Viele Unternehmen glauben, ihre bestehenden Policen decken KI-Risiken ab. Ein Blick in die Verträge zeigt das Gegenteil.
Die Nachfrage nach KI-Lösungen wächst, und mit ihr wächst die Zahl der Risiken, die herkömmliche Versicherungen nicht abdecken. Viele Unternehmenspolicen enthalten inzwischen ausdrückliche KI-Ausschlüsse. Lauren Kornutick, Senior Director Analyst bei Gartner, sagt: Je häufiger KI in strategischen und hochriskanten Anwendungen eingesetzt werde, desto größer werde die Gefahr finanzieller Schäden, die in der bisherigen Risikoplanung fehlen. Diese Lücke soll die KI-Versicherung schließen.
Was eine KI-Versicherung abdeckt
Die Deckung reicht von Halluzinationen bis zu Personenschäden. Wenn ein Chatbot falsche Ratschläge gibt und ein Kunde dadurch finanzielle Verluste erleidet, kann die Versicherung einspringen. Auch fehlerhafte Entscheidungen auf Basis mangelhafter Daten sind abgedeckt.
Dazu kommt der Schutz vor algorithmischer Diskriminierung. Benachteiligt ein KI-Modell bei der Personalauswahl oder Kreditvergabe bestimmte Gruppen, entstehen schnell hohe Anwalts- und Vergleichskosten. Die KI-Versicherung übernimmt sie, sofern der Schaden nachweislich auf das automatisierte System zurückgeht.
Hinzu kommen Schutzrechtsverletzungen: Unternehmen, die KI-Modelle mit urheberrechtlich geschütztem Material trainieren, sehen sich zunehmend Klagen ausgesetzt. Auch dafür gibt es eine spezielle Deckung. Bei Performance-Garantien geht es um Vertragsversprechen: Verfehlt ein Modell Schwellenwerte wie Genauigkeit oder Fairness, werden Lizenzgebühren erstattet oder Folgekosten übernommen.
Am anderen Ende stehen physische Schäden: Unfälle durch autonome Systeme, Schäden durch gehackte Geräte oder folgenschwere Handlungen von KI-Agenten. In klassischen Haftpflicht- oder Cyber-Policen sind diese Risiken oft nicht enthalten – oder ausdrücklich ausgeschlossen.
Warum IT-Leiter in der Verantwortung stehen
Das Thema betrifft nicht nur Rechts- oder Finanzabteilung. Tomas Novosad, Technologieanalyst und Gründer von Full Fibre Checker, beschreibt den Markt als eine Sammlung einzelner Bausteine: eigenständige Policen, Ergänzungen zu bestehenden Verträgen und Ausschlussklauseln. Ein einheitliches Versicherungssegment gibt es nicht. Deshalb sollte man sich frühzeitig damit befassen, bevor die Notwendigkeit akut wird.
Die Verantwortung verschiebt sich zunehmend in die IT-Abteilungen. Indranil Roy, Managing Partner bei Mphasis, sagt: Sobald KI in kritische Systeme eingebettet ist, liegt die Haftung innerhalb des Technologie-Stacks und der dazugehörigen Prozesse. IT-Teams erleben heute, dass KI-Entscheidungen je nach Kanal unterschiedlich ausfallen oder dass sich Ergebnisse nicht mehr nachvollziehen lassen, sobald sie mehrere Legacy- und Cloud-Systeme durchlaufen.
Für IT-Leiter stellt sich eine grundlegende Frage: Kann das Unternehmen nachweisen, wie KI-gestützte Entscheidungen zustande kommen, wie sie protokolliert und erklärt werden – im laufenden Produktivbetrieb, nicht nur im Designdokument? Wenn etwas schiefgeht, entscheiden Systemarchitektur, Datenflüsse und Governance-Kontrollen darüber, ob das Problem aufgespürt und behoben werden kann. Roy weist darauf hin, dass KI-Versicherung direkt mit der Unternehmens-IT-Governance verknüpft ist: Sie spiegele wider, wie gut Organisationen Kontrolle nicht nur definieren, sondern auch operativ umsetzen.
