrachten, sondern als integralen Bestandteil eines neuen Arbeitsmodells, das den Menschen befähigt und das Unternehmen zukunftsfähig macht. Wer diesen Weg beschreitet, transformiert nicht nur Prozesse, sondern sichert sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil in der digitalen Zukunft.

Autor: Johannes Oberhofer
Quellenverzeichnis:

• Finanzmarkt GmbH (2025). KI in der Assekuranz 2025. Studie in Kooperation mit Capita und Partnern
• KPMG (2025). Future Readiness Monitor (FRM) 2025 – Gesamtreport
• KPMG (2025). Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2025
• Microsoft (2025). 2025 Work Trend Index Annual Report: The Frontier Firm is born
• Microsoft (2025). AI at Work 2025
• Versicherungsforen Leipzig (2025). Themendossier 09/2025