Practical AI in Versicherungen – das positive Ende einer On-off-Beziehung

Seit Jahren ist das Thema künstliche Intelligenz (KI) in Versicherungen mit hohen Erwartungen verbunden – und immer wieder werden diese enttäuscht. In der Regel blieben die Ergebnisse weit hinter den Zielen zurück, sofern die KI-Projekte nicht sowieso schon frühzeitig wegen Aussichtslosigkeit gestoppt wurden. Der technologische Fortschritt in diesem Bereich weckt bei den Assekuranzen trotzdem regelmäßig mit immer neuen Heilsversprechen Hoffnungen auf die Lösung ihrer Probleme. Neue Projekte werden gestartet, weil diesmal alles besser wird – die Fortsetzung einer langen On-off-Beziehung. Für uns heißt KI in der Praxis – Practical AI – KI und Versicherungsunternehmen in eine gewinnbringende und nachhaltige Beziehung zu bringen. Das realisieren unsere Experten mit tiefgehendem Methodenwissen, Können in der praktischen Implementierung und Verständnis für branchenspezifische Anforderungen.

Practical AI – Ihre Vorteile bei KI-Projekten mit PPI:

  • Wir etablieren KI nicht um ihrer selbst willen, sondern dort, wo es sinnvoll ist.
  • Wir arbeiten erfolgreich mit Ihren internen Data-Science-Abteilungen zusammen.
  • Unsere KI- und Branchenexperten konzipieren maßgeschneiderte KI-Lösungen.
  • Wir konzipieren nur, was umsetzbar ist – das garantieren jahrzehntelange Erfahrungen mit Softwareentwicklung und KI.
  • Unsere Cloudbetriebserfahrung für KRITIS-relevante Systeme kommen auch Ihren KI-Lösungen zugute.

Practical AI – die Fortsetzung der IT-Transformation

Bei KI-Projekten lauert eine große Falle: Von außen betrachtet sehen sie aus wie normale IT-Projekte. Es ist daher verlockend, sie genauso zu schätzen, zu planen und zu starten. Wer dies tut, wird in der Regel KI-Projekte erleben, die alle Kosten- und Zeitrahmen sprengen, trotzdem nicht den prognostizierten Nutzen bringen – und vielleicht sogar ein datenschutzrechtliches Nachspiel haben.

KI-Projekte sehen einfacher aus, als sie sind

Moderne KI-Technologien, etwa große Sprachmodelle wie ChatGPT und andere, ermöglichen oft die verblüffend schnelle Erstellung von Prototypen mit erstaunlichen Fähigkeiten. Das Ziel scheint dann zum Greifen nahe. Ein gefährlicher Trugschluss: KI-Projekte folgen erfahrungsgemäß einem verschärften Pareto-Prinzip: 80 Prozent des Ziels werden in 2 Prozent der Zeit erreicht. Aber die letzten 20 Prozent warten eben noch. Dazu kommen noch die gerne und oft übersehenen Aufwände für IT-Systemintegration, Rollout und späteren Betrieb von KI-Modellen, die zu berücksichtigen sind.

Practical AI: spezielle Steuerung und Planung

Grafische Darstellung des Crisp-DM-Ansatzes für das Management von KI-Projekten
Grafische Darstellung des Crisp-DM-Ansatzes für das Management von KI-Projekten
Practical AI: Schema des CRISP-DM-Ansatzes zur KI-Projektsteuerung

KI-Projekte folgen einem zyklischen Entwicklungspfad. Dies ist bereits seit den 90er-Jahren bekannt und fand Eingang in verschiedene Managementmethoden für KI-Projekte, so im bekannten CRISP-DM-Ansatz, den auch die Experten von PPI in modernisierter Form in Projekten einsetzen. Heben Sie die digitale Transformation Ihrer Versicherung auf einen neuen Level – sprechen Sie uns an!