Eine Sachbearbeiterin gibt in ein KI-Tool ein: „Fass diese Schadenmeldung zusammen.“ Zurück kommen drei flüssige Absätze. Sie lesen sich gut, nur das Schadendatum stimmt nicht. Es stand gar nicht in der Meldung, die KI hat es ergänzt. Ein Szenario, das so oder ähnlich vorkommen kann. Ob es passiert, hängt auch davon ab, wie die Anfrage formuliert ist. Dieser Beitrag zeigt, was eine KI für eine brauchbare Antwort mitbekommen sollte und was sie nie bekommen darf.
Ein Prompt ist die Anweisung, mit der man ein Sprachmodell eine Aufgabe erledigen lässt. Am besten stellt man ihn sich wie die Übergabe an eine neue Kollegin vor: aufmerksam und schnell, aber ohne Kenntnis Ihres Hauses, Ihrer Bedingungen und des konkreten Vorgangs. Mehrere gängige Leitfäden von Anbietern nennen dieselben Grundlagen: klar sagen, was gewünscht ist, Kontext wie Zielgruppe und Zweck mitgeben, Grenzen setzen und die gewünschte Struktur der Antwort vorgeben. In der Versicherungsbranche, wo Formulierungen und Fristen zählen, entscheidet das mit darüber, ob ein Entwurf brauchbar ist oder neu geschrieben werden muss.
Ein Beispiel, konstruiert und anonymisiert:
Vorher: „Fass die Schadenmeldung zusammen.“
Nachher: „Du unterstützt die Schadenbearbeitung in der Wohngebäudeversicherung. Unten steht eine anonymisierte Schadenmeldung zu einem möglichen Leitungswasserschaden. Entnimm daraus Schadendatum, Schadenort, Hergang, betroffene Gegenstände und die genannte Schadenhöhe. Gib das Ergebnis als Tabelle aus. Ergänze nichts, was nicht im Text steht. Fehlt eine Angabe, schreibe ‚nicht angegeben‘. Triff keine Aussage zur Deckung.“
Der zweite Prompt ist länger. Dafür ist klar, was erwartet wird, und die Deckungsentscheidung bleibt bei der Sachbearbeitung, wo sie hingehört.
Beim Kopieren von Texten rutschen schnell Namen, Adressen oder Diagnosen in den Prompt. Eine Orientierungshilfe des Landes Berlin zum Umgang mit KI-Chatbots sagt dazu klar: Personenbezogene oder sensible Daten, etwa Informationen zu Kundinnen und Kunden oder Geschäftsgeheimnisse, gehören nicht in die Anfrage. Dass man der Nutzung zu Trainingszwecken widerspricht, genügt demnach nicht, wenn personenbezogene Daten eingegeben werden. Das Papier richtet sich an die Berliner Verwaltung, die Grundlinie ist aber auch für Unternehmen aufschlussreich. Gesundheitsdaten zählen nach Art. 9 DSGVO zu den besonders geschützten Datenkategorien, was bei Personenschäden und in der Unfall- und Krankenversicherung häufig eine Rolle spielt. Welches Tool mit welchen Daten genutzt werden darf, sollte der oder die Datenschutzbeauftragte im Haus klären.
Sprachmodelle können Dinge behaupten, die nicht stimmen. Das BSI nennt die fehlende Faktizität, also das sogenannte Halluzinieren, sowie die mangelnde Reproduzierbarkeit der Ausgaben ausdrücklich als Risiken generativer KI. Im Alltag helfen drei Gewohnheiten: Aufgaben eng halten (zusammenfassen und ordnen statt neu erfinden), Zahlen, Daten und Fristen am Original gegenprüfen und jedes Ergebnis als Entwurf behandeln. Außerdem rät das BSI, vor dem Einsatz eine Risikoanalyse für den konkreten Anwendungsfall durchzuführen.
Wer eine Vorlage gefunden hat, die funktioniert, sollte sie teilen. Eine gemeinsame Sammlung geprüfter Prompts je Aufgabe, etwa Schadenmeldung auswerten, Kundenschreiben entwerfen oder Bedingungen vergleichen, verhindert, dass jede im Team von vorn anfängt. Dazu passt eine Pflicht, die vielen Unternehmen noch nicht präsent ist: Art. 4 der KI-Verordnung verlangt seit dem 2. Februar 2025, dass Unternehmen, die KI einsetzen, die KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten fördern. Seit der Neufassung durch die Verordnung (EU) 2026/1744, in Kraft seit dem 27. Juli 2026, müssen sie Maßnahmen ergreifen, um die Entwicklung dieser Kompetenz zu unterstützen. Ein bestimmtes Kompetenzniveau müssen sie nicht mehr garantieren. Gemeinsame Prompt-Vorlagen und kurze Schulungen können ein Baustein sein.
Ein guter Prompt gibt der KI den Kontext mit, den sie im Prozess sonst nicht hätte. In unserer Vision muss das nicht jedes Mal von Hand geschehen: KI arbeitet innerhalb der Prozesse und Regeln des Versicherers, mit klar definierten Rollen und Berechtigungen, nachvollziehbaren Schritten und Menschen, die entscheiden. Daran arbeiten wir. Fertig ist es noch nicht, und das sagen wir lieber offen. Wer heute lernt, Aufgaben präzise zu beschreiben, weiß aber schon jetzt besser, was eine KI braucht, um im Versicherungsalltag verlässlich zu helfen.
Welche Aufgaben würden Sie einer KI zuerst übergeben, und was darf sie auf keinen Fall entscheiden? Wir freuen uns auf den Austausch.
Sprechen Sie mit uns: tech11.com/de/sales
Quellen: Anthropic, „Best practices for prompt engineering“ (Claude Blog, 2025); Palantir, „Best practices for LLM prompt engineering“ (Dokumentation); Land Berlin, „Orientierungshilfe zum Umgang mit LLM-basierten Chatbots im Land Berlin“ (bezieht sich auf die DSK-Orientierungshilfe „KI und Datenschutz“ vom 6. Mai 2024); Verordnung (EU) 2016/679 (DSGVO), Art. 9; BSI, „Generative KI-Modelle – Chancen und Risiken für Industrie und Behörden“; Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), Art. 4, in der Fassung der Verordnung (EU) 2026/1744.