Viele Führungskräfte wollen heute KI für Strategie, Kommunikation und Entscheidungen nutzen – haben aber Bedenken: Wohin fließen unsere Daten? Wer liest mit? Die kurze Antwort: Es geht auch ohne Abgabe von Unternehmenswissen an externe Dienste.
Mit dem neuen Qwen3 und LM Studio (eine einfach zu bedienende App) lässt sich KI lokal betreiben – auf einem Firmen‑Laptop oder einem internen Server. Ihre Eingaben, Dokumente und Protokolle verlassen die eigene Umgebung nicht.
Ein Beispiel
Nachfolgend ein einfaches Beispiel, welche Antworten Qwen3 generiert. Mein Beispiel-Prompt lautete:
Wie würdest du als Chef einer deutschen Versicherung, die noch keine eigene KI hat, in den nächsten 12 bis 36 Monaten mit dem KI-Trend umgehen?
Und hier die Antwort von Qwen3 (30B), die in 27 Sekunden lokal auf einem MacBook Pro erstellt wurde:
Als Chef einer deutschen Versicherung, die noch keine eigene KI-Infrastruktur hat, würde ich mit einem strategisch fundierten, aber pragmatischen Ansatz vorgehen – denn KI ist nicht mehr nur eine Technologie, sondern ein zentraler Wettbewerbsfaktor. Meine 12- bis 36-Monats-Strategie würde sich an drei zentralen Säulen orientieren: Sicherheit, Strategie und Schritt-für-Schritt-Innovation.
1. Erste 6–12 Monate: Grundlagen schaffen – KI „erleben“ und bewerten
Ziel: Keine Angst vor KI, sondern Verständnis schaffen – mit Fokus auf Sicherheit, Compliance und ethische Grenzen.
- KI-Ready-Check: Ich lasse eine umfassende Bestandsaufnahme durchführen:
- Welche Daten liegen vor? (Schadenmeldungen, Kundenprofile, Schadenshöhen, etc.)
- Ist die Datenqualität ausreichend?
- Gibt es bereits Tools (z. B. Excel, BI-Tools), die KI-ähnliche Funktionen simulieren?
- Welche regulatorischen Rahmenbedingungen gelten? (DSGVO, VVG, Versicherungsaufsicht)
- KI-Workshops für Führungsetage:
- Ein Experten-Workshop mit externen KI-Experten (z. B. aus der Versicherungstechnik, Tech-Startups oder Hochschulen).
- Fokus: „Was kann KI wirklich für Versicherungen tun?“ – z. B. Schadenprognose, Dokumentenanalyse, Kundenservice-Chatbots, Betrugserkennung.
- Pilotprojekt mit externer KI-Lösung:
- Beispiel: Einen KI-Chatbot für Kundenanfragen (z. B. mit einer Plattform wie IBM Watson, Google Dialogflow oder Microsoft Azure AI) testen – ohne eigene Entwicklung.
- Ziel: Kundenservice-Abwicklung beschleunigen, 24/7-Service anbieten, Rücklaufzeit senken.
- Wichtig: Klare Zuständigkeiten, Datenschutz, menschliche Überprüfung der Ergebnisse.
Ergebnis nach 12 Monaten:
- KI-Verständnis in der Führungsetage
- Ein bewährtes Pilotprojekt mit messbarem Nutzen
- KI-Compliance-Richtlinien im Unternehmen etabliert
2. Monate 12–24: Strategische KI-Integration mit Fokus auf Kostensenkung + Kundenzufriedenheit
Ziel: KI nicht nur „einsatzbereit“ machen, sondern wirklich wertschöpfend einsetzen.
- Schritt 1: KI-Team aufbauen (intern + extern)
- Einstellung eines Chief AI Officer oder KI-Beauftragten (z. B. ehemaliger IT-Leiter mit KI-Interesse).
- Kooperation mit einer Hochschule oder einem Tech-Partner (z. B. Siemens, SAP, AWS, oder ein Versicherungstechnik-Startup).
- Kein „Riesen-Entwicklungsteam“ – aber ein kleines, agiles Team mit Fokus auf Anwendungsfälle, nicht auf „Reine KI-Forschung“.
- Schritt 2: KI-Anwendungsfälle priorisieren
- Hohe Wertschöpfung, geringes Risiko:
- Schadenbearbeitung: KI liest Schadensberichte, schlägt mögliche Schadenshöhen vor, identifiziert verdächtige Muster (z. B. häufige Schäden bei einem Kunden → Betrug).
