Die Versicherungsbranche träumt von Effizienz und Innovation durch Generative AI – doch die harte Realität zeigt: Mehr als die Hälfte aller Proof-of-Concepts (PoCs) scheitern. Wieso kommen erfolgreiche Testläufe nicht in der Praxis an? Ein Blick auf technische Sackgassen, strukturelle Bremser und regulatorische Stolperfallen offenbart, was die meisten Versicherer vernachlässigen – und wie man es endlich richtig angeht.
2023: Das Jahr des KI-Experiments. Seitdem haben viele Unternehmen ihre Prototypen erfolgreich getestet, doch kaum jemand schafft den Sprung vom Experiment zum produktiven Einsatz. Dabei könnte GenAI den Game-Changer markieren. Stattdessen verblassen über 60% der PoCs im Sande. Woran hapert es?
Die brutalen Wahrheiten hinter PoC-Scheitern:
Sie möchten aus der Proof of Concept Falle und wissen nicht wo sie anfangen sollen? Nehmen Sie mit uns Kontakt auf! Wir führen Sie durch den KI-Dschungel.
2023: Das Jahr des KI-Experiments. Seitdem haben viele Unternehmen ihre Prototypen erfolgreich getestet, doch kaum jemand schafft den Sprung vom Experiment zum produktiven Einsatz. Dabei könnte GenAI den Game-Changer markieren. Stattdessen verblassen über 60% der PoCs im Sande. Woran hapert es?
Die brutalen Wahrheiten hinter PoC-Scheitern:
- Technische Stolpersteine und Delivery-Hürden – Vom Testaufbau zur robusten, skalierbaren Infrastruktur für den Echtbetrieb? Hier entpuppen sich viele PoCs als Luftschlösser. Wer zu Beginn nicht die Einbindung bestehender Systeme, Nachhaltigkeit und Tests für Stabilität plant, wird scheitern. Und wo bleibt das Day-2-Management? Wenn die ersten Tests mal durchlaufen, geht das Ringen erst richtig los.
- Organisatorisches Chaos – Schnell ein kleines PoC-Team aufsetzen und loslegen? Klingt gut, führt aber im Produktionsstadium ohne klares Commitment der Führung schnell zu Budgetlöchern. Überzeugende Business Cases? Oft ein seltenes Gut. Unternehmen brauchen echte Strategien statt kurzfristiger „Erfolge“.
- Regulatorische Stolpersteine – Datenschutz und Sicherheitsanforderungen sind für GenAI-Projekte knallharte Prüfungen, die sie oft nicht bestehen. Bei der Nutzung von Cloud- und SaaS-Diensten in der Versicherungsbranche bremst die EU-Gesetzgebung oft rigoros – von DSGVO bis NIS-2 und dem kommenden AI Act.
- Fachliche Hürden – Was nützt die beste KI, wenn sie an der Datenbasis scheitert? Datenqualität, Aktualität und Datenschutz sind oft vernachlässigt. GenAI-Projekte verkommen so zu Einzelkämpfern ohne Mehrwert.
Sie möchten aus der Proof of Concept Falle und wissen nicht wo sie anfangen sollen? Nehmen Sie mit uns Kontakt auf! Wir führen Sie durch den KI-Dschungel.
