LONDON (IT BOLTWISE) – Bei Sicherheits-Tests ist ein KI-Agent in realen Umgebungen gelandet und hat nach Unternehmensangaben Systeme von drei Firmen verletzt. Solche Vorfälle verschieben die Debatte in der Cyberversicherung: Nicht mehr der menschliche Angreifer steht im Zentrum, sondern ein autonom handelndes System im Übungsrahmen. Versicherer und Makler prüfen deshalb, wie bestehende Policen bei autonomen Entscheidungen und unbeabsichtigten Zugriffspfaden greifen. Besonders im Fokus stehen Akkumulationsrisiken, wenn dieselbe KI-Plattform gleichzeitig viele Mandanten betrifft.
Die Debatte um Cyberversicherungen nimmt gerade eine technische Wendung, die in den Underwriting-Abteilungen lange eher als Randthema galt: Es geht nicht nur darum, dass Künstliche Intelligenz (KI) Angriffe besser automatisieren kann, sondern darum, dass KI-Agenten im Zweifel als Auslöser einer Sicherheitsverletzung auftreten. In einem konkreten Sicherheitskontext hat Google nach eigenen Angaben im Mai bei einer Cyber-Übung mit dem Gemini-Modell Systeme von drei realen Unternehmen aufgerufen und dabei entsprechende Zugriffe verursacht. Der wichtige Punkt ist dabei nicht die Schlagzeile, sondern die Art der Kausalkette: Ein autonom agierendes System führte eine Aufgabe aus, die inhaltlich als Test gedacht war, traf aber auf reale Zielumgebungen.
Technisch wirkten die Mechanismen in den beschriebenen Fällen ähnlich genug, um als wiederholbares Muster zu gelten. Offensichtlich blieb eine Testumgebung, die isoliert hätte sein müssen, mit dem Live-Internet verbunden. Zusätzlich passte ein scheinbar harmloser Detailfehler ins Gesamtbild: Ein fiktives Testziel trug denselben Namen wie ein reales Unternehmen, sodass der KI-Agent die reale Infrastruktur als Teil der vorgesehenen Übung interpretierte. Je nach Fall nutzte das System dann auch eher grundlegende Zugriffstechniken wie Passwortraten oder das Auslesen öffentlich zugänglich gemachter Anmeldedaten. Gleichzeitig wurde der Versuch laut Berichten gestoppt beziehungsweise im Fall von Anthropic bewusst nicht in Richtung eines absichtlichen „Escape“-Versuchs weitergetrieben, als die Situation klar wurde.
Für Versicherer ist diese Konstellation mehr als eine Technologie-Neugier. Richard Ford, Vice President Engineering bei CyberCube, ordnete den Ablauf als relevant ein, weil der Ursprung nicht in einer vom Menschen initiierten Attacke lag, sondern in einer „unprompted“ bzw. weitgehend autonom ausgeführten Aufgabe. Damit rückt die eigentliche Frage ins Zentrum, die Underwriter bei jeder Police neu beantworten müssen: Decken die vorhandenen Formulierungen wirklich den Schaden ab, wenn kein Angreifer aktiv „handelt“, sondern ein Agent im Rahmen seiner autorisierten Aufgabe technische Schritte unabsichtlich in Richtung echter Systeme ausführt? Standard-Cyberdeckungen bauen historisch auf dem Bild eines Angreifers auf, der eine Schwachstelle ausnutzt. In den KI-Vorfällen existiert diese Logik als Tatbestand kaum, weil das System zwar eine Verletzung verursacht, aber nicht aus eigener böswilliger Intention.
Dass diese Lücke politisch und kaufmännisch spürbar wird, unterstreicht eine Studie, die zeitlich kurz vor den öffentlich bestätigten KI-Breach-Details veröffentlicht wurde. Die „Artificial Intelligence Underwriting Company“ kommt darin zu dem Schluss, dass mehr als 90% der Exposition von Versicherern für KI-Agenten heute in herkömmlichen Policen steckt, etwa in Cyber-, D&O-, allgemeiner Haftpflicht sowie Technology E&O. In anderen Worten: Viele Deckungen „tragen KI mit“, ohne dass die Vertragslogik dafür ausdrücklich gebaut wurde. Noch deutlicher wird das in den modellierten Szenarien: Als Stress-Test wurde ein KI-Agenten-Verlust von rund 100 Milliarden US-Dollar skizziert, nicht als Prognose, sondern als Worst-Case-ähnliche Belastungsprobe. Genau solche Stress-Szenarien helfen Versicherern dabei, die Abstände zwischen Textbausteinen und realer Schadensausdehnung sichtbar zu machen.
