Die Einführung künstlicher Intelligenz gilt in vielen Unternehmen als entscheidender Schritt zur Modernisierung ihrer IT, doch die Realität zeigt ein widersprüchliches Bild. Die Komplexität, die KI eigentlich reduzieren soll, verhindert häufig ihre erfolgreiche Implementierung. Viele Teams sind so stark mit täglichen Betriebsaufgaben ausgelastet, dass kaum Zeit bleibt, neue Technologien einzuführen oder bestehende Systeme zu modernisieren. Eine internationale Studie bestätigt, dass ein Großteil der IT-Fachkräfte mit manuellen Tätigkeiten überlastet ist und sich zugleich mehr Automatisierung wünscht. Die Diskrepanz zwischen Wunsch und Wirklichkeit wächst, weil operative Engpässe die Entwicklung neuer Kompetenzen blockieren und die Einführung von KI-Lösungen verzögern.

Besonders deutlich wird dies beim Blick auf die technischen Grundlagen vieler Unternehmen. Die größten Hemmnisse für KI-Einführungen haben sich verschoben. Während früher die Datenqualität als zentrale Herausforderung galt, sind es heute fehlende Fähigkeiten und die mangelnde Zeit, diese aufzubauen. Hinzu kommt ein massiver Wildwuchs an Schnittstellen, der die Infrastruktur zunehmend fragmentiert. Viele Teams kämpfen mit einer Vielzahl unterschiedlicher APIs, die jeweils eigene Regeln, Sicherheitsmodelle und Integrationsanforderungen mitbringen. Die Folge ist ein operativer Dauerstress, der verhindert, dass Unternehmen die strukturellen Probleme angehen, die KI überhaupt erst möglich machen würden.

Die Erfahrungen eines langjährigen Enterprise-Entwicklers verdeutlichen, wie tief dieses Problem reicht. Hybride Cloud-Lösungen sollten die Komplexität reduzieren und ein einheitliches Management über verschiedene Plattformen ermöglichen. Auf dem Papier wirkte das Konzept elegant, doch die praktische Umsetzung zeigte, dass die Vereinheitlichung neuer Systeme oft nur eine Zentralisierung der Komplexität bedeutet. Unternehmen müssen weiterhin die Besonderheiten verschiedener Cloud-Anbieter verstehen, unterschiedliche Sicherheitsmodelle berücksichtigen und Integrationspunkte pflegen, die sich mit jedem neuen Anbieter vervielfachen. Viele Organisationen reagieren darauf mit einer Rückverlagerung von Anwendungen in lokale Umgebungen, weil die versprochene Flexibilität der Hybrid Cloud in der Praxis zu einer kaum beherrschbaren Belastung geworden ist.

Die Ironie der KI-Implementierung zeigt sich besonders deutlich, wenn Automatisierungslösungen selbst zum Problem werden. Unternehmen entwickeln KI-gestützte Optimierungen, die perfekt mit einer bestimmten API funktionieren, doch sobald ein Anbieter ein Update einführt oder die Plattform gewechselt wird, müssen Integrationen neu aufgebaut werden. Automatisierung, die eigentlich manuelle Arbeit reduzieren soll, erzeugt plötzlich zusätzliche Aufgaben. Die Vielfalt unterschiedlicher API-Standards verstärkt diesen Effekt und führt dazu, dass Teams mehr Zeit mit Infrastrukturpflege verbringen als mit Innovation.
Auch die Beziehung zu Technologieanbietern trägt zur Komplexitätskrise bei. Viele IT-Fachkräfte wünschen sich besseren Support, weil unklare Lizenzmodelle, steigende Kosten und unzureichende Unterstützung die Einführung neuer Technologien erschweren. Unternehmen stehen unter Druck, ihre Systeme zu modernisieren, während Anbieter versuchen, in einem wettbewerbsintensiven Markt Wachstum zu demonstrieren. Das Ergebnis ist ein Ökosystem, das in einer entscheidenden Transformationsphase oft nicht die Unterstützung bietet, die Unternehmen benötigen.

Der Ausweg aus dieser Situation liegt nicht in der Einführung weiterer Tools, sondern in einer konsequenten Vereinfachung der bestehenden Infrastruktur. Unternehmen, die KI erfolgreich implementieren, zeichnen sich nicht durch besonders große Budgets aus, sondern durch Disziplin. Sie reduzieren die Anzahl ihrer Anbieter, prüfen ihre API-Landschaft kritisch, standardisieren Prozesse und treffen bewusste Entscheidungen darüber, welche Technologien tatsächlich Komplexität verringern. Erst wenn diese Grundlagen geschaffen sind, kann KI ihre Wirkung entfalten.

Die Zukunft wird eine deutliche Trennlinie ziehen zwischen Unternehmen, die ihre Infrastruktur vereinfachen und dadurch KI als Kernbestandteil ihrer Prozesse etablieren, und jenen, die in immer neuen Komplexitätszyklen gefangen bleiben. Je stärker KI zum zentralen Element betrieblicher Entscheidungen wird, desto größer wird die Kluft zwischen diesen beiden Gruppen. Unternehmen, die jetzt handeln, schaffen sich einen nachhaltigen Vorteil in einer technologischen Landschaft, die sich schneller verändert, als traditionelle IT-Modelle es zulassen.

