Warum Versicherer jetzt AI Product Manager brauchen

Warum AI Product Manager für Versicherer plötzlich kritisch sind

2022 hat ein einziges Datum die Arbeit in IT- und Fachabteilungen verändert: Am 30.11.2022 ging ChatGPT live. Seither entstehen KI-Anwendungen, für die früher ganze Data-Science-Teams nötig gewesen wären, mit wenigen Zeilen Code – oder gar nur mit Konfiguration.

Für österreichische Versicherer heißt das: Das Nadelöhr ist nicht mehr die Programmierung, sondern die Frage was gebaut wird – und wie KI-Produkte sicher, compliant und wirtschaftlich in den Betrieb kommen. Genau hier kommt die Rolle des AI Product Managers ins Spiel.

In dieser Ausgabe unserer Reihe „KI für österreichische Versicherungen: InsurTech“ geht es darum,

• warum klassische Data-Science-Rollen an Bedeutung verlieren,
• weshalb AI Product Manager gerade in Versicherungen zur Schlüsselrolle werden,
• wie ein gutes Set-up zwischen IT, Data, Fachbereich und Compliance aussieht,
• und was Häuser in Österreich heute praktisch tun können, um diese Rolle aufzubauen.

Von „Data Scientist“ zu „AI Product Manager“ – was sich wirklich geändert hat

Der Hype vor zehn Jahren drehte sich um Data Scientists. Heute übernehmen große Sprachmodelle (LLMs) und andere Foundation Models viele ihrer Standardaufgaben:

• Textklassifikation (z.B. Schadenmeldung erkennen)
• Sentiment-Analysen im Beschwerdemanagement
• Dokumentenverständnis (Polizzen, Gutachten, Arztberichte)
• Übersetzung, Zusammenfassungen, Bilderkennung

Früher brauchte es dafür:

1. Datenaufbereitung und Feature Engineering
2. Modelltraining, Tuning, Deployment
3. Fortlaufende Überwachung und Retraining

Jetzt greifen Versicherer vermehrt auf vorgefertigte, vortrainierte Modelle zu, die „nur“ noch orchestriert, abgesichert und in Prozesse eingebettet werden müssen.

Die Konsequenz:

• Klassische, rein modellfokussierte Data-Science-Projekte werden weniger.
• Produktdenken wird wichtiger als „nur“ Modellgüte.
• Teams brauchen jemanden, der Geschäftsnutzen, Regulierung, UX und Technik zusammenführt.

Diese Person ist der AI Product Manager.

Was ein AI Product Manager im Versicherungsumfeld wirklich macht

Ein AI Product Manager in einer Versicherung ist kein „besserer Business Analyst“ und auch kein „Data Scientist light“. Er oder sie verantwortet den gesamten Lebenszyklus eines KI-Produkts – von der Idee bis zum stabilen, regulierungskonformen Betrieb.

Kernaufgaben eines AI Product Managers

Ein guter AI Product Manager für die Versicherungsbranche…

1. Definiert den Business Case

   • Konkrete Ziele wie: „Bearbeitungszeit in der Schadenbearbeitung Kfz um 30 % senken“ oder „Trefferquote in der Betrugserkennung um 20 % erhöhen bei gleicher False-Positive-Rate“.
   • Berechnet grob den wirtschaftlichen Impact (FTE-Einsparung, Schadenkosten, Cross-Selling-Potenzial).

2. Übersetzt Fachanforderungen in KI-fähige Use Cases

   • Beispiel Schadenbearbeitung: Welche Schritte sind regelbasiert, welche eignen sich für KI-Unterstützung (Dokumentenklassifikation, Vorbefüllung, Priorisierung)?
   • Beispiel Vertrieb: Wie kann ein Empfehlungsmodell Berater:innen in Echtzeit Tarife vorschlagen, ohne Beratungsdokumentation zu gefährden?

3. Steuert interdisziplinäre Teams

   • Zusammenarbeit mit IT, Data Engineering, Aktuariat, Recht/Compliance, Risikomanagement, Vertrieb/Schaden.
   • Priorisiert Features, plant Releases, moderiert Trade-offs (z.B. Genauigkeit vs. Erklärbarkeit).

4. Kümmert sich um Governance & Aufsichtsvorgaben

   • Einbettung der KI-Lösung in das Risikomanagement-System gemäß Versicherungsaufsicht.
   • Dokumentation von Modellen, Datengrundlagen, Testverfahren, Limitationen.
   • Abstimmung mit Datenschutz (DSGVO), MaRisk-ähnlichen Vorgaben, AI-Act-Anforderungen.

5. Verantwortet Erfolgsmessung und laufende Optimierung

   • Definiert KPIs: z.B. Durchlaufzeit, Schadenquote, NPS, Precision/Recall, Abdeckungsquote.
   • Baut Feedback-Loops mit Anwender:innen (Makler, eigene Vertriebsmannschaft, Schaden-Sachbearbeiter:innen) auf.

Kurz gesagt: Der AI Product Manager sorgt dafür, dass KI-Projekte nicht „im Lab“ versanden, sondern im Kerngeschäft Nutzen bringen.

