Agentic AI in der Versicherungsbranche: Wie der Shift vom „Chatten“ zum „Handeln“ gelingt

In den letzten zwei Jahren hat Generative AI die Versicherungsbranche im Sturm erobert. Doch wer 2026 noch darüber diskutiert, ob und wie GenAI genutzt werden soll, verpasst die eigentliche Revolution: den Agentic Shift.

In diesem Blog-Beitrag zeige ich euch, warum der Schritt zur Agentic Enterprise vor allem eine Business- und Governance-Frage ist, weshalb eure Organisationen jetzt „agent-ready“ werden müssen und warum ihr dafür einen starken Partner an eurer Seite braucht.

Vom Assistenten zum Akteur: Was hinter Agentic AI steckt

Nach den „vorhersagenden“ KI-Modellen der ersten Welle und der GenAI-Chatbot-Welle seit 2023 ist klar: Texte generieren reicht nicht mehr. Der Hype flacht ab und die Frage nach dem echten Business-Mehrwert wird lauter.

Die nächste AI-Evolutions-Stufe ist Agentic AI: ein Agent hat ein konkretes Ziel, er bricht dieses Ziel in Einzelschritte herunter, ruft eigenständig Systeme, Tools, APIs und Datenquellen auf, trifft vordefinierte Entscheidungen innerhalb klarer Leitplanken und dokumentiert seine Handlungen nachvollziehbar.

Die Kurzformel für 2026 lautet: LLM + Tools + Aufgaben = AI Agent.

Statt „Kannst du mir die Policen zu Kund:in X zusammenfassen?“ heißt es künftig: „Bitte bereite den Vorschlag für eine Vertragsanpassung für Kund:in X vor, basierend auf dem bisherigen Verhalten, der Schadenhistorie und unseren aktuellen Kampagnen – und lege mir eine fertige Empfehlung in das CRM- und Output-System.“

Damit werden Agenten zur neuen „Middleware“ zwischen Business und IT: Sie übersetzen fachliche Ziele in technische Aktionen – und zurück in nutzbare Ergebnisse.

Warum das für Versicherungen ein Gamechanger ist – insbesondere in der Schadens- und Leistungsprüfung

Im Schaden- und Leistungsmanagement differenzieren sich Versicherer durch Geschwindigkeit und Qualität vom Wettbewerb.

Ein gut designter Agent kann die Erstprüfung von Versicherungsfällen automatisiert vorbereiten, Standardfälle nahezu fallabschließend bearbeiten, Sachbearbeitende entlasten, sodass sie sich auf komplexe, strittige Fälle konzentrieren können, und gleichzeitig, innerhalb klarer Governance-Grenzen, aus jedem Fall lernen.

In Kombination mit generativen Ansätzen, die unstrukturierte Daten (Gutachten/Bilder) analysieren, entstehen entlang der Schaden-Wertschöpfung massive Effizienz- und Qualitätshebel – von der Schadenmeldung über die Deckungsprüfung bis zur Betrugsprävention.

Die eigentliche Hürde ist nicht die Technologie – es sind Organisation, Kultur & Governance

Doch der spannendste (und herausforderndste) Teil kommt jetzt: der Agentic Shift ist kein reines IT-Projekt, sondern eine Organisations- und Kulturtransformation.

Wir bewegen uns auf eine Welt zu, in der Mensch und Agent als hybride Belegschaft zusammenarbeiten. Das wirft zentrale Fragen auf: Wer „führt“ eigentlich einen Agenten? Wer trägt die Verantwortung, wenn ein Agent einen Prozessschritt ausführt? Wie sieht eine Rollenlandschaft mit „Agent Ownern“ aus?

Klar ist: in fünf Jahren werden klassische Sachbearbeitende zunehmend zu Agenten-Managenden: der Agent übernimmt Datensuche, Vorprüfung und Vorschläge. Der Mensch fokussiert sich auf Qualitätskontrolle, Entscheidungen in Grenzfällen und kontinuierliches „Feintuning“ der Agenten. Das ist kein Job-Abbau, sondern ein Skill-Shift. Er muss heute schon in einem modernen, technologieorientierten HR-Ansatz abgebildet werden – mit neuen Rollenprofilen, Lernpfaden und Karrieremodellen.