- Dokumentenverarbeitung (OCR + NLP): KI liest Versicherungsanträge, Polizzen, Rechnungen – automatisiert.
- Kunden-Chatbot mit Lernfähigkeit: Der Bot lernt aus Kundeninteraktionen, wird smarter mit der Zeit.
- Kunden-Verhalten analysieren: KI erkennt Muster, warum Kunden kündigen – und wie man sie überzeugen kann.
- Schritt 3: KI-Plattform wählen
- Keine Eigenentwicklung im ersten Jahr.
- Lösung: Cloud-basierte KI-Plattform (z. B. AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI) – sicher, skalierbar, mit Compliance-Features.
- Auswahl: Nicht „die beste KI“, sondern die sicherste, transparenteste, mit deutschen Datenstandards kompatible.
Ergebnis nach 24 Monaten:
- 3 KI-Anwendungen im produktiven Einsatz
- KI-Team hat Expertise aufgebaut
- KI-Integration in den Geschäftsprozessen verankert
- KI-Transparenz für Kunden und Aufsicht (z. B. „Wir nutzen KI, aber Menschen entscheiden“)
3. Monate 24–36: Eigenständigkeit & Innovation
Ziel: Nicht nur KI nutzen – sondern einen Wettbewerbsvorteil schaffen.
- Eigenentwicklung beginnen:
- Mit den gelernten Erkenntnissen und Daten aus den ersten 24 Monaten entwickeln wir eigene, geschützte KI-Modelle für spezifische Versicherungsfelder (z. B. „KI für Unfallversicherung – Schadensprognose nach Unfallort“).
- Fokus auf „Explainable AI“ (XAI) – KI muss erklären können, warum sie eine Entscheidung trifft (wichtig für Kundenvertrauen und Aufsicht).
- KI als Markenversprechen:
- „Wir sind die Versicherung, die mit KI sicherer, schneller und fairer ist.“
- Kundengespräche: „Ihr Schaden wird in 24 Stunden geprüft – mit Hilfe von KI, aber mit menschlichem Blick.“
- Marketingkampagne: „KI, die nicht ersetzt, sondern unterstützt.“
- Ökosystem aufbauen:
- Kooperation mit Autoherstellern, Smart-Home-Anbietern, Gesundheits-Apps – KI nutzt Daten aus dem Alltag, um Risiken vorherzusagen.
- Beispiel: KI erkennt aus Fahrverhalten, dass ein Kunde sicherer fährt → günstigerer Tarif.
Zusammenfassung: Mein 36-Monats-Plan
Phase Ziel Wichtige Maßnahmen 0–12 Monate KI verstehen, Risiken kennen, Pilot starten KI-Workshops, externer Chatbot, Datencheck 12–24 Monate KI nutzbar machen, Prozesse optimieren KI-Team, 3 Anwendungen, Cloud-Plattform 24–36 Monate KI eigenständig nutzen, Innovationen starten Eigenentwicklung, KI-Markenpositionierung, Ökosystem
Wichtige Prinzipien für mich als Chef:
- KI ist kein Ersatz für Menschen – sondern ein Werkzeug für bessere Entscheidungen.
- Transparenz ist entscheidend: Kunden müssen wissen, dass KI eingesetzt wird – und warum.
- Datensicherheit und DSGVO sind keine Hürde – sondern Grundlage für Vertrauen.
- Kein „Hype“-Angriff: Wir machen Schritt für Schritt – aber mit Ziel: eine KI-fähige Versicherung, die vertrauenswürdig, effizient und kundenzentriert ist.
Zitat für die Führungsetage:
„Wir haben nicht die Aufgabe, die beste KI zu bauen – sondern die beste Versicherung, die mit KI arbeitet.“
Wenn wir in 36 Monaten nicht die „erste KI-Versicherung“ sind – dann sind wir diejenige, die mit Verstand, Sicherheit und Kundenfokus die Zukunft der Versicherung mitgestaltet.
Fun Fact: Die Generierung der englischen Alternative dauerte in meinem Versuch nur 19 Sekunden.
Warum lokal?
