> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.versicherungstech-magazin.de/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # KI-Agenten in der Versicherung: Warum die Technik nur die halbe Arbeit ist - URL: https://www.versicherungstech-magazin.de/ki-agenten-in-der-versicherung-warum-die-technik-nur-die-halbe-arbeit-ist/ - Published: 2026-10-15T05:45:00.000Z - Updated: 2026-10-15T05:45:00.000Z - Author: VersicherungsTech Magazin - Tags: KI-Agent, IT-Betrieb Von [Robin Timin](https://www.linkedin.com/in/robintimin/?ref=versicherungstech-magazin.de) und [Martin Micko](https://www.linkedin.com/in/micko/?ref=versicherungstech-magazin.de) Wie werden aus KI-Prototypen verlässliche Anwendungen im Versicherungsbetrieb? Robin Timin und Martin Micko beschreiben, warum dafür laufende Tests, klare Governance und eine engere Zusammenarbeit von Fachbereich und IT nötig sind. Fast jeder Versicherer in Europa arbeitet inzwischen mit KI-Agenten. Doch zwischen einzelnen automatisierten Prozessschritten und einer agentischen End-to-End-KI-Lösung, die täglich tausende Schadenfälle zuverlässig bearbeitet, liegt ein weiter Weg. Erste Prototypen entstehen schnell, dann stockt es meist. Das liegt selten an den Modellen, sondern daran, dass Organisation und Arbeitsweise nicht mitwachsen. Oft ist der Grund, dass Agenten anders funktionieren als klassische Versicherungs-IT. Ein Bestandsführungssystem rechnet eine Prämie immer gleich, ein Agent entscheidet auf Basis von Anweisungen, Kontext und Wahrscheinlichkeiten. Seine Fehler sehen deshalb plausibel aus: Er begründet eine Deckungsablehnung überzeugend und zitiert dabei die falsche Klausel. Qualität lässt sich nicht einmalig abnehmen, sondern muss laufend gegen echte Fälle gemessen werden. Damit verschiebt sich der Aufwand maßgeblich von der Entwicklung hin zum Betrieb. Hinzu kommen EU AI Act, DORA und die Erwartungen der Aufsicht, die verlangen, dass jede Entscheidung nachvollziehbar bleibt. Dieser Herausforderung muss organisatorisch anders begegnet werden als Einführungsprojekten vor der KI-Zeit. ## KI-Qualität braucht Fälle Einfache, abgegrenzte Prozesse lassen sich schnell bauen: Ein Agent klassifiziert eingehende Schadenmeldungen, extrahiert die Daten und legt den Vorgang im Kernsystem an. Er beantwortet Standardanfragen von Maklern, prüft Glasschadenrechnungen gegen den Vertrag oder fordert beim Reiserücktritt fehlende Belege nach. So weit ist ein erster Prototyp meist in wenigen Wochen fertig – und genau das verleitet zu der Annahme, der Rest sei nur noch Rollout. Anders als bei klassischer Software ist mit dem Kauf oder Bau eines Agenten aber noch keine Qualität erreicht. Ein Agent wird erst gut durch die laufende Testschleife gegen echte Fälle: Fehler erkennen, nachjustieren, erneut prüfen – besonders dort, wo er nicht mehr nur liest, sondern handelt, etwa eine Zahlung auslöst oder eine Deckung in der Gewerbeversicherung beurteilt. Diese Schleife lebt von Fallvolumen. Je mehr Fälle ein Agent durchläuft, desto schneller und zuverlässiger wird er. Ein kleiner Versicherer kann sich den besten Agenten am Markt leisten – ohne eigenes Fallvolumen bleibt die Testschleife trotzdem dünn. Große Versicherungsgruppen dagegen bündeln diese Schleife über mehrere Gesellschaften hinweg und kommen so auf die Fallzahlen, die einen Agenten tatsächlich reifen lassen. Für kleinere Häuser heißt das: Der Hebel liegt nicht darin, selbst zu bauen oder zu kaufen, sondern darin, Zugang