Die Ironie der Automatisierung: Warum KI Ihre besten Leute noch wichtiger macht

Je mehr KI, desto wichtiger werden Ihre Experten. Das klingt paradox. Ist es auch. Aber es ist die Realität, die Versicherer gerade erleben.

Stellen Sie sich vor: Ein Versicherer automatisiert 80 Prozent seiner Schadenfälle. Die Dunkelverarbeitungsquote steigt, die Kosten sinken, die Geschäftsleitung feiert. Doch sechs Monate später häufen sich Beschwerden bei komplexen Fällen. Die Bearbeitungszeit explodiert. Die Kundenzufriedenheit bricht ein. Was ist passiert?

Die verbliebenen 20 Prozent der Fälle sind die schwierigen. Und die Mitarbeiter, die jahrelang auch einfache Fälle bearbeitet haben, sind plötzlich überfordert. Sie haben keine Routine mehr für das Normale und nie gelernt, das Komplexe zu meistern.

Das ist kein Einzelfall. Es ist ein Muster, das wir in unserer Berichterstattung der letzten Monate immer wieder beobachtet haben. Wir nennen es die Ironie der Automatisierung. Und es erklärt, warum drei Vierteln der deutschen Unternehmen das Know-how für einen gewinnbringenden KI-Einsatz fehlt.

Vier Paradoxa zeigen, warum das so ist und was Entscheider daraus lernen können.

Ohne Fachwissen keine guten Antworten

KI ist nicht intelligent. Sie spiegelt die Qualität der Daten und Fragen ihrer Nutzer. Ein Vertriebsmitarbeiter, der die KI nach der „besten Versicherung für Kunden" fragt, bekommt eine generische Antwort. Ein erfahrener Kollege, der präzise Parameter liefert – Wohnungsgröße, Baujahr, Vorschäden – erhält verwertbare Empfehlungen.

Der Unterschied liegt nicht in der KI, sondern in der Kompetenz des Fragenden.

Die besten KI-Nutzer sind deshalb oft die erfahrensten Fachkräfte. Sie kennen nicht nur ihr Fachgebiet, sondern auch ihr Unternehmen: die Abläufe, die Richtlinien, die impliziten Regeln. Sie wissen, welche Fragen sie stellen müssen und wann ein KI-Ergebnis plausibel ist oder nicht. Prompt Engineering wird zur Kernkompetenz, aber es setzt voraus, was viele Unternehmen gerade abbauen wollen: tiefe, erfahrungsbasierte Expertise.

Warum Prompting zur Schlüsselqualifikation wird und weshalb blinder KI-Glaube Versicherer direkt ins Risiko führt, analysieren wir in unserem Artikel KI ist nicht intelligent – Warum der Mensch den Unterschied macht.

Je mehr Dunkelverarbeitung, desto anspruchsvoller der Rest

Die Allianz forciert die Automatisierung im Sachschaden. Das Ziel: Standardfälle vollautomatisch abwickeln, Mitarbeiter für komplexe Fälle freistellen. Klingt nach Entlastung. Ist es auch – aber mit Konsequenzen.

Wenn 80 Prozent der einfachen Fälle im Dunklen verschwinden, bleiben die schwierigen 20 Prozent übrig. Der klassische Sachbearbeiter, der früher Routinevorgänge abarbeitete, wird zum Ausnahme-Spezialisten. Seine Aufgabe ist nicht mehr das Suchen und Zusammenstellen von Informationen, sondern das Validieren, Entscheiden und Kommunizieren in Fällen, die von der KI als zu komplex eingestuft wurden.

Das erfordert mehr Kompetenz, nicht weniger. Die relevanten KPIs verschieben sich von „durchschnittlicher Bearbeitungszeit" zu „Erstlösungsquote bei komplexen Fällen" und „Kundenzufriedenheit nach Eskalation".

Warum die wahre Revolution nicht im dunklen, sondern im hellen Prozess stattfindet, zeigen wir in Jenseits der Dunkelverarbeitung: Die neue Rolle des Menschen im Zeitalter der KI-gestützten Prozessintelligenz.