Wie sich Teams in Versicherungen durch KI neu organisieren

Die Einführung von LLMs verändert nicht nur Tools, sondern auch Teamstrukturen – das zeigt sich bereits in vielen InsurTechs und zunehmend auch in etablierten Häusern.

1. Weniger klassische Data Scientists, mehr AI Engineers

Aufgaben wie das Training einfacher Klassifikationsmodelle werden stark automatisiert. An ihre Stelle treten:

• AI Engineers / Software Engineers mit KI-Fokus, die LLMs und andere Modelle integrieren,
• Prompting-Patterns, Guardrails, Monitoring und Evaluierung in die Produktlogik einbauen,
• Tests nicht nur als Unit-Tests denken, sondern statistische Tests auf Basis von Stichproben, Benchmarks und A/B-Tests.

Für Versicherer bedeutet das: Recruiting-Anforderungen verschieben sich. Reines Statistik-Know-how reicht nicht mehr, es braucht Engineering-Fähigkeiten und Branchenverständnis.

2. Infrastruktur wird Produkt-Bestandteil

In einer KI-zentrierten Versicherungs-IT ist die Infrastruktur nicht länger nur „Betrieb“:

• Sie hostet Modelle und Vektordatenbanken,
• erfüllt strenge Anforderungen an Datensicherheit und Souveränität (z.B. Datenhaltung in der EU),
• ist direkt mit Governance-Regeln verknüpft (Zugriffskontrolle, Logging, Audit-Trails).

AI Product Manager müssen diese Ebene mitdenken, damit die Lösung sowohl skalierbar als auch prüfungssicher ist.

3. Produktmanagement wird zum Engpass

Coding wird dank KI-Assistenten wie GitHub Copilot schneller. Die knappe Ressource verschiebt sich:

Nicht das Programmieren ist langsam, sondern das klare Formulieren, Priorisieren und Testen von Anforderungen.

Das bestätigt auch Andrew Ng: Mit steigender Produktivität der Entwickler steigt der relative Bedarf an Produktmanagement und UX.

Für Versicherer heißt das:

• Mehr Bedarf an AI Product Ownern und UX-Designer:innen,
• mehr Kundennähe in den Entwicklungsteams (z.B. Taskforces mit Fachbereichen),
• iterative Entwicklung statt Lastenheft-Monolithen.

Konkrete Use Cases in österreichischen Versicherungen – und die Rolle des AI Product Managers

Damit das greifbar wird, hier drei typische Szenarien aus der österreichischen Versicherungslandschaft.

1. Schadenbearbeitung: Von der E-Mail zum vorstrukturierten Fall

Ziel: Reduktion der Durchlaufzeit in der Schadenbearbeitung um 25 %, ohne Qualitätsverlust.

Ein AI Product Manager könnte so vorgehen:

1. Use Case zuschneiden

   • Start mit einer klar begrenzten Sparte, z.B. Kfz-Kasko.
   • Eingangskanäle: E-Mail, Kundenportal, Maklerportal.

2. Funktionalität definieren

   • KI liest Schadenmeldungen und Anhänge aus,
   • klassifiziert Schadenart, Dringlichkeit und Vollständigkeit,
   • befüllt Kernsysteme vor und schlägt nächste Schritte vor.

3. Rahmen klären

   • Keine vollautomatische Ablehnung, um Reputations- und Compliance-Risiken zu vermeiden.
   • Klare Regeln, wann zwingend menschliche Prüfung erfolgt (z.B. Verdacht auf Betrug, hohe Schadenhöhe).

4. KPIs festlegen

   • Zeit von Eingang bis Erstbearbeitung,
   • Anteil korrekt erkannter Schadenarten,
   • Zufriedenheit der Sachbearbeiter:innen.

Der AI Product Manager koordiniert nun Data, IT, Schadenbereich und Compliance – und sorgt dafür, dass das System nicht nur technisch funktioniert, sondern auch fachlich akzeptiert wird.

2. Betrugserkennung: Treffgenauigkeit vs. Kundenerlebnis

Ziel: Mehr Betrugsfälle identifizieren, ohne ehrliche Kund:innen unnötig zu belasten.

Hier wird die Rolle des AI Product Managers besonders heikel:

• Abstimmung mit Risiko & Recht: Welche False-Positive-Rate ist akzeptabel?
• Definition von Explainability-Anforderungen: Welche Begründung sehen Prüfer und Sachbearbeiter:innen, wenn ein Fall als „hochriskant“ markiert wird?
• Festlegung eines Hybrid-Workflows: KI schlägt Fälle vor, Menschen entscheiden.

Statt „Das Modell ist halt so“ liefert der AI Product Manager einen klaren Policy-Rahmen, der gegenüber Aufsicht, Betriebsrat und Kund:innen argumentierbar ist.

3. Personalisierte Tarife & Next-Best-Offer im Vertrieb

Ziel: Abschlussquoten im digitalen Kanal erhöhen und Cross-Selling im Bestand ausbauen.

