Für Entscheider: Die VTM-Watchlist
EIOPA-Report: Die größte Herausforderung von GenAI ist nicht Technologie – sondern wirtschaftliche Priorisierung
Die neue EIOPA-Studie zeigt: GenAI ist im Markt angekommen – aber der Business Case nicht. Warum viele Initiativen scheitern und wo echter ROI entsteht, entscheidet sich nicht in Tools, sondern im Management.
KI‑Governance: Regulierung trifft Realität – und viele Versicherer sind nicht vorbereitet
Als zwei Welten kollidierten – und ein Versicherer in fünf Tagen schaffte, woran er 12 Monate scheiterte
Domain-Expertise gegen KI-Kompetenz, 12 Monate Blockade, fünf Tage Durchbruch: Wie ein mittelständischer Versicherer das Gap löste – nicht mit Budget, sondern mit einem Workshop.
Die 5 teuersten KI-Mythen der Versicherungsbranche – und wie sie Projekte auf jeder Reifestufe ausbremsen
Jede KI-Reifestufe hat ihren eigenen Mythos – und jeder verspricht eine Abkürzung, die es nicht gibt. Von „KI versteht uns schon" bis „Automatisierung spart Personal": Fünf Illusionen, die Versicherer Millionen kosten. Und wie Entscheider sie umschiffen.
So geht Prompting – Wie Sie KI zum produktiven Partner machen
Die meisten nutzen KI wie Google und verschenken 90 % des Potenzials. Warum gutes Prompting heute zur Schlüsselkompetenz wird, welche Denkfehler Zeit kosten und wie klare Fragen aus KI einen echten Sparringspartner machen statt einen Textgenerator.
Perplexity AI im Praxistest – Wenn Quellenangaben zur Vertrauensfalle werden
Vorsicht bei der Nutzung von Perplexity. Es verspricht verlässliche Recherche mit Quellen, neueste Studien zeigen jedoch jede dritte Antwort ist gravierend falsch.
Die Agenten-Ära: Warum 2026 die souveräne Datenbasis zum Betriebssystem für autonome KI-Verkäufer wird
Die Ironie der Automatisierung: Warum KI Ihre besten Leute noch wichtiger macht
KI ersetzt keine Experten, sie macht sie wichtiger. Vier Erkenntnisse aus der Praxis zeigen, warum Automatisierung mehr Kompetenz braucht, nicht weniger.
Warum KI vor der Tür zum Maschinenraum stehen bleibt – und wie Versicherer sie in drei Phasen in die Kernprozesse bringen
KI funktioniert im Kundenservice. Doch dort, wo über Risiko und Marge entschieden wird, bleibt sie oft stehen: vor der Tür zum Maschinenraum. Dieser Beitrag zeigt, warum das kein Technologieproblem ist und wie KI in drei Phasen ohne IT-Großumbau in die Kernprozesse gelangt.