Die Zurich Gruppe Deutschland hat sich in den vergangenen Jahren kontinuierlich als Vorreiter im Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) positioniert. Die Einführung von generativer KI (Gen AI) hat uns darin bekräftigt, dass unser Weg zur Integration von KI nicht nur eine technologische Herausforderung ist, sondern ein umfassender Veränderungsprozess, der die gesamte Organisation betrifft. In diesem Artikel beleuchten wir, wie wir diese Transformation durch eine klare Strategie, gezielten Wissenstransfer und die aktive Einbindung aller Mitarbeitenden erfolgreich gestalten.
KI-Strategie als Reise: Bitte alle einsteigen!
Die Einführung von Gen AI ist weit mehr als ein technisches Upgrade – es ist ein kultureller Wandel, der die Arbeitsweise der gesamten Organisation beeinflusst. Ein zentraler Erfolgsfaktor ist für uns, alle Mitarbeitenden in diesen Wandel einzubeziehen. Wir setzen auf eine integrative KI-Strategie, die sowohl Führungskräfte als auch Fachkräfte aktiviert und als Multiplikatoren wirken lässt. Durch gezielte Schulungsmaßnahmen und Impulsvorträge versetzen wir technologieaffine Mitarbeitende und Führungskräfte in die Lage, als Botschafter der KI-Initiative zu agieren und die notwendige Weiterentwicklung im gesamten Unternehmen voranzutreiben.
Unsere KI-Reise in vier Phasen
Unsere Strategie folgt einem strukturierten Ansatz, der in vier Phasen unterteilt ist. Jede dieser Phasen wurde speziell entwickelt, um den Mitarbeitenden zu helfen, die Vorteile von KI schrittweise zu verstehen und anzuwenden.
Phase 1: Kompetenzaufbau
Der Aufbau von Kompetenzen steht am Anfang unserer Reise. Wir bieten unseren Mitarbeitenden Zugang zu einer Vielzahl von Schulungen und KI-Tools, darunter „ZuriChat“, unsere interne Variante von ChatGPT. Ziel ist es, eine breite Basis an KI-Kompetenzen in der gesamten Organisation aufzubauen, so dass alle Mitarbeitenden mit den grundlegenden Möglichkeiten von KI vertraut sind. Mit diesen ersten Schritten legen wir den Grundstein für die weitere Reise.
Phase 2: Prozessoptimierung (Adaption)
In der zweiten Phase steht die Prozessoptimierung im Vordergrund. Hier setzen wir Lösungen wie Microsoft Copilot ein, um Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten und Arbeitsabläufe zu automatisieren. Diese Phase baut auf der ersten auf, indem wir sicherstellen, dass die Mitarbeitenden über grundlegende KI-Kompetenzen verfügen, bevor sie KI-Tools in ihrer täglichen Arbeit einsetzen. Mit unserem eigens entwickelten KI-Tool für die Dokumentenanalyse bearbeiten Fachkräfte so Regelaufgaben effizienter, was uns bei der stetig wachsenden Zahl von Geschäftsfällen hilft.
Phase 3: Mitgestaltung durch Fachbereiche (Evolution)
In der dritten Phase ist es Fachbereichen möglich, Verantwortung für die Identifikation von KI-Anwendungsfällen zu übernehmen. Die enge Zusammenarbeit mit den KI-Spezialisten in der Organisation führt zu maßgeschneiderten Lösungen, die direkt auf die realen Herausforderungen der Fachbereiche eingehen.
Phase 4: Das „New Normal“
In der letzten Phase geht es darum, dass unsere Fachbereiche die Kompetenz entwickeln, das Geschäftsmodell mit KI aktiv zu gestalten und innovative Ansätze zu entwickeln. Die Fachbereiche übernehmen die Verantwortung, KI-basierte Geschäftsmodelle eigenständig zu entwickeln und zu optimieren. Diese Phase ist entscheidend für den organisatorischen Wandel hin zu einem KI-getriebenen Unternehmen.
KI-Kompetenz ausbauen und zur Geschäftsentwicklung nutzen. Quelle: Zurich
Erfolgsfaktoren: Technologie trifft auf Unternehmenskultur
Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Verbindung von Technologie und Unternehmenskultur. Zu den wichtigsten Erfolgsfaktoren unserer KI-Transformation gehört die Zentralisierung der KI-Plattform sowie die Dezentralisierung der Verantwortung durch ein „Hub & Spoke“ Modell. Unsere zentrale KI-Plattform ermöglicht eine robuste und skalierbare Infrastruktur für die Integration von KI-Lösungen in der Cloud. Dazu gehört auch die Etablierung von Standards, um Projekte effizienter umzusetzen und gleichzeitig auch neuen Regularien (z.B. EU AI Act) zu entsprechen. Gleichzeitig stellen wir sicher, dass die Fachbereiche durch Citizen Data Specialists Verantwortung für ihre Daten übernehmen, um Silodenken zu vermeiden und übergreifende Projekte zu ermöglichen. Durch die Dezentralisierung von Kompetenz und Verantwortung fördern wir eine breitere Akzeptanz und Anwendung von KI im gesamten Unternehmen.
Ein weiterer Erfolgsfaktor ist unser Fokus auf „Learning by Doing“. Die besten Ideen für KI-Anwendungen kommen oft direkt aus den Fachbereichen. Dort kennt man die spezifischen Herausforderungen des Tagesgeschäfts und hat das nötige Verständnis für die Daten, die für eine erfolgreiche KI-Implementierung benötigt werden. Denn auch mit Gen AI gilt weiterhin: Ohne qualitativ hochwertige Daten gibt es keinen erfolgreichen KI-Case. Ein Beispiel für dieses Konzept ist die Entwicklung einer einfachen KI-gestützten Fachdatenextraktion für Ausweisdokumente, die sich später zu einem kompletten Datenpfad für unstrukturierte Daten entwickelte und jetzt die Grundlage für die Datenverarbeitung mit Gen AI bildet.
Gemeinsam zum Erfolg
Unsere KI-Journey bei der Zurich Gruppe Deutschland zeigt, dass der Erfolg einer KI-Strategie nicht nur von der Technologie abhängt, sondern auch von der ganzheitlichen Einbindung aller Mitarbeitenden und einer starken Unternehmenskultur. Durch eine klare Strategie, gezielten Wissenstransfer und die Integration von KI-Kompetenzen in alle Unternehmensbereiche schaffen wir die Voraussetzungen für eine erfolgreiche und nachhaltige KI-getriebene Zukunft. Die kontinuierliche Feinjustierung der KI-Strategie und die enge Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und KI-Spezialisten sind dabei entscheidend, um den Mehrwert von KI nicht nur für das Unternehmen, sondern auch für unsere Kunden langfristig zu maximieren.
Das Autorenteam
Alexander Rosell ist Head of Data&AI bei der Zurich Gruppe Deutschland. In dieser Funktion verantwortet er die KI- und Datenplattformen und leitet das AI-Lab sowie die Entwicklung der KI-Strategie.
Dr. Nina Roth, promovierte Astrophysikerin, ist Chief Data Scientist im AI-Lab der Zurich Gruppe Deutschland und verantwortlich für die Konzeption und Umsetzung von KI-Anwendungsfällen sowie die Etablierung von Kooperationsstandards.