Heidelberg, 24. September 2026 – Versicherungen verwenden KI aktuell am strategischsten: Über die Hälfte (54 Prozent) setzt KI operativ über Funktionen hinweg oder im gesamten Unternehmen ein. Dies belegt eine aktuelle globale Studie, die SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Daten und künstliche Intelligenz (KI), jetzt veröffentlicht hat. Der zweiten Auflage des „Data and AI Impact Report: The New Economics of Trust“ liegen Zahlen zugrunde, die das Analystenhaus IDC erhoben hat. Demnach sind Versicherer die Ersten, die kurz davor stehen, die Kluft zwischen Vertrauen in KI und vertrauenswürdiger KI (Governance) zu schließen.
IDC kategorisiert die Unternehmen als Vorreiter („Leader“ mit einem Trustworthiness-Index von mindestens 80 von 100 Punkten) und Nachzügler („Laggard“ mit weniger als 40 Punkten) und stellt fest: Die Kluft zwischen den beiden Kategorien ist bei Versicherungen in einigen Bereichen sehr groß. So haben 78 Prozent der Vorreiter Richtlinien für verantwortungsvolle KI an die gesamte Belegschaft ausgegeben, bei den Unternehmen, die in Sachen Trustworthy AI hinterherhinken, sind dies nur 3 Prozent (bei Banken liegt dieser Wert beispielsweise bei 85 Prozent versus 29 Prozent).
Leader, die KI mehrheitlich mit Funktionen für automatisierte, kontinuierliche Validierung und unabhängige Governance kontrollieren, sind zudem positiver gestimmt, was den Profit aus ihren KI-Investitionen angeht: Fast zwei Drittel (59 Prozent) erwarten einen starken ROI. Unter den Laggards findet sich bei Versicherungen als einziger Branche kein einziger mit solchen Erwartungen. Diskrepanzen zeigen sich auch bei den Einsatzbereichen und Zielen für KI: Trustworthy-AI-Schlusslichter möchten vor allem Kosten sparen (48.5 Prozent), während Vorreiter sich das Ziel setzen, Mehrwert zu schaffen. Entsprechend nutzt unter Letzteren mehr als ein Drittel (37 Prozent) KI dafür, die operative Effizienz zu steigern (bei den Laggards sind dies 27 Prozent), neue Umsatzquellen zu erschließen (30 Prozent versus 15 Prozent) oder den Gewinn zu steigern (30 Prozent versus 21 Prozent).
Wenn ein Unternehmen Maßnahmen umsetzt, die die Vertrauenswürdigkeit von KI fördern, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass ein KI-Projekt profitabel ist, um das 15-Fache. Und sie verschaffen sich signifikante Wettbewerbsvorteile: Organisationen mit starker Governance, Datenqualität und Auditierbarkeit berichten einen mindestens 100 Prozent höheren ROI aus ihren KI-Implementierungen als diejenigen, die in Sachen Trustworthy AI hinterherhinken.
Die wichtigsten Ergebnisse:
„Wenn KI funktioniert, ist sie unglaublich wirkungsvoll“, erklärt Bryan Harris, CTO von SAS. „Allerdings können selbst die besten Agenten bei komplexen Aufgaben Fehlerquoten von mehr als 25 Prozent haben – und das ist inakzeptabel bei Entscheidungen, bei denen viel auf dem Spiel steht. Um Präzision und Wiederholbarkeit sicherzustellen, müssen Organisationen Fachwissen in agentische Workflows einbauen sowie Governance und Kontrolle in den Händen von Mitarbeitenden belassen. Diejenigen, die darin erfolgreich sind, schließen die Vertrauenslücke und ziehen einen echten Wettbewerbsvorteil aus KI.“
Die Studie zeigt auch, dass Mitarbeiter häufig Bedenken haben, sich auf Systeme zu verlassen, die nicht sicher korrekte Ergebnisse liefern oder erklären können, wie die KI zu der finalen Entscheidung kommt. Je autonomer KI eingesetzt wird, desto schwerer wiegt diese Herausforderung, und Erklärbarkeit wird zum kritischen Erfolgsfaktor.
Die Studie deckt zudem eine der wichtigsten Hürden für die erfolgreiche Akzeptanz von KI auf: Das mangelnde Vertrauen kann Mitarbeitende dazu bringen, sich über KI-basierte Entscheidungen hinwegzusetzen und manuelle Korrekturen vorzunehmen. Dadurch verfestigt sich das Defizit an vertrauenswürdiger KI noch, und Unternehmen verlieren Zeit, Produktivität und Profitabilität.
Die wichtigsten Ergebnisse:
Die meisten Unternehmen implementieren KI auf mangelhaften oder überholten Daten und Infrastrukturen. Das Fehlen einer soliden Datenbasis, die die unbedingt erforderliche Transparenz und Erklärbarkeit unterstützt, verhindert die effektive Steuerung von KI und damit die Wertschöpfung daraus.
Die wichtigsten Ergebnisse:
Für den Report wurden weltweit rund 2.700 Entscheider in 28 Ländern befragt, die im Unternehmen mit Daten- und KI-Initiativen zu tun haben. Jede Organisation wurde anhand von fünf Kriterien bezüglich Trustworthy AI bewertet: Datenqualität und Governance, Model Governance und Kontrolle, Erklärbarkeit und Fairness, Richtlinien für verantwortungsvolle KI, Auditierbarkeit und Verantwortlichkeit.
Weitere Studienergebnisse und der vollständige Report stehen hier zum Download zur Verfügung.