Vom Einstieg zur Spezialisierung: Der richtige Weg zur Einführung generativer KI (IV2)
Versicherungsunternehmen müssen mit technologischen Entwicklungen Schritt halten. Generative KI kann Prozesse erheblich optimieren – aber nur, wenn sie gezielt eingeführt wird. Die Herausforderung liegt nicht in der Vielzahl an Möglichkeiten, sondern in der richtigen Auswahl: Wo fängt man an?
In der Praxis wirken viele Anwendungsfälle auf den ersten Blick gleichermaßen vielversprechend und wirtschaftlich attraktiv. Doch ohne ein strukturiertes Auswahlverfahren droht ein unkoordinierter Start: Unternehmen könnten entweder zu viele Ressourcen auf zu komplexe Szenarien setzen oder sich mit einfachen, aber wenig wirkungsvollen Anwendungen verzetteln.
Wie können Versicherer sicherstellen, dass sie gezielt die richtigen Anwendungsfälle auswählen – und damit den Grundstein für eine nachhaltige KI-Strategie legen?
Ein gezielter Einstieg in generative KI gelingt am besten mit einer klaren Unterscheidung zwischen allgemeinen und speziellen Anwendungsfällen – sowie einem Ansatz, der mit allgemeinen Lösungen beginnt und zu spezialisierten, maßgeschneiderten Anwendungen führt.
Der relevante Unterschied: Allgemeine vs. spezielle KI-Anwendungsfälle
Allgemeine Anwendungsfälle
Allgemeine Anwendungsfälle sind branchenübergreifend und lassen sich besonders gut in Querschnittsabteilungen wie z. B. im Marketing umsetzen. Sie sind einfach zu implementieren und liefern schnelle Vorteile.
🔹 Praxisbeispiel: Mit generativer KI lassen sich aus einer Pressemeldung gezielt Social-Media-Posts erstellen. Die KI extrahiert die Kernaussagen und passt sie plattformspezifisch an.
👉 Demonstration: LinkedIn-Post
Spezielle Anwendungsfälle
Spezielle Anwendungsfälle sind branchenspezifisch und erfordern oft tiefere Fachkenntnisse sowie eine enge Abstimmung mit Geschäftsprozessen. Sie sind komplexer, bieten jedoch erhebliches Potenzial zur Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerung.
🔹 Praxisbeispiel: Mit generativer KI lassen sich typische Schreiben von Versicherungskunden automatisch klassifizieren. Sie erkennt relevante Kategorien, extrahiert Informationen und stellt sie tabellarisch bereit.
👉 Demonstration: LinkedIn-Post
Vom Einstieg mit allgemeinen Anwendungen zur Spezialisierung
1️⃣ Start mit allgemeinen Anwendungsfällen
Unternehmen sollten mit einfachen, breit anwendbaren KI-Projekten beginnen. Diese ermöglichen eine schnelle Umsetzung, schaffen erste Erfolge, steigern die Produktivität in der gesamten Organisation und liefern wertvolle Erkenntnisse für die nächsten Schritte.
2️⃣ Lernen und Anpassen
Die aus den ersten Projekten gewonnenen Erkenntnisse helfen, generative KI gezielt weiterzuentwickeln und auf unternehmensspezifische Anforderungen zuzuschneiden. Praxisfeedback und Lessons-Learned spielt hierbei eine entscheidende Rolle, um die Qualität und Effizienz der KI-Lösungen kontinuierlich zu verbessern.
3️⃣ Übergang zu speziellen Anwendungsfällen
Sobald allgemeine Anwendungsfälle etabliert sind, können Unternehmen gezielt branchenspezifische Einsatzmöglichkeiten umsetzen. Diese erfordern oft mehr Aufwand und spezialisiertes Know-how, bieten jedoch einen hohen wirtschaftlichen Nutzen und nachhaltige Wettbewerbsvorteile.
Fazit
Der Einstieg in die generative KI in Versicherungsunternehmen sollte strategisch und schrittweise erfolgen. Mit einer Fokussierung auf allgemeine Anwendungsfälle können Unternehmen schnell erste Erfolge erzielen und Erfahrungen sammeln, bevor sie sich auf spezialisiertere, wertstiftende Projekte konzentrieren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Integration von KI reibungslos verläuft und nachhaltig erfolgreich ist. Unternehmen profitieren von einer schnellen Umsetzung und steigern die Akzeptanz der Technologie, während sie wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Anwendungen gewinnen.
