Technologie und Service in der Versicherungswirtschaft

Aus Sicht zahlreicher Versicherungsvorstände steht die Branche 2026 an einem entscheidenden Punkt. Nicht, weil plötzlich neue Trends auftauchen, sondern weil sich bekannte Themen zuspitzen. Die großen Themen sind längst klar: Digitalisierung, Effizienz und KI. Neu ist, dass der Spielraum kleiner wird. Kostendruck, Fachkräftemangel, steigende Serviceerwartungen und zunehmende regulatorische Anforderungen treffen auf Organisationen, deren Prozesse und IT-Fundament vielerorts noch nicht zukunftsfest sind.

Was daraus folgt, ist eine unbequeme Wahrheit: Es mangelt nicht an Ideen oder Strategien. Es mangelt an Umsetzungskraft. 2026 wird damit weniger ein Innovationsjahr, sondern deutlich mehr ein Umsetzungsjahr.

Drei Kernherausforderungen stehen dabei im Zentrum:

• KI und Digitalisierung müssen vom Experiment zur operativen Grundlage werden. Weg von Piloten, hin zu messbarem Nutzen im Tagesgeschäft.

• Effizienz wird zur Kernaufgabe. Aber nicht durch Sparprogramme mit der Gießkanne, sondern durch Vereinfachung. Prozesse, Betriebsmodelle und Strukturen müssen neu gedacht werden.

• Veränderungsfähigkeit wird zum zentralen Wettbewerbsfaktor. Der entscheidende Engpass liegt nicht in der Verfügbarkeit von Technologie, sondern in Organisation, Kultur und Umsetzungskraft.

Diese drei Herausforderungen greifen ineinander und damit greifen Insellösungen zu kurz. Wer sie zusammen denkt, baut ein Fundament, auf dem Skalierung überhaupt erst möglich wird.

1) KI: Vom Hype zur operativen Realität

Die Versicherungsbranche hat 2024 und 2025 beim Thema KI eine typische Kurve durcherlebt: Aufbruchstimmung, hohe Erwartungen, dann Ernüchterung und im besten Fall eine Lernphase. Viele Unternehmen haben wertvolle Piloten entwickelt, Prototypen getestet und erste Use Cases realisiert. Der Knackpunkt: Zwischen „funktioniert als Pilot“ und „schafft Nutzen im Betrieb“ liegen Welten.

2026 entscheidet sich, ob KI operativ verankert werden kann oder als Sammlung isolierter Piloten verpufft. Dafür sind drei Punkte entscheidend:

Erstens: KI skaliert keine schlechten Prozesse.

Wer Komplexität, Medienbrüche und unklare Verantwortlichkeiten in den Kernprozessen hat, kann diese mit KI kurzfristig überdecken, aber nicht nachhaltig lösen. KI kann helfen, Engpässe zu entlasten und Service spürbar zu verbessern. Sie ersetzt jedoch nicht die Notwendigkeit, Prozesse zu vereinfachen und Ende-zu-Ende sauber zu denken und zu gestalten.

Zweitens: KI im Produktivbetrieb braucht Governance.

Spätestens mit Blick auf Compliance, Datenschutz, IT-Sicherheit und den EU AI Act wird klar: KI ist kein „Tool“, das man nebenbei einführt. Es braucht Rollen, Regeln, Qualitätsstandards, Monitoring, klare Verantwortungen und vor allem eine Architektur, die die Integration in bestehende Systeme ermöglicht.

Drittens: Der größte Hebel liegt im Zusammenspiel von Mensch und KI.

Die produktiv wirksamsten Ansätze sind häufig nicht „Vollautomatisierung“, sondern intelligente Unterstützung: Assistenz im Kundenservice, Entscheidungsvorbereitung im Underwriting, strukturierte Schadenanalyse, automatische Dokumenten- und Korrespondenzunterstützung. Das reduziert Bearbeitungszeiten, entlastet knappe Fachressourcen und steigert die Qualität.

Die Schlussfolgerung für 2026 ist simpel: KI muss dort ansetzen, wo operativer Druck entsteht, und sie muss von Anfang an als Teil eines produktiven Betriebsmodells gedacht werden.