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Digital Insurance Podcast: KI als Feature, Produkt oder Co-Pilot?

In der neuesten Ausgabe des Digital Insurance Podcast dreht sich wieder alles um künstliche Intelligenz. Konkret diskutieren Gastgeber Jonas Piela und sein Mitarbeiter Thomas Fröhlich über KI am Arbeitsplatz, Prompts als Drehbuch und den Weg zu mehr „Great Work“.

In der aktuellen Episode des Digital Insurance Podcast, dem KI-Update im Februar 2026, widmen sich Gastgeber Jonas Piela und sein Mitarbeiter Thomas Fröhlich einer grundlegenden Frage, die die Software- und Arbeitswelt gleichermaßen bewegt: Ist künstliche Intelligenz (KI) lediglich ein Feature oder ein eigenständiges Produkt? Die spannende Diskussion beleuchtet nicht nur die theoretischen Aspekte dieser Klassifizierung, sondern auch die praktischen Auswirkungen auf den beruflichen Alltag und die individuelle Produktivität.

Die Gretchenfrage: KI als Feature oder Produkt?

Jonas Piela und Thomas tauchen tief in die Debatte ein, ob KI als Baustein in komplexen Systemen agiert oder als eigenständige Lösung bestehen kann. Piela argumentiert vehement, dass KI primär ein Feature ist, das bestehende Produkte – sei es E-Mail-Programme, Dokumentenverarbeitungssoftware oder Videokonferenz-Tools – aufwertet und effizienter macht. Als Beispiel dient die kurzlebige Clubhouse-App, die als eigenständiges Produkt startete, aber letztlich als Feature in etablierten Plattformen wie LinkedIn oder Twitter landete.

Thomas stimmt dieser Einschätzung zu und untermauert sie mit der Analogie des Schraubenziehers: KI sind die austauschbaren Bits, die einen bewährten Schraubenzieher (das Produkt) vielseitig und mächtig machen. Beide sind sich einig, dass der Markt die Integration von KI in bestehende Software belohnt, während Unternehmen, die KI noch nicht ausreichend nutzen, abgestraft werden. Dies führt dazu, dass KI-Fähigkeiten zunehmend nahtlos in den digitalen Alltag einfließen, anstatt als isolierte Anwendungen zu existieren.

Der Sparringspartner: Ein Muss für jeden?

Trotz der Einordnung als Feature erkennen Piela und Thomas die einzigartige Rolle von Chat-Assistenten wie ChatGPT an. Sie bezeichnen diese als „allwissende Kollegen“ oder „Sparringspartner“, die jederzeit für Fragen und Ideenaustausch zur Verfügung stehen. Diese Form der KI, die als direktes Kommunikationsmittel fungiert, bildet für viele den ersten und wichtigsten Kontaktpunkt. Thomas Pielas Empfehlung lautet daher: „Start with a personal question.“ Der einfache Dialog mit einer KI, sei es zu Kochrezepten oder philosophischen Fragen, ist der niederschwelligste Weg, die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie kennenzulernen. Diese zugängliche Form der Interaktion macht KI zu einem Muss für alle, die produktiver und effizienter sein wollen.

Mehr „Great Work“ durch Automatisierung

Ein zentraler Aspekt der Diskussion ist die Frage, ob KI zu mehr oder weniger Arbeit führt. Piela und Thomas greifen hier auf das Konzept von „Bad Work, Good Work, und Great Work“ von Michael Bungay Stanier zurück. „Bad Work“ umfasst sinnlose, zeitraubende Aufgaben, „Good Work“ die notwendigen, aber nicht immer inspirierenden Routineaufgaben, und „Great Work“ die kreativen, strategischen und erfüllenden Tätigkeiten.

Hier geht es zur aktuellen Folge:

AI & Automation Update: Feature, Produkt oder persönlicher Co-Pilot?

Über den Podcast

Jonas Piela berät die Versicherungswirtschaft hinsichtlich der digitalen Transformation in seiner Rolle als Managing Director bei Piela & Co. Digital Consultants. Außerdem betreibt er den Digital Insurance Podcast, für den er mit Managern aus der Branche über die Herausforderungen der Digitalisierung spricht. Zu finden ist der Podcast unter anderem bei Google, Apple und Spotify sowie unter insurancemedia.de/podcast.

