Die KI-Bereitschaftslücke: Warum das Gesundheitswesen und die Versicherungsbranche Schwierigkeiten haben, über Pilotprojekte hinaus zu skalieren
Als ich begann, KI-Programme im Gesundheitswesen und in der Versicherungsbranche zu leiten, beobachtete ich immer wieder dasselbe Muster. Die ersten Phasen schienen vielversprechend. Modelle zeigten in kontrollierten Umgebungen gute Leistungen, kleine Teams berichteten von hoher Genauigkeit, und Führungskräfte sahen Dashboards, die einen bedeutenden Einfluss suggerierten. Doch sobald wir versuchten, dieselben Modelle in vollwertige Arbeitsabläufe zu integrieren, änderten sich die Ergebnisse. Die Genauigkeit sank, Ausnahmen nahmen zu, und die erwarteten Verbesserungen in der Durchlaufzeit oder im Mitgliedererlebnis blieben aus.
Dieser Moment, der Übergang vom Pilotprojekt zum operativen Betrieb, offenbarte etwas Tieferes über KI in regulierten Branchen. Diese Organisationen haben nicht mit Innovation zu kämpfen, sondern mit der Bereitschaft. Der Pilot sieht vielversprechend aus, weil er in einer engen, kuratierten Welt operiert. Das Skalieren erfordert ein Ökosystem, das ausgerichtet, geregelt und fähig ist, neue Formen von Intelligenz aufzunehmen. Die meisten Unternehmen sind dafür noch nicht gerüstet, und diese Lücke zwischen Möglichkeit und Bereitschaft wird sichtbarer, während KI von Experimenten zu realen Operationen übergeht.
Warum Pilotprojekte ein falsches Sicherheitsgefühl erzeugen
KI-Pilotprojekte haben Erfolg, weil sie reale Bedingungen vermeiden. Sie operieren mit sauberen Datensätzen, eingeschränkten Arbeitsabläufen und einem Maß an manueller Unterstützung, das kein Unternehmen auf Dauer aufrechterhalten kann. In einem Gesundheitsprogramm, das ich leitete, lieferte ein Risikovorhersagemodell während der Tests starke Genauigkeit. Sobald es jedoch mit mehreren klinischen, Anspruchs- und Berechtigungssystemen verbunden wurde, verhielt sich das Modell anders. Das Problem lag nicht im Algorithmus, sondern in der Umgebung darum herum.
Pilotprojekte bieten Klarheit, weil sie alles herausfiltern, was das Gesundheitswesen und die Versicherungen schwierig macht. Produktionssysteme führen die Komplexität wieder ein, die Pilotprojekte absichtlich entfernen. Daten werden inkonsistent, Arbeitsabläufe erweitern sich, Rollen vervielfachen sich. Compliance-Teams stellen neue Fragen. Was in einer geschützten Umgebung effizient erschien, fühlt sich plötzlich fragil und unvollständig an.
Wo KI scheitert, wenn Organisationen versuchen zu skalieren
Im Gesundheitswesen und in der Versicherungsbranche treten die Probleme oft an denselben Stellen auf. Der erste Bereich ist die Datenfragmentierung. Klinische Informationen leben in elektronischen Aufzeichnungen. Ansprüchsdaten leben in Abrechnungssystemen. Mitgliedsinteraktionen befinden sich in CRM-Plattformen. Apothekendaten, Betreuungsnotizen, Berechtigungsinformationen und Anbieterbeziehungen haben jeweils eigene Systeme. Ein Modell, das auf einem Datensatz trainiert wurde, kann die Realität von Arbeitsabläufen, die über zehn oder mehr Umgebungen hinweggehen, nicht bewältigen.
Der zweite Bereich, in dem Probleme auftreten, ist die Arbeitsablaufebene. Pilotprojekte isolieren eine Entscheidung. In der Produktion muss diese Entscheidung durch Menschen, Systeme und Dokumentationsanforderungen fließen. Ein vorhergesagter Risikowert hat keine Bedeutung, wenn er nicht an eine Krankenschwester weitergeleitet, für die Compliance dokumentiert, im CRM festgehalten und für Prüfungszwecke verfolgt wird. Viele Organisationen erreichen diesen Punkt und erkennen, dass sie nicht über das operationale Fundament verfügen, um KI-gesteuerte Entscheidungen in großem Maßstab zu unterstützen.
