AI skalieren heisst Kultur verändern

00:00:01: Herzlich Willkommen zu einer neuen Folge unseres BSI Software Shortcast.

00:00:06: Wie bekannt beschäftigen wir uns in Staffel 2 mit dem Thema Agentic AI,

00:00:11: das Thema Agent Relationship Management und wo die Reise uns hinführt.

00:00:14: Ich freue mich riesig, dass wir in der heutigen Staffel zum Thema von Buzzword

00:00:18: zu Erfolg, was Unternehmen bei KI beachten müssen, einen ganz besonderen Gast

00:00:23: haben, nämlich Hanbing Ma aus der Ergo Group AG, Teil der Munich Re.

00:00:28: Eine ehemalige Kollegin, wenn ich das so sagen darf.

00:00:30: Und ich freue mich riesig, Hanbing, dass du heute zu Gast bei uns bist.

00:00:34: Vielen Dank, Sebastian, für die Anladung. Ich freue mich auch sehr.

00:00:38: Liebe Hanbing, gerne stelle ich dich unseren Zuhörerinnen und Zuhörern kurz vor.

00:00:42: Du hast deinen Berufseinstieg für vier Jahre bei McKinsey gewählt,

00:00:45: bevor dich dein Weg in Richtung Ergo Group AG geführt hat.

00:00:48: Seit 15 Jahren bist du dort nun aktiv und hast über vielfältige Jobpositionen

00:00:53: die Karriereleiter Stück für Stück immer weiter erklommen, wenn ich das so sagen darf.

00:00:57: Du bist eingestiegen in den Bereich Corporate Development, hast dich dort um

00:01:01: Strategieprojekte gekümmert, bist dann in die Operationalisierung des Bereichs

00:01:05: Industrieversicherung eingestiegen.

00:01:07: Dann ging es weiter in Richtung Ergo International, um den Horizont zu erweitern

00:01:11: und auch dort in der Ergo wirken zu dürfen.

00:01:14: Und bis dann über verschiedene Strategieprojekte, letztendlich auch in dem Ressort

00:01:19: von Ergo Group CDO, also einem waschechten Chief Digital Officer,

00:01:24: nämlich bei Mark Klein gelandet, um dort zunächst die Abteilung Venture Clienting

00:01:28: mit aufzubauen und durftest dann die Bereichsleitung Innovation und Digital

00:01:32: Transformation übernehmen.

00:01:33: Mittlerweile bist du dort seit drei Jahren Head of Innovation und Digital Transformation.

00:01:39: Habe ich das richtig zusammengefasst?

00:01:41: Sebastian, du hast besser zusammengefasst, als ich selber kann.

00:01:46: Na, das ist doch eine gute Basis, um weiterzumachen. Sehr gut.

00:01:49: Vielen Dank, Hanbing. Ja, wir bleiben unserem Motto treu.

00:01:53: Shortcast heißt 15 Minuten für drei Fragen und ein Statement. Los geht's.

00:01:59: Liebe Hanbing, kommen wir zur Frage 1. Seit 2017 beschäftigt sich die Ergo intensiver mit AI.

00:02:05: Von über 120 Anwendungsfällen war in öffentlichen Medien die Rede.

00:02:10: An welchen Stellen setzt Ergo bereits AI-Technologien mit welchen Erfahrungswerten ein?

00:02:16: Ja, genau. Ergo setzt seit 2017 künstliche Intelligenz in verschiedenen Fachbereichen

00:02:22: ein und vor allem zur Optimierung von Prozessen und Services.

00:02:27: Gruppenweit haben wir, wie du gesagt hast, mehr als 120 KI-Anwendungen im Einsatz,

00:02:33: wie zum Beispiel in Input Management, in Vertrags-, Schadens- und Leistungsabwicklung.

00:02:39: Beispiel, bei der DKV Deutschland werden jährlich mehr als 60 Millionen Dokumentenseiten eingereicht.

00:02:48: Und die KI hilft dabei, die Automatisierungsquote in der Dokumentenklassifikation deutlich zu erhöhen.

00:02:56: Und zwar von 50 Prozent auf über 90 Prozent.

00:03:00: Ein anderes Beispiel sind unsere Sprachassistenten von Bot.

00:03:04: Die nehmen täglich mehr als 15.000 Anrufe entgegen,

00:03:10: die leiten diese Anrufe an die richtigen Fachbereiche weiter oder erledigen

00:03:15: die Kundenwünsche direkt, wie zum Beispiel bei Versand, angefragten Formularen

00:03:21: oder Auskunft zum Leistungsstand.

00:03:24: Super, sehr beeindruckend. Und wenn ich was sagen darf, ich bin Kunde der DKV

00:03:30: und ich habe gemerkt, dass es schneller geworden ist.

