Erst das Fundament, dann der Agent: Die eine Kennzahl, die über Ihren KI-Nutzen entscheidet

KI-Agenten in den Betrieb bringen steht derzeit in fast jedem Haus auf der Agenda. Über ihren Nutzen entscheidet jedoch eine unscheinbare Kennzahl eine Ebene tiefer: die Durchlaufquote, im Fachjargon die STP-Quote (Straight Through Processing). Sie misst, welcher Anteil eines Prozesses vollautomatisch durchläuft, ohne dass ein Mensch eingreift.

Auf LinkedIn hat Christoph Knöll die Debatte zugespitzt: „STP schlägt KI-Agenten." Ein Agent trifft eine Sache mit einer Wahrscheinlichkeit. Das regelbasierte Fundament läuft zu 100 Prozent durch, ohne Nacharbeit, auditierbar bis auf den einzelnen Schritt. Die Zahlen geben ihm Rückenwind. Gartner erwartet, dass über 40 Prozent aller Agenten-Projekte bis Ende 2027 gestoppt werden. In einer Studie von METR arbeiteten erfahrene Entwickler mit KI-Werkzeugen 19 Prozent langsamer, während sie sich selbst schneller fühlten. Im Salesforce Connectivity Benchmark 2026 fürchten 86 Prozent der IT-Entscheider, dass Agenten ohne saubere Integration mehr Komplexität stiften als Wert. Der Agent allein ist kein Produktivitätsversprechen.

Der Streit „STP gegen Agent" verfehlt trotzdem den Punkt. Beide sind zwei Schichten desselben Ziels: möglichst jeden Vorgang ohne Handarbeit durchlaufen zu lassen. Das Fundament trägt die Masse, der Agent kommt als Bauteil dort hinzu, wo der Eingang sich der Regel entzieht. Die Durchlaufquote sagt Ihnen, wie weit das Fundament trägt und an welcher Stelle der nächste Agent sie hebt.

Strukturierte Daten sind ein gelöstes Problem

Das Fundament ist ein fest programmierter, regelbasierter Ablauf, der jeden Vorgang nach klaren Regeln abarbeitet. Es ist eine der großen Erfolgsgeschichten der Prozessautomatisierung, und es stammt aus dem Bankenumfeld. Die Banken haben ihr Fundament auf leichtem Baugrund errichtet. Ihre Vorgänge sind gleichförmig und strukturiert: Überweisung, Lastschrift, Wertpapierorder, Feld für Feld sauber ausgefüllt. Auf solchem Grund trägt die regelbasierte Automatik mühelos. Kein Sprachmodell schlägt eine geprüfte Regel bei einer Aufgabe, die sich vollständig vorab beschreiben lässt. Diese Technik ist ausgereift, revisionssicher und planbar. Ihr Nutzen ist über Jahrzehnte bewiesen.

Ihre Grenze beginnt dort, wo der Eingang seine Struktur verliert. Eine formlose E-Mail, ein Foto, ein Gutachten in wechselnder Qualität, ein handschriftlicher Beleg: solche Fälle lassen sich nicht in Regeln fassen, weil die Ausnahmen sich nicht vollständig vorab definieren lassen. Genau hier hat die generative KI ihren Platz. Sie liest das Unklare, ordnet es zu und strukturiert es so weit, dass das Fundament es übernehmen kann. Die beiden Techniken konkurrieren nicht. Das Fundament trägt das Strukturierte, die KI erschließt das Unstrukturierte und legt es dem Fundament vor.

Bei 70 Prozent endet die Regel, nicht der Bedarf

Auf dem leichten Baugrund der Banken reicht das Fundament weit. Versicherer bauen auf schwierigerem Grund, weil ein großer Teil ihrer Vorgänge als Freitext, Foto oder Gutachten hereinkommt. Deshalb stößt das regelbasierte Fundament hier früher an seine Grenzen. Was die Regel nicht abarbeitet, landet auf dem Tisch der Sachbearbeitung. Das bindet knappe Fachkräfte, verzögert die Bearbeitung und treibt die Stückkosten je Vorgang.

Wie früh diese Grenze liegt, zeigt der Maschinenraum von Neodigital. Das Haus hatte sein Backend nach eigenen Angaben mit klassischer, regelbasierter Logik auf rund 70 Prozent Dunkelverarbeitung gebracht, in Tarifierung, Angebot und Antrag auf 95 Prozent, lange bevor generative KI zum Thema wurde. Das Fundament stand. Und dann war Schluss. Vorstandschef Stephen Voss richtet die KI deshalb gezielt auf die Fälle, die die Automatisierung heute verhindern, und lässt die bereits dunkel laufenden unangetastet.