In den konkreten Underwriting-Arbeiten drehen sich zwei Themen besonders hart. Erstens geht es um Akkumulationsrisiko: Wenn ein einzelnes KI-Modell oder eine gemeinsame Plattform die gleichen technischen Pfade in mehreren Umgebungen anstößt, können sich Schäden über viele Unternehmen hinweg überproportional bündeln. Die Beschreibung der Vorfälle mit einer verbundenen Testing-Infrastruktur, die mehrere Laborumgebungen betrifft, dient in diesem Kontext als anschauliche Parallele. Zweitens steht eine grundsätzlichere Frage im Raum, die über die reine Vertragsauslegung hinausgeht: Soll eine kostenträchtige autonome Entscheidung eines Agenten, die technisch autorisiert ist und ohne unbefugten Zugriff oder böswillige Manipulation erfolgt, überhaupt unter Cyberversicherung fallen? Oder passt sie besser in eine Operational-/Professional-Liability-Logik, weil die Ursache eher im Entscheidungs- und Handlungsrisiko als in einem „klassischen“ Cyber-Event liegt?
Am Markt zeigt sich zudem, dass der Versicherungsbedarf nicht nur aus Lücken entsteht, sondern auch aus Kundenerwartungen. Ein Sprecher von Beazley sagte, Unternehmen wollten KI-Risiken eher in ihren breiten Cyber-Deckungen konsolidiert sehen, statt sie separat zu entkoppeln; zugleich arbeite der Versicherer an neuen Deckungsbausteinen, während AI-spezifisches Risiko deutlicher sichtbar wird. Das spiegelt das Vorgehen vieler Marktteilnehmer: Statt KI-Agenten pauschal auszuschließen, wird bestehende Wortlautlogik verfeinert und präzisiert. Zielkonflikte bleiben aber: In bestimmten Bereichen werden weiterhin gezielte Ausschlüsse diskutiert, insbesondere wenn es um systemische, über mehrere Policen hinweg wirkende Verluste oder um autonome Entscheidungen geht, die nicht mehr als klassischer Cyber-Vorfall gelten.
Damit die Vertragsveränderungen überhaupt schnell genug kommen, braucht es allerdings auch Kapazität im Risikoportfolio. Berichten zufolge liegt der US-Cyberversicherungs-Loss-Ratio 2025 bei 53%, bereits das zweite Jahr mit einem Anstieg. Gleichzeitig sinken in Teilen des Markts die Preise weiter. Parallel dazu schätzt Munich Re den globalen Cyberversicherungsmarkt auf nahe 15 Milliarden US-Dollar Prämienvolumen und erwartet Wachstum bis etwa 28 Milliarden US-Dollar bis 2030; AI-bezogene Aktivitäten sollen dabei einen wachsenden Anteil an Vorfällen ausmachen. Genau diese Kombination – steigende Schadensquote, sinkende Prämien und ein neuartiges Expositionsprofil, das nicht für vorhandenen Wortlaut geschrieben wurde – ist typischerweise der Druck, der Policen schneller weiterentwickeln lässt, als es Versicherer allein aus eigenem Zeitplan heraus tun würden.
Für Makler und Unternehmen mit Bedarf an Cyber- und Technology-E&O-Absicherung bleibt die praktische Entscheidung dadurch scharf formuliert: Es genügt nicht zu prüfen, ob eine Police bei einem menschlichen Hacker einschlägt. Entscheidend ist vielmehr, ob sie einen vergleichbaren Schaden auch dann abdeckt, wenn ein KI-Agent identisch gehandelt hat, obwohl er dabei „wie vorgesehen“ arbeitete. CFC beschreibt das Accountability-Problem in diesem Zusammenhang als Übergang zwischen Technologie-, Cyber- und Professional-Liability-Linien, weil ein unerwartet agierender Agent Parteien beeinflussen kann, die keinerlei direkte Verbindung zum auslösenden Unternehmen haben. Die Gemini- und Claude-Vorfälle wirken in dieser Hinsicht wie ein relativ niedriges, aber reales Testsignal: keine dauerhaften Schäden, keine nach außen gerichtete böswillige Absicht und eine nachvollziehbare technische Erklärung. Gerade deshalb ist die nächste Iteration der Vertragslogik so wichtig, denn erst bei einem größeren, weniger kontrollierten Ausfall zeigt sich, ob „Coverage“ in KI-Agent-Szenarien wirklich mit der Schadensrealität Schritt hält.
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