Versicherer verlangen KI-Governance
Versicherer müssen die KI-Fähigkeiten und -Risiken ihrer Kunden streng bewerten, um überhaupt Policen auszustellen. Gartner prognostiziert, dass bis 2030 starke KI-Risikokontrollen zur Pflichtbedingung für eine Deckung werden. Schon jetzt zeigen sich detailliertere Underwriting-Fragen, explizite KI-Ausschlüsse und eigene Versicherungssummen für KI-Risiken.
Auch die Aufsichtsbehörden erhöhen den Druck. Pragati Awasthi, Assistant Teaching Professor an der Drexel University, verweist auf den Finanzsektor, wo Regulierer bereits Erklärbarkeit und Bias-Prüfungen für KI-Entscheidungen verlangen. Versicherer würden derselben Logik folgen: Wenn sie das Risiko nicht bewerten könnten, würden sie es nicht versichern.
Entscheidend ist, wie Unternehmen die operative Komplexität der KI-Governance angehen. Gartner empfiehlt eine hybride Struktur aus zentralisierten und dezentralen Richtlinien, Teams und Systemen. Dazu gehören abgestufte Regeln auf Unternehmens- und Abteilungsebene, klar benannte Verantwortliche, die die Funktionsweise der Anwendungen verstehen, sowie hybride technische Plattformen. Ein sogenanntes AI Governance Platform (AIGP) lässt sich mit anwendungsspezifischen Schutzmechanismen kombinieren.
Laut Gartners „2025 State of AI-Ready Data Survey“ erreichen Organisationen, die AIGPs einsetzen, dreimal häufiger eine hohe Wirksamkeit in ihrer KI-Governance. 42 Prozent der Organisationen mit effektiver KI-Governance haben solche Plattformen im Einsatz. Wer jetzt die Infrastruktur aufbaut, hat bessere Chancen auf Versicherungsschutz. Wer wartet, muss mit Ausschlüssen oder hohen Prämien rechnen – darauf weist Awasthi hin.
Drei Prioritäten für den Einstieg
Für Unternehmen, die noch am Anfang stehen, gibt es klare Handlungsfelder. Awasthi empfiehlt, zunächst ein Modellregister aufzubauen. Du solltest wissen, welche KI-Systeme in deinem Unternehmen laufen, welche Entscheidungen sie beeinflussen und wer für sie verantwortlich ist. Das klingt banal, ist aber in vielen Firmen nicht der Fall.
Der zweite Schritt ist die Protokollierung automatischer Entscheidungen. Nur mit einem lückenlosen Audit-Trail lässt sich im Schadensfall nachweisen, was passiert ist. Der dritte Baustein ist die regelmäßige Prüfung auf Verzerrung und Drift – insbesondere bei Modellen, die Kunden oder Mitarbeiter betreffen. Ohne diese Maßnahmen bleibt Governance bloße Theorie.
Underwriter achten laut Awasthi zunehmend auf dokumentierte Modellinventare, menschliche Kontrollpunkte bei riskanten Entscheidungen, Monitoring von Modell-Drift und -Bias nach der Auslieferung sowie einen klaren Incident-Response-Plan für KI-Ausfälle. Governance, die nur auf dem Papier existiert, überzeugt keinen Versicherer. Es braucht keine perfekten Systeme, aber belastbare Prozesse.
Jetzt handeln
Die KI-Versicherung ist ein junger Markt, aber sie reift schnell. Mit zunehmender Verbreitung von KI in kritischen Geschäftsprozessen steigen die Anforderungen an Nachweisbarkeit und Kontrolle. Die Underwriting-Bedingungen werden strenger. Wer jetzt anfängt, Datenströme zu dokumentieren, Modelle zu inventarisieren und Verantwortlichkeiten zu klären, wird es später leichter haben.
Die Auseinandersetzung mit KI-Versicherung ist keine reine Vorsorge, sondern ein strategischer Vorteil. Unternehmen, die nachweisbar kontrollieren, was ihre KI tut, erhalten bessere Verträge und günstigere Prämien. Gleichzeitig schützt eine solche Haltung vor den finanziellen Folgen von Halluzinationen, Diskriminierung oder Systemausfällen. Es geht nicht um Hysterie, sondern um handwerkliche Sauberkeit.
Viele Apps werben inzwischen mit KI-Funktionen. Versicherer werden umso genauer prüfen, wer die Kontrolle über seine Systeme hat. Die Grundlagen dafür sollten Unternehmen jetzt schaffen – nicht erst, wenn der erste Schadensfall eintritt.
Quelle: itpro.com
