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

KI-Assistenten beantworten Fragen, aber Agenten erledigen die Arbeit. Wer jetzt auf Agenten setzt, automatisiert manuelle Vorgänge seiner Wertschöpfungsprozesse und sichert sich einen Produktivitätsvorsprung, den andere kaum einholen können.

Wie KI-Agenten Versicherern helfen, manuelle Vorgänge zu automatisieren – ohne Chatbot-Hype und technische Spielereien
KI-Agenten automatisieren Vorgänge, Illustration mit Google Gemini

Executive Summary

Viele Versicherer haben in den vergangenen zwei Jahren KI-Assistenten eingeführt und damit durchaus Verbesserungen in der internen Kommunikation, in der Kundenberatung und in der Informationsbeschaffung erzielt. Doch die Überraschung folgte schnell: Die operative Realität veränderte sich kaum. Die Prozesse blieben komplex, die Engpässe blieben menschlich, und die Wertschöpfung blieb dieselbe. Der eigentliche Durchbruch entsteht erst jetzt, durch agentische KI-Systeme, die nicht nur Informationen bereitstellen, sondern echte manuelle Vorgänge übernehmen.

Dieser Artikel zeigt, warum Agenten der erste echte Produktivitätshebel der generativen KI sind, wie sie heute bereits bei Generali, Baloise oder Domcura wirken und welche strategischen Schritte Versicherer einleiten müssen, um diesen neuen Wertschöpfungsansatz zu nutzen.

Warum agentische Systeme der operative Durchbruch sind

Versicherer haben in den vergangenen zwei Jahren viel ausprobiert: Chatbots, GPT-basierte eigene Systeme, digitale Assistenten, die im Antragsprozess helfen oder einfache Serviceanfragen übernehmen. Diese Lösungen haben zweifellos Nutzen gestiftet, etwa indem sie Rückfragen reduzierten, Antworten beschleunigten oder komplexe Inhalte verständlicher machten.

Doch eines wurde schnell klar: Der eigentliche Arbeitsaufwand blieb bestehen. Die Prozesse mussten weiterhin manuell durchgeführt werden, die internen Lastspitzen blieben unverändert, und die operative Steuerung war weiterhin abhängig vom Menschen.

Der Grund dafür ist einfach: KI-Assistenten beantworten Fragen, aber sie erledigen nicht die Arbeit. Sie wirken im Frontend, nicht im Backend. Sie unterstützen, aber sie führen nichts aus.

Jetzt entsteht jedoch eine neue Kategorie generativer KI, die diese Begrenzung überwindet: KI-Agenten. Agentische Systeme arbeiten nicht nur an der „Bildschirm"-Oberfläche, sondern im Prozess selbst. Sie lesen Unterlagen, erkennen Muster, strukturieren Fälle, treffen Vorentscheidungen, stoßen Aktionen in Backend-Systemen an und führen Bearbeitungsschritte aus.

Damit entsteht ein Paradigmenwechsel. Digitalisierung hat Daten und Abläufe sichtbar und nutzbar gemacht. Agenten bauen darauf auf und führen diese Prozesse aus. Sie transformieren Wertschöpfung, nicht nur Interaktion. Dieser Artikel zeigt, wie das konkret aussieht, welche Vorteile daraus entstehen und warum Versicherer diesen Hebel jetzt nutzen müssen.

Assistenten vs. Agenten: Der Unterschied, der zum zentralen Produktivitätshebel wird

Die Unterscheidung zwischen Assistenten und Agenten ist nicht linguistisch, sondern operativ entscheidend. Assistentenstrukturieren Wissen und verbessern den Zugang zu Informationen. Sie beantworten Fragen, erklären Tarife oder begleiten Kundinnen und Kunden durch einen Antrag. Damit schaffen sie Mehrwert, doch dieser liegt im Verständnis, nicht in der Ausführung der Tätigkeit selbst. Assistenten wirken vor dem Prozess, nicht im Prozess. Ohne menschliche Bearbeitung bleibt kein Vorgang abgeschlossen.

Agenten hingegen nehmen eine völlig andere Rolle ein. Sie führen Arbeitsschritte aus, sie führen nicht nur Dialoge. Sie analysieren Unterlagen, extrahieren Informationen, prüfen Schadenmeldungen, generieren Angebote, steuern Workflows und interagieren direkt mit Systemen. Sie erzeugen Ergebnisse, nicht nur Antworten. Die menschliche Rolle der Mitarbeiter verschiebt sich vom Ausführenden zum Supervisor, der nur noch dort eingreift, wo es notwendig ist.