- Datenschutz & Compliance: Keine Übermittlung an Drittländer oder externe Dienstleister
- Vertraulichkeit: M&A‑Unterlagen, Kundenlisten, interne Memos bleiben im Haus
- Souveränität & Kostenkontrolle: Unabhängig von Cloud‑Preismodellen, keine Überraschungen durch „Token‑Gebühren“
- Schneller Start: LM Studio ist eine Desktop‑Anwendung – installieren, Modell laden, loslegen
Was bringt das im Alltag einer Führungskraft?
- Bessere Entscheidungsgrundlagen: Längere Berichte in klare Bulletpoints verdichten, Risiken/Optionen strukturieren, Nachfragen formulieren
- Kommunikation auf den Punkt: Entwürfe für Mails, Q&As, Präsentationsnotizen
- Schnellere Vorbereitung: Meetings briefen, Wettbewerbsprofile skizzieren, Produkt‑Updates zusammenfassen
- Recherche im Kontext: (Optional) interne Dokumente (.docx, .pdf oder .txt) einbinden, damit Antworten zur eigenen Lage passen
Was sind Qwen3 und LM Studio – in einem Satz?
Qwen3 liefert starke Texte und Analysen; LM Studio macht das Modell auf Ihrem Gerät nutzbar – auch offline.
Sicherheit ohne Umwege
- Keine Datenabflüsse: Prompts, Dateien und Protokolle bleiben intern.
- Klare Leitplanken: Festlegen, welche Inhalte erlaubt sind; sensible Felder (z.B. Kundennummern) können vorab maskiert werden.
- Nachvollziehbarkeit: Auf Wunsch lokale Protokolle für Revision und Qualitätssicherung.
Hinweis: Diese Informationen ersetzen keine Rechtsberatung – binden Sie Datenschutz & Legal frühzeitig ein.
So starten Sie pragmatisch (ohne IT‑Großprojekt)
- Drei Aufgaben wählen: z.B. „Vorstandsprotokolle in 5 Punkten“, „Mail‑Entwürfe“, „Wettbewerbsbriefing“
- LM Studio installieren & Qwen3 direkt aus LM Studio heraus laden: Auf einem unternehmensverwalteten Gerät oder einer internen Workstation
- Los geht’s: Mit diversen Daten (.docx, .pdf oder .txt) verschiedene Szenarien Testen
Nach wenigen Tagen wissen Sie, ob der Nutzen trägt.
Für wen eignet sich das?
- CEOs/Vorstände: Strategische Verdichtung, Sprechzettel, Szenario‑Skizzen
- Leitungen in Vertrieb, Recht, HR, Kommunikation: Entwürfe schneller erstellen, Inhalte konsistent halten
- KMU wie Konzern: Überall dort, wo Vertraulichkeit und Compliance zählen
Fazit
Sie können heute produktive KI nutzen, ohne sensible Informationen an externe Dienste zu geben. Qwen3 in LM Studio liefert einen schnellen, kontrollierten Einstieg – mit echtem Mehrwert in der täglichen Führungsarbeit.
Wenn Sie möchten, begleite ich Sie inklusive Schulung und Integration in Ihre Arbeitsabläufe. Welche drei Aufgaben würden Sie zuerst adressieren wollen?
FAQ: KI ohne Datenabfluss
Lokal heißt: Ihre Prompts, Dokumente und Protokolle bleiben in Ihrer Infrastruktur. Sie vermeiden Drittlandtransfers, reduzieren Freigabe‑/Vertragsaufwand und behalten Kosten sowie Risiken unter Kontrolle.
Ja. LM Studio kann komplett ohne Internetzugang betrieben werden. Wichtig: Telemetrie/Updates deaktivieren bzw. über eine Allow‑List kontrollieren.
Bei strikt lokalem Betrieb: keine. Ausnahme sind manuelle Updates oder Modell‑Downloads – die lassen sich über einen separaten, geprüften Update‑Prozess durchführen.
Wenn keine externe Stelle personenbezogene Daten verarbeitet (reiner Eigenbetrieb), ist typischerweise keine AVV nötig.
Pragmatische KPIs: Zeitersparnis pro Vorgang, Entwurfsqualität (Stichproben), Nutzungsfrequenz, Anteil „Erstentwürfe durch KI“
Gering. Durch die OpenAI‑kompatible API können Sie Modelle austauschen und Prompt‑Vorlagen wiederverwenden. Halten Sie Prompts und Workflows anbieterneutral.
