KI – aber bitte nützlich: Ein Gespräch mit dem Chief AI Officer von Sedgwick

Als Leiterin der Abteilung für Marke und Inhalte bei Sedgwick habe ich die Gelegenheit, mit vielen unserer Führungskräfte und Fachexperten zu sprechen. In der Regel gehe ich mit einem Thema, einigen Fragen und einer ziemlich guten Vorstellung davon, in welche Richtung das Gespräch meiner Meinung nach verlaufen könnte, in diese Gespräche.

Mein Gespräch mit Balaji Viswanath, dem Chief AI Officer von Sedgwick, verlief nicht anders.

Ich hatte eine Idee – lassen Sie uns über KI sprechen. Genauer gesagt: Wo KI die Effizienz steigern kann, wo menschliches Fachwissen am wichtigsten ist und wie wir das Gleichgewicht zwischen beiden gestalten sollten.

Bevor ich richtig in Fahrt kommen konnte, hatte Balaji schon eine Frage.

Balaji:Hält hier gerade jemand einen hochtrabenden Vortrag über KI?

Julia:Na ja, eigentlich hättest du das sein sollen.

Balaji:Wer will schon noch eine weitere Person hören, die über KI doziert?

Da hast du recht.

KI ist bereits Realität. Wir alle nutzen sie. Das Geheimnis ist weitgehend gelüftet. Und es gibt bereits zahlreiche Menschen, die uns gerne erklären, was KI in fünf oder zehn Jahren für die Wirtschaft bedeuten wird.

Balaji war viel mehr daran interessiert, darüber zu sprechen, was wirklich ist.

Sedgwick investiert stark in Technologie und KI, und wir integrieren diese schrittweise in unsere Geschäftsabläufe. Doch wie Balaji erklärte, geht es nicht in erster Linie darum, Bereiche zu finden, in denen KI eingesetzt werden kann. Vielmehr geht es darum, Bereiche zu identifizieren, in denen KI einen echten geschäftlichen Mehrwert schaffen kann.

Julia: Okay, keine großen Reden. Wie geht ihr bei Sedgwick mit KI um?

Balaji:Bei unserem Umgang mit KI legen wir den Schwerpunkt ganz klar darauf, einen Mehrwert für den Umsatz oder den Gewinn zu schaffen. Es muss ein Argument in Bezug auf Umsatz oder Gewinn vorliegen, damit wir ein Projekt oder Produkt in Angriff nehmen.

Wir werden KI nicht um der KI willen einsetzen. Wir werden KI nicht einsetzen, nur weil sie ein cooles neues Spielzeug ist oder weil wir als „KI-irgendwas“ bekannt sein wollen.

Wir setzen auf KI, weil sie einen echten Mehrwert bietet.

Der Ausgangspunkt für alles, was wir auswählen, ist der geschäftliche Nutzen – und nicht etwa: „Hey, das ist ein cooler Anwendungsfall für KI.“

Julia:Das ist vielleicht nicht die Antwort, die man vom Chief AI Officer erwarten würde.

Balaji:Vielleicht nicht. Aber es sollte so sein.

Julia: Und wo siehst du diesen Mehrwert heute?

Balaji:Ein Beispiel ist die dialogorientierte KI für die Erstmeldung eines Schadensfalls (First Notice of Loss, FNOL) bei einigen unserer Kunden aus den Bereichen Arbeitsausfall und Unfallversicherung.

Die Idee dahinter ist, dass die dialogorientierte KI die Erfassung der Patientendaten übernehmen kann, sodass unsere Pflegefachkräfte ihre Zeit für weitaus menschlichere Aspekte wie Empathie nutzen können.

Das ist wichtig, weil sich die Menschen meist in den wohl schwierigsten Phasen ihres Lebens an uns wenden. Und ich glaube, dass der Faktor Empathie oft unterschätzt wird.

Es gibt Aspekte einer Erstbefragung, die sehr objektiv sind. Wie heißen Sie? Was ist passiert? Welche Informationen benötigen wir? Die KI kann einen Großteil dieser Arbeit übernehmen.

Sollte jedoch eine emotionale Komponente hinzukommen oder das Gespräch einen Punkt erreichen, an dem die KI die Absicht oder die Fakten nicht mehr verarbeiten kann, müssen wir in der Lage sein, das Gespräch an einen Menschen weiterzuleiten.

Julia:Damit sind wir wieder bei der Frage, die ich dir ursprünglich stellen wollte. Wo hört KI auf und wo fängt menschliches Fachwissen an?

Balaji:Das hängt von der Arbeit ab. 

Das Ziel ist es, dass die KI einen größeren Teil der mühsamen Arbeit bei der Datenerfassung übernimmt, damit sich unsere Pflegefachkräfte wirklich auf die wertschöpfenden Aufgaben konzentrieren können.

Julia:KI ersetzt also nicht unbedingt die menschliche Interaktion. In manchen Fällen schafft sie sogar mehr Raum dafür.

Balaji:Ja.

Das ist vielleicht eine der weniger auffälligen, aber umso wichtigeren Sichtweisen auf KI.

Wenn die Technik die sich wiederholende Erfassung und Verarbeitung von Informationen übernehmen kann, haben die Menschen mehr Kapazitäten für die Dinge, für die die Technik deutlich weniger geeignet ist: Urteilsvermögen, Fachwissen, Beruhigung und Empathie.

Julia: Was ist ein weiteres Beispiel dafür, bei dem du der Meinung bist, dass KI etwas wirklich Nützliches leistet?

Balaji:Arbeitsunfallversicherung Lohnberechnung.