Und der wichtigste Erfolgsfaktor: Mitarbeitende müssen Agenten von Anfang an als neue Teammitglieder verstehen, nicht als Konkurrenz. Das erfordert aktives Change-Management und Qualifizierungsangebote.

Governance by Design – nicht als nachträgliches Compliance-Pflaster

Sobald Agenten autonom handeln, taucht in der Versicherungswelt sofort die Frage auf: „Wie erklären wir der Revision oder der BaFin, warum der Agent hier eine Deckungszusage gegeben oder abgelehnt hat?“ Die Antwort kann nicht sein: „Das Modell hat es so gedacht.“

Governance by Default – also sich auf Standard-Einstellungen und -Policies der Hyperscaler oder Tools zu verlassen – reicht dafür nicht. Diese decken zwar Basis-Sicherheit und Infrastruktur-Aspekte ab, aber nicht eure fachlichen Regeln, Rollen, Freigaben und Haftungsfragen. Governance muss deshalb bewusst in Use Cases, Prozesse und Architektur eingearbeitet werden und darf nicht nur „mitlaufen“.

Die Antwort heißt daher Governance by Design. Konkret bedeutet das:

• Transparente Entscheidungslogik: Audit-Trails, Reasoning Logs und Confidence Scores machen Entscheidungen prüf- und erklärbar.
• Kontrollierte Autonomie: Risikoklassen für Use Cases – von „Assistenz“ bis „hochkritische Entscheidungen“ sowie klare Guardrails, wann ein Agent selbst entscheiden darf und wann Human-in-the-loop erforderlich ist.
• Regelwerke & Prozesse: Governance im Einklang mit EU AI Act, Datenschutz und BaFin-Erwartungen und Prozesse für Monitoring und Incident Handling.

So entsteht eine kontrollierte Autonomie: Agenten handeln, aber immer in einem Rahmen, den das Unternehmen definiert und verantwortet. Regulatorik wird dabei nicht zur Innovationsbremse, sondern zum Wettbewerbsvorteil: Wer überprüfbare KI-Prozesse vorweisen kann, schafft Vertrauen und gewinnt Geschwindigkeit, weil Projekte nicht in Endlosschleifen mit Rechts- und Compliance-Teams festhängen.

Agent-ready werden: Prozesse, Daten & Cloud sowie die Rolle von Konnektoren

Die unangenehme Wahrheit: KI-Lösungen scheitern in Versicherungen selten am Modell, sondern an der historisch gewachsenen IT-Landschaft.

Damit Agenten handlungsfähig und sauber integrierbar sind, braucht ihr eine agentenfähige Architektur mit drei Grundpfeilern:

Klar definierte Prozesse und Konnektoren

End-to-end gedachte, agentenfähige Prozesse bedeutet: ihr kennt und dokumentiert eure Prozesse von vorne bis hinten und übersetzt sie in Agenten-Workflows – inklusive der notwendigen Entscheidungen, Datenzugriffe und Systemaufrufe.

Smarte, wiederverwendbare Konnektoren zu Bestands- und Schadensystemen machen Agenten erst wirklich handlungsfähig. Sie sorgen für sichere Lesezugriffe auf alle relevanten Vertrags- und Falldaten und erlauben klar geregelte Schreibzugriffe (z. B. Status setzen, Workflows anstoßen).

Saubere Datenmodelle & Wissensmanagement

Agenten brauchen konsistente, fachlich getriebene Datenmodelle, zentrale Datenplattformen und Wissensspeicher (z. B. sauber geführte Sharepoints), auf die sie gezielt zugreifen können. Klare Regeln für Zugriffsrechte, Löschung und Retention stellen sicher, dass Aktionen skalierbar, sicher und revisionsfest bleiben.

Cloud & Hyperscaler als Enabler

Erst mit einer modernen Cloud-Landschaft könnt ihr vorhandene Agenten-Plattformen der Hyperscaler nutzen – und darauf skalierbare, sichere Agenten-Lösungen aufbauen, statt in Insellösungen und On-Prem-Grenzen stecken zu bleiben.

Doch der Aufbau einer perfekten Zielarchitektur ist ein jahrelanger Prozess.Um in der Zwischenzeit dennoch handlungsfähig zu sein, können wir smarte „Workaround-Konnektoren“ bauen, die auf regelmäßige Datenexporte (z. B. in einen Cloud-Data-Lake) und wenige, klar begrenzte Rückkanäle in die Bestands- und Schadensysteme setzen – so können Agenten schon heute lesen und schreiben, während eure IT im Hintergrund in Ruhe an der langfristigen API-Strategie arbeitet.

