KI als Herausforderung für die Versicherbarkeit
Künstliche Intelligenz steigert die Effizienz und optimiert Prozesse in mittlerweile fast allen Branchen. Doch der Einsatz bringt auch Herausforderungen für die Versicherbarkeit der Unternehmen mit sich. Über KI-Fehlentscheidungen, Deepfakes und Haftungsrisiken entlang der Wertschöpfungskette.
KI gehört heute zum Alltag einfach dazu: als Assistenz in Büroprozessen, als Optimierungsmaschine in Logistik und Produktion oder als Baustein in Softwareprodukten. Je stärker KI jedoch in Kernprozesse hineinwirkt und je autonomer sie Entscheidungen vorbereitet oder trifft, desto häufiger wird aus einem Produktivitätsversprechen ein Risikofeld, das klassische Schadenbilder auslösen kann. Sachschäden, Betriebsunterbrechung, Haftpflichtfälle, Cyber-Vorfälle oder Betrug sind nur einige Beispiele dafür, wie breit das Risikofeld KI wirken kann. Das Risiko hängt weniger vom Schlagwort KI ab, sondern davon, wo sie eingesetzt wird, wie hoch der Automatisierungsgrad ist und welche Kontrollmechanismen wie interne Freigaben, Verifikationen oder Plausibilitätschecks tatsächlich greifen.
Die wesentlichen globalen Risikostudien, welche im Funk Global Risk Consensus 2026 konsolidiert sind, bestätigen diese Entwicklung. Darin wird KI als globales Unternehmensrisiko erstmals gelistet und belegt den 5. Platz hinter den Risiken Cyber, extrem Wetter, makroökonomischen Veränderungen und Handelskonflikten.
Funk Global Risk Consensus 2026
Jedes Jahr erscheint unser Funk Global Risk Consensus und präsentiert die wichtigsten Unternehmensrisiken für das laufende Geschäftsjahr.
Die Top Risiken 2026 im Überblick:
- Cyber-Risiken
- Extreme Wetterereignisse
- Makroökonomische Veränderungen
- Handelskonflikte
- Risiken aus dem Umgang mit KI
Auf unserer Webseite www.fgrc.ch halten wir die Risiken im Zeitverlauf fest und Risikodetails, Events, Massnahmen zur Bewältigung und Beratungsleistungen von Funk stehen zur Verfügung.
www.fgrc.ch„Zitat von Max??“
Ursachenketten entstehen neu
Viele KI-Risiken materialisieren sich nicht als neuartige Schäden, sondern als bekannte Ereignisse mit ungewohnter Entstehungsgeschichte. Wenn KI in Produktions- oder Betriebsabläufen mitwirkt, kann eine Fehlinterpretation von Sensordaten oder Rahmenbedingungen zu Fehlsteuerungen führen. Ein Beispiel aus der Industrie-Sach-Versicherung verdeutlicht das Entstehen neuer Ursachenketten: Steuert ein KI-System Ventile für brennbare Flüssigkeiten und bewertet eine Lage fälschlich als unkritisch, kann es zum Austritt, zur Entzündung und in der Folge zu Brand- oder Explosionsschäden kommen. Für den Versicherungsvertrag sieht der Schaden zunächst aus wie ein klassischer Feuerschaden – nur die Kausalität ist komplexer.
Auch in Logistik und Transport ist der Mechanismus ähnlich. KI-optimierte Tourenplanung und enge Zeitfenster können den operativen Druck erhöhen und damit Fehlbedienungen beim Be- und Entladen wahrscheinlicher machen. In temperaturgeführten Lieferketten können Fehler in KI-gestützter Überwachung zu Verderb der Waren führen. Hinzu kommen neue Schnittstellenrisiken – etwa durch autonome Be- und Entladesysteme oder durch Systemausfälle, die Stillstand und Lieferverzögerungen auslösen. Parallel steigen Manipulationsrisiken, zum Beispiel durch Fake-Frachtführer oder KI-gestützte Social-Engineering-Angriffe.
Kriminelle greifen mit KI an, Unternehmen schützen sich damit
Bei Cyber-Kriminalität und Vertrauensschäden wirkt KI wie ein Brandbeschleuniger. Angriffe werden professioneller, schneller und zielgerichteter, etwa durch automatisierte Phishing-Kampagnen, die absolut überzeugend wirken. Gleichzeitig können Unternehmen KI auch defensiv einsetzen, also zum Schutz vor solchen Angriffen. Das führt in der Praxis zu einem Katz-und-Maus-Spiel, in dem Risikobewertung und Prämienentwicklung stärker von der tatsächlichen Sicherheitsreife abhängen. Besonders sichtbar ist der Effekt bei Deepfakes. Hier hebeln Stimmen- und Videosimulationen bisher bewährte Kontrollroutinen aus und erhöhen die Gefahr von Zahlungsbetrug oder Identitätsmissbrauch.
Haftungsrechtlich entsteht ein Spannungsfeld. Autonome Systeme und lernende Modelle verschieben einerseits Verantwortungsketten zwischen Herstellern, Betreibern und Nutzern. Andererseits sind viele Versicherungsbedingungen und rechtliche Grundannahmen historisch auf eine analoge Welt ausgerichtet. Gerade dort, wo Systeme selbstständig lernen und sich verändern, gewinnt die Frage an Bedeutung, ob Risiken noch als ausreichend erprobt gelten und wie Sorgfaltspflichten praktisch nachgewiesen werden.
