Monat: September 2026

EU AI Act: Warum brauchen wir Grenzen für KI?

Geschrieben am 15. September 2026.

In den vergangenen Tagen haben führende Köpfe der KI-Branche zu mehr Sicherheit und klareren Regeln aufgerufen. Anthropic-Chef Dario Amodei fordert, den Wettlauf um immer leistungsfähigere KI-Systeme zu verlangsamen und verbindliche Sicherheitsstandards zu schaffen. Unterstützung erhielt er unter anderem von OpenAI-Chef Sam Altman. Die aktuelle Debatte zeigt: Je schneller sich KI entwickelt, desto wichtiger wird die Frage, wie ihr Einsatz verantwortungsvoll gestaltet werden kann.
Europa hat darauf bereits mit einem verbindlichen Rahmen reagiert: dem EU AI Act. Die Verordnung setzt klare Leitplanken, was die Verwendung von KI betrifft. Damit möchte die EU Innovation ermöglichen und zugleich Sicherheit und Transparenz gewährleisten und stärken.

Gerade für die Versicherungswirtschaft ist das relevant. Denn dort kann KI Arbeitsprozesse vereinfachen, Informationen strukturieren und Entscheidungen vorbereiten – oft mit unmittelbaren Auswirkungen auf Kunden. Umso wichtiger ist es, frühzeitig zu klären, wo KI sinnvoll eingesetzt werden kann und wo klare Grenzen erforderlich sind.

Fortschritt braucht einen Rahmen

Auch vor dem Zeitalter von künstlicher Intelligenz ist der Staat eingeschritten, wo Technologie erhebliche Auswirkungen auf Mensch, Wirtschaft und Gesellschaft haben kann. Im Rahmen von Produkt- und Verbraucherschutz, Datenschutz oder Wettbewerbsregeln wurden bereits Grenzen geschaffen, damit ein reibungsloses Entwickeln von Technologie, Gesellschaft und Wirtschaft möglich gemacht werden kann.

Wichtig ist dabei, dass der EU AI Acts nicht pauschal künstliche Intelligenz reguliert, sondern einen besonderen Fokus auf das Risiko bei der Nutzung von KI legt. Für Versicherer, Assekuradeure, Vermittler und Versicherungsmakler ist deshalb vor allem entscheidend, wofür künstliche Intelligenz im Arbeitsalltag eingesetzt wird und welche Auswirkungen dies auf ihre Kunden hat.

Generell unterscheidet der EU AI Act zwischen verbotenen, hochriskanten, transparenzpflichtigen sowie gering oder nicht regulierten KI-Anwendungen. Dies bedeutet im Umkehrschluss, dass nicht jede KI-Anwendung automatisch ein Hochrisiko-System ist.

Verantwortung muss transparent bleiben

Governance und Sicherheit sind dabei die Begriffe, die bei der Nutzung von KI einen erheblichen Unterschied beschreiben. Innerhalb eines Unternehmens muss zwingend geklärt werden, wie Verantwortlichkeiten verteilt sind, welche Daten genutzt werden und dass Human Oversight für Revision und Kontrolle gewährleistet ist.

Auch für uns als Softwarehersteller von der Versicherungsplattform openVIVA beginnt verantwortungsvoller KI-Einsatz nicht erst beim Algorithmus. Es beginnt bereits mit einem klar definierten Einsatzzweck der KI, nachvollziehbaren Daten, transparenten Produktfunktionen sowie eindeutig geregelten Verantwortlichkeiten.

Ein treffendes Beispiel aus dem Arbeitsalltag ist dabei die im EU AI Act beschriebene Transparenzpflicht bei bestimmten KI-Anwendungen. Es muss z. B. für User stets erkennbar sein, wenn sie direkt mit einem KI-System interagieren.

Fakten-Check

Der EU AI Act ist keine Gefahrenzone für Innovation. Er ist der Versuch, Innovation in einen Rahmen zu setzen, in dem Sicherheit, Governance und Transparenz mitwachsen können. Besonders in einer Branche wie der Versicherungswirtschaft, wo Entscheidungen erhebliche Auswirkungen auf Kunden haben können, basiert ein verantwortungsvoller KI-Einsatz auf klaren Prozessen, strukturierten Daten und transparenter Umsetzung.