Der Artikel erschien im Original zuerst auf cio.de unter dem Titel „Wie Komplexität KI-Ambitionen sabotiert“. Redaktionelle Bearbeitung: MK

Die Versicherungsbranche befindet sich an einem Wendepunkt, an dem künstliche Intelligenz nicht mehr als technologische Option gilt, sondern als strategische Notwendigkeit. Doch bevor KI-Agenten Prozesse automatisieren, Entscheidungen vorbereiten oder entlang der Customer Journey Aufgaben übernehmen können, müssen Versicherer eine Herausforderung bewältigen, die tief in ihrer Vergangenheit verankert ist. Viele Kernsysteme stammen aus einer technologischen Epoche, in der Automatisierung, modulare Architekturen und Datenplattformen keine Rolle spielten. Diese Systeme bilden heute das Fundament, auf dem moderne Policenverwaltung, Schadenbearbeitung und aktuarielles Arbeiten aufsetzen sollen. Ein neuer Report von Roland Berger zeigt, dass die Modernisierung dieser Kernsysteme zur Voraussetzung wird, damit Daten, Automatisierung und KI-Anwendungen skalieren können.

Die Dimension dieser Aufgabe ist enorm. Kernsystem-Transformationen gehören zu den größten Technologieprogrammen der Branche, dauern oft mehrere Jahre und verschlingen zweistellige Millionenbeträge. Rund die Hälfte dieser Projekte verfehlt Zeit- oder Budgetziele. Gleichzeitig wird der Weiterbetrieb alter Systeme immer kostspieliger, weil sie IT-Budgets binden, regulatorische Anpassungen erschweren und Produktänderungen verlangsamen. Mit dem wachsenden Einsatz von KI rückt ein weiterer Aspekt in den Vordergrund. Daten und Geschäftslogiken müssen zuverlässig zugänglich sein, damit neue Anwendungen funktionieren. Genau hier zeigt sich, dass die Modernisierung der Kernsysteme längst kein reines IT-Projekt mehr ist, sondern eine geschäftskritische Weichenstellung.

Der Report verdeutlicht, wie stark sich die technische Architektur der Versicherer bereits verändert. Während drei Viertel der produktiven Kernsysteme noch in eigenen Rechenzentren laufen, werden neue Systeme zunehmend in der Cloud eingeführt. Besonders in der Lebensversicherung entsteht eine Architektur, in der das Kernsystem als stabiles System of Record fungiert, während Funktionen mit hoher Innovationsgeschwindigkeit über modulare Komponenten und Datenplattformen angebunden werden. Automatisierungs- und KI-Anwendungen rücken damit näher an die operative Wertschöpfung, ohne dass Versicherer zwingend ein einziges Großsystem austauschen müssen. Entscheidend wird vielmehr die Frage, welche Aufgaben das Kernsystem selbst übernehmen muss und welche sich außerhalb schneller weiterentwickeln lassen.

Die Migration dieser Systeme bleibt dennoch eine der anspruchsvollsten Aufgaben der Branche. Verträge aus verschiedenen Produktgenerationen, historisch gewachsene Datenstrukturen und über Jahrzehnte erweiterte Geschäftsregeln machen einen pauschalen Big Bang selten sinnvoll. Roland Berger empfiehlt Migrationsstrategien, die sich am Portfolio orientieren und hybride Modelle zulassen, in denen alte und neue Systeme zeitweise parallel bestehen. Die technische Vergangenheit eines Versicherers lässt sich nicht einfach abschalten. Sie muss verstanden, strukturiert und fachlich bewertet werden.

Besonders kritisch wird die Datenqualität. Versicherer erkennen zunehmend den Zusammenhang zwischen hochwertigen Daten und Profitabilität. Gute Daten verkürzen Testzyklen, reduzieren manuelle Prüfungen und ermöglichen hohe Straight-Through-Processing-Raten. Doch ein neues Kernsystem löst Datenprobleme nicht automatisch. Wer unvollständige oder widersprüchliche Bestandsdaten lediglich migriert, überträgt alte Fehler in neue Plattformen. Deshalb wird die Datenmodernisierung zu einem eigenen Arbeitsstrang, der klare Verantwortlichkeiten, Qualitätsgrenzen und nachvollziehbare Datenherkunft erfordert.

Interessant ist die Rolle der KI selbst. Sie steht nicht nur am Ende der Transformation, sondern kann bereits bei deren Durchführung helfen. Generative und agentische KI unterstützen beim Datenprofiling, bei der Erstellung von Testfällen, der Dokumentation und der Rekonstruktion historischer Geschäftslogiken. Damit entsteht eine Wechselwirkung, die den Umbau beschleunigen kann. Versicherer modernisieren ihre Systeme, damit KI künftig breiter eingesetzt werden kann, und setzen KI ein, um diese Modernisierung beherrschbarer zu machen.

Der Markt für Kernsysteme wächst rasant und könnte bis 2034 auf mehr als 32 Milliarden US-Dollar anwachsen. Gleichzeitig steigen die Abhängigkeiten von Cloud-Plattformen und externen Technologieanbietern. Versicherer müssen entscheiden, welche Funktionen sie selbst kontrollieren und an welchen Stellen sie sich dauerhaft an die Architektur ihrer Anbieter binden.

Die zentrale Erkenntnis des Reports lautet, dass die KI-Frage weit unterhalb der sichtbaren KI beginnt. Leistungsfähige Modelle können nur mit den Daten und Systemen arbeiten, auf die sie zuverlässig zugreifen können. Die Einführung neuer KI-Anwendungen lässt sich schnell demonstrieren, doch die Voraussetzungen dafür zu schaffen, dass sie tief in die Wertschöpfung eingreifen, dauert Jahre. Die Zukunft der Versicherungs-IT beginnt damit ausgerechnet bei der Aufarbeitung ihrer Vergangenheit.

