LONDON (IT BOLTWISE) – Die Wertgarantie Group hat aus GenAI-Bootcamps innerhalb von zwei Jahren eine eigene KI-Infrastruktur aufgebaut. Mit WGG GPT verbindet der Versicherer Sprachmodelle mit Workflows, sodass KI-Funktionen in den Betrieb und in den Kundenservice einfließen. Entscheidend war dabei, sich früh aus der Anbieterbindung zu lösen und Daten-, Qualitäts- sowie Governance-Fragen parallel zur Technik zu klären. Ergänzend nutzt das Unternehmen einen Venture-Clienting-Ansatz, um spezialisierte Startups punktuell in reale Prozesse einzubinden.

Die eigentliche Ausgangsfrage klingt in vielen Unternehmen ähnlich: Kann generative KI den Arbeitsalltag merklich verbessern, ohne Kontrolle über Unternehmensdaten zu verlieren? Bei der Wertgarantie Group lag der Startpunkt im Frühjahr 2024 noch deutlich vor einer unternehmensweiten Zielarchitektur. Zunächst ging es um ein praktisches Verständnis dessen, was Sprachmodelle im Tagesgeschäft leisten können – nicht um ein fertiges Konzept, das sofort skaliert. Genau dieses frühe „Verstehen durch Anwenden“ machte intern den Unterschied: Fachbereiche aus unterschiedlichen Bereichen arbeiteten in GenAI-Bootcamps mit Sprachmodellen, sammelten konkrete Erfahrungen und übersetzten sie in Anforderungen.
Was danach folgte, liest sich wie eine bewusste Abkehr vom „Tool-Testing“: Zwei Jahre später betreibt der auf Geräteschutz spezialisierte Versicherer mit WGG GPT eine eigene KI-Umgebung. Anstatt generative KI isoliert als Experiment zu belassen, koppelt Wertgarantie sie zunehmend an Datenquellen und operative Abläufe. Im Kundenservice entstehen daraus neue Anwendungen, in der Organisation wächst parallel das technische und methodische Know-how. Bemerkenswert ist außerdem, dass der Versicherer nicht nur die Plattformfrage löste, sondern auch die Integrationsfrage: KI-Funktionen sollten in bestehende Workflows passen, statt neue Inseln aufzubauen.
Ein zentraler Treiber war dabei die Plattformabhängigkeit. Für Versicherer spielen Datenschutz, regulatorische Anforderungen und die Kontrolle über Unternehmensdaten eine andere Rolle als bei der privaten Nutzung eines Chatbots. Deshalb entschied sich Wertgarantie für einen eigenen technischen Ansatz und setzte auf eine Architektur, die sich auf OpenWebUI stützt und unterschiedliche Sprachmodelle über Schnittstellen integrieren kann – einschließlich proprietärer Modelle, etwa über OpenAI. Teile der technischen Komponenten wurden im Unternehmen selbst weiterentwickelt; ergänzt wird die Lösung durch Workflow-Automatisierung mit n8n. Damit wird aus einem Modell ein Prozessbaustein: Eingaben werden nicht nur „beantwortet“, sondern in routinierte Abläufe überführt, in denen Menschen weiterhin prüfen und entscheiden.
Technisch zeigt sich die Transformation vor allem dort, wo generative KI in Verantwortlichkeiten eingebettet wird. In der Kundenkommunikation nutzt Wertgarantie laut Bericht inzwischen einen Workflow, der Kundenfeedback strukturiert verarbeitet und Antwortvorschläge generiert. Mitarbeitende prüfen und entscheiden über die endgültige Antwort – das reduziert das Risiko unkontrollierter Output-Qualität und erleichtert gleichzeitig die spätere Governance. Daneben testet das Unternehmen Speech-to-Speech-Technologien, um neue Formen der Kundeninteraktion zu ermöglichen. Außerdem entstand mit dem WERTbot eine Anwendung, die außerhalb des Unternehmens erreichbar sein soll: Der KI-gestützte Assistent unterstützt bei Geräteschäden, zeigt mögliche Handlungsschritte und identifiziert passende Reparaturangebote im Wertgarantie-Ökosystem. Solche Funktionen knüpfen zudem an den Nachhaltigkeitsansatz „Reparieren statt Wegwerfen“ an.
Damit KI nicht nur „funktioniert“, sondern auch langfristig verantwortbar bleibt, etablierte Wertgarantie das WERTlab als organisatorisches Gegenstück zur Technik. Sobald KI in bestehende Prozesse eingreift oder im Kundenkontakt eingesetzt wird, müssen Verantwortlichkeiten, Datenzugriffe, Qualitätsanforderungen und regulatorische Vorgaben mitwachsen. Das WERTlab soll genau diese Verzahnung leisten: Fachbereiche bringen Anforderungen und Ideen ein, während die technische Umsetzung gemeinsam mit der Anwendungsentwicklung produktive Lösungen vorbereitet. Ergänzend liefert das Business Intelligence Competency Center Analysen und analytische Modelle, etwa zur Kundenabwanderung. In der Praxis ist das ein wichtiger Schritt, weil Governance sonst häufig erst nachträglich aufgebaut wird – und spätere Korrekturen bei integrierten Systemen teurer werden.
Für die Marktseite setzt Wertgarantie ebenfalls auf eine klare Strategie: Open Source statt Anbieterbindung, kombiniert mit Eigenentwicklung und gezieltem Venture Clienting. Der Open-Source-Ansatz soll Flexibilität schaffen, unterschiedliche Modelle integrierbar halten und zugleich Datensouveränität sowie vergleichsweise geringe Betriebskosten unterstützen. Eigenentwicklung wird gezielt mit Kooperationen mit Startups verbunden, die im realen Unternehmenskontext früh getestet werden: Wenn die Testphase erfolgreich ist, kann die Lösung anschließend unternehmensweit ausgerollt werden. Externe Partner ersetzen dabei keine internen Entscheidungen, sondern liefern Spezialisierung und Entwicklungsgeschwindigkeit in Themen, die intern nicht vollständig abgedeckt sind. Im Umfeld des InsurLab Germany nennt der Bericht dafür mehrere Beispiele: ConforaLabs für die Prüfung von KI-Modellen im Hinblick auf regulatorische Anforderungen, Vaarhaft und INCA für KI-gestützte Betrugserkennung, Experial für neue Formen digitaler Kundenpanels und Deepslate für Speech-to-speech KI-Modelle. Der Austausch im Ökosystem über Bootcamps, Masterclasses, Topic Days und insureNXT dient dabei als frühes Einordnungsinstrument, um Technologien schneller zu bewerten und Lernkurven zu verkürzen.
Für andere Versicherer liegt die wichtigste Erkenntnis dem Bericht zufolge weniger im Nachbau einzelner Komponenten wie WGG GPT oder einzelner Anwendungen. Entscheidend sei vielmehr die Reihenfolge: Erst das praktische Verständnis der Technologie, dann die technischen und regulatorischen Rahmenbedingungen, anschließend die Integration in Prozesse – und erst mit steigender Nutzung der Fokus auf Governance, klare Verantwortlichkeiten und skalierbare Betriebsmodelle. Nach zwei Jahren ist Wertgarantie damit nicht „fertig“, aber aus der reinen Experimentierphase heraus: Die Architektur entwickelt sich weiter, Anwendungen werden getestet, und mit wachsender operativer Nutzung steigen auch die Anforderungen an Organisation und Steuerung. Generative KI wird dadurch zunehmend zu einem festen Bestandteil der digitalen Infrastruktur und zu einer organisationalen Fähigkeit, die das Unternehmen systematisch ausbaut.
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