Genau diese Verlagerung macht Agenten zu einem Produktivitätshebel, den Assistenten niemals erreichen können. Während Assistenten erklären, erledigen Agenten die eigentliche Arbeit.

Praxisbeispiele: Wie agentische KI bereits heute in Versicherungen eingesetzt wird

Wer verstehen will, wie groß der Unterschied zwischen Assistenten und Agenten wirklich ist, muss sich die Praxis ansehen. Die folgenden Anwendungsfälle zeigen, wie sich generative KI im Alltag europäischer Versicherer bewährt und wo der operative Mehrwert tatsächlich entsteht.

Assistenten: Nützlich, aber nicht wertschöpfend

  • „LEA" bei der Bayerischen Versicherung (in Zusammenarbeit mit Muffintech) begleitet Kundinnen, Kunden und Vermittler durch digitale Antragsstrecken. LEA beantwortet Rückfragen, erklärt Tariflogiken und schafft Orientierung in komplexen Situationen. Der Effekt ist spürbar: Beratungsqualität steigt, Unsicherheiten sinken, Abschlüsse werden wahrscheinlicher. Doch die Prozessschritte selbst bleiben unverändert. LEA fasst zusammen, strukturiert und erklärt.
  • „Clara" bei Helvetia arbeitet ähnlich. Als digitaler Serviceassistent beantwortet sie Anfragen rund um die Uhr, erläutert Produkte und verarbeitet einfache Anliegen wie Adressänderungen. Der Service wird schneller, die Erreichbarkeit verbessert sich deutlich. Doch auch hier bleibt der operative Kern unberührt. Clara eröffnet keine Fälle, stößt keine Aktionen an und trifft keine Entscheidungen. Sie ist ein modernes Servicewerkzeug.

Agenten: Der neue Hebel in der Prozessautomation

  • „KIM" bei DOMCURA zeigt eindrucksvoll, wie agentische Systeme Schadenprozesse transformieren. KIM liest handschriftliche Notizen, erkennt Bildinhalte, fordert fehlende Informationen an und strukturiert Schadenfälle vollständig vor. Ein großer Teil der Schadenmeldungen wird so vorverdichtet und nurnoch Fallabschließend durch einen Mitarbeiter freigegeben.
  • "AI Concierge" der Baloise wirkt im Vertrieb. Während klassische Abläufe zur Erstellung einer "Gegenofferte“ mehrere Beteiligte benötigten (Vermittler, Vertriebsunterstützung und gegebenenfalls Underwriting) erledigt der Agent die Analyse eines Fremdvertrags, identifiziert Deckungslücken und erzeugt ein vollständiges Gegenangebot in Sekunden. Die Beratungslogik verändert sich damit grundlegend: Was früher Tage dauerte, geschieht jetzt fast zeitgleich im Gespräch mit dem Kunden.
  • Generalis Voice-Agenten übernehmen einen der sensibelsten Kundenkontaktpunkte überhaupt: den Anruf. Doch sie lesen nicht nur gesprochene Anliegen aus, sondern klassifizieren Fälle, extrahieren Daten und übergeben strukturierte Informationen direkt an Backend-Systeme. Die Bearbeitung beginnt nicht mehr nach dem Gespräch, sondern bereits währenddessen.

Diese Beispiele machen deutlich, dass der größte Nutzen dort entsteht, wo KI konkrete Aufgaben übernimmt. Arbeitsschritte, die früher Zeit, Personal und Abstimmungsaufwand erforderten, werden schneller, einheitlicher und mit weniger Fehlern erledigt. Das führt nicht nur zu geringeren Kosten, sondern vor allem zu schnelleren Entscheidungen, besserer Servicequalität und einer Organisation, die insgesamt flexibler und leistungsfähiger agieren kann.

Das Geheimnis der Prozesswirksamkeit von KI-Agenten

Agenten entwickeln ihre produktive Wirkung, weil sie menschliche Routine durch maschinelle Konsistenz ersetzen. Während ein Assistent für jede Frage erneut genutzt werden muss, kann ein Agent einen Prozess beliebig oft ausführen, ohne zusätzliche Kapazität zu verwenden. D.h. die Skalierbarkeit ist strukturell, nicht personell. Dadurch sinken Durchlaufzeiten, Fehlerquoten werden geringer und Prozesse laufen reproduzierbar, unabhängig von Lastspitzen oder individuellen Stärken der Mitarbeitenden.

