Vom Co-Piloten zum Autopiloten: Wenn KI Arbeit übernimmt

Ein Artikel von Daniel Dierkes, Gründer und Geschäftsführer von SureIn und Entwickler der KI-Plattform „Modus“

Die erste Generation generativer KI ist inzwischen im Arbeitsalltag vieler Makler angekommen. E-Mails lassen sich schneller formulieren, Dokumente auslesen, Gespräche zusammenfassen und Informationen innerhalb weniger Sekunden finden. Viele Aufgaben, für die Mitarbeiter bisher Zeit aufwenden mussten, können dadurch schneller erledigt werden. Das schafft spürbare Produktivitätsgewinne, verändert die grundsätzliche Arbeitsweise eines Maklerbetriebs aber zunächst wenig. Der Mitarbeiter führt den Prozess weiterhin selbst aus. Der eigentliche Umbruch beginnt dort, wo KI nicht mehr nur Aufgaben vorbereitet, sondern die daraus entstehenden Arbeitsschritte selbst ausführt.

Von einzelnen Arbeitsschritten zum Autopiloten

Die Arbeit eines Maklers besteht selten aus einer einzelnen Aufgabe. Auf eine eingehende Kundenanfrage folgen meist zahlreiche Arbeitsschritte. Informationen müssen verstanden und eingeordnet, bestehende Kunden- und Vertragsdaten berücksichtigt, fehlende Angaben eingeholt, Dokumente geprüft, Angebote angefragt, nächste Schritte eingeleitet und der Vorgang dokumentiert werden. Ein KI-Co-Pilot kann einzelne Teile davon übernehmen. Er fasst eine E-Mail zusammen, extrahiert Informationen aus einem Dokument oder bereitet eine Antwort vor.

KI-Agenten gehen einen Schritt weiter. Sie erlernen individuelle Prozesse und Arbeitsweisen, können einen Vorgang verstehen, vorhandene Informationen einbeziehen, die nächsten notwendigen Schritte ableiten und diese zunehmend selbst ausführen – und mit jedem Fall und Datenpunkt werden sie besser. Autopilot bedeutet dabei nicht, dass ein Maklerbetrieb von heute auf morgen vollständig autonom arbeitet. Gerade in einer regulierten Branche wäre das weder realistisch noch sinnvoll.

Der Übergang findet schrittweise statt. Zunächst unterstützt die KI bei einzelnen Tätigkeiten, dann bereitet sie vollständige Vorgänge vor und schließlich führt sie Aktionen selbst aus. Mit wachsender Zuverlässigkeit verschiebt sich diese Grenze weiter. Der Mensch wird zunehmend dann eingebunden, wenn ein Fall vom Standard abweicht, eine fachliche Entscheidung erforderlich ist oder persönliche Beratung den Unterschied macht. Wie weit dieser Automatisierungsgrad gehen kann, unterscheidet sich je nach Prozess. Eine einfache Vertragsänderung lässt sich schneller automatisieren als eine komplexe Industrieausschreibung oder eine schwierige Schadenverhandlung. Für die wirtschaftliche Wirkung ist aber keine vollständige Autonomie notwendig. Entscheidend ist, wie viel eines Vorgangs Software zuverlässig übernehmen kann, bevor menschliche Expertise tatsächlich benötigt wird.

Ohne Kontext keine agentische Automation

Mehr Autonomie stellt deutlich höhere Anforderungen an Software. Eine KI kann eine professionelle E-Mail formulieren, ohne viel über den Maklerbetrieb zu wissen. Um einen Vorgang selbstständig zu bearbeiten, muss sie dagegen verstehen, um welchen Kunden es geht, welche Verträge bestehen, welche Risiken bekannt sind, was bereits kommuniziert wurde und welche Dokumente vorliegen. Sie muss außerdem wissen, wie der jeweilige Makler arbeitet, welche Informationen für einen bestimmten Prozess notwendig sind, welche Systeme und Partner einbezogen werden müssen und an welchen Stellen ein Mitarbeiter entscheiden oder freigeben soll.

Je mehr Arbeit Software übernimmt, desto wichtiger wird deshalb der Kontext, auf dessen Grundlage sie handelt. Genau hier liegt eine der zentralen Herausforderungen für die nächste Generation von Maklersoftware. Informationen aus Maklerverwaltungsprogrammen, CRM-Systemen, E-Mails, WhatsApp, Dokumenten, Vergleichsrechnern und weiteren Anwendungen müssen nicht nur verfügbar sein. Sie müssen im jeweiligen Vorgang zusammengeführt und für die nächsten Schritte nutzbar gemacht werden. Erst auf dieser Grundlage kann aus einer KI, die Informationen generiert, ein System werden, das zuverlässig handelt.

Ein Alltag, wenn der Autopilot übernimmt

Wie sich das konkret anfühlen kann, zeigt das Beispiel einer Gewerbeausschreibung. Heute beginnt ein solcher Vorgang häufig damit, Informationen aus E-Mails, Dokumenten, bestehenden Kundendaten und Gesprächen zusammenzutragen. Anschließend werden Fragebögen verschickt, fehlende Angaben nachgefordert, Daten in verschiedene Systeme übertragen, Rechner oder Versicherer angefragt und Angebote manuell gegenübergestellt. Ein Autopilot verändert diesen Ablauf grundlegend.

Eine neue Anfrage geht ein. Das System erkennt automatisch den Kunden und das zu versichernde Risiko. Es berücksichtigt bereits vorhandene Informationen und identifiziert, welche Angaben für die konkrete Ausschreibung noch fehlen. Statt dem Kunden einen umfangreichen Standardfragebogen mit zahlreichen möglicherweise irrelevanten Fragen zu schicken, stellt das System gezielt nur die Fragen, die für dieses individuelle Risiko tatsächlich noch beantwortet werden müssen. Antworten und Dokumente werden automatisch dem Vorgang zugeordnet und die Risikodaten laufend vervollständigt.

Sobald ausreichend Informationen vorliegen, kann der Autopilot passende Vergleichsrechner, Self-Service-Strecken oder andere digitale Zugangswege zu Versicherern ansteuern, die notwendigen Daten übergeben und Preise sowie Konditionen einholen. Die Ergebnisse werden strukturiert zusammengeführt und vergleichbar gemacht.

Der Sachbearbeiter startet damit nicht mehr bei null. Er erhält einen vorbereiteten Vorgang mit strukturiertem Risiko, vollständigen Informationen, eingeholten Angeboten und einer aufbereiteten Entscheidungsgrundlage. Seine Aufgabe besteht nicht darin, Informationen zusammenzusuchen und von System zu System zu übertragen. Er prüft die Ergebnisse, bewertet die relevanten Unterschiede und entscheidet dort, wo seine fachliche Erfahrung gefragt ist.

Damit verändert sich auch die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Software. Der Mitarbeiter arbeitet zunehmend datengetrieben. Statt selbst jeden einzelnen Prozessschritt auszuführen, bekommt er Entscheidungen vorbereitet, kann die Ergebnisse und relevanten Kennzahlen prüfen und die Automatisierung dort freigeben oder korrigieren, wo es notwendig ist. KI ersetzt damit nicht die Expertise des Mitarbeiters. Im besten Fall verstärkt sie sie. Sie liefert Vorschläge, macht Zusammenhänge sichtbar und schafft die Kapazität, sich intensiver mit komplexen Risiken und Kunden auseinanderzusetzen.

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