Der Artikel erschien im Original zuerst auf experten.de unter dem Titel: „KI trifft auf alte Kernsysteme: Warum Versicherer erst ihre Vergangenheit aufräumen müssen“. Redaktionelle Bearbeitung: MK

Was lange wie Zukunftsmusik klang, ist Realität geworden: Im Rahmen eines Sicherheitstests verschafften sich KI-Modelle eigenständig Zugang zum offenen Internet und kompromittierten Teile der Infrastruktur von Hugging Face. Der Vorfall zeigt, wie schnell sich die Fähigkeiten und damit auch die Risiken künstlicher Intelligenz entwickeln.

Für die Cyberversicherung ist diese Dynamik besonders relevant. Cyberrisiken verändern sich schneller als viele andere versicherte Risiken. Kontinuierlich entstehen neue Technologien, Angriffsmethoden und Sicherheitslücken. Historische Schadendaten können diese Entwicklungen deshalb nur begrenzt abbilden. Es wird umso wichtiger, aktuelle Informationen und zusätzliche Datenquellen in die Bewertung von Cyberrisiken einzubeziehen.
Auch die Anforderungen an Cyberprodukte und deren Bewertung steigen. Risiken müssen differenziert eingeschätzt, Bedingungswerke verglichen und die Entwicklung des Portfolios im Blick behalten werden. Dabei können Datenanalysen und KI helfen, komplexe Informationen strukturiert auszuwerten und neue Perspektiven auf bestehende Risiken zu schaffen.

Ein Beispiel ist die Analyse von Cyber-Bedingungswerken. Mithilfe von KI lassen sich individuelle Cyber-Wordings strukturiert erfassen und vergleichen. So können Leistungsumfänge und Unterschiede zwischen Policen schneller sichtbar gemacht und neue Wordings fundierter eingeschätzt werden.
Auch Cyber-Sicherheits-Scores spielen eine zunehmend wichtige Rolle im Underwriting. Externe Scorings, beispielsweise auf Basis von Outside-in-Scans, können zusätzliche Informationen über die Sicherheitslage eines Unternehmens liefern. Entscheidend ist dabei die Frage, wie aussagekräftig diese Scores tatsächlich für die versicherungstechnische Risikobewertung sind.

Eine weitere Perspektive bietet die Betrachtung von Kumulrisiken. Mithilfe von Portfolioanalysen und sogenannten „Realistic Disaster Scenarios“ lässt sich abschätzen, wie sich flächendeckende Cyberereignisse auf gesamte Bestände auswirken könnten. Gerade angesichts der hohen Vernetzung digitaler Systeme gewinnt die Frage nach möglichen Kumuleffekten an Bedeutung.

Seit 1998 verbindet Meyerthole Siems Kohlruss (MSK) mathematische Expertise mit Erfahrung in der Versicherungswirtschaft. Als unabhängige aktuarielle Beratung unterstützen wir Versicherungsunternehmen, Vermittler und Assekuradeure bei operativen und strategischen Fragestellungen. Dazu gehören unter anderem KI-gestützte Bedingungsvergleiche, die aktuarielle Bewertung von Cyber-Sicherheits-Scores, Portfolioanalysen zu Realistic Disaster Scenarios sowie der Cyber-Datenpool mit anonymisierten Schaden- und Bestandsdaten.

Der Vorfall rund um OpenAI und Hugging Face macht deutlich: Cyberrisiken bleiben in Bewegung. Für die Versicherungswirtschaft bedeutet das, Risikobewertung und Pricing kontinuierlich weiterzuentwickeln und neue Datenquellen und Methoden kritisch zu prüfen.

Wie sich aktuelle Entwicklungen im Cybermarkt auf die Versicherung auswirken und welche Möglichkeiten datenbasierte Analysen bieten, darüber tauschen wir uns gerne mit Ihnen aus.

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Die Vermögensverwaltung steht vor der Frage, wie sich Chancen nutzen lassen, ohne die Stabilität des Vermögens zu gefährden. Für Rosenberger, Langer & Cie. beginnt dieser Prozess nicht mit der Auswahl einzelner Wertpapiere, sondern mit einer klaren Überzeugung. Vermögensverwaltung bedeutet für das Haus eine Haltung, einen strukturierten Investmentprozess und den verantwortungsvollen Umgang mit dem Vermögen der Kunden. Aus diesem Verständnis heraus entsteht eine Investmentphilosophie, die nicht nur Renditechancen sucht, sondern die Sicherheit des Vermögens in den Mittelpunkt stellt.

In einer dreiteiligen NewsletterSerie sollen diese Grundsätze sichtbar werden. Die Leser erhalten Einblicke in die Denkweise des Hauses, in die Entscheidungen des Portfoliomanagements und in die Menschen, die diese Prozesse gestalten. Der erste Teil widmet sich einem Prinzip, das Rosenberger, Langer & Cie. seit vielen Jahren prägt: Sicherheit vor Rendite.

Die bekannte Börsenweisheit, die Börse kenne langfristig nur eine Richtung nach oben, hat sich historisch oft bestätigt. Anleger, die über Jahrzehnte investiert blieben, wurden häufig für ihre Geduld belohnt. Doch zwischen dieser theoretischen Erkenntnis und der praktischen Erfahrung vieler Privatanleger liegt eine große Lücke. Die entscheidende Frage lautet nicht, wie sich die Märkte langfristig entwickeln, sondern ob ein Anleger die unvermeidlichen Schwankungen emotional durchhält.

