Das Ergo Innovation Lab und Google Cloud haben einen gemeinsamen Report veröffentlicht, der sich mit einem strukturellen Problem beschäftigt, das die Versicherungsbranche in den kommenden Jahren zunehmend unter Druck setzen dürfte: dem Verlust von Erfahrungswissen durch den demografischen Wandel.
Laut Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft (GDV) gehört rund ein Viertel der Beschäftigten in der deutschen Versicherungswirtschaft zur Generation der Babyboomer. Ein Großteil davon wird innerhalb der nächsten fünf Jahre in den Ruhestand gehen. Und dürfte das gesammelte Fachwissen des Berufslebens mitnehmen.
Das Problem liegt in der Natur dieses Wissens: Es ist selten dokumentiert. Entscheidungslogik, Kontexturteile und gelebte Routinen existieren vor allem in den Köpfen erfahrener Mitarbeitender und verschwinden mit ihnen. Der Report unter dem Titel „From Tribal Knowledge to Self-Evolving Agents – Capturing, Governing, and Scaling Institutional Knowledge in Financial Enterprises“ untersucht, wie sogenannte Self-Evolving Agents dieses sogenannte „Tribal Knowledge“ systematisch erfassen, sichern und für die gesamte Organisation nutzbar machen können.
Lernfähige KI-Systeme als Wissensspeicher
Self-Evolving Agents – auch Self-Improving Agents genannt – sind KI-Systeme, die über die reine Aufgabenausführung hinausgehen. Sie sind in der Lage, eigene Strategien und Arbeitsabläufe zu überprüfen, anzupassen und weiterzuentwickeln. Anders als klassische Automatisierungslösungen können sie Erfahrung, Kontext und Urteilsvermögen in skalierbares Organisationswissen überführen.
Emilia Dang, Innovation Developerin beim Ergo Innovation Lab, sagt: „Die nächste Entwicklungsstufe von Agentic AI beinhaltet nicht nur mehr Automatisierung, sondern auch, wie Unternehmen Wissen bewahren, weiterentwickeln und nutzbar machen. Angesichts des demografischen Wandels und des zunehmenden Fachkräftemangels gewinnt dies immer mehr an Bedeutung. Denn ohne eine nachhaltige Strategie laufen Organisationen Gefahr, Entscheidungslogik, Kontextwissen und gelebte Erfahrung zu verlieren.“
Der Report enthält neben konzeptionellen Überlegungen auch ein konkretes Implementierungsbeispiel: eine „AI Content Engine“, die ERGO gemeinsam mit Google Cloud und Deloitte entwickelt hat. Darüber hinaus skizziert die Publikation weitere Einsatzszenarien entlang der versicherungswirtschaftlichen Wertschöpfungskette.
Governance und Compliance als Voraussetzung
Michael Zimmermann, Principal Engineer bei Google Cloud, sagt: „In stark regulierten Branchen wie der Versicherungswirtschaft liegt die wahre Stärke agentischer KI in menschlich geführter Autonomie. Durch die Kombination des sicheren, skalierbaren KI-Ökosystems von Google Cloud mit der tiefen Fachexpertise von ERGO bietet dieses Whitepaper einen zukunftsweisenden Fahrplan für die verantwortungsvolle Bewahrung und Skalierung institutionellen Wissens.“
Da der Einsatz solcher Systeme im regulierten Finanzumfeld besonderen Anforderungen unterliegt, widmet der Report einen eigenen Abschnitt der sogenannten „Enterprise Readiness“. Behandelt werden unter anderem Governance- und Compliance-Strukturen, Identitäts- und Zugriffsmanagement, Datenschutzmaßnahmen sowie Change Management.
Vom Einzelagenten zum kollektiv lernenden System
Der Report zeichnet zudem eine Entwicklungsperspektive: von ersten, eng geführten Agenten hin zu kollektiv lernenden Systemen, die Wissen untereinander teilen und eigenständig neue Lerngelegenheiten erschließen können – unter anderem durch Simulationen und synthetische Fallbeispiele. Im Mittelpunkt steht dabei die Frage, wie sich das Zusammenspiel von menschlicher Expertise, institutionellem Wissen und adaptiven KI-Systemen langfristig gestalten lässt.
Der Report steht auf der Website des ERGO Innovation Lab kostenfrei in englischer Sprache zum Download bereit. Weitere Publikationen des Innovation Labs zu Generativer KI und Large Language Models für die Versicherungsbranche sind ebenfalls verfügbar.