Hinweis: Dieser Beitrag dient der allgemeinen Information und stellt keine Rechtsberatung dar. Die Einordnung konkreter KI-Anwendungen hängt jeweils von ihrem Einsatzzweck, ihrer Ausgestaltung und der Rolle des Unternehmens ab.

Quellen

KI-Bosse wollen weniger Tempo und mehr Regulierung (13.09.2026): https://www.tagesschau.de/wirtschaft/technologie/ki-anthropic-106.html
Europäische Kommission: KI-Gesetz (14.09.2026): https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/policies/regulatory-framework-ai

Single Source of Truth: Wie Standardsoftware die verlässliche Basis für künstliche Intelligenz bildet

Geschrieben am 10. September 2026.

Arbeiten mit KI – aber auf welcher Datenbasis?

Wie lässt sich KI in bestehende ERP-Systeme einbinden? Welche APIs braucht es und wie bleibt der Zugriff sicher?
Doch bevor man in die technische Umsetzung geht, muss man sich zuvor die Frage stellen, wie verlässlich und aktuell die verwendeten Daten sind.

Daten sind schon heute der Rohstoff der Versicherungswirtschaft. Handlungskompetenz entsteht jedoch erst, wenn sie verstanden, vernetzt und intelligent eingesetzt werden können. Bei vielen Branchenexperten steht deshalb nicht nur künstliche Intelligenz im Mittelpunkt, sondern auch die Datenqualität und die Ausgangslage mit der die KI arbeiten kann. Dafür braucht es klare Strukturen – und einen zuverlässigen Softwarepartner mit Expertise, der die Daten und Prozesse der Versicherungswirtschaft versteht.

KI braucht mehr als nur den Zugriff auf Daten

In der komplexen Versicherungsbranche liegen Daten in Verträgen, in Schadenmeldungen, im Bestand – verteilt in Excel-Tabelle, Maklerverwaltungsprogrammen, E-Mails – die Liste ist lang. KI ist zwar in der Lage, diese Informationen zu finden, durch fehlende Zuordnung, widersprüchlichen Angaben oder veralteten Vertragsständen, kann jedoch die Daten weder verlässlich bewerten noch weiterverarbeiten. Sobald Informationen wie in einer Standardsoftware fachlich zugeordnet und strukturiert, aktuell und transparent in Prozesse eingebettet werden, kann Künstliche Intelligenz einen echten Mehrwert für die tägliche Arbeit schaffen.

Das eigentliche Problem: Fragmentierte Daten statt fehlender KI

Eine große Herausforderung im Arbeitsalltag ist die Tatsache, dass Duplikate, unterschiedliche Vertragsstände oder nicht zugeordnete Dokumente zu einem Datenchaos führen. Ein potentielles Risiko, wenn man KI mit fragmentierten Daten arbeiten lässt. Es ist der Nährboden für fehlerhafte Ergebnisse und doppelten Arbeitsaufwand.

Besonders wichtig ist daher für die KI eine Single Source of Truth. Darunter versteht man nicht zwingend eine einzige Datenbank, sondern eine verbindliche, qualitätsgesicherte, fachlich definierte Datenbasis. Für jeden relevanten Datensatz ist klar definiert, welches System die maßgebliche Quelle ist, wer verantwortlich ist und welcher Dokumentenstand Gültigkeit besitzt.

Um diese verbindliche Datenbasis zu schaffen und zu unterstützen, kann die Arbeit mit einer Enterprise Resource Planning Software, in der Daten gepflegt werden, Zuständigkeiten und Regeln vorherrschen, hilfreich sein. Ein ERP ist aus diesem Grund mehr als nur eine Datenbank! Es gibt der KI die notwendige Orientierung sowie strukturierte Daten:

Informationen zu Kunde, Vertrag oder Schaden werden fachlich miteinander verbunden
Datenstände und historisierte Daten (z.B. bei Verträgen) werden nachvollziehbar und transparent dargestellt
Berechtigungssysteme und Verantwortlichkeiten können abgebildet werden
Geschäftsprozesse werden automatisiert und in hilfreiche Workflows übertragen
Externe Daten und Informationen können kontrolliert über APIs integriert werden

Standardsoftware wird zur Quelle für erfolgversprechenden KI-Einsatz

Ein sauber gepflegtes Bestandsdatenmanagement, historisierte Verträge, kontextbasierte Daten:
Eine integrierte Standardsoftware schafft die Voraussetzung, Daten nicht nur zentral zu verwalten, sondern sie fachlich im Rahmen von persönlicher Betreuung zu verknüpfen, zu historisieren und prozesssicher nutzbar zu machen.