In der täglichen Beratung zeigt sich, dass größere Kursrückgänge für viele Anleger schwer zu verkraften sind. Ein Depot, das innerhalb kurzer Zeit dreißig oder vierzig Prozent verliert, führt zu Verunsicherung und häufig zu impulsiven Entscheidungen. Viele Anleger verkaufen aus Sorge vor weiteren Verlusten, obwohl dieser Zeitpunkt oft ungünstig ist. Aus einer vorübergehenden Schwäche wird ein dauerhaft realisierter Verlust, der die langfristige Vermögensentwicklung beeinträchtigt.
Aus diesen Erfahrungen heraus hat Rosenberger, Langer & Cie. eine klare Investmentphilosophie entwickelt. Sicherheit vor Rendite bedeutet nicht, Chancen zu ignorieren. Vielmehr beschreibt dieser Grundsatz die Überzeugung, dass professionelles Vermögensmanagement darin besteht, attraktive Märkte zu identifizieren und Risiken aktiv zu steuern. Die starken Marktbewegungen der vergangenen Jahre haben diese Haltung bestätigt und dazu geführt, die regelbasierten Investmentprozesse weiterzuentwickeln und die Möglichkeiten zur Steuerung von Marktrisiken auszubauen.

Das Ziel besteht nicht darin, kurzfristige Marktbewegungen vorherzusagen. Stattdessen verfolgt das Haus einen strukturierten und disziplinierten Investmentprozess, der darauf ausgerichtet ist, Risiken in schwierigen Marktphasen konsequent zu reduzieren und in freundlicheren Marktphasen gezielt Chancen wahrzunehmen. Langfristiger Anlageerfolg entsteht nach dieser Überzeugung nicht allein durch hohe Renditen in guten Jahren, sondern durch die Fähigkeit, große Verluste zu vermeiden. Wer sein Vermögen in turbulenten Zeiten besser schützt, schafft eine stabilere Grundlage für den langfristigen Vermögensaufbau.

Diese Philosophie prägt das tägliche Handeln von Rosenberger, Langer & Cie., unabhängig davon, ob Vermögen individuell verwaltet wird oder ob die vermögensverwaltenden Fonds RL&C Global Dynamic und RL&C OneWorld MultiAsset gesteuert werden. Beide Strategien folgen denselben Grundprinzipien und setzen auf ein aktives Risikomanagement, das die langfristige Stabilität des Vermögens in den Mittelpunkt stellt.

Am 7. September erscheint der zweite Teil der Serie. Dann geht es um die Frage, wie eine aktive Absicherungsstrategie in der Praxis funktioniert, welche Rolle regelbasierte Entscheidungen spielen und in welchen Marktphasen Risiken im Portfolio reduziert werden. Dieser Einblick zeigt, wie aus einer klaren Überzeugung ein konkreter Investmentprozess entsteht, der Anlegern Orientierung und Stabilität bietet.

ROSENBERGER, LANGER & CIE.
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Seit künstliche Intelligenz immer stärker in den Vermittlermarkt vordringt, verändert sich die Rolle von Maklerpools spürbar. Kaum ein anderes Thema prägt die Branche derzeit so intensiv wie die Frage, wie KI die Arbeitsabläufe von Maklern beeinflusst und welche Auswirkungen dies auf die etablierten Strukturen hat.

Neue Anwendungen erscheinen in hoher Frequenz und versprechen, EMails schneller zu bearbeiten, Dokumente automatisiert auszulesen oder administrative Tätigkeiten effizienter zu gestalten. Gleichzeitig gehören Maklerpools seit Jahrzehnten zu den wichtigsten Partnern unabhängiger Vermittler, da sie Zugang zu Produktgebern schaffen, Weiterbildung ermöglichen und technische Infrastruktur bereitstellen. Vor diesem Hintergrund entsteht die zentrale Frage, welche Rolle Maklerpools künftig in einer Arbeitswelt spielen werden, die zunehmend von KI geprägt ist.

Die Bedeutung der Pools bleibt bestehen, doch die Erwartungen der Makler verändern sich. Viele Vermittler entscheiden sich aus unterschiedlichen Gründen für einen Pool, wobei technische Unterstützung eine immer größere Rolle einnimmt. Makler verbinden mit ihrem Pool die Erwartung, den eigenen Betrieb effizienter zu organisieren und digitale Services zu nutzen, die den Arbeitsalltag vereinfachen. Genau an diesen Stellen setzt künstliche Intelligenz an und verändert die Perspektive auf bestehende Prozesse. KI kann Dokumente auslesen, EMails klassifizieren, Antwortentwürfe erstellen und Informationen aus verschiedenen Quellen innerhalb weniger Sekunden zusammenführen. Dadurch lassen sich Routineaufgaben spürbar beschleunigen und neu strukturieren.

In der Praxis besteht die Arbeit eines Maklerbüros jedoch selten aus isolierten Aufgaben. Viel häufiger müssen Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, eingeordnet und im richtigen Kontext weiterverarbeitet werden. Der Fokus verschiebt sich deshalb zunehmend. Entscheidend ist nicht mehr, wo Informationen abgelegt sind, sondern wie effizient sie über verschiedene Systeme hinweg genutzt werden können. Der eigentliche Mehrwert entsteht nicht im einzelnen System, sondern zwischen den Systemen. Daten gewinnen weiter an Bedeutung, doch sie liegen in vielen Maklerbetrieben verteilt auf Verwaltungsprogramme, CRMSysteme, PoolPortale, Vergleichsrechner, EMailPostfächer, Dokumentenarchive, MessengerDienste und spezialisierte KIAnwendungen. Die Herausforderung besteht darin, Informationen aus unterschiedlichen Systemen im richtigen Kontext verfügbar zu machen und miteinander zu verbinden. Erst dann entstehen durchgängige Arbeitsabläufe, in denen Automatisierung und KI ihr volles Potenzial entfalten können.

