Die Kluft ist da, und sie hat eine Zahl

Die Diskussion, ob KI in der Schaden- und Unfallversicherung einen Unterschied macht, ist beendet. Der World Property & Casualty Insurance Report 2026 des Capgemini Research Institute liefert das Ergebnis: Die Top 10 Prozent der Versicherer mit fortgeschrittenen KI-Fähigkeiten übertreffen ihre Wettbewerber beim Umsatzwachstum um 21 Prozent und schneiden auch an der Börse deutlich besser ab.

21 Prozent Wachstumsvorsprung ist keine Optimierungsmarge, das ist ein struktureller Wettbewerbsvorteil. Und er konzentriert sich auf eine kleine Gruppe: Nur jeder zehnte Versicherer zählt nach der Studienmethodik zu den Vorreitern. Der Rest, also rund 60 Prozent der Branche, befindet sich laut Report noch in der Erkundungs- oder Testphase.

Der unbequemste Befund: Niemand misst

Die interessanteste Zahl der Studie ist nicht der Wachstumsvorsprung, sondern seine Erklärung. 42 Prozent der Versicherer erfassen keinerlei KI-Kennzahlen. Sie wissen nicht, was ihre Initiativen kosten, was sie einsparen, welche Durchlaufzeiten sich verändern und welche Anwendungsfälle tragen.

Wer nicht misst, kann nicht skalieren, denn er weiß nicht, was funktioniert hat. Jede Folgeinvestition wird zur Glaubensfrage statt zur Rechenaufgabe. Und im Vorstand verliert das Thema gegen jede Initiative, die einen Business Case vorlegen kann. Die KI-Kluft der Branche ist zu einem erheblichen Teil eine Mess-Kluft.

Was die Vorreiter anders machen

Der Report beschreibt das Muster der erfolgreichen 10 Prozent deutlich: Sie gehen über Pilotprojekte hinaus und setzen auf strategische Implementierung, umfassende Schulungen und konsequent ausgerollte KI-Werkzeuge. KI ist dort kein Innovationsprojekt neben dem Geschäft, sondern Teil der Geschäftsstrategie, mit Verantwortlichkeiten, Budget und Zielwerten.

Dazu gehört auch eine organisatorische Konsequenz, die Capgemini explizit benennt: Versicherer müssen KI in die tägliche Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung einbetten, ihre Datengrundlagen stärken und Arbeitsabläufe für das Zeitalter agentenbasierter KI neu gestalten. Das ist das Gegenteil des verbreiteten Modells, in dem ein Innovationsteam Anwendungsfälle sammelt, während die Schadenabteilung weiterarbeitet wie 2019.

Drei Kennzahlen, die jeder Versicherer ab morgen erheben kann

Es braucht kein KI-Controlling-Framework, um anzufangen. Drei Kennzahlen reichen für den Start. Erstens die Durchlaufzeit pro Vorgang in den KI-gestützten Prozessen, gemessen vor und nach Einführung, etwa in der Schadenanlage oder der Posteingangsverarbeitung. Zweitens die Dunkelverarbeitungs- oder Automatisierungsquote: Welcher Anteil der Vorgänge läuft ohne manuellen Eingriff durch, und wie entwickelt sich diese Quote monatlich?

Drittens die Eingriffs- und Korrekturquote: Wie oft müssen Mitarbeitende Ergebnisse des Systems korrigieren? Diese Zahl ist die ehrlichste von allen, denn sie zeigt, ob ein System Arbeit abnimmt oder nur verlagert. Wer diese drei Werte je Anwendungsfall erhebt, weiß nach einem Quartal mehr über seine KI-Landschaft als 42 Prozent der Branche.

Wichtig ist, dass die Werte vergleichbar erhoben werden, also über alle Anwendungsfälle nach derselben Definition. Eine Durchlaufzeit, die in einem Prozess die reine Bearbeitungszeit und im nächsten die gesamte Liegezeit misst, erzeugt Zahlen, die nebeneinander wertlos sind. Ein knappes, gemeinsames Kennzahlenlexikon, eine Seite genügt, ist die unscheinbarste und wirkungsvollste Investition in die KI-Steuerung.

Warum das Thema in den Vorstand gehört

Die Studie basiert auf Interviews mit 344 Führungskräften, Befragungen von 809 Mitarbeitenden aus Underwriting, Schaden, Vertrieb und Kundenservice sowie über 1.100 Versicherungsnehmern. Sie bildet also nicht die Selbsteinschätzung der IT ab, sondern das Gesamtbild der Organisationen. Und dieses Bild sagt: Die Lücke zwischen Vorreitern und Verfolgern wächst, weil Skalierungseffekte sich verzinsen. Wer heute misst und skaliert, baut Datengrundlagen und Erfahrungswerte auf, die Nachzügler nicht aufholen können, indem sie später mehr Geld ausgeben.