Schaut man in die Praxis, erkennt man schnell, weshalb unstrukturierte Daten ein Risiko darstellen. Ein Schaden lässt sich nicht nur anhand einer Schadennummer bewerten. Viel wichtiger und wertvoller sind dabei Informationen wie Vertragslaufzeit, Deckungsumfang, Selbstbehalt, Schadenhistorie, beteiligte Akteure, etc. Nicht zu vergessen sind neben Datenqualität auch Governance oder Verantwortlichkeiten und Berechtigungsrollen. Ein Kosmos an Faktoren, die im Rahmen eines effizienten Schadenmanagements zu berücksichtigen sind. Dabei ist nicht die Anzahl der eingesetzten KI-Tools erfolgversprechend, sondern die Daten- und Kontextqualität. Mit einer integrierten Standardsoftware hat man die Möglichkeit, eine verlässliche Daten- und Prozessbasis zu schaffen, mit der KI effizient und transparent arbeiten kann.

Faktencheck

KI erreicht ihren Mehrwert nicht dadurch, dass sie auf Unmengen an Daten zugreifen kann, sondern dadurch, dass sie die relevanten Daten im richtigen Kontext versteht und verarbeitet. Sie braucht einen verlässlichen Blick auf die fachliche Realität. Eine Standardsoftware wie openVIVA verbindet Kunden mit Schäden, Verträgen, Kommunikation und Prozessen entlang der gesamten Wertschöpfungskette und schafft so ein transparentes Gesamtbild.

openVIVA wird dadurch zu Ihrem Stabilisator, auf dessen Fundament KI sicher recherchieren und kontrolliert in Arbeitsprozesse integriert werden kann.

Quellen

KI-Erfolg beginnt bei den Daten: Fraunhofer FIT auf der Hannover Messe (31.03.2026): https://www.fit.fraunhofer.de/de/presse/26-03-31_KI-Erfolg-beginnt-bei-den-Daten-Fraunhofer-FIT-auf-der-Hannover-Messe.html?utm

Dossier: Künstliche Intelligenz (30.03.2026): https://www.gdv.de/gdv/themen/digitalisierung/kuenstliche-intelligenz

AI Fatigue – Wie viel KI am Arbeitsplatz ist zu viel?

Geschrieben am 4. September 2026.

KI ist gekommen, um zu bleiben und vor allem: um zu entlasten. Doch was passiert, wenn KI überfordert? Wenn Unsicherheiten bei Mitarbeitern wachsen, von der KI ersetzt zu werden? Künstliche Intelligenz sollte unseren Arbeitsalltag effizienter gestalten, jedoch erleben immer mehr Unternehmen, wie Erwartungen wachsen, ein Tool-Urwald entsteht oder der Kontrollaufwand zunimmt.

KI erhöht zwar Geschwindigkeit und Output, während Aufmerksamkeit, Entscheidungskraft und organisatorische Aufnahmefähigkeit begrenzt bleiben. Es entsteht ein Raum für Überforderung und Ermüdung auf Seiten der Mitarbeiter. Dieses Phänomen nennt sich „AI Fatigue“. Der Begriff beschreibt die mentale und organisatorische Ermüdung durch die wiederholte und allgegenwärtige Konfrontation mit KI in der Arbeitswelt. Selbst anfängliches Interesse kann schnell in endlosen Testschleifen, Prompt-Frustrationen und ergebnisorientierten Halluzinationen enden.

AI Fatigue bezeichnet die mentale, emotionale und organisatorische Ermüdung, die entsteht, wenn Unternehmen und Mitarbeitende durch die zunehmende Zahl an KI-Tools, steigende Erwartungen, fehlende Integration und Struktur oder zusätzlichen Prüfaufwand dauerhaft überlastet werden, ohne einen signifikanten Mehrwert zu erzielen.

