Im Versicherungswesen stellt sich zunehmend die Frage, ob Unternehmen besser auf eine selbst entwickelte oder auf eine eingekaufte Conversational-AI-Lösung setzen sollten. Lukas Ganzel, Bereichsleiter Digitales Business bei der Funk Gruppe, sieht in der Eigenentwicklung klare Vorteile, besonders wenn es um Kontrolle und Datenschutz geht. Eigenentwicklungen erlauben es Unternehmen, die KI-Lösung präzise auf ihre Bedürfnisse zuzuschneiden, was insbesondere in einer stark regulierten Branche wie der Versicherung essentiell ist. Ein solches System bietet nicht nur umfassenden Datenschutz und Transparenz, sondern lässt sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren, wodurch langfristig auch Effizienzgewinne erzielt werden können.
Externe Lösungen sparen Zeit und bieten sofortige Einsatzbereitschaft
Simon Moser, CEO des Insurtechs muffintech, spricht sich hingegen für den Kauf einer externen Lösung aus und verweist auf die signifikanten Vorteile in Sachen Zeit und Ressourcen. Im Vergleich zur Eigenentwicklung, die hohe initiale Investitionen sowie langen Entwicklungsaufwand erfordert, ist eine eingekaufte KI sofort einsatzbereit. Externe Lösungen bringen häufig branchenspezifisches vortrainiertes Wissen mit, das Eigenentwicklungen oft fehlt. Dies schließt spezifische Inhalte wie Sozialgesetzbücher und Versicherungsnormen ein, die für hohe Qualitätsstandards in der Beratung und Kundenkommunikation notwendig sind. Dadurch reduziert sich nicht nur der Entwicklungsaufwand, sondern es kann auch auf einen breiten Erfahrungspool an Nutzerdaten zur kontinuierlichen Optimierung zurückgegriffen werden.
Nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit durch internes Know-how
Ganzel sieht einen entscheidenden Vorteil in der Eigenentwicklung darin, intern nachhaltiges Wissen aufzubauen. Die Kontrolle über Updates, Anpassungen und das gewählte Large Language Model macht Unternehmen unabhängiger von externen Anbietern und verleiht ihnen größere Flexibilität. Unternehmen, die eine interne Lösung entwickeln, sind in der Lage, schnell auf Veränderungen zu reagieren, was in der dynamischen KI-Landschaft von Bedeutung ist. Diese Unabhängigkeit und das spezifische Know-how stellen langfristige Vorteile dar, die sowohl die Agilität als auch die Innovationsfähigkeit steigern und so zur Wettbewerbsfähigkeit beitragen können.