AI Product Manager müssen hier mehrere Spannungsfelder ausbalancieren:

• Regulatorik: Kein unzulässiges Diskriminieren oder „Dark Patterns“ im Vertrieb.
• Kundentransparenz: Verständliche Kommunikation, warum ein Angebot vorgeschlagen wird.
• Akzeptanz im Außendienst: Empfehlungssysteme dürfen Berater:innen nicht das Gefühl geben, entmachtet zu werden, sondern sollen als Unterstützung erlebbar sein.

Die Arbeit umfasst:

• Datenquellen definieren (Bestandsdaten, Interaktionsdaten, Scoring-Modelle),
• UX gestalten (z.B. Cockpit für Berater:innen mit verständlichen Hinweisen),
• Testszenarien aufsetzen (A/B-Tests für verschiedene Empfehlungslogiken).

Wie Versicherer in Österreich jetzt mit AI Product Management starten

Viele Häuser stehen 2025 genau an diesem Punkt: KI-Pilotprojekte sind gemacht, ein paar POCs waren erfolgreich – aber der Sprung in den flächendeckenden Einsatz fehlt. Ohne klar definierte AI Product Rollen bleibt KI Stückwerk.

Schritt 1: Rollenprofil definieren – passend zur eigenen Organisation

Ein sinnvolles Profil für einen AI Product Manager im Versicherungsumfeld umfasst:

• Fachliches Verständnis mindestens in einer Kernlinie (Kfz, Sach, Leben, Gesundheit),
• Grundkenntnisse in KI und Datenarchitektur, um mit Data/IT auf Augenhöhe zu sprechen,
• Erfahrung im regulierten Umfeld (Versicherung, Bank, Telko),
• stark ausgeprägte Stakeholder- und Kommunikationsskills.

Viele Versicherer starten nicht mit einer neuen, externen Rolle, sondern entwickeln bestehende Produktmanager:innen oder Projektleiter:innen weiter.

Schritt 2: KI-Portfolio priorisieren

Statt zehn Parallel-Projekte zu starten, lohnt ein fokussierter Ansatz:

1. Liste aller vorhandenen und geplanten KI-Initiativen
2. Bewertung nach:
   • Business Impact (Umsatz, Kosten, Risiko)
   • Umsetzungsreife (Datenverfügbarkeit, Systemschnittstellen)
   • Regulatorische Komplexität
3. Zuweisung von klarer Produktverantwortung pro KI-Thema.

So entsteht ein überschaubares KI-Portfolio, das tatsächlich gesteuert werden kann.

Schritt 3: Multidisziplinäre „Client Task Forces“ aufbauen

Bewährt hat sich ein Setup mit kleinen, stabilen Teams je Use Case, z.B. „Schaden Kfz KI“:

• 1 AI Product Manager
• 1–2 AI/Software Engineers
• 1 Vertreter:in aus dem Fachbereich
• 1 Person aus IT/Architektur
• 1 Kontakt für Risk/Compliance (regelmäßig, nicht Vollzeit)

Diese Teams arbeiten iterativ in kurzen Zyklen, holen früh Feedback von Anwender:innen ein und justieren Anforderungen nach – statt monatelang im Elfenbeinturm zu planen.

Schritt 4: Neue Test- und Monitoring-Kultur etablieren

AI-first-Produkte verhalten sich probabilistisch. Daher braucht es ergänzend zu klassischen Tests:

• Benchmark-Datensätze, an denen Modelle regelmäßig geprüft werden,
• Statistische Auswertungen (z.B. Verteilung der Fehlertypen, Drift-Erkennung),
• Human-in-the-loop-Feedback, mit dem Fachbereiche fehlerhafte oder kritische Entscheidungen markieren können.

AI Product Manager sorgen dafür, dass diese Mechanismen fester Bestandteil des Produkts werden – nicht nur einmalige Projektaktivitäten.

Fazit: Ohne AI Product Manager bleibt KI im Versicherer stecken

Für österreichische Versicherungen ist KI längst kein Nice-to-have mehr. Sie entscheidet über Effizienz in der Schadenbearbeitung, Präzision in der Risikobewertung, Qualität der Betrugserkennung und Attraktivität personalisierter Tarife.

Die Realität: Modelle allein schaffen keinen Mehrwert. Entscheidend ist, wie sie in Prozesse, Systeme, Aufsichtslogik und das tägliche Arbeiten der Mitarbeiter:innen eingebettet werden. Genau diese Brücke schlägt der AI Product Manager.

Wer heute beginnt,

• klare AI Product Rollen zu definieren,
• ein priorisiertes KI-Portfolio aufzubauen
• und multidisziplinäre Teams um diese Rollen herum zu organisieren,

wird 2026 nicht mehr über „Pilotprojekte“ sprechen, sondern über messbare Effizienzgewinne und neue Produkte, die im Markt spürbar sind.

Die Frage ist deshalb weniger, ob Versicherer AI Product Manager brauchen – sondern wer in Ihrem Haus diese Rolle jetzt konkret übernimmt.