00:03:32: Also ich als Endanwender profitiere

00:03:34: schon davon, was ihr dort sozusagen in Technologie investiert habt.

00:03:38: Vielen Dank.

00:03:39: Und das ist nur ein Teil der klassischen KI.

00:03:42: Wir investieren auch weiter in generative KI und das ist auch bekannt in den Medien.

00:03:48: Wir investieren 130 Millionen Euro in einen weiteren Ausbau der generativen

00:03:54: KI-Infrastruktur. Und du hast eben auch kurz erwähnt, was sind unsere Erfahrungen in KI.

00:04:01: Die Erfahrung so neben Effizienz und bessere Kundenzufriedenheit und deshalb

00:04:06: freue ich mich sehr zu hören, dass Sebastian, du gute Erfahrungen mit uns hast.

00:04:10: Wir beobachten auch, dass KI unsere Kolleginnen und Kollegen von Routinetätigkeiten

00:04:16: entlasten, sodass sie mehr Zeit für wertvolle, komplexe, spezifische Kundenwünsche haben.

00:04:23: Und KI hilft auch dabei, die Spitzenbelastung zu entgegenwirken und auch dem

00:04:30: Fachkräftemangel zu begegnen.

00:04:33: Das finde ich super spannend, dass du gerade diese

00:04:35: beiden Aspekte hervorhebst. Kundenzufriedenheit auf der anderen Seite und auch Unterstützung und Zufriedenheitssteigerung

00:04:42: sozusagen im Backoffice.

00:04:44: Auch das ist ja, glaube ich, eine schöne Nebenwirkung, wenn Kunden anrufen,

00:04:48: die in der Tendenz zufriedener sind, weil sie nicht lange warten mussten.

00:04:51: Vielleicht darf ich direkt auch die zweite Frage anschließen.

00:04:54: Was unterscheidet aus deiner Sicht Unternehmen, die AI erfolgreich skalieren,

00:04:58: 120 Anwendungsfälle ist eine Menge, von denen, die in Piloten stecken bleiben?

00:05:03: Es ist ein wichtiger Unterschied aus meiner Sicht, nämlich erfolgreiche Unternehmen

00:05:08: betrachten KI als eine Transformation, nicht als ein IT-Projekt.

00:05:14: Man fragt sich, was braucht man für Transformation?

00:05:17: Erstens ein klares Top-Management-Commitment.

00:05:21: Nur mit Top-Management-Commitment kann man eine klare KI-Strategie entwerfen,

00:05:27: formulieren, die ganz wichtig mit der Geschäftsstrategie im Einklang steht.

00:05:32: Ansonsten gibt es weder Prioritäten noch Ressourcen.

00:05:35: Zweitens Ownership im Business. Die Fachbereiche tragen die Verantwortung für ihre Use Cases.

00:05:41: Einheiten wie wir Digitalisierung oder IT, Daten, Governance. Wir sind enger Partner.

00:05:49: Wir helfen den Fachbereichen dabei, deren Use Cases zu realisieren.

00:05:54: Und in diesem Prozess ist die Wirtschaftlichkeit sehr, sehr wichtig für uns.

00:05:59: Ein klarer Business Case und auch konsequentes Benefit Harvesting ist uns wichtig,

00:06:05: weil KI ist nicht zum Nulltarif, KI ist teuer.

00:06:10: Deshalb müssen wir den Nutzen immer nachweisen und systematisch realisieren.

00:06:15: Der dritte Punkt liegt mir am Herzen, nämlich Kultur und Mindset.

00:06:21: Die Technologie entfaltet keine Kraft, wenn die Menschen sie nicht nutzen und sich ansetzen.

00:06:27: Und deshalb müssen wir die Technologie entmystifizieren und die Kolleginnen

00:06:33: und Kollegen befähigen und früh mitnehmen auf der Reise.

00:06:38: Wenn man alles hat, schließlich gilt der Ansatz "think big, start small und scale fast".

00:06:45: Wer bei scale fast zögert, der bleibt im Pilotmodus stecken.

00:06:51: Sehr beeindruckend, wie du das zusammengeführt hast von Technologie in die Strategie,

00:06:55: Nutzenorientierung und Kultur, also sprich den transformativen Ansatz von KI.

00:07:00: Und sehr, sehr spannend finde ich das Thema scale fast, weil ja doch eben viele

00:07:05: lange pilotierende Proof of Concept mal definieren und nicht richtig in die Wirkung kommen.

00:07:09: Und ich habe den Eindruck, ihr seid in die Wirkung gekommen und in die Skalierung,

00:07:13: in die Geschäftsprozesse.