Maklerpools besitzen an dieser Stelle einen strategischen Vorteil. Sie begleiten die Digitalisierung ihrer Partner seit vielen Jahren, kennen deren Prozesse und verfügen über zahlreiche Schnittstellen zu den wichtigsten Systemen im Makleralltag. Mit jeder neuen KIAnwendung verändern sich die Erwartungen der Makler an Technologie. Wer erlebt, wie schnell Informationen gefunden und Routineaufgaben vorbereitet werden können, betrachtet bestehende Arbeitsabläufe mit anderen Augen. Produktzugänge, Courtage und Service bleiben wichtige Faktoren, doch zunehmend wird relevant, wie gut ein Pool seine Partner dabei unterstützt, moderne Technologien produktiv einzusetzen und unterschiedliche Systeme sinnvoll miteinander zu verbinden. Für viele Makler wird künftig nicht entscheidend sein, welche einzelnen Anwendungen ein Pool bereitstellt, sondern wie effizient sich damit im Alltag arbeiten lässt.

Historisch haben Pools vor allem Zugang zu Produktgebern, Wissen und technischer Infrastruktur geschaffen. Mit dem Aufkommen von KI gewinnt eine weitere Aufgabe an Bedeutung. Die intelligente Verbindung bestehender Systeme und neuer Technologien wird zu einem zentralen Erfolgsfaktor. Der größte Produktivitätsgewinn entsteht dort, wo Informationen systemübergreifend zusammengeführt und unmittelbar für Arbeitsprozesse genutzt werden können. Für Pools eröffnet sich daraus eine große Chance. Sie verfügen über die Nähe zum Markt, verstehen die Anforderungen ihrer Partner und können technologische Innovationen schneller in die tägliche Arbeit integrieren. Künftig wird es weniger darauf ankommen, jede neue technologische Entwicklung selbst bereitzustellen. Maßgeblich wird sein, wie schnell neue Möglichkeiten für Makler nutzbar gemacht werden können, sei es durch eigene Lösungen, Partnerschaften oder intelligente Integrationen.

Am Ende zeigt sich, dass künstliche Intelligenz Maklerpools nicht ersetzen wird. Sie verändert jedoch die Erwartungen der Vermittler daran, welchen Mehrwert ein Pool künftig leisten muss. Produktzugänge, Weiterbildung und Service bleiben zentrale Bestandteile des Leistungsversprechens. Gleichzeitig wird immer wichtiger, wie stark ein Pool seine Partner dabei unterstützt, effizienter zu arbeiten, Prozesse zu vereinfachen und neue Technologien sinnvoll in den Arbeitsalltag zu integrieren. Pools, denen es gelingt, ihre Partner messbar produktiver zu machen, werden ihren Wettbewerbsvorteil weiter ausbauen. Wer Maklern dagegen keine spürbaren Produktivitätsgewinne ermöglicht, wird es zunehmend schwerer haben, sich nachhaltig zu differenzieren und zu wachsen. Der eigentliche Mehrwert entsteht künftig nicht mehr im einzelnen System, sondern zwischen den Systemen.

Der Artikel erschien im Original zuerst auf asscompact.de unter dem Titel: Wenn Maklerpools auf KI treffen: Konkurrenz oder Chance? Redaktionelle Bearbeitung: MK

Der anhaltende Aufstieg generativer und agentischer KI verändert die Grundlagen der Unternehmens-IT in einem Tempo, das selbst erfahrene Enterprise-Architekten herausfordert. Während manche Stimmen bereits das Ende klassischer Enterprise-Anwendungen ausrufen, zeigt sich in der Praxis ein differenziertes Bild. Die Rolle der Enterprise Software Architecture bleibt zentral, doch ihr Selbstverständnis wandelt sich tiefgreifend. Unternehmen müssen nicht nur ihre Systeme neu denken, sondern auch die Aufgaben derjenigen, die diese Systeme gestalten.

Thomas Greutmann, Head of Enterprise Architecture bei Otto, beschreibt die Funktion der ESA als Schutzmechanismus gegen Fehlentscheidungen in komplexen IT-Landschaften. Je größer die Vielfalt der Systeme, desto wichtiger sei eine Instanz, die den Überblick behält und langfristige Planung verantwortet. Greutmann vergleicht diese Aufgabe mit einer Versicherung, deren Wert sich daran bemisst, wie viel ein Unternehmen bereit ist, für die Vermeidung strategischer Fehler auszugeben. Nach seiner Einschätzung liegt dieser Wert bei rund einem Prozent des IT-Budgets. Die Investition sei notwendig, weil die Architektur die einzige Stelle sei, die nicht von lokalen Interessen getrieben werde, sondern das Gesamtbild im Blick behalte.

Dietgar Völzke, Vorstand für IT und Prozesse bei der Netfonds AG, geht noch einen Schritt weiter. Für ihn ist Architektur nicht nur ein Stabilitätsfaktor, sondern ein geschäftskritischer Hebel für Skalierbarkeit. Da Unternehmen ihre Ziele nicht mehr allein durch zusätzliches Personal erreichen könnten, werde die Architektur zum entscheidenden Motor für Wachstum. Mit dem Einzug autonomer KI-Systeme verschiebe sich die Verantwortung der menschlichen Experten. Sie müssten künftig die Richtung vorgeben, Innovationen gestalten und die Qualität sichern, während KI die operative Arbeit übernehme. Völzke erwartet, dass sich die Architektur stärker an den Geschäftsprozessen orientiert und neue Rollen entstehen, die technische und fachliche Expertise verbinden.