Warum KI müde machen kann

AI Fatigue entsteht selten durch einen einzelnen Auslöser. Meist ist es eine Kombination aus mehreren Faktoren:

Zu viele KI-Anwendungs-Tools ohne klaren Zweck
Steigender Anpassungs- und Produktivitätsdruck
Erhöhter Kontrollaufwand
Fehlende Integration in bestehende Prozesse oder Systeme
Unsicherheit bei Themen wie Datenschutz, Verantwortlichkeiten, Rollen oder Verwendungsrahmen

Gerade in der Versicherungsbranche, wo uns tagtäglich große Datenmengen, komplexe Prozesse und viele Schnittstellen erwarten, kann KI Fluch und Segen sein. Integrierte Workflows und intelligente KI-Agenten erleichtern den Arbeitsalltag und schaffen gleichzeitig ein Risiko für Datensicherheit oder lassen mit Insellösungen Datensilos und Medienbrüche entstehen. Das kann schnell zur Unübersichtlichkeit führen und somit Überforderung auslösen.

Weniger Tools, mehr Wirkung

KI soll entlasten und nicht beschäftigen. AI Fatigue ist dabei ein klares Warnsignal für eine fehlende Struktur innerhalb eines Unternehmens. Um diese KI-Komplexität zu ordnen und stabilisieren, hilft es, ein belastbares Fundament für die unternehmensweite KI-Nutzung zu schaffen. Es muss klare Richtlinien für das Einsetzen weniger, aber hilfreicher KI-Tools geben. Berechtigungen müssen klar definiert werden, eine nachvollziehbare Governance und Human in the Loop unterstützen bei einem smarten Arbeitsalltag. Was helfen kann, ist die Integration von KI in bereits bekannte und vertraute Kernsysteme.

Durch den Einsatz einer Standardsoftware als Ausgangsbasis hält man beispielsweise nicht nur die Datensätze getrennt als zuverlässige Rückversicherung, sondern kann flexibel und unabhängig externe KI-Tools nutzen, begrenzen, kontrollieren und bei Bedarf austauschen, ohne Veränderungen innerhalb von Infrastrukturen, Rollenverteilungen und Datenkontrollen vornehmen zu müssen.

Es sollte trotzdem ergänzend immer ein Review- und Kontrollaufwand mit eingerechnet werden. Die Mitarbeiter müssen geschult werden und auf dem Weg der Einführung von KI-Tools mitgenommen werden. Der Erfolg von KI sollte dabei in Bezug auf Qualität, Prozesswirkung oder Effizienzsteigerung gemessen werden und weniger an der Anzahl eingeführter Tools.

Faktencheck

Die Lösung für AI Fatigue darf dennoch nicht weniger Innovation bedeuten, sondern fokussierte, integrierte und verantwortungsvoll gestaltete Innovation. Entscheidend ist, KI nicht als zusätzliche Insellösung, sondern als Bestandteil verlässlicher Strukturen und bestehender Kernsysteme zu verstehen. Klare Zuständigkeiten, transparente und nachvollziehbare Governance sowie Human in the Loop sind dabei wichtige Punkte, die beachtet werden müssen. Dadurch wird KI nicht zum Belastungsfaktor, sondern zu einem hilfreichen Werkzeug, das Mitarbeiter unterstützt, Prozesse automatisiert und einen Mehrwert für den Arbeitsalltag schafft.

Quellen

heise regioconcept: Was ist AI Fatigue? Definition & Maßnahmen (01.02.2024)  https://www.heise-regioconcept.de/online-marketing-glossar/ai-fatigue/
OMR Reviews: AI Fatigue und Burnout-Prävention: Wann wird die KI einem zu viel? (09.03.2026)  https://omr.com/de/reviews/contenthub/ai-fatigue
MoneyToday: AI Fatigue – macht Künstliche Intelligenz Unternehmen müde? (09.03.2026)  https://www.moneytoday.ch/news/ai-fatigue-macht-kuenstliche-intelligenz-unternehmen-muede