Dass der produktive Weg über systematische Skalierung führt, bestätigen weitere Häuser. Mark Klein hat bei ERGO vier KI-Use-Case-Familien fest in Produktion. Johannes Rath von SIGNAL IDUNA macht die Steuerungslogik zum Anspruch: KI müsse „in der GuV ankommen, nicht in Pilotprojekten", getragen von über 400 Agenten auf einem modernen Fundament.

Viele sinnvolle Anwendungen ergeben noch kein Zielbild

Die meisten Häuser kennen das Bild, das BarmeniaGothaer beschreibt. Carolin Jacobi verantwortet dort die konzernweite KI-Transformation und ordnet selbst einen starken Anwendungsfall nüchtern ein. Das Risikoexposé GoT-Rex fasst in der Lebensversicherung bis zu 60 Seiten Arztberichte und Befunde, die Fachleute bisher in rund 20 Minuten je Fall durchsahen, auf einer Seite zusammen. „Aber das hat nichts mit Skalierung zu tun und nichts mit einer Veränderung der Wertschöpfungskette", sagt Jacobi. Es bleibe eine Landschaft aus einzelnen, je für sich sinnvollen Anwendungen, die zusammen noch kein orchestriertes Gesamtbild ergeben.

An dieser Stelle wird die Reihenfolge zur Leitplanke. Wer viele KI-Anwendungen im Konzern orchestrieren will, braucht ein Kriterium für die Priorisierung. Die Durchlaufquote liefert es. Sie sortieren jede Initiative danach, wie stark sie die STP-Quote eines Kernprozesses hebt. So wird aus einem Portfolio von Piloten ein Zielbild entlang der Wertschöpfungskette.

📎 Weiterführend im VTM:
→ Stephen Voss (Neodigital): Warum der KI-Hebel nicht in den Standardfällen liegt
→ Kundenbrille statt IT-Brille: Wie Carolin Jacobi die KI-Transformation der BarmeniaGothaer führt

Die Frage ist nicht, ob Sie Agenten haben

Für Ihre Vorstandsagenda folgt daraus ein klarer Ablauf.

Sofort (0 bis 30 Tage): Erheben Sie die Durchlaufquote je Kernprozess, getrennt nach Antrag, Betrieb und Schaden. Wer sie nicht kennt, steuert blind. Markieren Sie parallel die Prozesse, in denen unstrukturierter Eingang die Automatisierung heute stoppt.

Mittelfristig (30 bis 90 Tage): Reizen Sie zuerst das regelbasierte Fundament aus. Setzen Sie den Agenten gezielt dort ein, wo es an seine Grenzen kommt. Jede Initiative bekommt ein Vorher-Nachher an der Durchlaufquote statt eines abstrakten Innovationsziels.

Typische Fallstricke: Erstens der Agent vor dem Fundament. Ein Sprachmodell auf viele nicht in Echtzeit verbundene Umsysteme zu setzen hebt vorne nichts und bremst hinten weiter. Zweitens die Insellösung: ein Portfolio aus Piloten ohne Durchstich auf die Durchlaufquote.

KPI und Wirkungskette: Die Durchlaufquote je Prozess ist der Vorlaufindikator. Steigt sie, sinken die Stückkosten je Vorgang. Das senkt die Verwaltungskostenquote und schlägt über die Kostenkomponente auf die Combined Ratio und damit auf die Profitabilität durch. Zugleich fließt die frei werdende Kapazität erfahrener Fachkräfte in wertende Arbeit statt in Datenpflege. Damit gehört die Durchlaufquote auf das Vorstands-Dashboard, weil sie am Ende die Profitabilität bewegt.

Die Branche beherrscht das Handwerk längst

Der KI-Nutzen eines Versicherers entscheidet sich bereits jetzt, und er entscheidet sich an der Durchlaufquote der Kernprozesse. Häuser, die ihre Quote kennen und den Agenten auf die Restkomplexität setzen, senken ihre Stückkosten heute, während andere noch Piloten zählen. Das Fundament dafür kennt die Branche aus eigener Erfahrung. Die Dunkelverarbeitung ist ihr Handwerk seit Jahrzehnten, das Prinzip hat eine benachbarte Industrie bereits vorgemacht. Die Branche kann das. Wer jetzt seine Durchlaufquote misst und den Agenten dort ansetzt, wo das Fundament an seine Grenze kommt, gestaltet und steuert früher.

Quellen

• Christoph Knöll: KI-Agenten sind nicht das produktivste System (LinkedIn, 28.07.2026)
• Gartner: Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027 (25.06.2025)
• METR: Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Developer Productivity (2025)
• Salesforce: 2026 Connectivity Benchmark Report
• Johannes Rath (SIGNAL IDUNA): KI in der GuV statt in Pilotprojekten (LinkedIn, 21.07.2026)