Besonders deutlich wird der Wandel beim Blick auf Agentic AI. Für Greutmann ist sie der Maßstab, an dem sich alle Überlegungen orientieren müssen. Die Technologie verändere nicht nur Werkzeuge, sondern ganze Prozessketten. Unternehmen, die KI lediglich zur Optimierung bestehender Abläufe nutzen, würden die eigentlichen Potenziale verfehlen. Wer die disruptiven Möglichkeiten früh erkenne, könne sich einen Vorsprung erarbeiten, der in den kommenden Jahren entscheidend sein werde.

Völzke sieht in Agentic AI einen Paradigmenwechsel, der die Art und Weise, wie Systeme gebaut werden, grundlegend verändert. Die Vision sei ein orchestriertes Gesamtsystem, in dem KI den Code generiert und Architekten die Rahmenbedingungen definieren. Statt starrer Services entstünden dynamische Strukturen, die sich durch autonome Agenten fortlaufend weiterentwickeln. Die Geschwindigkeit der Entwicklung könne sich vervielfachen, was neue Anforderungen an Sicherheit, Skalierbarkeit und Governance mit sich bringe.

Diese Dynamik führt zu einem Balanceakt, der für ESA-Teams zur Daueraufgabe wird. Greutmann beschreibt die Herausforderung als schmalen Grat zwischen Wiederverwendung und Innovation, zwischen Effizienz und Geschwindigkeit, zwischen klaren Regeln und kreativer Freiheit. Nur ein kontinuierlicher Dialog mit dem Business könne verhindern, dass Unternehmen in eine Richtung kippen und dadurch langfristig Schaden nehmen. Die Architektur müsse sich ständig hinterfragen und anpassen, auch wenn dieser Prozess anstrengend sei.

Völzke ergänzt, dass die organisatorischen Fragen ebenso komplex seien wie die technologischen. Wenn Code von Maschinen generiert werde, stelle sich die Frage nach Haftung neu. Compliance müsse anders gedacht werden, Kostenstrukturen veränderten sich und die Ausbildung zukünftiger Experten werde schwieriger, weil klassische Lernwege wegfallen könnten. Für ihn liegt die Lösung nicht in einem radikalen Umbruch, sondern in pragmatischen Schritten, die echte Erfahrungen ermöglichen. Kleine, fokussierte Teams könnten als Leuchttürme dienen, die neue Methoden testen und weiterentwickeln. Gleichzeitig müssten Rollenbilder aktiv gestaltet werden, damit Mitarbeitende die Veränderungen nicht als Bedrohung, sondern als Chance wahrnehmen.

Die Diskussion zeigt, dass Enterprise Architecture trotz aller Umbrüche nicht an Bedeutung verliert. Sie wird zum strategischen Zentrum einer IT, die sich durch autonome Systeme neu definiert. Unternehmen, die diesen Wandel bewusst gestalten, können die Möglichkeiten von Agentic AI nutzen, ohne die Kontrolle zu verlieren. Die Zukunft der Architektur liegt nicht im Festhalten an alten Modellen, sondern im Mut, neue Wege zu gehen und die eigene Rolle neu zu interpretieren.

Der Artikel erschien im Original zuerst auf cio.de unter dem Titel: „ Agentic AI: Der Endgegner der Enterprise Software Architecture“ Redaktionelle Bearbeitung: MK

Die digitale Sichtbarkeit von Versicherungsmaklern verändert sich grundlegend, weil immer mehr Verbraucher ihre Recherche nicht mehr über klassische Suchmaschinen beginnen, sondern direkt über generative KI. Systeme wie ChatGPT, Gemini und Perplexity übernehmen die Rolle eines ersten Gatekeepers, der Empfehlungen ausspricht, bevor Nutzer überhaupt eine Website besuchen. Diese Verschiebung führt dazu, dass Sichtbarkeit nicht mehr im Moment der Suchanfrage entsteht, sondern in den Wissensstrukturen, aus denen KI ihre Antworten generiert. Studien zeigen, dass ein großer Teil der Deutschen KI-Chatbots bereits nutzt und viele ihre Customer Journey direkt in einem Sprachmodell starten. Google und Vergleichsportale bleiben relevant, dienen jedoch zunehmend der Bestätigung einer Vorauswahl, die KI bereits getroffen hat.

Für Makler bedeutet diese Entwicklung eine neue Herausforderung. Klassische SEO bleibt wichtig, reicht jedoch nicht mehr aus, um in KI-Antworten aufzutauchen. Sprachmodelle greifen auf vorab verankertes Wissen zurück und bevorzugen Quellen, die sie als verlässlich einstufen. Vergleichsportale, Fachmedien, Verbandsseiten und strukturierte Unternehmensprofile gewinnen dadurch an Bedeutung. Auffällig ist, dass nicht allein die Größe einer Marke über Sichtbarkeit entscheidet. Auch kleinere Anbieter können in KI-Antworten präsent sein, wenn sie in relevanten Quellen vorkommen und ihre fachliche Positionierung klar erkennbar ist.

Die strukturellen Voraussetzungen für KI-Sichtbarkeit unterscheiden sich deutlich von bekannten SEO-Mechanismen. Informationen müssen maschinenlesbar und fachlich präzise formuliert sein, damit Sprachmodelle sie eindeutig zuordnen können. Makler müssen als eigenständige Entitäten erkennbar sein, die in vertrauenswürdigen Wissensnetzen verankert sind. Ebenso wichtig ist ein thematischer Kontext, der sich aus unabhängigen Quellen speist und die tatsächlichen Suchbegriffe der Kunden widerspiegelt. Externe Validierung verstärkt dieses Bild, denn Sprachmodelle arbeiten statistisch und reagieren besonders stark auf semantische Klarheit. Wer ein breites Spektrum abdeckt, verwässert seine Positionierung und verliert an Relevanz.