00:07:14: Du hast ja auch beschrieben, private Krankenversicherung und Telefonie als ein Beispiel.

00:07:18: Und mir bleibt ein Satz noch in Erinnerung, den habe ich mal bei Marc auf LinkedIn

00:07:21: gelesen, zu diesem Thema Pilotitis.

00:07:25: Magst du das kurz kommentieren?

00:07:26: Also das ist genau, wie ich gesagt habe.

00:07:29: Wenn man wirklich die strategisch fokussierten Dinge ausprobieren und pilotieren,

00:07:35: da hat man natürlich von Anfang an eine gute Aussicht, das zu skalieren.

00:07:40: Wenn der Fachbereich der Business Owner ist und der, der zuständig

00:07:44: und verantwortlich für deren Use Cases ist,

00:07:47: dann haben wir alle Stakeholders am Tisch und stellen schon sicher,

00:07:51: sobald das richtig gute Ergebnis gezeigt hat, auch skaliert wird.

00:07:56: Vielen Dank dafür, Hanbing. Nochmal spannend zu sehen, wo ihr den Unterschied

00:08:00: macht zwischen Piloten und echter Skalierung.

00:08:03: Und ich glaube, ihr habt es in der Praxis gezeigt, wie es geht.

00:08:06: Werfen wir von der Praxis, von dem Status Quo auch mal gerne einen Blick in

00:08:10: die Zukunft, in die berühmte Glaskugel. Damit komme ich zu Frage 3.

00:08:14: Die ganze Welt redet über AI-Agents und Agentic AI, Gen AI.

00:08:19: Welches Potenzial schreibst du Agentic AI zu?

00:08:23: Ich glaube, Agentic AI ist der nächste große Schritt nach der generativen KI.

00:08:30: Und zwar nicht nur technologisch, sondern vor allem für die Art und Weise, wie wir arbeiten.

00:08:37: Die generativen KI heute erzeugt Texte, Bilder, Videos, Audios und Code.

00:08:44: Die generativen KI erzeugt heutzutage vor allem Texte, Bilder,

00:08:51: Videos, Audios und Code.

00:08:53: Die KI-Agenten, die gehen einen Schritt weiter, die übernehmen ein vorgegebenes

00:08:59: Ziel und verfolgen dieses Ziel, planen die Zwischenschritte.

00:09:05: Nutzen Tools und Datenquellen, prüfen auch ihre Ergebnisse und verbessern sie

00:09:11: interaktiv, um das vorgegebene Ziel zu erreichen.

00:09:25: Die KI-Agenten und Agentic AI-Systeme lohnen sich für wiederkehrende,

00:09:32: komplexe Aufgaben und Prozesse.

00:09:35: Damit entsteht die Möglichkeit, ganze Prozesse weitgehend End-to-End zu automatisieren

00:09:42: und nicht nur die einzelnen Tätigkeiten.

00:09:44: Für Versicherer sehe ich, dass das Potenzial reicht von der Schadenbearbeitung

00:09:51: über Underwriting bis hin zu Vertrieb, Marketing und auch Group Functions.

00:09:57: Wir bei der Ergo arbeiten auch ein paar konkrete Agentic-AI-Use-Cases,

00:10:02: zum Beispiel für Back-Office-Aufgaben wie etwa für den automatisierten Abgleich von Rechnungsdokumenten

00:10:11: mit komplexen Leistungsbeschreibungen.

00:10:14: Ein anderer Use-Case ist für Marketing zum Beispiel mit ein paar KI-Agenten

00:10:19: im Hintergrund, erzeugen wir nahezu vollständig KI-generierte Webseiten. Und das testen wir noch.

00:10:26: Aber in dieser ganzen Geschichte ist es mir sehr, sehr wichtig,

00:10:30: dass wir die Agentic AI wirklich in einem guten Rahmen, ja, einem richtigen Rahmen, solide, sichere Rahmen und auf einem soliden Fundament anzuführen.

00:10:42: Und Agentic AI braucht klare Ziele, saubere Daten und auch zugängliche Daten.

00:10:47: Und außerdem, die brauchen auch offene, modulare und interoperable Infrastruktur und Architektur.

00:10:56: Die brauchen auch eine sehr starke Governance und Guardrails.

00:11:00: Und die braucht vor allem Menschen, die sie immer weiter gestalten, weiterentwickeln.

00:11:06: Und so kann diese Technologie Produktivität massiv steigern,

00:11:10: Prozesse robuster machen und

00:11:12: wie Marc Klein immer sagt, gleichzeitig den Arbeitsalltag menschlicher,

00:11:18: kreativer, kundenorientierter gestalten, damit man mehr Spaß hat.

00:11:22: Absolut. Das ist ein Credo, das haben wir, glaube ich, bei Ergo und BSI gemeinsam.