Weitere Podcasts

Volle Deckung – Der Podcast für die Finanz- und Versicherungsbranche

Warum Makler mit nur einem KI-Modell Potenzial verschenken

Leona Spauszus ist Trainerin und Speakerin für künstliche Intelligenz im Versicherungsvertrieb. Als KI-Pionierin zeigt sie, wie KI den Arbeitsalltag von Vermittlern und Führungskräften im Vertrieb effizienter macht. Für AssCompact gibt sie in ihrer monatlichen KI-Kolumne praxisnahe KI-Tipps speziell für Makler.

Künstliche Intelligenz ist im Makleralltag angekommen. Was vor zwei Jahren noch mit einer Mischung aus Skepsis und Staunen betrachtet wurde, ist für viele Makler heute ein selbstverständliches Werkzeug für Texte, Analysen, Vorbereitung und Organisation. Parallel dazu hat sich die Landschaft der KI-Modelle stark weiterentwickelt. Neue Versionen, neue Anbieter und neue technische Schwerpunkte verändern kontinuierlich, wie und wofür KI sinnvoll eingesetzt werden kann. Viele Versicherungsmakler stellen sich deshalb eine naheliegende Frage:

Reicht ein KI-Modell für alles?

Die kurze Antwort lautet: Nein. Und zwar nicht, weil es inzwischen spezialisierte KI-Modelle für einzelne Versicherungsaufgaben gäbe, sondern weil sich große Sprachmodelle trotz ähnlicher Grundlagen im praktischen Einsatz deutlich unterscheiden. Texte, Analyse, Kundenkommunikation und Dokumentenarbeit stellen sehr unterschiedliche Anforderungen an ein KI-Modell. Wer hier mit nur einem System arbeitet, nutzt häufig ein Werkzeug außerhalb seiner größten Stärke und verschenkt damit wertvolles Potenzial im Arbeitsalltag.

Große KI-Modelle, unterschiedliche Stärken

ChatGPT, Gemini, Claude, Mistral und Co. gehören alle zur Gruppe der Large Language Models, auf Deutsch große Sprachmodelle. Sie sind universell einsetzbar und nicht auf einzelne Branchen oder Tätigkeiten spezialisiert. Dennoch zeigen sich im Makleralltag klare Unterschiede. Diese entstehen durch unterschiedliche Trainingsschwerpunkte, technische Architektur, Kontextverarbeitung und die Art, wie die Modelle in Produkte eingebettet sind. Für Makler ist daher nicht entscheidend, welches Modell theoretisch am besten ist. Entscheidend ist, welches Modell für welche Aufgabe im Alltag aktuell den größten Mehrwert liefert.

ChatGPT als stabiler Allrounder im Maklerbüro

ChatGPT ist ein klassischer Generalist. Genau darin liegt seine Stärke. Das Modell ist darauf ausgelegt, sehr unterschiedliche Aufgaben zuverlässig zu bewältigen und flexibel zwischen Themen zu wechseln. Im Makleralltag zeigt sich das besonders bei Aufgaben, die Struktur, Kreativität und Kontextwechsel erfordern. Dazu gehören das Verfassen von Texten, das Strukturieren von Gedanken, die Vorbereitung von Kundengesprächen, Ideensammlungen für Aktionen oder schnelle Zusammenfassungen komplexer Inhalte.

ChatGPT überzeugt nicht, weil es für diese Aufgaben optimiert wäre, sondern weil es unterschiedliche Anforderungen gut miteinander verbinden und verständlich aufbereiten kann. Für viele Versicherungsmakler ist ChatGPT deshalb das zentrale Einstiegswerkzeug und bleibt auch langfristig ein verlässlicher Begleiter im Tagesgeschäft.

Gemini und der Umgang mit sehr großen Dokumenten

Die besondere Stärke von Gemini liegt in der Verarbeitung sehr großer Textmengen. Durch seine technische Auslegung auf besonders große Kontextfenster kann das Modell umfangreiche Dokumente in einem Durchgang erfassen.