Die Auswirkungen dieser Entwicklung zeigen sich in zwei Dimensionen. Bei standardisierten Produkten wie Hausrat- oder Kfz-Versicherungen entsteht ein direkter Kanal zwischen Versicherer und Kunde, der die Rolle des Maklers bei einfachen Abschlüssen zunehmend infrage stellt. Technisch ist diese Entwicklung durch Branchenstandards wie BiPRO vorbereitet, regulatorisch jedoch noch nicht abschließend geklärt. Bei beratungsintensiven Produkten bleibt die persönliche Expertise unverzichtbar, doch die Herausforderung liegt darin, überhaupt in der Vorrecherche der Kunden aufzutauchen. Wer dort nicht erscheint, verliert potenzielle Mandate, bevor ein Kontakt zustande kommt.

Die zentrale Erkenntnis lautet, dass KI-Sichtbarkeit durch langfristige strukturelle Arbeit entsteht. Makler müssen sich in den Wissenssystemen der KI verankern, ihre fachliche Identität klar definieren und ihre Präsenz in vertrauenswürdigen Quellen stärken. Wer diese Grundlagen jetzt schafft, baut einen Vorsprung auf, der sich mit jedem Trainingszyklus der Modelle verstärkt. Wer abwartet, muss später eine deutlich größere Lücke schließen. Die KI-Wende ist damit eine aktuelle Herausforderung, die über die Wettbewerbsfähigkeit von Maklern in einer dialogorientierten Informationswelt entscheidet.

Der Artikel erschien im Original zuerst auf experten.de unter dem Titel: „Die KI-Wende: Welche Makler-Website geht bei ChatGPT unter?“ Redaktionelle Bearbeitung: MKYour Content Goes Here

Ihr Lebenswerk ist mehr wert, als Sie denken Unternehmenswert: Profi-Bewertung statt Daumenpeilung

Das Problem beim Alleingang
Die meisten Makler kennen ihren Bestand in- und auswendig – aber nicht seinen wirklichen Marktwert. Eine grobe Schätzung „aus dem Bauch heraus“ oder ein Multiplikator vom Stammtisch führt fast immer zu einem falschen Preis. Zu niedrig angesetzt, verschenken Sie Ihr Lebenswerk. Zu hoch angesetzt, schrecken Sie seriöse Interessenten ab und verlieren wertvolle Verhandlungszeit.

Der Vergleich
Alleine:
– Bewertung nach Gefühl oder einem einzelnen, oft veralteten Multiplikator
– Keine Berücksichtigung von Provisionshaftung, Stornoreserven oder Bestandsqualität
– Keine belastbare Grundlage für Preisverhandlungen mit Käufern
– Risiko: Der erste Interessent bestimmt den Preis – nicht Sie

Mit dem Makler Nachfolger Club e.V.:
– Marktpreiseinschätzung nach mehreren anerkannten Verfahren – Courtagevielfache, EBIT-Faktoren und modifiziertes Ertragswertverfahren – im Vergleich
– Einbeziehung werterhöhender und wertmindernder Faktoren, die eine reine Daumenregel nicht abbildet
– Für Mitglieder bereits im Beitrag enthalten – keine separaten, teils vierstelligen Gutachterkosten
– Eine fundierte Zahl, mit der Sie selbstbewusst in jedes Gespräch gehen

Warum jetzt handeln den Wert sichert
Eine belastbare Bewertung ist der erste Schritt jeder erfolgreichen Nachfolge – sie schafft Klarheit für Sie selbst und Verhandlungssicherheit gegenüber Interessenten. Je früher Sie Ihren tatsächlichen Preiskorridor kennen, desto gezielter können Sie in den kommenden Jahren an genau den Stellschrauben arbeiten, die Ihren Wert wirklich steigern.

Lassen Sie uns in einem kostenfreien, vertraulichen Erstgespräch klären, wo Ihr Unternehmen heute wertmäßig steht.

Mit der Reform des Fernabsatzrechts hat der Gesetzgeber die Regeln für digitale Vertragsabschlüsse im Finanzsektor neu definiert. Seit dem 19. Juni 2026 müssen Anbieter, die Verträge online abschließen lassen, eine elektronische Widerrufsfunktion bereitstellen – den Widerrufsbutton. Die Vorgabe ist eindeutig: Ein digitaler Abschluss muss genauso einfach widerrufbar sein, wie er zustande gekommen ist.
Wer den Widerrufsbutton jetzt zwingend benötigt
Die Pflicht betrifft ausschließlich Vermittler, deren Kunden Verträge direkt online abschließen können. Entscheidend sind zwei Kriterien:

1. Erlaubnis nach GewO
• Nicht betroffen: Versicherungsvermittler nach § 34d GewO Die Versicherungsvermittlung bleibt vom Fernabsatzrecht ausgenommen. Ausnahme: Wenn ein Versicherer über die Vermittler-Website einen Direktabschluss ermöglicht, muss der Versicherer den Button bereitstellen.
• Betroffen: Vermittler nach §§ 34f, 34h und 34i GewO Finanzanlagenvermittler, Honorar-Finanzanlagenberater und Immobiliendarlehensvermittler fallen unter das modernisierte Fernabsatzrecht.

2. Art des Vertragsabschlusses
• Online-Abschluss möglich: Widerrufsbutton ist Pflicht.
• Kein Online-Abschluss: Keine Verpflichtung – eine kurze Dokumentation der Prüfung wird dennoch empfohlen.

