KI-Verordnung: Jetzt beginnt die praktische Umsetzung
Mit dem europäischen AI Act existiert inzwischen weltweit eines der umfassendsten Regelwerke für den Einsatz von KI. Für Unternehmen rückt nun weniger die Verordnung selbst als vielmehr ihre praktische Umsetzung in den Mittelpunkt. Deutschland hat hierfür eine neue nationale Aufsichtsstruktur geschaffen. Der Bundestag beschloss die nationale Durchsetzung des AI Act vor der Sommerpause: Die Bundesnetzagentur übernimmt künftig eine zentrale koordinierende Rolle, wobei sektorspezifische Behörden wie die Bafin eingebunden werden können. Für die Versicherungsbranche bedeutet dies, dass Governance, Dokumentation, Risikobewertungen und transparente Verantwortlichkeiten künftig noch stärker in den Fokus rücken werden. KI wird damit zunehmend auch zu einer Management- und Compliance-Aufgabe – nicht nur zu einer reinen IT-Aufgabe.
Wo steht Deutschland?
Im internationalen Wettbewerb gehört Deutschland zu den weltweit führenden KI-Standorten. Der Finanz- und Versicherungssektor zählt dabei weltweit zu den dynamischsten Anwendungsfeldern von KI. Die vom Autor zusammen mit der Deep Knowledge Group herausgegebenen Global Artificial Intelligence Competitiveness Index Reports (www.dkv.global/ai-index) zeigen außerdem, dass KI im Finanz- und Versicherungsumfeld weltweit inzwischen weit über klassische Chatbots hinausgeht. Besonders stark wachsen Anwendungen in den Bereichen Betrugserkennung, Risikobewertung, Compliance, algorithmische Entscheidungsunterstützung sowie Automatisierung operativer Prozesse. KI entwickelt sich damit zunehmend von einem Wettbewerbsvorteil zu einer strategischen Notwendigkeit für Versicherungs- und Finanzdienstleister. Deutschland verfügt über hervorragende Forschungseinrichtungen und Hochschulen, eine etablierte Versicherungsbranche und einen starken Mittelstand. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch weniger in der Entwicklung neuer Algorithmen als in deren konsequenter Einführung in die Unternehmenspraxis.
Wie KI-Projekte erfolgreich werden
Viele Studien kommen zu dem Ergebnis, dass ein Großteil aller KI-Projekte die ursprünglich gesetzten Ziele nicht erreicht. Die Ursachen liegen häufig nicht in der Technologie selbst, sondern in organisatorischen Defiziten. Erfolgreiche KI-Projekte beginnen daher nicht mit der Auswahl eines Modells, sondern mit einer klar definierten geschäftlichen Fragestellung. Unternehmen sollten zunächst identifizieren, welche Entscheidungen automatisiert oder unterstützt werden sollen und welchen konkreten wirtschaftlichen Mehrwert dies schafft. Entscheidend wird sein, technologische Innovation mit guter Governance, regulatorischer Sicherheit und einem klaren Geschäftsnutzen zu verbinden. Nur dann entsteht aus KI nicht nur ein beeindruckender Demonstrator, sondern ein nachhaltiger wirtschaftlicher Mehrwert.
Über den Autor
Prof. Dr. Patrick Glauner ist Professor für KI an der TH Deggendorf und hat als Sachverständiger unter anderem das Europäische Parlament und den Deutschen Bundestag beraten. Er studierte am Imperial College London und war bei der Europäischen Organisation für Kernforschung (CERN) und der Krones AG tätig.
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