Der dritte Bereich ist der Kontext. Menschen interpretieren Daten durch Richtlinien, Geschichte, klinische Angemessenheit, operationale Nuancen und persönliche Erfahrungen. KI hat diesen Instinkt nicht, es sei denn, es wird so trainiert, geregelt und überwacht, dass es tatsächliche Entscheidungsfindungen widerspiegelt. In Pilotprojekten überbrücken Analysten die Lücke manuell. In der Produktion wird das Fehlen von Kontext zur Quelle von Reibungen.
Der letzte Bereich betrifft die Compliance. Gesundheitswesen und Versicherungen arbeiten unter strenger Aufsicht. KI-gesteuerte Entscheidungen müssen erklärbar, nachvollziehbar und ethisch vertretbar sein. Ein System, das nicht demonstrieren kann, warum es entschieden hat oder wie es verschiedene Populationen behandelt hat, wird die regulatorische Überprüfung nicht bestehen. Dies verlangsamt nicht die Innovation, sondern die unregulierte Innovation, was genau das ist, was hinter aufkommenden Rahmenbedingungen wie dem EU-Gesetz über künstliche Intelligenz und dem US-Gesetz über algorithmische Verantwortung von 2023 steckt.
Die kulturelle Bereitschaftslücke
Technologieprobleme können mit der Zeit und Investitionen angegangen werden. Kulturelle Probleme benötigen länger. Viele Organisationen betrachten KI immer noch als Projekt innerhalb von Datenwissenschafts- oder Analyseteams. Sie feiern Machbarkeitsstudien, bauen jedoch nicht die operationale oder Governance-Umgebung auf, die erforderlich ist, um kontinuierliches Lernen und Einsatz zu unterstützen.
In einem Gesundheitsplan, mit dem ich gearbeitet habe, lieferte ein Modell zur Vorhersage von Medikamenten-Nichtadhärenz genaue Einblicke, aber die Akzeptanz war niedrig. Die Betreuungskoodinatoren verstanden nicht, wie das Modell Empfehlungen generierte, weshalb sie den Ausgaben nicht vertrauten. Als wir transparente Erklärungen, Schulungen und rollenbasierte Ansichten einführten, stieg die Akzeptanz dramatisch.
Diese Erfahrung verstärkte eine wichtige Realität: Menschen nehmen nicht an, was sie nicht vertrauen können. Vertrauen entsteht nicht durch Genauigkeitsmetriken, sondern durch Klarheit, Zusammenarbeit und Sichtbarkeit. Diese Zusammenbrüche zeigen ein klares Muster, in dem KI schneller gereift ist als die operationale und Governance-Strukturen, die erforderlich sind, um sie zu unterstützen. Aus diesem Grund verschiebt sich die Rolle des CIO von der Systemintegration zur Orchestrierung der Bereitschaft.
Die Rolle des CIO beim Schließen der Bereitschaftslücke
CIOs sind einzigartig positioniert, um die Kluft zwischen technischer Möglichkeit und operationeller Realität zu überbrücken. Sie befinden sich an den Schnittstellen von Daten, Governance, Compliance, Arbeitsablaufgestaltung und Unternehmensführung. KI kann nicht skalieren, bis diese Elemente auf strukturierte und vorhersehbare Weise zusammenkommen.
Der erste Bereich, auf den sich CIOs konzentrieren müssen, ist die Datenbereitschaft. Gesundheitswesen und Versicherungen benötigen keinen einzelnen konsolidierten Datensatz. Sie benötigen ausgerichtete Definitionen, Herkunft und Qualitätsstandards, die es Modellen ermöglichen, in Arbeitsabläufen konsistent zu agieren. Dies erfordert Zusammenarbeit zwischen Technologie-, klinischen, Anspruchs- und Serviceteams. Ohne diese Ausrichtung liefert KI Einsichten, die brechen, sobald sie die Abteilungsgrenzen überschreiten.
