In dieser Ausgabe unserer Serie „Vier Fragen an“ sprechen wir mit Jeremy Jawish, CEO und Mitbegründer von Shift, über alles rund um Agentic AI. Wir beleuchten, wie die Einführung von Agentic AI Shifts Pionierrolle im Bereich KI für die Versicherungsbranche auf natürliche Weise fortsetzt, welche Chancen sie für Shift und seine Kunden eröffnet, warum gerade jetzt der richtige Zeitpunkt für ihren Einsatz ist und wie Agentic AI mit Shifts IDN-Initiative zusammenhängt.
Shifts Ansatz für Agentic AI ist eine konsequente Weiterentwicklung dessen, was das Unternehmen seit seiner Gründung auszeichnet: ein KI-nativer Ansatz zur Lösung einiger der größten Herausforderungen der Versicherungsbranche. Als wir diese Reise begonnen haben, bedeutete das, tiefes versicherungsfachliches Know-how in produktionsreife Machine-Learning-Modelle und prädiktive KI zu integrieren, um Versicherer im Kampf gegen Betrug zu unterstützen. Anschließend haben wir unsere Lösungen auf Regress, Underwriting, Fraud, Waste and Abuse im Gesundheitswesen und andere geschäftskritische Prozesse ausgeweitet. Mit der Weiterentwicklung von Large Language Models haben wir generative KI-Funktionen in unsere Lösungen integriert, um Versicherern noch mehr Möglichkeiten zu geben, KI zum Nutzen ihres Unternehmens und ihrer Kunden einzusetzen.
Mit unserer jüngsten Evolutionsstufe, die mit der Einführung von Shift Claims im September 2025 begann, haben wir skalierbare und sichere KI-Agenten produktisiert und in den Einsatz gebracht. Diese führen komplexe Versicherungsprozesse wie Schadenaufnahme, Ermittlungen oder die Bewertung der Haftung aus, neben vielen weiteren Anwendungsfällen. Und sie tun dies mit hoher Genauigkeit, während gleichzeitig die von unseren Kunden geforderten Human-in-the-Loop-Kontrollpunkte, Governance-Strukturen und Integrationsstandards erhalten bleiben. Diese Agenten nutzen unsere bestehenden Modelle, Scoring-Engines, APIs und unsere Insurance-Intelligence-Schicht. Dadurch profitieren Kunden von Produktivitäts- und Qualitätssteigerungen, ohne auf disruptive Rip-and-Replace-Projekte angewiesen zu sein.
Im Hintergrund investieren wir gezielt in Orchestrierung, Monitoring und den weiteren Ausbau unserer Insurance-Intelligence-Schicht, damit das Schlussfolgern der Agenten in realen Geschäftsprozessen verankert ist. Das Ergebnis sind praxisnahe, agentengesteuerte Fähigkeiten, die auf bewährten Domänenmodellen aufbauen, durch operative Kontrollen abgesichert sind und sich bei klarem ROI und hoher Erklärbarkeit in die IT-Landschaften von Versicherern einfügen.
Agenten zum Kern unseres Angebots zu machen, eröffnet sowohl für unsere Kunden als auch für Shift eine Reihe wichtiger Chancen. Agenten können dabei helfen, komplexe End-to-End-Prozesse zu automatisieren, Durchlaufzeiten zu verkürzen, kontinuierlich Belege und Hinweise zu erfassen und Expertinnen und Experten zu entlasten, damit sie sich auf Ausnahmefälle konzentrieren können. Das führt zu höherem Durchsatz, geringeren Schadenkosten, einem besseren Kundenerlebnis und neuen Produkten, die sich operativ tatsächlich umsetzen lassen. Für Shift bedeutet eine Agent-First-Strategie, dass wir tiefere Fähigkeiten produktisieren und differenzierte Services anbieten können.
Für Versicherer liegt die eigentliche Chance von Agenten vor allem im Bereich der Belegschaft. Zu oft wird KI im Allgemeinen und Agentic AI im Besonderen als Bedrohung für Arbeitsplätze wahrgenommen. Die Realität ist jedoch eine ganz andere. Die Versicherungsbranche steht vor einem weithin anerkannten Fachkräftemangel. Agentic AI kann hier die Brücke schlagen. Sie automatisiert monotone und repetitive Aufgaben und ermöglicht es Mitarbeitenden, sich auf wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren, die für das Unternehmen und seine Versicherungsnehmer wirklich relevant sind. Agenten versetzen auch weniger erfahrene Mitarbeitende in die Lage, auf das kollektive Wissen der Organisation zurückzugreifen, um bestmögliche Entscheidungen zu treffen. Und die Kunden können darauf vertrauen, dass ihre Schäden schnell, präzise, fair und, vielleicht am wichtigsten, mit Empathie bearbeitet werden.
Drei wichtige Kräfte sind zusammengekommen, die Agentic AI für Versicherer praktikabel machen: die Leistungsfähigkeit der Modelle, bewährte geschäftliche Anwendungsfälle und operativer Druck. Foundation Models haben inzwischen einen Reifegrad erreicht, auf dem sie mehrstufige Schlussfolgerungen ziehen und Werkzeuge nutzen können, und ihre Fähigkeiten entwickeln sich weiterhin in rasantem Tempo. Versicherer haben bereits wiederholbare Erfolge in den Bereichen Schaden und Betrug erzielt, bei denen der Nutzen messbar ist. Und schließlich machen geschäftliche Realitäten wie Kostendruck, Fachkräftemangel und steigende Kundenerwartungen Automatisierung zu einem strategischen Imperativ.
Darüber hinaus verfügen viele Versicherer inzwischen über ausgereifte Datenpipelines, APIs und digitale Workflows, die einen sicheren Einsatz von Agenten überhaupt erst möglich machen. Dennoch bedeutet Bereitschaft nicht, dass die Komplexität verschwindet. Eine erfolgreiche Einführung erfordert diszipliniertes Change Management, belastbare Guardrails und Partner, die sowohl technologische als auch versicherungsfachliche Expertise nachweisen können. Wo diese Voraussetzungen gegeben sind, können agentische Lösungen in gut gewählten Workflows einen klaren und schnellen Mehrwert liefern.
In vielerlei Hinsicht wirkt sich die Weiterentwicklung des IDN direkt und positiv auf die Fähigkeiten unserer Agenten aus. KI entfaltet ihre volle Leistung immer dann, wenn sie auf die besten Daten zugreifen kann, und das gilt für Agentic AI ganz besonders. Ein wichtiger zusätzlicher Punkt beim IDN ist, dass Agenten auch Werkzeuge benötigen, um ihre Aufgaben auszuführen. Dazu können Unternehmenssoftware, APIs, Browser oder andere Dienste gehören. Das IDN stellt nicht nur Daten bereit, sondern kann auch selbst als Werkzeug dienen, auf das Agenten zur Erledigung ihrer Aufgaben zugreifen.
IDN-Mitglieder haben Zugriff auf eine beispiellose Menge an versicherungsübergreifenden Schadendaten. Diese Daten können Warnmeldungen auslösen, Erkenntnisse liefern und ein umfassendes Bild davon vermitteln, wie sich ein Anspruchsteller, Leistungserbringer oder Netzwerk auf einen oder mehrere Versicherer auswirkt. Die Fähigkeit eines Agenten, auf die zugrunde liegenden Daten ebenso wie auf die aus ihrer Analyse entstehenden Warnungen und Erkenntnisse zuzugreifen, ist außerordentlich leistungsstark. Deshalb sehen wir weitere Investitionen in das IDN als direkten Beitrag zu unserer agentischen Strategie.