Wichtige Bausteine für die Versicherbarkeit
In vielen Sparten unterscheidet eine Police heute noch nicht danach, ob ein Schaden durch menschliches Fehlverhalten, einen technischen Defekt oder eine KI-bedingte Fehlentscheidung ausgelöst wurde. KI ist häufig in Versicherungsverträgen weder explizit ein- noch ausgeschlossen. Dennoch ist es wahrscheinlich, dass sich der Markt weiterentwickelt – ähnlich wie bei Cyber – und dass Versicherer mittelfristig klarere Anforderungen, Obliegenheiten oder Einschränkungen definieren. Deshalb lohnt sich jetzt der Blick auf die vorhandenen Deckungsbausteine und ihre Schnittstellen.
Sach- und Cyber-Versicherung sind die zentralen Pfeiler für Unternehmen
Für KI-beeinflusste Betriebsabläufe stehen zunächst die Sach- und Maschinen-Versicherung im Vordergrund, einschliesslich ihrer Folgewirkung hinsichtlich Betriebsunterbrechung. Entscheidend ist dabei, wie Folgeschäden, Softwarekomponenten und Abgrenzungen zu möglicherweise bestehenden Cyber-Policen geregelt sind.
Bei Angriffsszenarien und Datenschutzvorfällen bleibt die Cyber-Versicherung ein zentraler Pfeiler, ergänzt um sinnvolle Leistungen für Incident Response, Forensik und Betriebsunterbrechung infolge eines IT-Ausfalls. Gleichzeitig sollten Unternehmen bewusst prüfen, welche Ausschlüsse typischerweise gelten, etwa rund um Urheber- oder Patentrechtsfragen.
Genauer Blick auf Vertrauensschaden- und Haftpflicht-Policen lohnt sich
Wer sich gegen KI-beschleunigten Zahlungsbetrug schützen will, sollte den Crime- bzw. Vertrauensschaden-Baustein sauber ausgestalten. Hier entscheidet nicht nur die Versicherungssumme, sondern oft auch, ob Social-Engineering-Fälle passend definiert sind und ob interne Kontrollprozesse die regulatorischen und vertraglichen Anforderungen erfüllen.
Auf der Haftpflichtseite lohnt sich ein genauer Blick auf Betriebs- und Produkt-Haftpflicht sowie, je nach Geschäftsmodell, auch auf Vermögensschaden-Haftpflicht bzw. Tech-D&O. Wenn KI Teil eines Produkts oder einer Dienstleistung ist, können Drittschäden und daraus folgende Haftungsfragen schnell zum Kernrisiko werden.
Manipulation mit KI im Warentransport und Haftung des Managements
In Transport-Programmen geht es neben Warenschäden zunehmend um Manipulation, Ausfallfolgen und um die Frage, wie Haftungsregime greifen, wenn KI-Fehlentscheidungen im Ablauf eine Rolle spielen.
Nicht zuletzt kann KI-Governance auch Managementthemen berühren. Wenn Aufsicht, Compliance oder Risikomanagement nicht mit der KI-Nutzung Schritt halten, können D&O-relevante Vorwürfe entstehen. Das ist kein Automatismus, aber ein weiterer Grund, KI nicht isoliert als Tool, sondern als Bestandteil der Unternehmenssteuerung und vor allem ganzheitlich im Risikomanagement zu behandeln.
KI-Risiken und -Chancen für Unternehmen
Kaum eine Technologie hat Prozesse so schnell verändert wie Künstliche Intelligenz. Mit KI lassen sich einerseits riesige Datenmengen managen, Muster erkennen und Entscheidungen beschleunigen. Andererseits kann der Einsatz von KI zu Fehlentscheidungen führen und Angriffe von aussen erleichtern. In unserem Risikofeld beleuchten wir beide Seiten.
Mehr erfahrenLösungen für KI in der Wertschöpfung
Die Studienlage und die Erfahrungen aus der Praxis zeigen in die gleiche Richtung: KI wird in den nächsten Jahren stärker in die Kernprozesse der Wertschöpfungskette hineinwachsen. Damit steigt die Relevanz von Resilienz, Haftungsfragen und sauberer Versicherbarkeit. Die Lösung ist dabei selten „mehr Versicherung um jeden Preis“. Stattdessen sollten Unternehmen Transparenz darüber schaffen, wo KI im eigenen Unternehmen tatsächlich Anwendung findet, welche Szenarien sich daraus ergeben können und welche Deckungen und Vertragsdetails diese Szenarien tragen.
Gern treten wir mit Ihnen in den fachlichen Risikodialog, um Ihre individuelle Wertschöpfungskette strukturiert zu analysieren und zu bewerten. Wir begleiten Sie von der Einordnung Ihrer KI-Anwendungen und deren Automatisierungsgrad über Governance und Kontrollen bis hin zu Deckungsschnittstellen und Optimierungsoptionen im bestehenden Versicherungsportfolio. Gemeinsam finden wir eine passende Lösung – sprechen Sie uns gern an.
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