Der zweite Bereich ist die operationale Bereitschaft. KI muss in die Systeme integriert werden, die Teams bereits verwenden. Ein Modell hat wenig Wert, wenn es nur einen Wert produziert. Der wahre Wert erscheint, wenn dieser Wert in eine CRM-Konsole einfließt, eine Aufgabe auslöst, in eine Fallmanagement-Warteschlange eingeht oder proaktive Ansprache initiiert. Diese Integration verwandelt KI von einem Analysewerkzeug in eine operationale Fähigkeit.
Der dritte Bereich ist die Governance. KI in regulierten Branchen muss erklärbar, testbar und kontinuierlich überwacht werden. Ein verantwortungsbewusstes KI-Rahmenwerk stellt sicher, dass Modelle die Erwartungen an Fairness, Dokumentationsanforderungen und Prüfstandards erfüllen. Governance sollte kein Kontrollpunkt am Ende des Einsatzes sein. Sie sollte in das Design eingebettet sein. Vieles davon wird jetzt als digitale Vertrauensherausforderung formuliert.
Der vierte Bereich ist die Messung. Pilotprojekte konzentrieren sich oft auf Genauigkeitsmetriken. Unternehmen interessieren sich für Auswirkungen. CIOs müssen den Erfolg durch operationale Ergebnisse wie reduzierte Durchlaufzeiten, verbesserte Mitgliederzufriedenheit, weniger Nacharbeit und stärkere Compliance-Positionen neu definieren. Dieser Wandel in der Messung hilft den Organisationen, sich auf das zu konzentrieren, was am wichtigsten ist.
Schließlich müssen Organisationen Prozesse um Intelligenz herum neu gestalten. KI verändert, wie die Arbeitsabläufe verlaufen: Entscheidungen werden früher im Prozess getroffen. Ausnahmen werden klarer. Proaktive Ansprache wird möglich. CIOs müssen Teams helfen, Arbeitsabläufe so neu zu überdenken, dass KI ein struktureller Bestandteil der Operationen wird, anstatt ein Werkzeug zu sein, das daneben steht.
Der CIO ist jetzt der verbindende Führer, der Daten, Compliance, klinische Einsicht, Ansprüche und Kundenerfahrung unter einem einzigen Bereitschaftsmodell zusammenbringt. Diese Verantwortung geht weit über die technische Implementierung hinaus. Sie umfasst Verhaltensgestaltung, Arbeitsablaufgestaltung, die Etablierung gemeinsamer Definitionen und die Gewährleistung, dass jeder Algorithmus, der in das Unternehmen eingeführt wird, erklärbar, nachvollziehbar und umsetzbar ist. Ohne diese funktionsübergreifende Ausrichtung werden selbst die besten Modelle nicht skalieren.
Von Experimenten zu unternehmerischem Wert übergehen
Gesundheits- und Versicherungsorganisationen stehen vor einem Moment, in dem die Einschränkungen der pilotgesteuerten Innovation deutlich werden. Ihnen mangelt es nicht an Ideen oder Algorithmen. Ihnen mangelt es an Bereitschaft. Und Bereitschaft ist nicht nur eine Frage der Technologie. Es geht um Führung, Design und Ausrichtung.
Die Organisationen, die KI erfolgreich skalieren, behandeln sie nicht als Projekt. Sie betrachten sie als Fähigkeit, die gemeinsame Verantwortung erfordert. Sie investieren in Datenanpassung, operationale Integration, Governance-Sichtbarkeit und Verhaltensbereitschaft. Sie verstehen, dass KI nur dann mächtig wird, wenn sie Teil des Denkens, Handelns und Lernens des Unternehmens wird.
Wenn ich über die Organisationen nachdenke, die KI erfolgreich skaliert haben, sticht eine Lektion hervor. Transformation kommt nicht vom Modell, sondern von der Bereitschaft des Unternehmens darum herum. Technologie allein hat das Gesundheitswesen oder die Versicherungsbranche nie verändert. Ausrichtung, Vertrauen und disziplinierte Ausführung haben dies getan. Wenn CIOs sich sowohl auf Bereitschaft als auch auf Innovation konzentrieren, hört KI auf, ein Experiment zu sein, und wird zu einer strukturellen Fähigkeit, die Ergebnisse verbessert, die Compliance stärkt und komplexe Systeme menschlicher und weniger technisch erscheinen lässt.
