Künstliche Intelligenz ist kein Zukunftsthema mehr: sie entscheidet bereits heute über Pricing, Risikoselektion und Wettbewerbsfähigkeit. Doch während Algorithmen präziser werden, bleibt eine Frage offen: Wer übernimmt die Verantwortung? Katrin J. Yuan, CEO des Swiss Future Institute, Verwaltungsrätin und Chair des AI Future Councils, fordert mehr KI-Kompetenz in Verwaltungsräten und warnt vor strategischer Selbsttäuschung.
Versicherer waren immer Datenunternehmen. Doch mit KI verschiebt sich das Spielfeld: Entscheidungen werden automatisiert, Modelle lernen selbstständig, Margen entstehen durch Geschwindigkeit. Katrin J. Yuan bewegt sich an der Schnittstelle von Finance, Governance und KI. Im Gespräch mit thebrokernews spricht sie über Kontrollverlust im Top-Management, algorithmische Verantwortung und darüber, weshalb KI zur Führungsfrage wird.
Frau Yuan, haben viele Verwaltungsräte die Kontrolle über das Thema KI längst verloren?
Kontrolle setzt intellektuelle Durchdringung voraus. In vielen DACH-Gremien herrscht noch das Delegations-Paradigma: Man schiebt KI in die IT-Abteilung und lässt sich einmal im Quartal Dashboards zeigen. Es mutet an, «KI ja, für die anderen.» Das ist ein Trugschluss. Wer KI nicht als substanzielle Frage begreift, steuert sein Unternehmen limitiert blind durch die grösste wirtschaftliche Transformation seit der Industrialisierung. Wie ein «blind spot» sehen sie nicht alles, was möglich wäre, dabei entgeht Ihnen vieles, was wiederum die Frage aufwirft: Wie lange können Sie sich das leisten so zu fahren. Wir sehen oft eine gefährliche Diskrepanz zwischen dem regulatorischen Anspruch (Compliance) und der technologischen Realität. Wahre Kontrolle bedeutet heute, die Opportunitätskosten des Nichtstuns beziffern zu können. Denn Nichtstun kostet.
Ist «KI-Strategie» in Konzernen häufig Substanz oder eher PowerPoint-Rhetorik mit Budget?
Wir erleben etwas, dass wie ein Gipfel des «AI-Washing» anmutet. Es werden Pilotprojekte gestartet, die wie digitale Streichelzoos wirken – nett anzusehen, aber ohne Einfluss auf die Kernprozesse. Eine Strategie verdient diesen Namen erst, wenn sie die Kapitalallokation verändert und alte Zöpfe abschneidet. Vieles, was wir auf PowerPoints sehen, ist defensiv: «Wir machen auch was mit ChatGPT.» Echte Substanz zeigt sich dort, wo KI die Grenzkosten senkt und den Customer Lifetime Value substanziell erhöht. Es ist wichtig, sich nicht das «next best tool» anzuschaffen und danach nach use cases zu suchen, sondern sich erst die grundlegenden Fragen auf Strategie und Kulturebene im Unternehmensverständnis zu stellen. Technologie allein löst nicht die Probleme. Wer von KI spricht, muss liefern.
Wer KI als IT-Projekt behandelt, hat das Geschäftsmodell nicht verstanden. Stimmen Sie zu?
Uneingeschränkt. IT-Projekte optimieren den Status Quo: KI hingegen stellt die Daseinsberechtigung bestehender Strukturen infrage. Wenn eine KI Schadensfälle in Sekunden reguliert, brauche ich keine schnellere Software für Sachbearbeiter, sondern ein neues Organisationsmodell. Wer KI in das Korsett klassischer IT-Architektur presst, kürzt ihr Potenzial. Wir müssen weg vom «Tool-Denken» hin zum «Platform-Thinking». KI ist kein Add-on, sondern das neue Fundament, auf dem das gesamte Business-Modell neu skaliert wird. Grosse neue Möglichkeiten, grosse Freiheit kommt mit grosser Verantwortung, wie ich zu sagen pflege.
Wenn Algorithmen über Prämien entscheiden, verschiebt sich die Macht vom Menschen zur Maschine?
Das ist ein weit verbreiteter Mythos. Die Macht verschiebt sich nicht zur Maschine, sondern sie konzentriert sich bei denjenigen, welche die Parameter und die Zielvorgaben der Algorithmen definieren. Die Maschine ist ein hocheffizienter Exekutor menschlicher Intentionen oder menschlicher Ignoranz. Die wahre Machtverschiebung findet innerhalb der Hierarchien statt: Weg vom erfahrenen «Bauchgefühl-Manager» hin zum datenkompetenten Strategen. Die Verantwortung des Menschen steigt paradoxerweise genau dort, wo die Maschine die Arbeit übernimmt.
Gefährdet personalisiertes KI-Pricing das Solidaritätsprinzip der Versicherung?
