Wenn Erfahrung in Rente geht

Die wertvollsten Informationen eines Unternehmens stehen oft in keinem Handbuch. Sie entstehen über Jahre hinweg in Kundengesprächen, Schadenregulierungen, Underwriting-Entscheidungen oder Produktentwicklungen. Es sind Erfahrungen, Routinen und Einschätzungen, die Mitarbeiter täglich anwenden, ohne sie jemals vollständig zu dokumentieren.
Das neue Whitepaper „From Tribal Knowledge to Self-evolving Agents“ des ERGO Innovation Lab, das gemeinsam mit Google Cloud und Deloitte entstanden ist, beschreibt dieses implizite Erfahrungswissen als „Tribal Knowledge“. Gemeint ist Wissen, das weniger in Richtlinien als vielmehr in der täglichen Praxis entsteht – und deshalb häufig verloren geht, wenn erfahrene Beschäftigte das Unternehmen verlassen.

Demografischer Wandel verschärft das Problem

Für die Versicherungsbranche gewinnt diese Frage zusätzlich an Bedeutung. Nach Angaben des GDV gehört rund ein Viertel der Beschäftigten der Babyboomer-Generation an. Ein erheblicher Teil dieser Mitarbeiter wird in den kommenden Jahren in den Ruhestand gehen. Mit ihnen droht nicht nur Arbeitskraft verloren zu gehen, sondern auch jahrzehntelang gewachsenes Erfahrungswissen. „Die nächste Entwicklungsstufe von Agentic AI beinhaltet nicht nur mehr Automatisierung, sondern auch, wie Unternehmen Wissen bewahren, weiterentwickeln und nutzbar machen“, sagt Emilia Dang, Innovation Developerin beim ERGO Innovation Lab. „Ohne eine nachhaltige Strategie laufen Organisationen Gefahr, Entscheidungslogik, Kontextwissen und gelebte Erfahrung zu verlieren.“
Die Autoren greifen dabei einen Gedanken des Wissenschaftlers Michael Polanyi auf, der bereits vor Jahrzehnten formulierte: „We can know more than we can tell.“ Das Whitepaper nutzt dieses Zitat, um deutlich zu machen, dass ein großer Teil beruflicher Expertise eben nicht vollständig beschrieben werden kann, sondern in Erfahrung und Urteilsvermögen steckt.

Wenn KI vom Experten lernt

Genau hier setzen sogenannte Self-Evolving Agents an. Anders als klassische KI-Systeme sollen sie nicht lediglich definierte Aufgaben automatisieren. Vielmehr sollen sie kontinuierlich von Fachleuten lernen, Entscheidungen nachvollziehen und ihr Wissen schrittweise erweitern – stets unter menschlicher Aufsicht und innerhalb klar definierter Governance-Strukturen. „Der Wert von Self-Evolving Agents entsteht dort, wo klassische Automatisierung endet: bei Erfahrung, Kontext und Urteilsvermögen“, erläutert Dang. Ziel sei es, individuelles Expertenwissen systematisch und generationsübergreifend in skalierbares Unternehmenswissen zu überführen. Auch Michael Zimmermann, Principal Engineer bei Google Cloud, betont den regulatorischen Rahmen: „In stark regulierten Branchen wie der Versicherungswirtschaft liegt die wahre Stärke agentischer KI in menschlich geführter Autonomie.“ Das Whitepaper verstehe sich als Fahrplan, institutionelles Wissen verantwortungsvoll zu bewahren und weiterzuentwickeln.

Einsatz entlang der gesamten Wertschöpfungskette

Der Report beschreibt zahlreiche Einsatzfelder innerhalb von Versicherungsunternehmen. Dazu zählen unter anderem Underwriting, Schadenmanagement, Vertrieb, Compliance, Produktentwicklung sowie Kundenservice. Gemeinsam ist diesen Bereichen, dass erfahrene Mitarbeiter regelmäßig Entscheidungen treffen, deren Begründung bislang oft nicht systematisch dokumentiert wird. Künftig könnten KI-Agenten diese Entscheidungslogik erfassen, strukturieren und für andere Mitarbeiter verfügbar machen.
Dabei geht es nach Auffassung der Autoren ausdrücklich nicht darum, menschliche Expertise zu ersetzen. Vielmehr sollen KI-Systeme zunächst unterstützen, aus Expertenfeedback lernen und ihre Fähigkeiten schrittweise erweitern. Verantwortung und Kontrolle verbleiben beim Menschen. Voraussetzung dafür seien unter anderem Governance-Strukturen, Datenschutz, Identitäts- und Zugriffsmanagement sowie kontinuierliche Qualitätskontrollen.

KI wird zur Antwort auf ein demografisches Problem

Das Whitepaper zeigt damit eine Entwicklung, die über den Einsatz neuer KI-Technologien hinausweist. Während viele Diskussionen um Künstliche Intelligenz vor allem Produktivität und Automatisierung in den Mittelpunkt stellen, rückt hier eine andere Frage in den Vordergrund: Wie lässt sich jahrzehntelang aufgebautes Erfahrungswissen bewahren, wenn eine Generation von Fachkräften den Arbeitsmarkt verlässt?
Für Versicherer könnte genau diese Frage in den kommenden Jahren zu einem strategischen Wettbewerbsfaktor werden. Denn der Verlust von Erfahrung lässt sich nicht kurzfristig kompensieren. Die eigentliche Herausforderung besteht deshalb weniger darin, neue KI-Systeme einzuführen als vielmehr darin, das Wissen der Menschen zu erhalten, die diese Branche über Jahrzehnte geprägt haben.

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