zu genau diesem gebündelten Fallvolumen zu finden – etwa über Anbieter, die es branchenweit aufbauen. ## Zukunftsprognose: Tier 1 baut, Tier 2 bis 4 kauft Make or buy ist auch in Sachen KI eine strategische Entscheidung, die zum eigenen Haus passen muss. Daher werden Tier-1-Versicherer eigene Agenten-Frameworks bauen, Tier 2 bis 4 werden sie, zumindest vorerst, einkaufen. Für die Großen ist ein eigenes Framework eine strategische Entscheidung. Es sichert Kontrolle über Daten, Modelle und Kosten, lässt sich an Konzernvorgaben anpassen, und jeder neue Agent baut auf den Bausteinen der vorherigen auf. Bei ihrem Volumen amortisiert sich der hohe Aufwand. Für kleinere Häuser geht diese Rechnung nicht auf. Ein dauerhaftes Plattformteam, laufende Evaluation und die ständige Anpassung an neue Modelle binden Mittel, die besser in Produkte und Kunden fließen. Einzukaufende Lösungen müssen deshalb Versicherungswissen bereits mitbringen, statt jeden Prozess neu zu modellieren. Sie müssen Governance mitliefern, also Nachvollziehbarkeit, Freigabestufen, Kostenkontrolle und Datenschutz. Und sie dürfen nicht an einen einzigen Modellanbieter gebunden sein, damit Fortschritte im Monatsrhythmus mitgenommen werden können. Tier-2-Häuser mit starker IT werden oft eine Mischform wählen: eine eingekaufte Basis und eigene Agenten für die Prozesse, mit denen sie sich differenzieren. ## Die transformatorische Hürde: Fachwissen trifft Agentenbau Die Technik ist dabei selten das Problem. Woran Versicherer scheitern, ist die Verbindung von tiefem Fachwissen mit dem Verständnis, wie man Agenten baut und verbessert. Eine erfahrene Hausrat-Sachbearbeiterin erkennt in Sekunden, ob eine Schilderung zu einem Einbruchdiebstahl passt. Dieses Wissen steht in keiner Dokumentation. Der Entwickler kann Tools anbinden und Abläufe modellieren, weiß aber nicht, woran man einen guten von einem schlechten Fall unterscheidet. In der Praxis sehen wir drei Muster, die alle nicht tragen: 1. Schreibt die Fachabteilung Anforderungen und die IT baut, ist das zu langsam, und die entscheidenden Nuancen gehen unterwegs verloren. 2. Baut die IT allein, sind die Agenten technisch sauber, liegen fachlich aber zu oft daneben. 3. Experimentiert die Fachabteilung allein, entstehen viele kleine Helfer ohne Tests und Kontrolle, was regulatorisch riskant ist. Was funktioniert, ist ein anderes Rollenverständnis. Fachexperten werden selbst Teil des Agentenbaus: Sie formulieren Anweisungen, definieren richtige Ergebnisse, stellen Testfälle aus echten Akten zusammen und bewerten das Verhalten im Betrieb. Die Technik liefert dafür eine sichere Umgebung ohne Programmierhürde. Sinnvoll ist ein enger Start, etwa beim Posteingang oder Glasschaden, mit den besten Fachleuten statt denen, die gerade Zeit haben. Hundert gut bewertete Akten vor dem Go-live sind wertvoller als jede Demo, und gemessen werden sollten die Kosten pro richtig bearbeitetem Fall, nicht pro Anfrage. Führungskräfte müssen zudem klarmachen, dass diese Mitarbeit Teil der Fachrolle ist und kein Nebenprojekt. Die großen Häuser bauen gerade die Plattformen für ihren künftigen Vorsprung. Kleinere Versicherer müssen das nicht kopieren, brauchen aber Lösungen mit eingebautem Versicherungswissen und Governance. Für alle gilt: Der Engpass sitzt nicht im Rechenzentrum, sondern zwischen denen, die wissen, wie ein Schadenfall richtig bearbeitet wird, und denen, die Agenten bauen. Wer diese Lücke zuerst schließt, gewinnt.