Damit gilt: Nur Vermittler mit digitalen Abschlussstrecken müssen handeln.
So muss der Widerrufsbutton gestaltet sein
Der Gesetzgeber schreibt einen klar strukturierten Widerrufsprozess vor, der für Verbraucher intuitiv und barrierefrei sein soll.

1. Sichtbarer Button
• gut lesbar
• farblich hervorgehoben
• jederzeit erreichbar
• Beschriftung: „Vertrag widerrufen“

Je nach Prozess entweder im eingeloggten Bereich oder auf jeder Unterseite der Website.

2. Einfaches Formular
Erlaubt sind nur drei Angaben:
• Name
• Vertragsnummer
• E-Mail-Adresse

Keine Begründung, keine Passwortabfrage, kein Captcha. Hinweistexte dürfen informieren, aber nicht beeinflussen.

3. Automatische Eingangsbestätigung
Die Bestätigung muss enthalten:
• Name
• betroffener Vertrag
• angegebene E-Mail-Adresse
• Datum und Uhrzeit des Eingangs
Wichtig: Es wird nur der Eingang bestätigt – nicht die Wirksamkeit des Widerrufs.

Neue Informationspflichten und Fristen
Die Reform bringt weitere Änderungen mit sich:
• Widerrufsfrist bleibt bei 14 Tagen, endet aber künftig spätestens nach 12 Monaten + 14 Tagen, wenn die Belehrung fehlerhaft war.
• Erweiterte Pflichtangaben: Telefonnummer, E-Mail-Adresse, Beschwerdewege, personalisierte Preise, Nachhaltigkeitsziele der Anlagestrategie, Hinweis auf den Widerrufsbutton.
• Das gesetzliche Muster für Widerrufsbelehrungen wurde gestrichen – Texte müssen neu erstellt und rechtlich geprüft werden.
• Bei Online-Abschlüssen ist eine Erinnerungs-E-Mail an das Widerrufsrecht innerhalb von 1–7 Tagen verpflichtend.

Risiken bei Verstößen
• Abmahnungen: Fehlende Buttons sind sofort sichtbar und damit abmahnfähig.
• Verlängerte Widerrufsfristen: Fehlerhafte Belehrungen oder technische Mängel können die Frist erheblich verlängern.
• Rückzahlungen: Bei Honorar- oder Serviceverträgen müssen Vergütungen zurückerstattet werden.
• Reputationsrisiken: Unvollständige digitale Prozesse wirken unprofessionell und können Vertrauen beeinträchtigen.

Was Vermittler jetzt tun sollten
• Online-Abschluss prüfen und dokumentieren
• Widerrufsbutton technisch implementieren
• Formular und automatische Bestätigung einrichten
• Widerrufsbelehrungen und Fernabsatzinformationen aktualisieren
• Erinnerungs-E-Mail automatisieren
• Interne Prozesse für Widerrufe definieren

Fazit: Digitale Compliance wird zum Qualitätsmerkmal
Das neue Fernabsatzrecht stärkt Transparenz und Verbraucherschutz im digitalen Vertrieb. Für Vermittler bedeutet es: Wer digitale Abschlussstrecken anbietet, muss seine Prozesse jetzt konsequent modernisieren. Ein sauber implementierter Widerrufsbutton ist nicht nur Pflicht, sondern auch ein Zeichen für professionelle digitale Beratung.

Die Informationen wurden uns freundlicher Weise vom AfW – Bundesverband Finanzdienstleitung e.V. zur Verfügung gestellt.

Homepage: www.afw-verband.de

Kontakt: wirth@afw-verband.de

Redaktionelle Bearbeitung: MK

Künstliche Intelligenz prägt den Arbeitsalltag in Maklerbüros zunehmend und verändert die Branche grundlegend. Die Diskussion über Chancen und Risiken hat sich nach dem Hackerangriff auf OpenAI weiter verschärft. Während einige KI als Bedrohung für Arbeitsplätze betrachten, sehen andere darin eine grenzenlose technologische Lösung. Tatsächlich verbrauchen Datenzentren enorme Ressourcen und werfen ökologische sowie ökonomische Fragen auf. Gleichzeitig ist klar, dass die Arbeitswelt längst von KI beeinflusst wird und sich nicht mehr damit beschäftigt, ob sie relevant ist, sondern wie sie gestaltet werden muss. Über Jahrzehnte haben Menschen die Sprache der Computer gelernt, doch nun lernen Computer erstmals die Sprache der Menschen. Diese Entwicklung verändert die Arbeit in der Versicherungsbranche, in der Dokumentation, Recherche und administrative Aufgaben einen großen Teil des Tages bestimmen. KI kann Daten analysieren, Formulierungen verbessern und komplexe Inhalte verständlich aufbereiten, übernimmt jedoch keine Verantwortung und kennt keine menschlichen Bedürfnisse. Die größte Chance besteht darin, Vermittler von wenig wertschöpfenden Tätigkeiten zu entlasten, sodass sie sich stärker auf Zuhören, Vertrauen und Problemlösung konzentrieren können. Ein zukünftiger Arbeitsalltag könnte durch intelligente Assistenten geprägt sein, die Angebote erstellen, Vergleiche durchführen und Beratungsprotokolle automatisch generieren. Trotz Risiken wie falschen Ergebnissen, hohem Energieverbrauch und Datenschutzfragen eröffnet KI die Möglichkeit, menschliche Arbeit neu zu definieren und den Fokus wieder auf echte Beratung zu legen.

Der Artikel erschien im Original zuerst auf procontra-online.de unter dem Titel „KI im Maklerbüro: Entlastung von Verwaltung oder Risiko für Vermittler?“.

Redaktionelle Bearbeitung: MK