Das ist vor allem dann relevant, wenn Makler regelmäßig mit langen Versicherungsbedingungen, umfangreichen Vertragswerken oder mehreren zusammenhängenden Unterlagen arbeiten. Der Vorteil liegt weniger in einer besseren inhaltlichen Bewertung, sondern darin, dass Zusammenhänge erhalten bleiben, ohne Texte aufwendig aufteilen zu müssen. Gerade bei komplexen Sachverhalten kann das die Arbeit deutlich vereinfachen und Fehler reduzieren, die durch fragmentierte Analyse entstehen.

Claude und sprachliche Qualität in der Kommunikation

Claude überzeugt vor allem dort, wo Sprache im Mittelpunkt steht. Texte wirken besonders flüssig, logisch aufgebaut und sehr nah an menschlicher Kommunikation. In der Kundenkommunikation, bei erklärungsbedürftigen Themen oder redaktionellen Inhalten wird dieser Unterschied schnell spürbar. Als Makler kann man Claude gezielt einsetzen, wenn Tonalität, Argumentationslogik und sprachliche Feinheit entscheidend sind. Texte sollen hier nicht nur korrekt informieren, sondern Vertrauen aufbauen und Sicherheit vermitteln.

Mistral und der Blick auf europäische Rahmenbedingungen

Mistral nimmt eine besondere Rolle ein. Der Fokus liegt bei diesem KI-Modell auf europäischen Werten wie Datenschutz, Transparenz und regulatorischer Sicherheit. Mistral ist ein europäisches Unternehmen mit Sitz in Frankreich und positioniert sich bewusst als Alternative zu US-Anbietern. Das KI-Modell ist auf Effizienz getrimmt. Das bringt in der Praxis oft schnellere Antwortzeiten bei komplexen deutschen Texten, ohne dass man dafür die Rechenpower eines kalifornischen Großrechenzentrums benötigt.

Ergebnisse absichern durch Modellvergleich

Ein weiterer praktischer Vorteil der Arbeit mit mehreren KI-Modellen liegt im Gegencheck von Ergebnissen. Sprachmodelle können überzeugend formulieren und dennoch inhaltlich falsch liegen. Diese sogenannten Halluzinationen lassen sich reduzieren, wenn wichtige Aussagen von einem zweiten Modell überprüft werden. Gerade bei fachlich sensiblen Themen oder bei der Vorbereitung von Kundenkommunikation erhöht dieser Vergleich die Sicherheit erheblich.

Datenschutz: Der Elefant im Raum

Ein wichtiger Aspekt, der oft unterschätzt wird: Allein die Wahl eines europäischen Modells wie Mistral bedeutet nicht automatisch, dass alle Anforderungen an den Datenschutz im Maklerbüro erfüllt sind. Es kommt weniger auf das Woher des Modells an, sondern vor allem auf das Wie der Nutzung.

In der Praxis sollten Makler daher vor allem auf die technischen Rahmenbedingungen achten. Viele Hersteller bieten spezielle Business-Versionen an, bei denen die eingegebenen Daten im Gegensatz zu kostenlosen Privat-Accounts nicht zum Training der KI verwendet werden. Zudem bleibt die Anonymisierung von Kundendaten eine der wichtigsten Routinen im Umgang mit jeder KI. Je weniger Rückschlüsse auf reale Personen möglich sind, desto sicherer ist der Prozess. Da die Anforderungen an den Datenschutz und die IT-Sicherheit komplex sind, ist für die rechtskonforme Einbindung von KI in den eigenen Betrieb die Rücksprache mit einem Datenschutzbeauftragten oder spezialisierten Juristen ratsam.

Fazit: KI als Werkzeugkasten denken

Die Arbeit mit KI entwickelt sich weg vom Gedanken eines einzelnen Alleskönners. Stattdessen etabliert sich ein KI-Werkzeugkasten aus mehreren Modellen, die je nach Aufgabe gezielt eingesetzt werden. Makler, die KI strategisch nutzen möchten, profitieren davon, die unterschiedlichen Stärken der Modelle zu kennen und bewusst zu kombinieren. Nicht Spezialisierung ist der Schlüssel, sondern situative Passung. Genau darin liegt der nachhaltige Nutzen von KI im Makleralltag.