Für Vorstände von Versicherern und Maklerorganisationen ist die Konsequenz unangenehm konkret: Die Frage an die eigene Organisation lautet nicht mehr, welche KI-Projekte laufen. Sie lautet, welche messbaren Effekte die laufenden Projekte im letzten Quartal erzielt haben. Wer auf diese Frage keine Zahl bekommt, hat sein Haus in den 42 Prozent verortet.

Warum die Messlücke entsteht

Dass 42 Prozent nicht messen, ist kein Zufall, sondern das Ergebnis dreier verbreiteter Konstruktionsfehler. Erstens: KI-Initiativen starten als Innovationsprojekte außerhalb der Linienorganisation, und Innovationsbudgets werden traditionell an Aktivität gemessen, nicht an Wirkung. Zweitens: Die Basiswerte fehlen. Wer vor der Einführung nie systematisch erfasst hat, wie lange eine Schadenanlage dauert oder wie viele Vorgänge manuell nachbearbeitet werden, kann hinterher keine Verbesserung nachweisen, selbst wenn sie existiert.

Drittens: Die Verantwortung für die Messung ist ungeklärt. Die IT misst Verfügbarkeit und Antwortzeiten, der Fachbereich misst seine gewohnten Produktionszahlen, und der Effekt der KI fällt genau zwischen diese beiden Zuständigkeiten. Die Lösung ist organisatorisch simpel: Jeder Anwendungsfall bekommt bei der Freigabe einen fachlichen Eigentümer, der für die Wirkungsmessung verantwortlich ist, mit Basiswert, Zielwert und Berichtsrhythmus. Ohne diese Festlegung gibt es keine Freigabe.

Der Blick der Kunden und Mitarbeitenden

Bemerkenswert an der Capgemini-Methodik ist die Dreiteilung der Perspektiven: Führungskräfte, Mitarbeitende und Versicherungsnehmer wurden getrennt befragt. Diese Anlage deckt eine typische Verzerrung auf, denn Führungskräfte bewerten den KI-Fortschritt ihres Hauses regelmäßig optimistischer als die Mitarbeitenden, die mit den Systemen arbeiten. Wo das Management von strategischer Implementierung spricht, berichtet der Schadensachbearbeiter von einem weiteren Tool mit eigenem Login.

Für Vorstände ist das ein Hinweis, die eigene Informationslage zu prüfen: Wer den KI-Status nur aus Lenkungsausschüssen kennt, kennt ihn nicht. Ein halber Tag im Schadenteam, mit der einfachen Frage, welche Systeme tatsächlich genutzt werden und welche umgangen werden, liefert oft ein präziseres Bild als das Quartalsreporting. Die Vorreiter der Studie zeichnen sich auch dadurch aus, dass ihre Werkzeuge in der Fläche ankommen, nicht nur in der Strategie.

Was Maklerorganisationen aus den Zahlen lesen sollten

Die Studie betrachtet Versicherer, aber ihre Logik gilt unverändert für Maklerhäuser und Vertriebsorganisationen. Auch dort laufen KI-Initiativen, von der Angebotsaufbereitung über die Bestandsanalyse bis zur Korrespondenz, und auch dort entscheidet die Messbarkeit über die Skalierung. Ein Maklerhaus, das die Bearbeitungszeit pro Vorgang vor und nach der Automatisierung kennt, kann gegenüber Versicherern und Kunden mit Servicequalität argumentieren, die belegt ist statt behauptet.

Hinzu kommt ein Wettbewerbsaspekt: Wenn die KI-Vorreiter unter den Versicherern 21 Prozent schneller wachsen, verschiebt sich auch die Erwartung an deren Vertriebspartner. Wer als Makler mit den digitalen Prozessen der Vorreiter zusammenarbeitet, ohne die eigenen Abläufe nachzuziehen, wird zum langsamsten Glied der Kette, und das ist auf Dauer keine komfortable Position.

Vom Messen zum Steuern

Kennzahlen sind kein Selbstzweck, sie sind die Voraussetzung für die eigentliche Entscheidung: Welche Anwendungsfälle werden skaliert, welche eingestellt? Vorreiter treffen diese Entscheidung quartalsweise und konsequent. Sie beenden Piloten, die nicht liefern, und verstärken die, die tragen. Genau diese Konsequenz unterscheidet strategische Implementierung von der Anwendungsfall-Sammlung, die in vielen Häusern als KI-Strategie firmiert.

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Sotica baut mit Versicherern und Maklerorganisationen genau diese Steuerungslogik auf: vom Kennzahlengerüst über die Bewertung des laufenden Portfolios bis zur Skalierungsentscheidung. Der Einstieg ist eine Potenzialanalyse, die den Ist-Zustand in Zahlen fasst, dieselben Zahlen, die 42 Prozent der Branche nicht haben.