Vom Buzzword zum Betriebssystem – warum 2026 das Jahr der KI wird

Die Frage ist eigentlich nicht, ob 2026 das Jahr der KI wird, sondern in wie vielen Bereichen sie endlich aus der Marketing- und PR-PowerPoint in den Alltag umzieht. Kaum eine Branche eignet sich so gut wie Versicherung: viel Text, viele Regeln, hoher Kostendruck, hohe Erwartungen an Genauigkeit.

Die Branchengrößen gehen dabei mit Kooperationen voran. Allianz geht eine globale Partnerschaft mit Anthropic ein, mit Fokus auf verantwortungsvolle KI, agentische Automatisierung und Compliance. Signal Iduna rollt Google Gemini Enterprise konzernweit aus, für über 10.000 Mitarbeitende und Vertriebspartner. Und die Kooperation von Blau Direkt und Muffintech zeigt, KI soll auch im Vermittlermarkt spürbar im Tagesgeschäft entlasten und nicht nur innovativ klingen kann.  

Der zweite Treiber kommt von außen. Kundinnen und Kunden. In Deutschland haben laut TÜV-Studie 65 Prozent generative KI bereits ausprobiert oder nutzen sie regelmäßig; bei 16–29-Jährigen sind es 91 Prozent. Eine Studie des Hans-Bredow-Instituts kommt bei 16–19-Jährigen sogar auf knapp 96 Prozent. Und Bitkom zeigt: 50 Prozent recherchieren zumindest manchmal direkt in KI-Chats statt klassisch zu googeln. Wer heute berät, trifft immer öfter auf Menschen, die vorab „gegenprompten“, Ausschlüsse nachfragen und Antworten in Sekunden erwarten.

Genau hier werden Workflow-Automationen zum Gamechanger. Statt komplexem Prompt-Engineering wird Arbeit in überprüfbare Schritte zerlegt. Dokumente auslesen, Datenfelder strukturiert befüllen, Regeln anwenden, Quellen mitloggen, Rückfragen erzeugen, Fälle sauber an Menschen übergeben. Je stärker KI an Bestand, Kernsystem und CRM gekoppelt ist, desto kleiner wird das Halluzinationsrisiko und desto messbarer der Nutzen: schnellerer Durchlauf, weniger Copy-Paste, mehr Zeit für Beratung. Kurz gesagt, nicht der beste Prompt gewinnt, sondern der beste Prozess.

Mein Bauchgefühl: 2026 ist das Jahr, in dem KI in Versicherungen vom Buzzword-Bingo zum Betriebsmodell wird. Nicht weil Modelle plötzlich perfekt sind, sondern weil wir anfangen, sie wie Software zu bauen. Mit Daten, Kontrollen und Verantwortung.