Achieving Efficiency with AI - How Does it Work?
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Achieving Efficiency with AI - How Does it Work?
The AI Discussion in the Insurance Industry
The discussion around AI in the insurance industry mostly revolves around use cases in specialized departments, such as sales and customer service (e.g., intelligent chatbots instead of digital FAQs) or process automation (e.g., extracting specialized data from unstructured sources). There are also experiments with so-called co-pilots (e.g., summarizing correspondence or researching long and complex sources). Finally, there are initial pilot projects for automating certain process steps using generative AI (e.g., in claims management).
However, this “use-case thinking” often results in AI-based technologies not being widely deployed yet. As a result, AI applications struggle to transition from a "laboratory status" to full-scale productive deployment.
At the same time, AI is already being used effectively in IT itself, across industries. This includes AI applications in software development, operational optimization, testing and system migrations.
Three Horizons of AI Development
If we assume that the development and adoption of AI-driven applications occur in waves, we can define the following stages:
- Horizon 1: “Humans with Co-Pilots” – Employees are supported in their current tasks by AI-assisted features (e.g., for search, research, and summarization).
- Horizon 2: “Humans with Agents” – Certain process steps are carried out by AI agents, while employees remain in control of the overall process.
- Horizon 3: “Agents with Humans” – Large parts of a process are fully automated by AI agents. Employees orchestrate the agents and oversee the results.
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Wirkung erzielen mit KI – wie geht das?
Die KI-Diskussion in der Versicherungsbranche
Die Diskussion um KI in der Versicherungsbranche dreht sich hauptsächlich um Use Cases in spezialisierten Abteilungen wie Vertrieb und Kundenservice (z. B. intelligente Chatbots anstelle digitaler FAQs) oder Prozessautomatisierung (z. B. Extraktion spezialisierter Daten aus unstrukturierten Quellen). Es gibt auch Experimente mit sogenannten Co-Piloten (z. B. Zusammenfassung von Korrespondenz oder Recherche in langen und komplexen Quellen). Schließlich gibt es erste Pilotprojekte zur Automatisierung bestimmter Prozessschritte mithilfe generativer KI (z. B. im Schadenmanagement).
Dieses „Use-Case-Denken“ führt jedoch oft dazu, dass KI-basierte Technologien noch nicht weit verbreitet sind. Infolgedessen haben KI-Anwendungen Schwierigkeiten, vom „Laborstatus“ zur vollständigen produktiven Nutzung überzugehen.
Gleichzeitig wird KI in der IT selbst bereits branchenübergreifend effektiv eingesetzt. Dazu gehören KI-Anwendungen in der Softwareentwicklung, der Betriebsoptimierung, bei Tests und Systemmigrationen.
Drei Horizonte der KI-Entwicklung
Wenn wir davon ausgehen, dass die Entwicklung und Einführung KI-gesteuerter Anwendungen in Wellen erfolgt, können wir die folgenden Phasen definieren:
- Horizon 1: „Humans with Co-Pilots“ – Mitarbeitende werden bei ihren aktuellen Aufgaben durch KI-gestützte Funktionen unterstützt (z. B. für Suche, Recherche und Zusammenfassung).
- Horizon 2: „Humans with Agents“ – Einzelne Prozess-Schritte werden von KI Agents durchgeführt, der Prozess bleibt unter der Kontrolle des Mitarbeitenden.
- Horizon 3: „Agents with Humans“ – Weite Teile eines Prozesses werden vollständig von KI-Agenten automatisiert. Die Mitarbeiter koordinieren die Agenten und überwachen die Ergebnisse.
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