Mit der Executive Journey vernetzt der InsurTech Hub Munich C-Level Personen aus Versicherungen, Technologie und Beratung – auf Augenhöhe und mit Fokus auf Umsetzung. QAware bringt dabei Impulse zu Agentic AI und Datenkompetenz ein. Dr. Josef Adersberger im Gespräch über die Potenziale von Agentic AI – und warum die Versicherungsbranche beim Thema Datenkompetenz ins Handeln kommen muss.
Ein Gespräch mit Dr. Josef Adersberger, Geschäftsführer QAware & Beiratsmitglied im InsurTech Hub Munich
Dr. Josef Adersberger
Dr. Josef Adersberger ist geschäftsführender Gesellschafter der QAware GmbH, einem führenden Softwarehaus mit Sitz in München. Durch seine Arbeit hat er die Themen Cloud-Migration und Automatisierung im Versicherungswesen in wesentlichen Projekten mit gestaltet. 2021 hat er den Venture Capital Fonds Twip Impact Ventures mit gegründet. Seit 2023 ist er Aufsichtsrat der VHV Gruppe. Mit seinen Erfahrungen in Innovationsstrategien und Digitalisierung bringt er wertvolle Impulse für die Arbeit des InsurTech Hub Munich.
Warum braucht es Formate wie die Executive Masterclass gerade jetzt?
Die aktuelle Zeit sorgt für hohen Veränderungsdruck – auch bei Versicherern. Zentrale Aufgabe des oberen Managements ist es, einen klaren Kopf zu bewahren: einen wirkungsvollen Fokus setzen, vom Ziel her denken und bestimmt vorgehen. Die Executive Masterclass unterstützt dabei, indem sie durch C-Level Interviews kollektives Wissen einsammelt und prägnant aufbereitet – in einem Format, das Raum für Diskussionen schafft.
Warum ist die Verbindung von Datenstrategie und Agentic AI so entscheidend für Versicherer?
Jeder Versicherungsvorstand sollte sich fragen: Wie gewinnen wir? Die Antwort liegt in Produktivität und der Fähigkeit, Produkte anzubieten, die für den Kunden den Unterschied machen. Agentic AI ist die technologische Basis für beides. Eine kluge Datenstrategie ist notwendig, da Agenten mit Kernsystemen und Daten interagieren müssen, um ihre Wirkung zu entfalten.
Es geht nicht mehr darum, ob AI etwas leisten kann. Es geht darum, wann und wie gut – und wer diesen Punkt als Erster erreicht. 44% der Versicherer haben erste Pilotprojekte gestartet, bei 56% sind bereits Agenten im Produktivbetrieb. Das größte Potenzial sehen sie bei Schadenbearbeitung, Vertrieb und Kundenservice. Es geht um die Notwendigkeit, dem Fachkräftemangel zu begegnen und hohe Servicequalität zu bieten.
Was sind zentrale Erfolgsfaktoren für zukunftsfähige Datenkompetenz?
Datenkompetenz bedeutet, dass ein Unternehmen seine Daten wie ein strategisches Produkt behandelt. Daten müssen auffindbar, interpretierbar und nutzbar sein. Dafür braucht es eine klare Datenstrategie und -kultur – und die muss Chefsache sein. Organisatorisch heißt das: zentrale Datenplattformen etablieren und Schritt-für-Schritt Daten als Produkte entlang von konkreten Use Cases bereitstellen. Regulatorik und Datenschutz sollten von Anfang an smart integriert werden.
Wie positioniert sich QAware in diesem Kontext?
Wir sind Transformationspartner und Enabler. Das beginnt mit der gemeinsamen Entwicklung einer integrierten AI- und Datenstrategie. Im Gegensatz zu klassischen Beratungshäusern haben wir stets die Umsetzbarkeit im Blick. Zwei Punkte sind besonders wichtig: eine klare Verbindung zur Geschäftsstrategie herstellen und die Ausgangslage bestimmen – die vorhandenen Daten, die bereits existierten AI Anwendungen aber auch die gelebten Geschäftsprozesse und ihr AI-Automatisierungspotenzial.
Wir suchen als „Spürhunde“ nach AI- und Daten-Anwendungsfällen mit hohem Geschäftswert und übernehmen Verantwortung für die Umsetzung: Aufbau einer AI- und Datenplattform sowie Umsetzung von Daten-Pipelines – skalierbar und produktionsreif.
Was sind konkrete Learnings aus dem ITHM-Netzwerk?
Aus den ITHM-Formaten haben wir über zwanzig konkrete Herausforderungen und Best Practices zur AI-Anwendung bei Versicherern abgeleitet. Ein zentrales Learning: Erfolgreiche AI-Transformation ist ein Change-Thema. Es geht darum, Fachbereiche und IT zusammenzubringen – in cross-funktionalen Teams mit gemeinsamer Verantwortung.
Zweiter Punkt: Viele bleiben zu lange im Experimentiermodus. Wer vorankommt, setzt klare Prioritäten, fokussiert auf den Business Case mit messbarem ROI und traut sich, Projekte abzubrechen. „Stop starting – start finishing“ ist das zentrale Motto.
Welchen Stellenwert wird Datenkultur für Wettbewerbsfähigkeit haben?
Datenkultur wird zum zentralen Wettbewerbsfaktor. Daten braucht es für AI-Anwendungsfälle und diese für Produktivitätssteigerung. Das wiederum ist nötig, um dem Fachkräftemangel zu begegnen, attraktive Tarife bei geringer Combined Ratio zu ermöglichen und eine hohe Servicequalität zu bieten. Daten braucht es auch im Underwriting und Pricing, um besser als die Konkurrenz zu sein.
Wer Daten gezielt einsetzt, Prozesse automatisiert und Entscheidungen datenbasiert trifft, erzielt einen deutlichen Vorsprung. Es geht darum, Daten- und AI-Kompetenz tief in die DNA der Organisation zu integrieren. Unternehmen, die das ernsthaft angehen, werden effizienter, innovativer und kundenfreundlicher sein.