Die Lohnabrechnung kann ein äußerst arbeitsintensiver Prozess sein. Man hat es mit Hunderten von Dokumenten, unstrukturierten Daten, Tabellenkalkulationen und bundesstaatsspezifischen Besonderheiten zu tun. Es kann Wochen dauern, bis eine einzige Lohnabrechnung korrekt erstellt ist.

Julia:Und wie hilft KI hier?

Balaji:Überlegen Sie sich einmal, an all den verschiedenen Orten, an denen diese Informationen liegen könnten. Ein Dokument hier. Eine Gehaltsabrechnung dort. Eine PDF-Datei. Etwas Handgeschriebenes. Eine Tabellenkalkulation. Vorschriften auf einer staatlichen Website.

Anstatt dass jemand all diese Informationen manuell zusammenstellen muss, kann der KI-Agent diese unstrukturierten Quellen zusammenführen. Genau hier kommt die KI besonders zum Tragen.

Julia:Es geht also nicht darum, dass KI jemandem den Job wegnimmt. Es geht darum, einen Prozess, der enorm viel Zeit in Anspruch nehmen kann, erheblich effizienter zu gestalten.

Balaji:Genau.

Julia: Stehen die meisten Stellenangebote, die du dir ansiehst, in direktem Zusammenhang mit Schadensfällen?

Balaji:Nein. Es gibt im gesamten Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten.

Wir haben einen KI-Agenten entwickelt, der beim RFP-Prozess hilft. Dazu gehören das Lesen von Dokumenten, das Auffinden von Informationen aus früheren Geschäften und die Ausarbeitung von Antworten. Das ist ein sehr manueller, aufwendiger Prozess, und KI kann dem Team dabei helfen, RFPs wesentlich schneller zu bearbeiten.

Außerdem haben wir einen Agenten für den Finanzbereich entwickelt, der die monatlichen Buchungen automatisiert, sowie einen Self-Service-Agenten für Mitarbeiter, über den diese Fragen zu Themen wie „ benefits “ und Richtlinien stellen können.

Es gibt noch ein weiteres Projekt, das wir im Bereich Onboarding gerade testen.

Ein neuer Mitarbeiter hat viele Fragen. Wie benutze ich dieses Tool? Wie läuft der Prozess ab? Wo finde ich etwas? Wie lauten die Richtlinien?

Bisher wurden viele dieser Fragen an einen Einarbeitungsbegleiter oder Mentor gerichtet, der nebenbei noch einem regulären Job nachgeht. Wir haben einen KI-Agenten entwickelt, damit neue Mitarbeiter Antworten auf viele dieser Fragen erhalten können, ohne immer eine andere Person fragen zu müssen.

Julia:Dann kann der Onboarding-Buddy also seine eigentliche Arbeit erledigen.

Balaji:Das ist die Idee.

Julia: Du bist erst seit etwa sechs Monaten hier. Wie schnell willst du das alles über die Bühne bringen?

Balaji:Sehr, sehr schnell.

Es wird einige Zeit dauern, bis alles eingeführt ist. Aber wir möchten, dass an den Mautstellen bereits alles bereitsteht, damit die Einführung beschleunigt werden kann, sobald die Unternehmen bereit sind und wir die Mautschranken öffnen können.

Julia:Das gefällt mir. Die Funktion entwickeln, nachweisen, dass sie funktioniert, und sie bereithalten, wenn das Unternehmen bereit ist, sie zu nutzen.

Balaji:Genau.

Es gibt noch einen weiteren Aspekt, der ebenfalls eine Rolle spielt: Nicht jeder wird KI auf dieselbe Weise oder mit derselben Geschwindigkeit einführen.

Branchenzahlen deuten darauf hin, dass jüngere Bevölkerungsgruppen eher dazu neigen, sich bei der Suche nach einer Antwort zunächst an KI zu wenden, während andere Bevölkerungsgruppen möglicherweise weiterhin zuerst auf Websites oder traditionellere Quellen zurückgreifen. Wir verfügen noch nicht über genügend Daten von Sedgwick, um Rückschlüsse auf unsere eigene Zielgruppe zu ziehen, da diese Tools erst vor kurzem eingeführt wurden.

Julia: Und wie viel steht noch auf deiner Roadmap?

Balaji:Da gibt es noch viel mehr.

Julia:Was meinst du mit „viel“?

Balaji:Ich werde keine genaue Zahl nennen, aber es ist keine kleine Zahl. Und wir sind gerade voll und ganz damit beschäftigt, alles zu organisieren und Prioritäten zu setzen.

Julia:Super! Lass uns darüber reden.

Balaji:Nein, noch nicht…

Julia:Komm schon. In was investieren wir denn jetzt? Was kommt als Nächstes?

Balaji:Du kannst die Aufnahme jetzt beenden 😊

Und da war es.

Nachdem er unser Gespräch damit begonnen hatte, mir vorzuwerfen, ich wolle Sedgwicks Chief AI Officer dazu bringen, über KI zu dozieren, hatte ich meine Antwort.

Das Interessante daran ist nicht, dass Sedgwick in KI investiert – das tun wir natürlich.

Es geht darum, wie wir entscheiden, wo wir es einsetzen. 

Beginnen Sie mit dem geschäftlichen Problem. Suchen Sie nach Bereichen, in denen Technologie Reibungsverluste beseitigen, Informationen schneller verarbeiten oder jemandem wiederkehrende Aufgaben abnehmen kann. Prüfen Sie, ob dies tatsächlich funktioniert. Und sorgen Sie dafür, dass sich die Mitarbeiter auf die Aufgaben konzentrieren, in denen sie besonders gut sind.

Und was ist mit den über 90 anderen Dingen, an denen Balaji und sein Team gerade arbeiten?

Anscheinend brauche ich noch ein Treffen.

Sag ihm nur nicht, dass wir über KI sprechen werden.