Wir steuern auf ein ethisches Trilemma zu. Technisch ist die «Segment-of-One»-Bepreisung dank KI fast perfekt möglich. Wenn wir aber jedes individuelle Risiko isoliert betrachten, zerstören wir den Grundgedanken der Versicherung als kollektive Gemeinschaft. Die Herausforderung für CEOs in DACH ist es, eine Smart Solidarity zu entwickeln: Wie nutzen wir Daten zur Prävention (was allen hilft), ohne diejenigen auszuschliessen, die statistisch «teurer» sind? Wer hier nur auf technische Präzision setzt, wird die soziale Betriebserlaubnis (License to operate) verlieren. Als Swiss Future Institute betrachten wir die Dinge aus multiplen Perspektiven und mit der Zukunftsbrille. Das Thema wird in Zukunft noch sehr spannend werden mit Blick auf geopolitische, technologische, regulatorische und sozio-demographische Entwicklungen.
Ist mangelnde KI-Kompetenz im Verwaltungsrat heute ein Governance-Risiko?
Absolut. Es ist vergleichbar mit einem Verwaltungsrat in den 90ern, der keine Bilanz lesen konnte. Wenn das Aufsichtsorgan die Risiken von algorithmischer Voreingenommenheit, Daten-Monopolen oder technischer Verschuldung nicht versteht, verletzt es seine Sorgfaltspflicht. Wir brauchen keine Informatiker im VR, aber wir brauchen «Algorithmische Alphabetisierung». Wer die Blackbox nicht hinterfragen kann, kann das Unternehmen nicht vor den systemischen Risiken der Zukunft schützen. Das ist heute eine Frage der Haftung und Verantwortung. Als Verwaltungsrätin bilde ich mich laufend weiter, weil ich aktuell relevant, fähig und verantwortlich strategisch für das Unternehmen einsetze. Es reicht nicht, sich auf die Erfolge in der Vergangenheit auszuruhen, sondern auch in Zukunft den Erfolg zu sichern. Wenn sich die Parameter des Spiels verändern, verändere ich mich als Verwaltungsrätin mit. Als Hochschuldozentin und Autorin über KI spreche ich von den «Futureskills» und wie sich die menschlichen Fähigkeiten im Zeitalter der Maschine ändern werden.
Wie viele Führungskräfte unterschätzen die Geschwindigkeit der KI-Wettbewerbsvorteile?
Die Mehrheit denkt immer noch linear, während die Technologie exponentiell skaliert. In der klassischen Beratung haben wir gelernt: Der Grosse frisst den Kleinen. In der KI-Ära gilt: Der Schnelle frisst den Langsamen und der Schnelle wird durch KI über Nacht zum Riesen. Der Tipping Point kommt oft schleichend, und wenn der Wettbewerbsvorteil des Konkurrenten erst einmal in der Bilanz sichtbar wird, ist der Vorsprung meist schon uneinholbar. Einige unterschätzen nicht nur die Technologie, sondern die Geschwindigkeit der Marktkonsolidierung. Das am Rand stehen und zuschauen, während die anderen das Wettrennen laufen, kostet.
Will das Management wirklich volle Transparenz über eigene Entscheidungslogiken?
Hier liegt der Hund begraben. Wir fordern Explainable AI, weil wir den Algorithmus misstrauisch beäugen. Aber sind menschliche Entscheidungen im mittleren Management wirklich immer transparent und logisch? Oft deckt die KI auf, wie inkonsistent und voreingenommen Menschen entscheiden. Explainability ist ein zweischneidiges Schwert: Sie zwingt das Management zu einer radikalen intellektuellen Ehrlichkeit, die viele scheuen. Wer Transparenz von der KI fordert, muss bereit sein, seine eigenen Privilegien und Bauchgefühle messbar zu machen, Prozesse und Parameter offenlegen.
KI-Diskriminierung: Datenproblem oder ethisches Versagen?
Ein Datenproblem ist ein Symptom, das ethische Versagen ist die Ursache. Daten sind lediglich der historische Abdruck unserer gesellschaftlichen Fehler. Wenn ein Modell diskriminiert, dann deshalb, weil das Management den blinden Fleck in der eigenen Datenhistorie ignoriert und nicht ausreichend getestet und behoben hat. Das ist datentechnisch möglich. Wer eine KI mit schmutzigen Daten der Vergangenheit füttert und ein sauberes Ergebnis erwartet, handelt naiv. Ethische Führung bedeutet heute, die KI aktiv als Werkzeug zur Korrektur menschlicher Vorurteile einzusetzen, statt den Status Quo zu kopieren, zu automatisieren und unkontrolliert zu skalieren. Das ist eine fundamental relevante Komponente, die es von Anfang an zu adressieren gilt und nicht erst am Ende, wenn KI im Unternehmen ist, jedoch nicht so funktioniert wie erwartet.
Wird der EU AI Act Europa schwächen oder zu strukturiertem Handeln zwingen?