Wie ihr sinnvoll startet: Fokus-Use-Cases und Mini-PoCs

Die vielleicht wichtigste Empfehlung: Bitte fangt nicht damit an, „Agenten für alles“ bauen zu wollen. Erfolgreiche Organisationen starten fokussiert, mit klaren, überschaubaren Use Cases und einem realistischen Proof of Value.

• Use Cases scharf schneiden: Wählt ein bis drei klar definierte Use Cases entlang der Wertschöpfung (z. B. ein konkreter Schaden-/Rechtsschutzfall) und bewertet sie nach Business Value, Machbarkeit, Datenlage und Regulatorik-Risiko.
• Pilot mit Leitplanken: Baut für diese Use Cases einen Mini-PoC mit klaren KPIs (z. B. Bearbeitungszeit) und verankert Governance by Design von Anfang an – inkl. Human-in-the-Loop-Prinzipien.
• Skalierbare Plattform statt Einzelfall: Überführt erfolgreiche Agenten in eine Plattform mit wiederverwendbaren Bausteinen (Konnektoren, Agent-Blaupausen) und etabliert einen Agenten-Lifecycle von Idee bis Betrieb.

Was adesso einbringt: Business, People, Technology – der Brückenbauer

Der Agentic Shift trifft genau den Punkt, an dem Business, People und Technology zusammenspielen müssen – und genau hier positioniert sich adesso mit Fokus auf die Versicherungsbranche.

Business: Tiefe Versicherungs- und Regulatorik-Expertise

Wir kennen die Fachprozesse von Versicherern im Detail – inkl. ihrer regulatorischen Einbettung. Wir übersetzen Agentic-Konzepte in konkrete Produkt- und Prozessstrategien, die sich in eure Geschäftsziele einfügen. Wir unterstützen beim Aufbau von Zielbildern für das Agentic Enterprise – inkl. Priorisierung der wertstiftendsten Use Cases.

People: Change, Skills & Future Operating Models

Wir begleiten euch bei der Entwicklung hybrider Betriebsmodelle – mit klaren Rollen für Mensch und Agent. Wir helfen beim Aufbau von AI- und Agentic-Kompetenzen in Fachbereichen, IT, Governance und HR. Wir unterstützen euch dabei, Akzeptanz, Sicherheit und Begeisterung bei Mitarbeitenden zu schaffen.

Technology: Architekturen, Hyperscaler & TrustworthyAI

Wir designen und implementieren Cloud- und Datenarchitekturen, die eure bestehenden Kernsysteme mit LLMs, Agenten und neuen digitalen Services verbinden – inkl. Hyperscaler-Integration. Mit unseren Trustworthy-AI- und Compliance-Ansätzen verbinden wir technische Möglichkeiten mit den Anforderungen von AI Act, BaFin und Datenschutz. Wir bauen gemeinsam mit euch Konnektoren und Brücken, um schnell handlungsfähig zu werden, und bringen praktische Erfahrung aus GenAI-Projekten in der Versicherungsbranche ein – von Wissensagenten über Input-Management bis zu automatisierten Text- und Dokumentenprozessen.

Kurz gesagt: Wir helfen euch, aus „Wir müssen mal was mit Agenten machen“ ein konkretes, tragfähiges Agentic-Transformationsprogramm zu machen – mit klarem Fokus auf Wertbeitrag, Governance und Skalierbarkeit.

Fazit: 2026 ist nicht die Zeit zum „Herumprobieren“, sondern zum Handeln

2026 wird nicht die Frage sein, ob ihr Agenten einsetzt, sondern wie gut sie mit euren Kernsystemen, euren Mitarbeitenden und euren regulatorischen Anforderungen zusammenspielen.

Mein Plädoyer:

• 1. Denkt ganzheitlich – in Richtung Agentic Enterprise
• 2. Startet fokussiert – mit klar geschnittenen Use Cases
• 3. Baut das Fundament – Prozesse, Organisation, Cloud und Governance by Design
• 4. Identifiziert Early Adopters – nutzt Multiplikatoren aus den Fachbereichen für Mindset, Akzeptanz und die Skalierung erfolgreicher Agenten Use-Cases.
• 5. Holt euch starke Partner an Bord – für Business, People und Technology