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Künstliche Intelligenz

Fachkräftemangel zerstört das Leistungsversprechen der Versicherer - KI ist die einzige Antwort

Ein Drittel der Belegschaft weg — bei gleichem Servicevolumen. Das ist kein Szenario. Das ist 2030. Drei Praxisbeispiele zeigen den einzigen Ausweg.

Fachkräftemangel zerstört das Leistungsversprechen der Versicherer - KI ist die einzige Antwort
Struktureller Fachkräftemangel, Illustration mit google Gemini

Eine Versicherung verkauft kein Produkt. Sie verkauft ein Versprechen: Da zu sein, wenn es darauf ankommt. Schnell. Kompetent. Zuverlässig. Dieses Versprechen ist nicht Beiwerk — es ist das zentrale Vertrauenselement, wofür der Kunde zahlt. Und es zerbricht gerade — still, strukturell und termingenau.

Recruiting löst kein strukturelles Problem

Nicht wegen mangelnder Technologie. Nicht wegen schlechter Produkte. Sondern weil der strukturelle Fachkräfteabgang das operative Fundament zerstört, auf dem das Leistungsversprechen ruht.

Bei Barmenia Gothaer ist es ein Drittel der über 6.500 Mitarbeitenden, die bis 2030 altersbedingt ausscheiden, bei gleichzeitig über einer Million Anrufen jährlich im Kundenservice. Was heute ein Team von mehr als 3.000 Menschen stemmt, muss morgen mit deutlich weniger Personal bewältigt werden.

Das ist kein Einzelfall. Branchenweit gehen bis 2030 rund 18 Prozent aller Beschäftigten in Pension. In technischen Versicherungsberufen sogar 32 Prozent (BSS-Studie im Auftrag des SVV). Und Recruiting schließt diese Lücke nicht: Die Versicherungsbranche kämpft bereits heute in 30 von 38 Berufsbildern mit Fachkräftemangel. Der Nachwuchs fehlt strukturell, nicht konjunkturell. Neue Stellen bleiben unbesetzt, Ausbildungszeiten sind lang, der Wettbewerb um Talente branchenübergreifend.

Gleichzeitig steigen die Kundenerwartungen an Erreichbarkeit, Geschwindigkeit und Beratungsqualität.

Das Ergebnis ist eine Schere, die sich zwingend öffnet: gleiches Servicevolumen, schrumpfende Kapazität — und ein Leistungsversprechen, das nicht mehr eingehalten werden kann.

Ein Versicherer, der im Schadenfall nicht mehr erreichbar ist, der Tariffragen nicht mehr im ersten Gespräch beantwortet, der Schäden wochenlang liegen lässt — verliert kein Feature. Er verliert seinen Daseinszweck.

Die einzige strukturelle Antwort lautet: Künstliche Intelligenz

Nicht als Effizienzprojekt. Nicht als Innovation. Sondern als Voraussetzung dafür, das Leistungsversprechen überhaupt noch einhalten zu können.

Zwei Versicherer  (Barmenia Gothaer, Signal Iduna) und ein Assekuradeur (DOMCURA) zeigen, wie das konkret aussieht. Entlang eines dreistufigen Modells, das wir als Triple-A der KI-Transformation beschreiben:

Triple-A der KI-Transformation: Access → Assistance → Action

Access: Den Kundenzugang automatisieren, bevor die Kapazität fehlt Assistance: Die verbleibende Belegschaft schneller und präziser machen Action: Kernprozesse autonom abschließen, ohne menschlichen Eingriff

Access — Den Kundenzugang neu bauen

Praxisbeispiel: Barmenia Gothaer × Parloa

Barmenia Gothaer setzt auf Kanal-Automatisierung, entwickelt gemeinsam mit dem Berliner KI-Spezialisten Parloa.

Barmenia Gothaer hat den Rollout konsequent umgesetzt: Eine Voice AI empfängt heute 90 Prozent aller Anrufer, klassifiziert Anliegen natürlichsprachlich und bearbeitet einfache Cases fallabschließend. Ohne Menü. Ohne Warteschleife. Ohne Übergabe.

