AI Product Manager werden zur Schlüsselfigur in österreichischen Versicherungen. Warum diese Rolle jetzt entsteht und wie Sie sie konkret aufbauen.
AI Product Manager: Warum Versicherer diese Rolle jetzt brauchen
2024 hat die FMA in Österreich gemeldet, dass bereits deutlich über 60 % der Versicherer mit KI-Piloten experimentieren – aber nur ein Bruchteil schafft den Sprung in den produktiven Einsatz mit echtem Geschäftsnutzen. Genau hier entscheidet sich, wer den Markt anführt und wer in ein paar Jahren nur noch Risiko-Kapital verwaltet.
Der Engpass liegt nicht mehr nur bei Data Scientists oder IT-Budgets. Die eigentliche Flaschenhals-Rolle ist der AI Product Manager: die Person, die fachliche Anforderungen, KI-Technologie, Regulatorik und Kundenerlebnis so zusammenbringt, dass aus „wir testen mal was mit GenAI“ ein profitables Versicherungsprodukt oder ein effizienter Schadenprozess wird.
In diesem Beitrag geht es darum, warum die Rolle des AI Product Managers in Versicherungen gerade zur vielleicht attraktivsten Digitalfunktion des 21. Jahrhunderts wird – und wie österreichische Versicherungen diese Rolle konkret aufbauen können.
Von Data Scientist zu AI Product Manager: Was sich wirklich verändert hat
Die Einführung großer Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT hat den Spielplatz verschoben. Viele Aufgaben, für die früher eigene Machine-Learning-Teams nötig waren, lassen sich heute mit wenigen Zeilen Code und vortrainierten Modellen umsetzen.
Das hat drei direkte Folgen für Versicherungsunternehmen:
- Klassische Data-Science-Aufgaben werden industrialisiert.
- Textklassifikation von E-Mails, einfache Betrugserkennung, Dokumenten-Extraktion: Vieles lässt sich mit fertigen Modellen umsetzen.
- Software-Entwicklung wird deutlich schneller.
- Tools wie GitHub Copilot beschleunigen Entwicklung; Prototypen entstehen in Wochen, nicht mehr in Monaten.
- Die Engstelle verlagert sich ins Produkt- und Anforderungsmanagement.
- Die Frage ist weniger „Können wir das bauen?“, sondern „Was lohnt sich, wie messen wir Erfolg, wie integrieren wir das sicher in Bestandssysteme?“.
Genau hier kommt der AI Product Manager ins Spiel. Er oder sie:
- erkennt Use Cases mit realem Business Impact,
- übersetzt Fachanforderungen (z.B. Schaden, Vertrieb, Underwriting) in testbare KI-Funktionen,
- stellt sicher, dass Lösungen regulatorisch sauber, erklärbar und fair sind,
- organisiert das Zusammenspiel von IT, Data, Fachbereich, Compliance und Vertrieb.
Für Versicherer ist das mehr als ein neuer Jobtitel – es ist eine neue Art, wie man Produkte und Prozesse denkt.
Wie LLMs Versicherungsprodukte und -prozesse neu definieren
LLMs verändern, wie Versicherungssoftware gebaut und genutzt wird. Statt starrer Masken entstehen dialogorientierte, „agentische“ Anwendungen, die aktiv mitdenken und handeln.
Typische KI-Anwendungsfelder im österreichischen Versicherungsalltag
Ein AI Product Manager identifiziert und priorisiert z.B. solche Use Cases:
-
Beratung & Vertrieb
- KI-Assistent am Point-of-Sale für Außendienst und Makler
- Vorschläge für Cross- und Up-Selling während des Beratungsgesprächs
- Automatisierte Vorbereitung von Beratungsprotokollen
-
Kundenservice & Contact Center
- Intelligente Beantwortung von Standardanfragen (Policen, Deckung, Fristen)
- Zusammenfassung komplexer Kundengespräche in wenigen Stichpunkten
- Routing von Anfragen zum richtigen Fachbereich
-
Schadenmanagement
- Vorprüfung von Schadenmeldungen (Vollständigkeit, Plausibilität)
- KI-gestützte Dokumentenverarbeitung (Gutachten, Fotos, Rechnungen)
- Unterstützung bei der Betrugsfrüherkennung (ohne automatisierte Ablehnungsentscheidungen)
-
Backoffice & Regulatorik
- Unterstützung bei IDD-Dokumentation und Protokollen
- Vorformulierung von Standardbriefen mit juristisch geprüften Textbausteinen
- Monitoring von KI-Ausgaben auf Bias, Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit
Die Technologie dafür ist verfügbar. Die Kunst liegt in der Produktgestaltung:
- Wo bringt ein AI-Assistent messbar mehr Abschlussquote oder kürzere Bearbeitungszeiten?
