Versicherer bauen Agentic AI auf Architekturen, die nicht agentenfähig sind

. Viele Versicherer experimentieren derzeit mit Agentic AI im Claims Management. In isolierten PoCs funktionieren die Systeme erstaunlich gut. Im Produktivbetrieb scheitern sie an Batch Verarbeitung, transaktionalen Kernsystemen und historisch gewachsener Integrationslogik. Das Problem ist die Architektur. von Piotr Piękoś, Future Processing. Versicherer investieren derzeit massiv in Agentic AI. Doch wie viele Schadenplattformen können konsistente Ereignisdaten in Echtzeit bereitstellen? Wie viele Kernsysteme sind technisch dazu in der Lage, autonome Prozessentscheidungen kontrollierbar zu verarbeiten?Viele Ka I Demos in der Versicherungsbranche laufen unter Bedingungen, die mit realen Schadenprozessen wenig gemeinsam haben.“Statische Testdatensätze, wenige parallele Prozesse und fehlende regulatorische Anforderungen erzeugen eine Umgebung, in der Ka I Agenten stabil wirken. Im Produktivbetrieb treffen sie auf historisch gewachsene Kernsysteme, asynchrone Datenstände und fehlende Echtzeitfähigkeit.Dort müssen Ka I Systeme mit Bestandsplattformen kommunizieren, die zum Teil seit Jahrzehnten in Betrieb sind. Viele Kernanwendungen wurden jedoch nicht dafür entwickelt, kontinuierlich Ereignisdaten in Echtzeit bereitzustellen oder autonom Prozesse in externen Systemen anzustoßen.Genau hier kollidieren Agentic AI Konzepte mit der Realität vieler Versicherungsarchitekturen. Besonders deutlich wird das im Claims Management.“Ein Ka I Agent soll beispielsweise Schadenmeldungen priorisieren, Dokumente analysieren, Rückfragen auslösen oder Bearbeitungsschritte orchestrieren. Technisch bedeutet das, dass mehrere Systeme gleichzeitig konsistente Zustände liefern müssen, von Vertrags- und Schadensdaten bis hin zu regulatorischen Prüfpfaden. In vielen Versicherungsumgebungen gibt es dafür keine einheitliche Datenbasis. Warum Ka I PoCs an produktiven Dunkelverarbeitungsquoten scheitern!. . In vielen PoCs werden Schadenfälle auf isolierten Datensätzen verarbeitet. Die Modelle analysieren strukturierte Informationen, priorisieren Vorgänge korrekt und erzeugen in Testumgebungen stabile Ergebnisse. Aussagen über produktive Dunkelverarbeitungsquoten lassen sich daraus jedoch kaum ableiten.Die Ursachen liegen in der Produktionsrealität vieler Versicherungslandschaften.Werden AI Agenten in reale Prozesse integriert, treffen sie auf asynchrone Datenstände, konkurrierende Transaktionen, unvollständige Vertragsinformationen sowie historisch gewachsene Integrationspfade zwischen Fachanwendungen.“Viele Kernsysteme liefern keine konsistenten Ereignisdaten in Echtzeit. Statusänderungen werden zeitversetzt verarbeitet oder liegen verteilt über mehrere Systeme hinweg vor.Dadurch entstehen Situationen, die in PoCs kaum sichtbar werden: parallele Bearbeitung, widersprüchliche Datenstände oder abweichende Reservierungsdaten zwischen Kernsystem und Ka I Schicht. Bereits kleine Inkonsistenzen können automatisierte Prozesse destabilisieren. Die Baustelle liegt in der Daten- und Integrationsarchitektur!. . Derzeit fokussiert sich die Diskussion um Agentic AI stark auf Modelle, Anbieter und Juhs Kähses. Technisch relevanter ist jedoch die Frage, wie die Integrationsarchitektur aussehen soll, auf der diese Systeme arbeiten.Viele Versicherer benötigen zunächst keine komplexeren Modelle, sondern belastbare technische Grundlagen. eventbasierte Integrationsschichten, entkoppelte Datenarchitekturen, konsistente API Strategien, klare Zustandsmodelle, observierbare Prozessketten, nachvollziehbare Decision Logs, resiliente OrchestrierungsmechanismenErst auf dieser Basis lassen sich autonome Ka I Systeme stabil in produktive Versicherungsprozesse