Agentic Automation ist das Schlagwort der Stunde. KI-Mitarbeiter analysieren Schadenfotos, Phone-Bots nehmen tausende Anrufe entgegen und KI-Assistenten helfen bei Meetings oder Recherchen. Doch trotz erster Erfolge macht sich Ernüchterung breit. Die Frage lautet: Wo bleiben die vollautomatischen Prozesse, die das Geschäft von Grund auf verändern?
Das Problem ist selten der Veränderungswille oder der Algorithmus, sondern eine tiefere Hürde: Besonders die heutigen generativen KI-Systeme glänzen bei Aufgaben, die sie mit ihrem riesigen globalen Kontext – dem Wissen des gesamten Internets – lösen können. Doch was passiert, wenn dieses universelle Wissen auf die spezifischen Realitäten des Unternehmensalltags trifft
Zwischen Hype und Handarbeit: Hürden der KI-Integration
Bekannte Faktoren verlangsamen die Entwicklung: Komplexe Regulatorik rund um den EU AI Act und die DSGVO erfordert sorgfältige Prüfung. Gerade wenn zentrale Prozesse als Hochrisikoanwendung eingestuft werden, wird die Compliance zur strategischen Kernaufgabe. Auch das notwendige Mitarbeiter-Enablement und die Etablierung eines digitalen Mindsets brauchen Zeit und Engagement. Doch die Achillesferse für den wirtschaftlichen Erfolg ist die tiefe, nahtlose Integration der KI in die Unternehmensrealität. Zur Veranschaulichung dient das Bild einer neuen Mitarbeiterin: Trotz all ihrer beeindruckenden Fähigkeiten fehlt ihr der entscheidende Unternehmenskontext: Sie kennt weder Ihre Produkte noch Ihre Firmenkultur. Um wirklich zu helfen, muss sie drei entscheidende Integrationshürden überwinden.
1. Die Datenintegration: Das Fundament aus Wissen
Jedes KI-System ist nur so gut wie die Daten, auf denen es basiert. Doch hier zeigt sich eine fundamentale Kluft in der Unternehmensrealität. Generative KI-Modelle müssen mit spezifischem Firmenwissen „geerdet“ werden, sonst versagen sie an den Realitäten einer Police. Klassische KI-Modelle, die von Grund auf mit internen Daten gebaut werden, scheitern sogar noch früher, wenn diese Daten unsauber oder unvollständig sind. Das Ergebnis ist dasselbe: Ohne gepflegte Datenplattformen gibt es keine intelligente Anwendung. Für Versicherer bedeutet das: Ohne harmonisierte, domänenspezifische Datenbasis bleibt jedes KI-Projekt ein Einzelfall.
2. Die Prozessintegration: Der Fremdkörper im System
Ohne tiefe Integration in die Kernprozesse bleibt selbst die beste KI eine Insellösung. Die größte technische Herausforderung ist die Anbindung an bestehende, oft veraltete IT-Architekturen. Solange die KI ein Fremdkörper im System bleibt, anstatt Prozesse von der Antragsprüfung bis zur Schadenregulierung durchgängig zu unterstützen, wird ihr Potenzial für eine echte Hyperautomation nie ausgeschöpft. Hier entscheidet sich, ob KI Effizienzgewinne liefert oder lediglich zusätzliche Komplexität erzeugt.
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Dietmar Munz 
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