- Wie gestaltet man die Nutzerführung so, dass Außendienst und Schadenbearbeiter ihn wirklich nutzen?
- Welche Daten dürfen in Österreich/EU überhaupt verarbeitet werden – und wie? (DSGVO, VersVG, FMA-Rundschreiben, EIOPA-KI-Leitlinien)
Genau diese Fragen beantwortet ein AI Product Manager gemeinsam mit Fachbereichen und IT.
Wie sich Produkt- und IT-Organisation durch AI-first-Ansätze verändern
Unternehmen wie Zelros zeigen, wohin die Reise geht: klassische Rollen entlang der alten Softwarelogik lösen sich auf.
Typische Verschiebungen in AI-first-Organisationen
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Weniger klassische Data Scientists, mehr AI Engineers
Statt monatelanger Modelltrainings steht die Orchestrierung von LLMs, Retrieval, Prompt-Design und Qualitätssicherung im Vordergrund. -
Infrastruktur als Produktfunktion
Hosting von LLMs, Governance, Monitoring und Kostenkontrolle werden Kernkompetenzen – nicht nur „IT-Betrieb“. -
Stärkerer Fokus auf Produktmanagement und UX
Wenn Bauen einfacher wird, wird Entscheiden, was und wie gebaut wird, zum eigentlichen Wettbewerbsvorteil.
Für österreichische Versicherer heißt das:
Wer heute seine digitalen Teams plant, sollte nicht nur in „Business Analyst + Entwickler“ denken, sondern in kleinen, cross-funktionalen Produktteams:
- 1 AI Product Manager (fachlich+strategisch)
- 1–2 AI/Software Engineers
- 1 UX/UI-Designer
- 1 Vertreter/in aus dem Fachbereich (z.B. Schaden, Vertrieb)
- Compliance/Datenschutz punktuell eingebunden
Diese Teams arbeiten iterativ, mit kurzen Feedbackschleifen zu Endnutzerinnen und -nutzern. Besonders bei KI gilt: Was im Meetingraum gut klingt, fällt im realen Callcenter oder im Maklerbüro oft durch.
Was ein starker AI Product Manager in der Versicherung können muss
Ein AI Product Manager ist weder „nur“ Projektleiter noch „nur“ Techie. Es ist eine T-Shaped-Rolle mit Tiefe in mindestens einer Domäne und breitem Verständnis in angrenzenden Bereichen.
Kernkompetenzen im Versicherungsumfeld
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Business & Versicherungsexpertise
- Verständnis von Produkten (Leben, Kfz, Haushalt, Gesundheit), Vertriebskanälen und Prozessen
- Fähigkeit, Business Cases zu rechnen: z.B. „10 % schnellere Schadenbearbeitung = X % Kosteneinsparung“
-
Technisches & KI-Verständnis
- Wie funktionieren LLMs, Retrieval-Augmented Generation, Prompting?
- Grenzen und Risiken: Halluzinationen, Bias, Erklärbarkeit
- Grundverständnis von Software-Architekturen und Schnittstellen zu Bestandssystemen
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Regulatorik & Governance
- DSGVO, IDD, VersVG, FMA- und EIOPA-Leitlinien zu KI
- Verständnis dafür, wo KI nur unterstützen und wo sie auf keinen Fall autonom entscheiden darf
-
Produkt- und UX-Kompetenz
- Fähigkeit, aus vagen Ideen klare, testbare Anforderungen zu formulieren
- Aufbau von Experimenten & A/B-Tests: Was messen wir? Wann ist ein Use Case erfolgreich?
- Empathie für Nutzer: Innendienst, Makler, Kunde am Handy – alle haben andere Bedürfnisse
Konkrete Aufgaben im Alltag
Ein AI Product Manager in einem österreichischen Versicherungsunternehmen könnte typischerweise:
- einen Use-Case-Backlog für AI in Vertrieb und Schaden aufbauen und priorisieren,
- gemeinsam mit Vertrieb & Maklerbetreuung einen „KI-Coach“ für Berater konzipieren,
- KPI-Frameworks definieren (z.B. Bearbeitungszeit, NPS, Abschlussquote, Fehlerquote),
- engen Austausch mit Datenschutz, Compliance und Betriebsrat organisieren,
- Piloten planen, Nutzer schulen, Feedback einsammeln und in neue Iterationen übersetzen.
Wer diese Rolle gut besetzt, verkürzt die Zeit von der Idee zum messbaren Nutzen dramatisch.
Wie Versicherer in Österreich jetzt konkret starten können
Viele Häuser stehen gerade vor derselben Frage: „Wo beginnen wir, ohne uns in endlosen KI-Piloten zu verlieren?“
Die Antwort ist erstaunlich simpel: klein starten, aber mit klarer Produktverantwortung.
