Wie beginnt ein Versicherer mit KI?

Mit einem kleinen, klar abgegrenzten Anwendungsfall. Die Reihenfolge, die sich bewährt hat, ist immer dieselbe: einen konkreten Use Case auswählen, die Datenwege definieren, eine erste Pilotumgebung aufsetzen, Ergebnisse messen, dann skalieren. Der häufigste Fehler liegt nicht in einem dieser Schritte, sondern davor – in einem Zuschnitt, der zu groß ist, um in Wochen zu einem Ergebnis zu führen.

Den Anwendungsfall auswählen

Ein guter erster Fall hat vier Eigenschaften: Er kommt häufig vor, er ist fachlich unstrittig, sein Ergebnis ist messbar, und er berührt keine Entscheidung mit unmittelbarer Rechtswirkung. Prozesse, in denen es um das Zusammentragen von Angaben und Unterlagen geht, erfüllen alle vier – deshalb sind sie regelmäßig der beste Einstieg. Ungeeignet als erster Fall ist alles, was zugleich neu, seltener und entscheidungsrelevant ist.

Datenwege definieren

Zu klären ist, woher die Eingangsdaten kommen, wohin die Ergebnisse zurückgeschrieben werden und welche Quelle im Zweifel gilt. Das ist weniger eine technische als eine Zuständigkeitsfrage, und sie sollte beantwortet sein, bevor der erste Vorgang läuft.

Pilotumgebung und Messung

Ein Pilot ohne Ausgangsmessung ist ein Vorführtermin. Wer vorher nicht festgehalten hat, wie der Prozess ohne Unterstützung läuft – wie viele Eingänge nicht bearbeitbar sind, wie viele Rückfragen pro Vorgang entstehen, wie lange es bis zur Bearbeitbarkeit dauert –, kann hinterher keine Verbesserung belegen. Diese Erhebung kostet eine Stichprobe von einigen hundert Vorgängen und ist die günstigste Absicherung des ganzen Vorhabens.

Skalieren

Erweitert wird entlang von einer Dimension, nicht entlang mehrerer gleichzeitig: erst weitere Fallgruppen im gleichen Prozess, dann weitere Eingangskanäle, dann weitere Prozesse. Jede Erweiterung bekommt dieselbe Messung wie der Pilot, damit erkennbar bleibt, ob die Qualität mitwächst.