00:11:26: Am Ende soll Agentic AI helfen, die Kundeninteraktion noch besser,

00:11:32: noch personalisierter und flüssiger werden zu lassen.

00:11:35: Toll, wie du das beschrieben hast an der Stelle.

00:11:38: Und zum Thema Transformation, du hast es ja auch schon angedeutet,

00:11:40: es ist mehr als nur Technologie.

00:11:42: Wir beschäftigen uns immer wieder mit diesem Thema Human in the Loop und wie

00:11:45: wird am Ende ein gutes Kundenerlebnis draus, wo kann die Agentic AI unterstützen,

00:11:50: so wie du es auch beschrieben hast.

00:11:52: Human in the Loop ist auch eines der Schlagwörter, das ich ja bei euch schon

00:11:55: mitverfolgt habe in der Auseinandersetzung mit dem Thema.

00:11:58: Ich glaube, wir werden sehen, wie sich künftig hybride Teams bilden aus menschlichen

00:12:03: Agenten und künstlichen Agenten.

00:12:05: Sicherlich auch im Kontext der Ergo, oder wie siehst du das?

00:12:07: Auf jeden Fall. Vielleicht diese Story dann hole ich ein bisschen von der Ferne ab.

00:12:12: Wir betrachten auch unsere sogenannten Digital Coworker immer als einen Kollegen.

00:12:17: Und ich erinnere mich auch vor vielen Jahren, als unser Robotics-Team ein erstes

00:12:23: RPA-Board erstellt hat.

00:12:25: Und die haben diesem Board liebvoll einen Namen gegeben. Heißt Manuel

00:12:30: Und so liebevoll sollte man mit der Technologie umgehen,

00:12:35: auch als integrierter Teil vom Team und damit man wirklich die repetetiven Aufgaben,

00:12:42: die weniger wertstiftend, an die Kollegen auslagern und selber daran auch an

00:12:48: der Gestaltung teilhaben, mitwirken und so das Ziel führend dieses Thema einführen und umsetzen.

00:12:56: Und zurück zu deiner Frage, ich bin hundertprozentig dafür, dass wir ein hybrides

00:13:01: Team erzeugen und auch dieses Zusammenarbeitsmodell gut überlegen und in der Praxis meistern.

00:13:09: Spannend, dass ihr eurem Roboter oder der sozusagen künstlichen Unterstützung

00:13:14: auch einen Namen gegeben habt.

00:13:16: Unsere Customer Agents nennen wir liebevoll Bob. Welchen Namen hatte denn euer

00:13:20: Roboter zu dem Zeitpunkt?

00:13:22: Manuel Büh. Und wir haben auch verschiedene unsere Funkbots.

00:13:26: Liebvoll mit Wilhelm, Kate benannt, genau.

00:13:32: Sehr gut. Dann weiß ich ja, wie ich demnächst euren Bot ansprechen darf,

00:13:35: wenn ich mich zu meiner Krankenversicherung melde.

00:13:38: Liebe Hanbing, es ist Zeit für unser Abschlussstatement. Um den richtigen

00:13:42: Kurs für den Einsatz von AI zu setzen, müssen Unternehmen jetzt ….

00:13:48: Unternehmen müssen jetzt mindestens drei Dinge tun.

00:13:51: Erstens, eine klare, messbare KI-Strategie formulieren, falls man diese Strategie noch nicht hat.

00:13:58: Und die KI-Strategie muss eng mit der Geschäftsstrategie verzehnt sein,

00:14:04: inklusive Top-Management-Commitment, Budget, Ressourcen und Prioritäten.

00:14:10: Zweitens, ein solides, skalierbares Fundament legen.

00:14:16: Was meine ich damit? Datenqualität, Zugänglichkeit, eine tragfähige technische

00:14:22: Infrastruktur sowie eine robuste AI-Governance, die auch Regulierung,

00:14:28: Datenschutz, Sicherheit und so weiter abdeckt.

00:14:31: Drittens in Menschen und Prozesse investieren, Skills aufbauen, Prozesse neu denken,

00:14:39: Kultur und Mindset verändern. Wenn man alle drei Aspekte berücksichtigt

00:14:45: hat und auch daran arbeitet, dann gilt mein Ansatz wieder.

00:14:50: "Think big, start small, scale fast".

00:14:53: Toll, was für ein Abschlussstatement. Herzlichen Dank, Hanbing.

00:14:56: Es hat mir sehr viel Spaß gemacht mit dir und ich werde sehr aufmerksam beobachten,

00:15:00: was ihr weiter hier im Markt Großes leistet.

00:15:03: Vielen Dank, Sebastian. Hat mir auch super Spaß gemacht.