Beratungsinstitute wie McKinsey und BCG bestätigen dies: Produktivitätsgewinne entstehen nicht durch Textgenerierung, sondern durch automatisierte Prozessausführung. Genau das ist die Stärke agentischer Systeme.

Die Roadmap und Agenda für das Management

Damit Agenten wirken können, brauchen Versicherer einen klaren, umsetzbaren Fahrplan. Eine sinnvol Roadmap umfasst vier Schritte:

1. Technische Grundlage schaffen: Zunächst gilt es, Datenflüsse zu harmonisieren, API-Zugänge bereitzustellen und Prozesse zu standardisieren, damit Agenten überhaupt sinnvoll andocken können. Ein zentraler KPI in dieser Phase ist der „API-Abdeckungsgrad“, also der Anteil relevanter Prozesse, die technisch angebunden sind.

2. Fachbereiche befähigen: Im nächsten Schritt müssen Teams geschult und neue Rollen wie AI Product Owner, Agent-Orchestratoren oder Prozessarchitektinnen und -architekten etabliert werden. Hier bieten sich KPIs wie die „Time-to-Deployment“ neuer Agenten oder die Anzahl erfolgreich trainierter Mitarbeitender an.

3. Governance festlegen und Wirkung messen: Agenten brauchen klare Entscheidungsgrenzen, transparente Dokumentation und nachvollziehbare Abläufe. Wichtige KPIs sind hier die „Automatisierungsquote“, die „Fehlerquote“ sowie die „durchschnittliche Bearbeitungsdauer“ pro Vorgang.

4. Skalieren und vernetzen: Erst wenn erste Agenten stabil laufen, folgt die Skalierung. Dabei geht es nicht nur darum, mehr Agenten einzusetzen, sondern auch darum, sie miteinander arbeiten zu lassen. In dieser Phase entsteht der Übergang zu Multi-Agent-Systemen, bei denen Analyse-, Entscheidungs- und Ausführungsagenten zusammenwirken. Ein entscheidender KPI ist dann der „Durchsatz pro Zeiteinheit“, also wie viele Vorgänge innerhalb eines definierten Zeitraums vollständig automatisiert werden können.

Diese Roadmap zeigt: Mit klaren Schritten und messbaren Zielen lässt sich der Weg von ersten Pilotprojekten hin zu einer breiten Nutzung von Agenten gestalten – und das mit deutlich spürbaren Produktivitätsgewinnen.

Impuls

Die ersten Agenten arbeiten noch einzeln, ähnlich wie spezialisierte Fachkräfte in separaten Teams. Doch die eigentliche Revolution beginnt, wenn Agenten miteinander vernetzt sind und kooperieren: Zum Beispiele, wenn ein Analyse-Agent seine Daten an einen Entscheidungs-Agenten übergibt, der wiederum einen Ausführungs-Agenten ansteuert. Sobald Agenten nicht nur autonom, sondern gemeinsam arbeiten, entsteht eine neue Form operativer Wertschöpfung, die mit der Produktivität der klassischen Prozessorganisation wenig vergleichbar ist.

Die Versicherer, die diesen Übergang frühzeitig gestalten, werden sich einen Vorsprung aufbauen, der sich in zwei bis drei Jahren kaum mehr einholen lässt.

Was Entscheider jetzt klar erkennen sollten

Agentische KI ist kein weiteres Digitalisierungsprojekt und auch kein hübsches Frontend-Upgrade. Sie sind tief in den operativen Prozessen verankert. Während Assistenten Informationen bereitstellen und damit Verständnis schaffen, übernehmen Agenten konkrete Vorgänge, reduzieren manuellen Aufwand und verschieben Wertschöpfung von Menschen zu Systemen. Das Ergebnis ist nicht nur schnelleres Arbeiten, sondern eine neue Logik von Produktivität: standardisiert, skalierbar und unabhängig von personellen Engpässen.

Wer frühzeitig eine agentenfähige Infrastruktur aufbaut, klare Entscheidungsgrenzen definiert, Governance etabliert und Agenten in Linienprozesse bringt, legt die Basis für einen Vorsprung, den andere kaum noch aufholen können.

Quellen

DOMCURA – KIM

Baloise – AI Concierge

Generali Frankreich – Voice-Agenten

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