Die Frage ist: Ist es eine anfängliche, genügende oder überregulierte der Welt, bevor die neue Welt entstanden ist? Was ist zuerst da, die Innovation oder die Regulierung. Idealerweise unterstützt das eine das andere ohne sie zu behindern. Ja, einige empfinden den AI Act als eine bürokratische Last. Auf der anderen Seite: Er bietet auch die Chance auf ein Quality Label Made in Europe. Wenn wir es schaffen, Ethik und Compliance in den Designprozess zu integrieren, bauen wir Systeme, denen Kunden weltweit mehr vertrauen als den Wild-West-Modellen aus den USA. Vertrauen ist ein harter Wettbewerbsvorteil, wenn wir die Regulierung nicht als Stoppschild, sondern als Infrastruktur für Hochgeschwindigkeit begreifen. Der Zug soll schnell und sicher fahren ohne zu entgleisen.
Warum entstehen aus Datenbeständen so wenige radikal neue Geschäftsmodelle?
Weil die meisten Versicherer ihre Daten wie ein Archiv verwalten und nicht wie ein Labor. Man nutzt Daten, um die Vergangenheit zu erklären (Reporting), statt die Zukunft zu gestalten (Prediction). Zudem hindern Legacy-Systeme und Silo-Strukturen den kreativen Fluss. Radikale Innovation entsteht an den Schnittstellen, aber die Daten lagern in getrennten Kellern. Wir müssen aufhören, in Produkten zu denken (Auto, Haus, Leben), und anfangen, in Lebensereignissen und Lebensphasen zu denken, die wir datenbasiert begleiten. Der Kunde entwickelt sich im Lifecycle und wir sollten mitgehen und ihn da abholen, wo sich seine Lebenswelt abspielt.
Könnte KI langfristig dazu führen, dass nur noch die datenstärksten Anbieter überleben?
Datenreichtum allein ist kein Burggraben mehr, wenn man keine Data-to-Action-Pipeline hat. Wir sehen eine Polarisierung: Auf der einen Seite die Daten-Giganten, die durch Volumen gewinnen, und auf der anderen Seite die agile Spezialiste“, die durch überlegene Algorithmen und Nischenwissen gewinnen. Das Mittelfeld, Unternehmen mit vielen Daten, aber langsamer Umsetzung, wird zwischen diesen Polen zerrieben. Die Sieger sind nicht zwingend die mit den meisten Daten, sondern die mit der höchsten Lernrate pro Tag. Ich pflege zu sagen: Nicht die grössten, sondern die adaptivsten überleben.
Braucht es verpflichtende KI-Kompetenzprofile für Verwaltungsräte?
Als Unternehmerin und Verwaltungsrätin plädiere für eine Selbstverpflichtung, bevor der Regulator kommt. Ein Verwaltungsrat muss in der Lage sein, eine AI Impact Map für sein Unternehmen zu lesen. Wer heute ein VR-Mandat in der Finanzindustrie annimmt, ohne die Grundlagen von Machine Learning und Datenethik zu beherrschen, handelt im Grunde unverantwortlich. Wir brauchen keine Expertenräte, sondern Experten-begleitete Räte mit einer hohen digitalen Lernbereitschaft. Und dies fängt im Verwaltungsrat an.
Wird KI mehr Arbeitsplätze ersetzen oder Management-Mythen entzaubern?
Sie wird vor allem die Mittelmässigkeit ersetzen. Überall dort, wo Menschen nur als menschliche Schnittstellen zwischen zwei Systemen fungieren, wird KI übernehmen. Viel spannender ist aber die Entzauberung des Managements: KI entlarvt den Mythos des allwissenden Leaders. Wahre Führung definiert sich künftig nicht mehr über das Wissen (das hat die KI), sondern über die Fähigkeit, die richtigen Fragen zu stellen, Kultur zu prägen und in komplexen Situationen moralisch zu urteilen, die Punkte zu verbinden und die Daten zu interpretieren. Das Management wird anders, anspruchsvoller, nicht einfacher. In meinem Buch KI-Wissen für Führungskräfte schreibe ich darüber, wie die Rolle der Führungskraft, der Zukunftsfähigkeit und des Verständnisses sich grundlegend verändern wird. Der Mensch erfährt nicht unbedingt weniger, sondern eine andere Bedeutung.
Eine unbequeme Wahrheit über KI in der Versicherungsbranche?
Die Branche wartet auf den einen grossen Knall, aber die Disruption findet bereits jeden Tag im Stillen statt. Die unbequeme Wahrheit ist: Viele Versicherer optimieren gerade mit viel Geld und KI ein Geschäftsmodell, das in zehn Jahren durch Prävention und Echtzeit-Risikosteuerung überflüssig sein könnte. Wir bauen effizientere Schreibmaschinen, während die Welt auf Voice-Control umstellt. Ich bin jedes Jahr in Asien, USA und in Europa und sehe die direkten Vergleiche und Tendenzen, was heute bereits möglich ist. Da kommt noch viel Spannendes auf uns zu in Zukunft.
Die Fragen hat Binci Heeb gestellt.
Hinweis:
Das Future Symposium 2026 des Swiss Future Institute findet am 26. und 27. März 2026 in Zürich statt.
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