integrieren. Versicherungskernsysteme sind selten für autonome Prozesslogik ausgelegt!. . Ein Problem liegt in der Architektur klassischer Kernsysteme. Viele Plattformen basieren nach wie vor auf monolithischen Strukturen mit synchroner Request Response Logik. Häufig wurden APIs erst nachträglich als REST Wrapper über synchrone SOAP Services gelegt, mit Polling Intervallen von fünf bis 15 Minuten. Das ist zu langsam für Echtzeitentscheidungen eines AI Agenten, der innerhalb von Sekunden auf Statusänderungen reagieren muss.Autonome Agenten benötigen kontinuierliche Ereignisströme, konsistente Zustandsinformationen sowie deterministische Schnittstellen.“Genau diese Grundlage fehlt in vielen Versicherungslandschaften. Anstelle von Event Streams dominieren Batchläufe, verteilte Statusinformationen und unterschiedliche Datenmodelle für denselben Schadensfall. Die Folge sind inkonsistente Entscheidungen.So priorisiert ein Ka I Agent beispielsweise Schadenfälle auf Basis veralteter Statusinformationen oder löst Folgeaktionen auf bereits veränderten Datensätzen aus. Der AI Layer erzeugt zusätzliche Komplexität!. . Viele Versicherer behandeln AI als zusätzliche Funktionsschicht oberhalb bestehender Systeme. Dadurch entsteht technisch häufig ein weiterer Layer zwischen Frontend, Integrationsplattform und Kernanwendung, der die Komplexität der Gesamtarchitektur erheblich erhöht.LLMs arbeiten probabilistisch. Versicherungsprozesse beruhen dagegen auf deterministischen Regeln, Revisionsfähigkeit und konsistenten Zuständen. Diese beiden Welten sauber miteinander zu verbinden, ist deutlich schwieriger, als viele PoCs suggerieren.Schon einfache Prozessketten erzeugen zusätzliche Fehlerquellen: Dazu zählen Timeouts, Retry Kaskaden, konkurrierende Schreibzugriffe oder fehlerhafte Kontextübergaben.“Dies wird besonders kritisch bei langen Prozessketten mit mehreren AI Agenten oder externen Services. Bislang verfügen viele Architekturen weder über ausreichende Observability noch über konsistente Mechanismen für Decision Logging oder State Recovery. Dadurch entsteht ein Dilemma, das die klassische Versicherungs Ai Tieh vermeiden will: nicht deterministisches Verhalten in geschäftskritischen Prozessen. Claims gehört zu den anspruchsvollsten AI Umgebungen überhaupt!. . Im Claims Management treffen hohe Prozesskomplexität, regulatorische Anforderungen und operative Echtzeitprozesse direkt aufeinander. Ein Ka I Agent muss dort nicht nur Inhalte verstehen, sondern auch Entscheidungen innerhalb klar definierter Governance Strukturen vorbereiten oder begleiten. Gleichzeitig müssen sämtliche Prozessschritte revisionssicher dokumentiert werden.Gerade in regulierten Märkten reicht es nicht aus, wenn ein Modell „meistens richtig“ liegt. Versicherer müssen nachvollziehen können: warum ein Schaden priorisiert wurde, weshalb bestimmte Dokumente angefordert wurden, auf welcher Grundlage ein Prozess eskaliert wurde, welche Daten zum Entscheidungszeitpunkt vorlagenViele aktuelle Ka I Architekturen liefern genau diese Nachvollziehbarkeit jedoch nicht konsistent.Genau deshalb müssen viele Versicherer ihre Schadenprozesse technisch deutlich stärker formalisieren.Für autonome Prozessketten reichen implizite Entscheidungen einzelner Sachbearbeiter nicht mehr aus. Benötigt werden klar definierte Entscheidungslogiken, nachvollziehbare Eskalationspfade und konsistente Governance Strukturen, die sich technisch abbilden und überwachen lassen.“Für viele Versicherer wird Agentic AI somit weniger zu einem klassischen Automatisierungsprojekt als vielmehr zu einer grundlegenden Modernisierung ihrer Prozess- und Integrationsarchitektur. Sie hörten einen Beitrag von „Piotr Piękoś, Future Processing“

 
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