Zwei Gesichter derselben Technologie

Künstliche Intelligenz gilt in der Versicherung als Effizienzmotor: von automatisiertem Underwriting über die Schadenregulierung per Bildanalyse bis zu neuen Produkt- und Serviceansätzen. Doch die Aon-Marktprognose 2026 zeigt die andere Seite derselben Technologie. KI ist demnach nicht nur Innovationstreiber, sondern zugleich eines der größten Unternehmensrisiken weltweit. Für Versicherer, Makler und ihre Kunden verschiebt sich damit das Risikoverständnis grundlegend.

Diese Doppelrolle ist das eigentliche Thema. Dieselbe Technologie, die Prozesse beschleunigt und Kosten senkt, schafft neue Gefahren: Haftungsfragen, Mängel in der Datenqualität, Falschinformationen, Cyberangriffe und regulatorische Anforderungen. Wer KI nur als Chance betrachtet, übersieht die Hälfte des Bildes. Wer sie nur als Risiko sieht, verschenkt ihr Potenzial. Versicherer müssen beide Gesichter zugleich im Blick behalten.

Platz zwei der größten Unternehmensrisiken

Wie ernst die Lage ist, zeigt die Einordnung im Risikoranking. In globalen Umfragen rangiert KI inzwischen auf Platz zwei der größten Unternehmensrisiken, direkt hinter den Cyberrisiken. Das Allianz Risk Barometer 2026, für das mehrere Tausend Fachleute aus fast hundert Ländern befragt wurden, bestätigt diesen Befund: KI ist der größte Aufsteiger und springt von Platz zehn auf Platz zwei der weltweiten Geschäftsrisiken. In Deutschland steigt sie neu auf Platz vier ein.

Dieser Sprung ist bemerkenswert. Eine Technologie, die vor einem Jahr noch im Mittelfeld der Risiken lag, ist binnen kurzer Zeit an die Spitze gerückt. Das spiegelt die rasante Verbreitung von KI wider, aber auch das wachsende Bewusstsein für ihre Schattenseiten. Unternehmen erkennen, dass KI nicht nur operative, sondern auch rechtliche und reputationsbezogene Risiken birgt, und dass diese Risiken mit dem Einsatz der Technologie wachsen.

Warum gerade Versicherer doppelt betroffen sind

Versicherer sind von dieser Entwicklung in besonderer Weise betroffen, und zwar gleich doppelt. Zum einen setzen sie KI selbst ein und tragen damit die Risiken, die jeder Anwender trägt. Zum anderen versichern sie die Risiken ihrer Kunden, und wenn KI zu einem der größten Unternehmensrisiken wird, dann verändert das die Risikolandschaft, die Versicherer abdecken müssen. Sie sind also Anwender und Risikoträger zugleich.

Als Anwender müssen Versicherer die eigenen KI-Risiken beherrschen: die Haftung für fehlerhafte automatisierte Entscheidungen, die Qualität der Daten, auf denen ihre Modelle beruhen, die Gefahr von Falschinformationen und die regulatorischen Anforderungen. Ein automatisiertes Underwriting, das fehlerhaft kalkuliert, oder eine KI-gestützte Schadenregulierung, die falsch entscheidet, kann erhebliche Haftungsfolgen haben. Diese Risiken zu managen ist keine Kür, sondern Pflicht.

Als Risikoträger müssen Versicherer verstehen, wie sich die KI-Risiken ihrer Kunden entwickeln, um sie angemessen bewerten und bepreisen zu können. Wenn ein Unternehmen durch eine fehlerhafte KI haftbar wird oder durch einen KI-bezogenen Cyberangriff geschädigt wird, betrifft das die Policen, die der Versicherer gezeichnet hat. Das Risikobild der gesamten Kundschaft verschiebt sich, und Versicherer, die das nicht nachvollziehen, kalkulieren auf veralteter Grundlage.

Was umdenken konkret bedeutet

Umdenken bedeutet zunächst, KI nicht länger als reines Effizienzthema zu behandeln, das in der IT oder im Innovationsbereich angesiedelt ist. KI ist ein Risikothema, das in das Risikomanagement gehört, mit denselben Methoden der Identifikation, Bewertung und Steuerung wie andere wesentliche Risiken. Solange KI nur als Chance verbucht wird, fehlt die Aufmerksamkeit für ihre Risiken, und genau diese Lücke wird gefährlich.

Umdenken bedeutet zweitens, die eigenen KI-Anwendungen einer ehrlichen Risikobetrachtung zu unterziehen. Wo entscheidet KI über Dinge, die Haftung auslösen können? Wo hängt die Qualität der Ergebnisse an der Qualität der Daten? Wo könnten Falschinformationen entstehen, und wie werden sie erkannt? Diese Fragen müssen beantwortet sein, bevor eine KI-Anwendung produktiv geht, nicht erst, wenn ein Schaden eingetreten ist.

Umdenken bedeutet drittens, das veränderte Risikobild in die Produkte und die Beratung zu übersetzen. Versicherer, die früh verstehen, wie KI die Risiken ihrer Kunden verändert, können passende Deckungen entwickeln und ihre Kunden kompetent beraten. Daraus entsteht ein Geschäft, denn der Bedarf an Absicherung gegen KI-bezogene Risiken wächst genauso schnell wie der Einsatz der Technologie selbst. Wer das Risiko versteht, kann es bepreisen, und wer es bepreisen kann, hat einen Vorteil.