Die KI-Agentin trägt den Namen „Mina". Benannt nach einer Skulptur aus Wuppertal, dem Hauptstandort von Barmenia Gothaer. Mina wurde auf Basis der Parloa AI Agent Management Platform entwickelt und übernimmt die komplexe Aufgabe des Call-Routings zu über 50 möglichen Zielen. Das Ergebnis: 89 Prozent aller Anrufe werden beim ersten Versuch korrekt weitergeleitet, die tägliche Belastung der Vermittlung sank um mehr als 1.000 Weiterleitungen. In einer internen Umfrage gaben 60 Prozent der Kunden an, dass Mina ihre Beziehung zu Barmenia Gothaer verbessert hat.

Ein konkretes Beispiel: Ein Glasschaden läuft heute bereits vollständig automatisiert ab. Die KI klärt im Dialog Reparatur oder Austausch, beantwortet die Selbstbehalt-Frage und schickt per SMS direkt einen Link zu Partnerwerkstätten.

Rund eine halbe Million Anrufer landete bisher jährlich bei der falschen Stelle, weil sie die Nummer auf ihrer alten Vertragsunterlage gewählt hatten. Mit Access-KI ist das routing-seitig vollständig gelöst.

Der wirtschaftliche Hebel

Jeder fallabschließend bearbeitete Anruf ohne Mitarbeiterübergabe reduziert die Durchlaufzeit von Stunden auf Minuten. Bei 90 Prozent Abdeckung eines siebenstelligen Anrufvolumens entsteht eine neue Kostenbasis für den gesamten Inbound-Betrieb: Dies ist eine strukturelle Verschiebung der Prozesskosten.

📎 Weiterführend im VTM:

→ Warum KI vor der Tür zum Maschinenraum stehen bleibt — und wie Versicherer sie in drei Phasen in die Kernprozesse bringen

→ Wie KI-Agenten Versicherern helfen, manuelle Vorgänge zu automatisieren – ohne Chatbot-Hype und technische Spielereien

Assistance — Der Unterschied zwischen Antwort und richtiger Antwort

Praxisbeispiel: Signal Iduna × Google Cloud

Nicht jeder Fall lässt sich vollautomatisch lösen. Insbesondere nicht in der Krankenversicherung, wo Tarife komplex und Vertragswerke umfangreich sind.

Signal Iduna setzt auf Wissens-Management. Der KV-Wissensassistent, entwickelt gemeinsam mit Google Cloud auf Basis von Vertex AI und Gemini, steht allen Servicemitarbeitern zur Verfügung. Die KI durchsucht über 2.000 interne Dokumente in Echtzeit — und gibt bei jeder Antwort die verwendeten Quellen an, damit Mitarbeitende jede Aussage eigenständig verifizieren können.

Die Ergebnisse in der Praxis:

  • −30 % Suchzeit bei komplexen Tarif- und Vertragsfragen
  • +20 % Erstlösequote, mehr Anliegen bereits im ersten Gespräch abgeschlossen
  • 80–85 % Antwortgenauigkeit heute, Ziel: 90 %

Das sind keine Pilotdaten. Das ist operativer Regelbetrieb.

Der wirtschaftliche Hebel

Weniger Eskalationen, weniger Rückfragen, höhere Erstlösequote. Jeder nicht eskalierte Fall spart Bearbeitungszeit und sichert die Kundenbindung. Mitarbeitende konzentrieren sich auf komplexe Beratung, statt Dokumente zu durchsuchen.

Was C-Level hier wissen muss: die regulatorische Dimension. Der EU AI Act klassifiziert KI-Systeme für Risikobewertung und Preisbildung in der Kranken- und Lebensversicherung explizit als Hochrisikoanwendungen. Menschliche Aufsicht ist damit keine Empfehlung — sie ist geltendes Recht.

Praxisbeispiel: Barmenia Gothaer setzt im BU-Underwriting KI ein, um bis zu 200 Seiten Krankenakten zu strukturieren — so beschreibt es COO Sylvia Eichelberg im Handelsblatt Disrupt Podcast (März 2026). Die finale Entscheidung trifft ausnahmslos ein Mensch — mit vollständiger Quellen-Transparenz per Klick.

Das ist Compliance-Architektur. Und sie zahlt sich doppelt aus: Wer Human-in-the-Loop von Beginn an einbaut, kann laut EU AI Act den Hochrisiko-Status seiner Systeme unter Umständen ganz vermeiden.

Action — 15 Minuten. Von der Meldung zur Auszahlung.

Praxisbeispiel: DOMCURA × OpenAI

Die dritte Stufe ist die weitreichendste: KI, die nicht assistiert, sondern handelt.