KI macht Soft Skills zu Hard Skills

59 Prozent aller Arbeitskräfte müssen bis 2030 neue Kompetenzen erwerben. Das überraschende dabei: Die wertvollsten Fähigkeiten sind nicht technischer Natur. Je mehr Routineaufgaben automatisiert werden, desto wichtiger werden kritisches Denken, Kreativität, Kommunikation und Empathie.

Ein Junior-Sachbearbeiter, der nach einem KI-Training immer noch nicht einschätzen kann, wann ein Ergebnis plausibel ist, wird zum Risiko. Ihm fehlt die Erfahrung, die Vorschläge der KI kritisch einzuordnen. Das führt zu dem, was Psychologen als „Automation Bias" bezeichnen: Menschen hinterfragen Entscheidungen von automatisierten Systemen weniger kritisch als menschliche Einschätzungen.

Hier lauert die Deskilling-Falle. Wenn Unternehmen KI einsetzen, um weniger qualifizierte Mitarbeiter produktiver zu machen, bauen diese keine eigene Expertise auf. Mit der Zeit verliert das Unternehmen die Fähigkeit, komplexe Fälle auch ohne KI zu bearbeiten und die Instanz, die die KI korrigiert.

Welche Berufe sicher bleiben und welche Kompetenzen künftig zählen, analysieren wir in Arbeitsmarkt 2030: Warum wir über Jobs reden, statt sie zu schaffen.

Produktive KI braucht mehr Kontrolle, nicht weniger

91 Prozent der Finanz- und Versicherungsunternehmen setzen GenAI bereits produktiv ein. Doch produktiv heißt nicht unkontrolliert. Im Gegenteil: Je mehr KI in der Linie läuft, desto wichtiger werden menschliche Aufsichtspunkte.

Die EIOPA hat im Oktober 2025 klargestellt, was das konkret bedeutet: Human-in-the-Loop ist Pflicht an kritischen Entscheidungspunkten. Nicht als Bremse, sondern als Qualitätssicherung. Der Clou ist, dass dies Produktivität nicht ausbremst, wenn es risikobasiert gesetzt wird.

Wie Versicherer den Sprung vom Pilotprojekt zur rentablen Skalierung schaffen und welche Governance-Strukturen dabei helfen, zeigen wir in Von der Pilot-Ecke in die Produktion – Wie Versicherer KI jetzt rentabel skalieren.

Die entscheidende Erkenntnis

Die Ironie der Automatisierung ist kein Argument gegen KI. Sie ist ein Argument für einen anderen Blick auf die Investition. Wer KI einführt und gleichzeitig Fachkompetenz abbaut, sägt am eigenen Ast. Wer seine besten Leute mit KI-Werkzeugen ausstattet und in deren Weiterentwicklung investiert, hebt den eigentlichen Wert.

Doch die tiefere Erkenntnis geht weiter: KI wird zur Commodity. Der Unterschied zwischen Versicherern wird nicht sein, wer die beste Technologie hat, sondern wer die besten Leute hat, sie zu nutzen.

In einer Welt, in der jeder Zugang zu denselben KI-Werkzeugen hat, wird nicht die Technologie zum Differenziator, sondern die Menschen, die sie bedienen. Die Versicherer, die das verstanden haben, investieren nicht in KI statt in Menschen. Sie investieren in KI und in Menschen, weil sie erkannt haben, dass beides ohne das andere wertlos ist.

Die strategische Frage für 2026 lautet deshalb nicht: Wie viele Stellen können wir durch KI einsparen? Sondern: Haben wir die Experten, die unsere KI erst wertvoll machen?

Ein erster Schritt: Fragen Sie nicht, welche Prozesse Sie automatisieren können. Fragen Sie, welche Experten Sie brauchen, um die Automatisierung wertvoll zu machen. Und dann investieren Sie in beide.

Weiterlesen: Die vier Perspektiven im Detail

• KI ist nicht intelligent – Warum der Mensch den Unterschied macht
• Jenseits der Dunkelverarbeitung: Die neue Rolle des Menschen im Zeitalter der KI-gestützten Prozessintelligenz
• Arbeitsmarkt 2030: Warum wir über Jobs reden, statt sie zu schaffen
• Von der Pilot-Ecke in die Produktion – Wie Versicherer KI jetzt rentabel skalieren