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Digital Insurance Podcast: Orchestrierung statt Altlasten

In der neuesten Folge des Digital Insurance Podcast sind Thomas Rodewis, Chief Innovation Officer des Konzerns Versicherungskammer, und Ewa Chocianowska von Dataiku zu Gast bei Moderator Jonas Piela. Es geht um KI-Erfolg trotz veralteter Legacy-Systeme und Mainframes.

In der neuesten Folge des Digital Insurance Podcast diskutiert Moderator Jonas Piela mit Dr. Thomas Rodewis, Chief Innovation Officer des Konzerns Versicherungskammer, und Ewa Chocianowska von Dataiku über den entscheidenden Wendepunkt der künstlichen Intelligenz in der Versicherungsbranche. Dataiku ist eine führende Plattform für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), die 2013 gegründet wurde. Sie ermöglicht Unternehmen, Datenanalysen zu demokratisieren, indem sie sowohl technische Experten (Data Scientists) als auch Geschäftsanwender (Business User) befähigt, KI-Projekte von der Datenaufbereitung bis zur Produktion (Everyday AI) umzusetzen. Das Gespräch verdeutlicht, dass die Phase des reinen Experimentierens beendet ist und KI nun als notwendige Infrastruktur zur Bewältigung massiver demografischer Herausforderungen dienen muss.

Vom Hype zur messbaren Wertschöpfung

Dr. Thomas Rodewis betont, dass die Versicherungskammer bereits seit fast einem Jahrzehnt an KI-Themen arbeitet, die Intensität durch generative KI jedoch massiv zugenommen hat. Er stellt klar, dass es im Jahr 2026 nicht mehr um isolierte Pilotprojekte geht, sondern um die Skalierung von „Archetypen“ – Lösungen, die strukturiert durch alle Unternehmensprozesse gerollt werden. Dabei steht nicht die Technologie selbst, sondern die Lösung konkreter Probleme für Kunden und Mitarbeiter im Vordergrund. Ewa Chocianowska ergänzt, dass Unternehmen KI nun als kritische Infrastruktur begreifen müssen, die zuverlässig, sicher und wertstiftend funktioniert.

KI als Schutzschild gegen den Fachkräftemangel

Ein zentrales Thema der Episode ist der „Demografie-Hammer“. Bis 2030 werden die Versicherungskammer rund 2.000 Mitarbeitende verlassen, was etwa einem Viertel der Belegschaft entspricht. Laut Rodewis ist es weder möglich noch gewollt, diese Babyboomer eins zu eins durch neue Menschen zu ersetzen. Stattdessen soll KI repetitive, weniger wertschöpfende Tätigkeiten übernehmen, damit sich die verbleibenden Mitarbeitenden auf komplexe und verantwortungsvolle Aufgaben konzentrieren können. Besonders kritisch ist hierbei die Rettung von Expertenwissen. Ewa Chocianowska sieht in KI ein Werkzeug, um das implizite „Bauchgefühl“ langjähriger Underwriter zu kodifizieren und in institutionelles Vermögen zu verwandeln.

Integrierte Lösungen statt isolierter Chatbots

Die Zukunft der Versicherung sieht Dr. Rodewis nicht in einer unüberschaubaren Ansammlung einzelner Chatbots, sondern in integrierten Assistenten-Systemen auf einer gemeinsamen technologischen Plattform. Die Versicherungskammer setzt hierbei bereits erfolgreich auf „KammerGPT“, eine interne, datenschutzkonforme Instanz auf Basis von Microsoft Azure und OpenAI. Über 50% der Belegschaft nutzen dieses Tool bereits aktiv, um E-Mails zu formulieren, Protokolle zu erstellen oder komplexe Prozessanalysen durchzuführen.

Demokratisierung der Daten als Erfolgsfaktor

Für eine erfolgreiche Skalierung fordert Ewa Chocianowska eine Demokratisierung der KI-Werkzeuge. KI darf kein reines IT-Projekt bleiben, sondern muss in die Fachbereiche wandern. Wenn Aktuare und Schadenexperten befähigt werden, mit Daten zu arbeiten, ohne programmieren zu müssen, wird die IT vom Flaschenhals zum Enabler. Nur durch diese breite Akzeptanz und Transparenz der Modelle kann das Vertrauen der Mitarbeitenden gewonnen und der Sprung zur messbaren Business-Effizienz vollzogen werden.