Der Assekuradeur DOMCURA hat mit KIM — entwickelt auf Basis der ChatGPT-Technologie von OpenAI — ein System geschaffen, das Sachschäden vollständig autonom regulieren kann. KIM analysiert Fotos, liest handschriftliche Notizen aus, prüft die Deckung gegen die Versicherungsbedingungen und empfiehlt einem Sachbearbeiter die Auszahlungssumme nach eigenen Angaben innerhalb von rund 15 Minuten.

In der ersten Oktoberwoche 2025 regulierte KIM bereits rund 1.500 Schäden vollautomatisiert — ohne Rückstau, ohne Überstunden.

DOMCURA bietet KIM inzwischen auch anderen Unternehmen an. Erstkunde ist Incon, das jährlich über 15.000 Schadenfälle für Immobilienverwaltungen bearbeitet — mit denselben Herausforderungen: Bearbeitungsrückstände und Fachkräftemangel.

Der wirtschaftliche Hebel

Vollständige Dunkelverarbeitung im Kern der Wertschöpfung bedeutet Prozesskosten nahe null pro reguliertem Bagatellschaden — und eine Bearbeitungszeit, die von Tagen auf Minuten sinkt. Und weil KIM auf Sachschäden wie z.B. Glas oder Hagel ausgerichtet ist, fällt dieser Anwendungsfall nicht unter die Hochrisikokategorie des EU AI Act. Der Automatisierungsgrad ist hier regulatorisch deutlich freier als in der Kranken- und Lebensversicherung.

Wer heute kein Triple-A plant, hat morgen kein Personal dafür

Roadmap

Sofortmaßnahmen (0–30 Tage)

Erstellen Sie ein vollständiges Inventar Ihrer Service-Prozesse — gegliedert nach Volumen, Komplexität und Entscheidungstiefe. Identifizieren Sie, welche Prozesse regelbasiert und fallabschließend lösbar sind, das sind Ihre Access-Kandidaten. Welche erfordern Expertenwissen, das heute manuell recherchiert wird? Das sind Ihre Assistance-Kandidaten. Und wo liegen die größten Bearbeitungsrückstände in der Schadenregulierung? Das sind Ihre Action-Kandidaten.

Mittelfristige Schritte (30–90 Tage)

Bestimmen Sie die Automatisierungsgrenze pro Sparte entlang einer einzigen Frage: Wo erwartet der Kunde menschliches Urteilsvermögen und wo nicht? Planen Sie Human-in-the-Loop nicht als Rückfalloption, sondern als architektonisches Element von Beginn an.

Typische Fallstricke

  • KI-Projekte starten im IT-Silo und erreichen den operativen Betrieb zu spät. Anwender müssen von Beginn an eingebunden sein.
  • Compliance wird als Bremse behandelt statt als Bauplan. Human-in-the-Loop minimiert regulatorisches Risiko und baut Kundenvertrauen auf beides gleichzeitig.

KPI zur Steuerung

Erstlösequote im ersten Kundengespräch + Anteil fallabschließend bearbeiteter Cases ohne Mitarbeiterübergabe. Beide Kennzahlen messen Effizienz und Kundenzufriedenheit in einer Zahl.

Das Leistungsversprechen ist nicht verhandelbar, aber seine Erfüllung schon

Access sichert die Erreichbarkeit, wenn Mitarbeitende fehlen. Assistance macht die verbleibende Belegschaft schneller und präziser. Action schließt den Flaschenhals in der Schadenbearbeitung — autonom, rund um die Uhr.

Wer diese drei Stufen synchronisiert, verwandelt demografischen Druck in technologischen Vorsprung.

Wer wartet, baut unter Zeitdruck — und zahlt doppelt: in Prozesskosten und in Kundenbindung.

In fünf Jahren werden die Versicherer, die heute investieren, mit weniger Personal besser erreichbar, schneller in der Beratung und kürzer in der Schadenbearbeitung sein als heute.

Versicherer, die gewartet haben, werden ihr Leistungsversprechen nicht mehr einhalten können. Und in einem Markt, in dem das Versprechen das eigentliche Produkt ist, ist das keine strategische Schwäche mehr. Das ist das Ende der Geschäftstätigkeit.

Ihre Frage fürs nächste Führungsteam-Meeting: Wie viele Ihrer Serviceprozesse halten Ihr Leistungsversprechen noch aufrecht — wenn ein Drittel der Belegschaft weg ist?

Quellen

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