Die Haftungsfrage im Detail

Unter den neuen Risiken sticht die Haftung besonders hervor, weil sie unmittelbar ans Geschäft geht. Wenn eine KI eine Entscheidung trifft, die sich als falsch erweist, stellt sich die Frage, wer dafür haftet. Der Versicherer, der die KI eingesetzt hat? Der Anbieter, der sie entwickelt hat? Diese Fragen sind rechtlich noch nicht abschließend geklärt, und genau diese Unsicherheit ist ein Risiko. Ein Versicherer, der KI in haftungsrelevanten Prozessen einsetzt, muss sich darüber im Klaren sein, dass er die Verantwortung trägt, solange nichts anderes geregelt ist.

Das gilt besonders in den Bereichen, die ohnehin sensibel sind. Eine KI-gestützte Entscheidung über die Annahme eines Risikos, über die Höhe einer Prämie oder über die Regulierung eines Schadens kann den Kunden unmittelbar betreffen und im Streitfall zu Haftungsansprüchen führen. Wer hier KI einsetzt, ohne die Entscheidungen nachvollziehbar und überprüfbar zu gestalten, schafft ein Haftungsrisiko, das sich im Schadensfall materialisiert.

Datenqualität als verborgenes Risiko

Ein zweites Risiko, das die Aon-Prognose hervorhebt, ist die Datenqualität. KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie beruht. Sind diese Daten fehlerhaft, unvollständig oder verzerrt, dann sind es auch die Entscheidungen der KI, und zwar systematisch und in großem Umfang. Anders als ein menschlicher Fehler, der ein Einzelfall bleibt, pflanzt sich ein Datenfehler durch alle Entscheidungen fort, die die KI auf dieser Grundlage trifft.

Für Versicherer ist das ein verborgenes Risiko, weil es nicht sofort sichtbar wird. Eine KI, die auf mangelhaften Daten beruht, liefert plausible Ergebnisse, die erst bei genauerem Hinsehen oder im Schadensfall als fehlerhaft erkennbar werden. Die Qualität der Daten zu sichern ist deshalb keine technische Nebensache, sondern eine zentrale Voraussetzung dafür, dass der KI-Einsatz nicht zum Risiko wird. Wer die Datenqualität vernachlässigt, baut seine KI auf einem unsicheren Fundament.

Falschinformationen und Reputationsrisiko

Ein drittes Risiko sind Falschinformationen. Generative KI kann Inhalte erzeugen, die plausibel klingen, aber falsch sind, und wenn solche Inhalte in die Kundenkommunikation oder in interne Entscheidungen einfließen, entsteht Schaden. Ein Versicherer, dessen KI einem Kunden eine falsche Auskunft gibt oder dessen interne Analysen auf erfundenen Inhalten beruhen, riskiert nicht nur konkrete Fehlentscheidungen, sondern auch seinen Ruf.

Das Reputationsrisiko wiegt in der Versicherung besonders schwer, weil das Geschäft auf Vertrauen beruht. Ein Versicherer, der durch eine fehlgeleitete KI in die Schlagzeilen gerät, beschädigt das Vertrauen, das die Grundlage seines Geschäfts ist. Die Aon-Prognose macht deutlich, dass KI nicht nur ein operatives und rechtliches, sondern auch ein Reputationsrisiko ist, und dass dieses Risiko mit der Sichtbarkeit der KI-Anwendungen wächst.

Risiko und Chance gehören zusammen

Die wichtigste Einsicht ist, dass sich das Risiko nicht durch Verzicht auf KI vermeiden lässt. Wer auf KI verzichtet, um ihre Risiken zu umgehen, verliert ihre Chancen und bleibt im Wettbewerb zurück. Die Aufgabe ist deshalb nicht, KI zu meiden, sondern ihre Risiken zu beherrschen, während man ihre Chancen nutzt. Genau diese Doppelaufgabe ist es, die das Risikoverständnis der Versicherer prägen muss.

Vom Risiko zur Kompetenz

Die Pointe ist, dass das Risiko zur Kompetenz werden kann. Ein Versicherer, der die KI-Risiken beherrscht, sowohl die eigenen als auch die seiner Kunden, ist nicht nur sicherer aufgestellt, sondern auch attraktiver für Kunden, die genau diese Absicherung suchen. Aus der Bedrohung wird eine Chance, sich als kompetenter Partner in einer Zeit zu positionieren, in der alle mit denselben neuen Risiken ringen.

Mehr zum Thema: FiDA öffnet Versicherungsdaten. Die Branche schläft noch. und KI-Governance in Versicherungen: Die BaFin macht Ernst..

Wir helfen Ihnen, KI vom reinen Effizienzthema zu einem beherrschten Risiko zu machen, das Sie sowohl im eigenen Einsatz als auch im Risikobild Ihrer Kunden im Griff haben. Aus der Branche, für die Branche. Beginnen Sie mit einem Workshop.