Insbesondere auf der DKM 2025 wurde sichtbar, wie stark sich die Versicherungsbranche in Richtung KI entwickelt. Von kleinen KI-Helfern bis zu komplexen KI-Komponenten in MVPs ist alles vertreten. Hinzu kommt eine große Vielzahl an nicht versicherungsspezifischen KI-Tools für Präsentationen, Bilder, Videos und KI-Automationen.
Sinnvoller KI-Einsatz
Doch nicht jede KI-Lösung bringt echten Nutzen. Makler benötigen die Fähigkeit, KI-Tools nach Alltagsrelevanz, praktischer Umsetzung, Datenqualität und rechtlicher Nutzung zu bewerten.
Hier gilt es zu verstehen, wo und an welcher Stelle der Einsatz von KI wirklich unterstützen kann und wo sie nur als „Spielerei“ angesehen werden muss. Diese Bewertungskompetenz wird zum ersten wichtigen Filter im Makleralltag.
Externe und interne Datenkompetenz
Zwei Arten der Datenkompetenz werden künftig über den erfolgreichen Einsatz von KI im Maklerbüro entscheiden. Wer hier nicht fit ist, baut auf Sand. Makler müssen verstehen, wie KI-Systeme arbeiten, um deren Ergebnisse einordnen zu können. Modelle wie ChatGPT erzeugen Antworten auf Basis von Daten und statistischen Wahrscheinlichkeiten. Sie können überzeugend klingen und trotzdem falsch liegen. Ein Grundverständnis darüber, woher und wie ChatGPT, Claude, Gemini und Co. ihre Antworten nehmen, ist wichtig, um KI-Aussagen fachlich korrekt zu bewerten und Kunden sicher zu begleiten.
Auslagern oder selbst machen?
Der Wunsch nach KI-Automationen ist groß. Doch oft wird dabei nicht bedacht, dass jeder KI-unterstützte Prozess im Maklerbetrieb saubere, vollständige und strukturierte Daten benötigt. Ohne gepflegte Daten entstehen fehlerhafte Analysen und unbrauchbare Empfehlungen. Nur wenn diese Basis stimmt, kann KI Prozesse automatisieren, Bestände analysieren oder Kommunikation unterstützen. Gleichzeitig ist es wichtig zu wissen, wo und an welcher Stelle das Thema KI besser ausgelagert werden kann bzw. von einem KI-Experten übernommen werden sollte. Das gilt aktuell vor allem für die Implementierung von individuellen KI-Automationen oder dem besonders spannenden Thema KI-Sichtbarkeit.
Gerade beim Thema KI-Automationen erwecken Werbeversprechen manchmal den Anschein, als wäre die Umsetzung im Handumdrehen erledigt und kinderleicht. In Wahrheit sieht es doch eher anders aus: Prozessanalyse, Datenqualität, Schnittstellen (APIs) und die DSGVO erfordern oft mehr technisches Verständnis als gedacht. Hier ist Entscheidungskompetenz gefragt: Wann investiere ich meine eigene Zeit („selbst machen“) und wann ist es wirtschaftlich sinnvoller, das Thema KI-Implementierung auszulagern?
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