Schritt 1: Einen oder zwei fokussierte AI Use Cases auswählen
Zum Beispiel:
- KI-Unterstützung im Callcenter für Standardanfragen,
- automatisierte Zusammenfassung von Beratungsgesprächen für die Dokumentation,
- Unterstützung bei der Erfassung von Schadenmeldungen.
Kriterien für die Auswahl:
- hoher Kontakt- oder Volumensbereich,
- überschaubares regulatorisches Risiko,
- klare, objektiv messbare KPIs,
- vorhandene, qualitativ gute Daten.
Schritt 2: Ein kleines AI-Produktteam benennen
- 1 Person als AI Product Manager (intern entwickelt oder extern rekrutiert),
- 1–2 Entwickler mit Interesse an KI-Themen,
- 1 Fachbereichsvertreter/in mit echter Entscheidungskompetenz.
Dieses Team erhält klare Ziele für 3–6 Monate: z.B. „Reduktion der durchschnittlichen Bearbeitungszeit im Callcenter um 15 % bei gleichbleibender Kundenzufriedenheit“.
Schritt 3: Iterativ liefern, testen, nachschärfen
- Frühe, einfache Prototypen nur für interne Nutzergruppen,
- statistische Tests statt nur klassischer Unit Tests,
- klar dokumentierte „Guardrails“: Was darf der KI-Assistent, was nicht?
Schritt 4: Organisation und Skills skalieren
Wenn die ersten 1–2 Use Cases funktionieren, gilt:
- AI-Produktmechanik auf weitere Bereiche übertragen (z.B. Underwriting, Partnergeschäft),
- AI Product Management als eigene Disziplin etablieren – mit Karrierepfaden, Trainings und Community of Practice,
- gezielt in Weiterbildung investieren (Produktmanagement, KI-Grundlagen, UX).
So entsteht Schritt für Schritt eine AI-first-Organisation, ohne die gesamte Versicherung „auf einen Schlag“ umbauen zu müssen.
Warum die Rolle so attraktiv ist – für Talente und Versicherer
Für Talente ist der AI Product Manager heute das, was 2012 der Data Scientist war:
Eine seltene Kombination aus hoher Sichtbarkeit, direktem Businessimpact und spannender Technologie.
- Man sitzt an der Schnittstelle von Management, IT und Fachbereichen.
- Man gestaltet konkret, wie Kundinnen und Kunden in Österreich Versicherung erleben – digital, persönlich und zunehmend KI-gestützt.
- Man arbeitet an Themen, die die Branche langfristig prägen: faire KI, verantwortungsvolle Automatisierung, neue Geschäftsmodelle.
Für Versicherer ist diese Rolle ein Hebel, um:
- aus KI-Hype reale Effizienzgewinne und Wachstum zu machen,
- KI-Projekte schneller, günstiger und risikoärmer umzusetzen,
- als Arbeitgeber attraktiver zu werden – gerade für junge, produktorientierte Digitaltalente.
Wer in den nächsten 12–24 Monaten gezielt AI Product Management in der Organisation verankert, wird in fünf Jahren zu den Häusern gehören, die den Takt in der Branche vorgeben.
Nächste Schritte: So nutzen Sie den Vorsprung
Für österreichische Versicherer, die ihre InsurTech- und KI-Strategie schärfen wollen, sind die nächsten sinnvollen Schritte klar:
- AI-Reifegrad ehrlich einschätzen: Wo stehen wir bei Daten, Technologie und Produktkompetenz?
- Potenzielle AI Product Manager identifizieren: Im Haus oder am Markt – ideal mit starkem Versicherungs-Background und digitaler Affinität.
- Ein erstes AI-Produktteam starten: Mit klar definiertem Businessziel und Sponsoring aus dem Management.
- Partnerschaften nutzen: Spezialisierte Anbieter für KI in Versicherungen helfen, schneller produktiv zu werden, statt alles selbst zu bauen.
Die Rolle des AI Product Managers in Versicherungen ist keine Modeerscheinung, sondern eine strategische Notwendigkeit.
Wer sie heute klug aufbaut, legt den Grundstein dafür, dass KI nicht nur Kosten spart, sondern neue Wertschöpfung und bessere Kundenerlebnisse bringt.
Sie planen, KI systematisch in Vertrieb, Schaden oder Service einzusetzen und möchten wissen, wie ein AI Product Manager Ihre Organisation konkret voranbringen kann? Dann ist jetzt der richtige Zeitpunkt, diese Rolle gezielt aufzubauen – bevor der Markt leergefegt ist.