Agentische KI: Mehr Zeit, für das, was zählt

Die Fallzahlen in der Sozialversicherung wachsen und die Dynamik nimmt zu. Im Dezember 2024 bezogen 2’594’700 Personen eine AHV-Altersrente, rund 400’000 mehr als zehn Jahre zuvor, ein Plus von 18 Prozent. Und das ist erst der Anfang: Gemäss Bundesamt für Statistik wird die Zahl der Menschen über 65 bis 2055 um etwa 50 Prozent steigen.

Gleichzeitig verschiebt sich das Verhältnis zwischen Erwerbstätigen und Rentnerinnen und Rentnern. Kamen 2024 auf 100 Personen im erwerbsfähigen Alter, 38 Personen über 65, werden es 2055 voraussichtlich 51 sein. Die Schweizerische Nationalbank rechnet zudem damit, dass in den nächsten zehn Jahren rund 400’000 mehr Menschen aus dem Arbeitsmarkt austreten, als junge Menschen neu eintreten.

Die Konsequenz ist unbequem, aber eindeutig: Das, was in den letzten Jahrzehnten als Lösungsmodell funktioniert hat, wachsende Fallzahlen mit immer mehr Personal aufzufangen, wird künftig nicht mehr funktionieren. Die Leute, die man dafür zusätzlich anstellen müsste, sind schlicht nicht mehr da.

In vielen Organisationen ist bereits viel automatisiert. Standardisierte Prozesse, klare Regeln, stabile Daten und eindeutige Entscheide lassen sich seit Jahren effizient über Workflows, Schnittstellen und regelbasierte Systeme abwickeln.

Der Engpass liegt an einem anderen Ort: bei fachlich anspruchsvollen Prozessen mit vielen Dokumenten, unterschiedlichen Informationsquellen, Ausnahmen und gewachsenem Erfahrungswissen. Dort, wo Angaben zuerst verstanden, in den richtigen Kontext gesetzt und auf Vollständigkeit geprüft werden müssen, stösst klassische Automatisierung oft an Grenzen.

Genau diese Fälle prägen den Alltag vieler Fachpersonen. Sie beschaffen Unterlagen, vergleichen Angaben, klären Unstimmigkeiten, koordinieren Rückfragen, dokumentieren den Verlauf und stellen sicher, dass ein Dossier entscheibereit wird.

Unsere Erfahrung aus Kundenprojekten zeigt: Rund 70 Prozent der Arbeitszeit von Fachpersonen fliesst in diese fallbegleitenden Tätigkeiten. Für die eigentliche Facharbeit, die Einordnung eines komplexen Sachverhalts, die Beurteilung einer Ausnahme, die Qualität eines Entscheids oder die persönliche Beratung bleiben oft nur rund 30 Prozent.

Agentische KI ersetzt bestehende Automatisierung nicht. Sie erweitert sie.

Klassische Automatisierung (Workflow oder Case Management) folgt einem vordefinierten Ablauf: Wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt, wird ein bestimmter Schritt ausgelöst. Das funktioniert ausgezeichnet, solange die Eingangsdaten strukturiert sind und der Prozess klaren Regeln folgt.

Generative KI unterstützt Fachpersonen auf Anfrage. Sie kann Dokumente zusammenfassen, Fragen beantworten oder Entwürfe erstellen.

Agentische KI geht weiter. Ein KI-Agent bearbeitet innerhalb eines klar definierten Auftrags mehrere Prozessschritte weitgehend selbstständig. Er erkennt beispielsweise ein eingehendes Dokument, extrahiert relevante Angaben, stellt den Bezug zum Fall her, prüft die Vollständigkeit und löst den nächsten vorgesehenen Schritt aus.

Der Unterschied ist wesentlich:

• Klassische Automatisierung verarbeitet klar definierte, strukturierte Abläufe.
• Generative KI beantwortet Fragen oder erstellt Inhalte auf Anfrage.

• Agentische KI bearbeitet einen Auftrag über mehrere Prozessschritte hinweg auch dann, wenn Informationen aus verschiedenen Dokumenten und Quellen zusammengeführt werden müssen.

   

Damit werden Prozesse adressierbar, die bisher zwar digital unterstützt, aber kaum durchgängig automatisiert werden konnten.

Ein KI-Agent ist nicht besser als eine erfahrene Fachperson. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn Fachpersonen mit KI-Unterstützung arbeiten.

Der Agent kann grosse Mengen an Informationen schnell und konsistent strukturieren. Er kann definierte Prüfungen wiederholen, Fristen überwachen und sicherstellen, dass vorgesehene Prozessschritte nicht vergessen gehen. Er übernimmt jedoch weder fachliches Urteil noch Verantwortung für rechtlich relevante Entscheide.

Die Fachperson prüft, beurteilt und entscheidet. Sie korrigiert, wo der Einzelfall es verlangt, und führt den Dialog mit den Menschen hinter dem Fall. Der Agent schafft die Grundlage dafür, dass sie diese Aufgaben mit der nötigen Zeit und Aufmerksamkeit wahrnehmen kann.

Anerkannte Standards für KI-Governance betonen entsprechend, dass Rollen, Verantwortlichkeiten, menschliche Aufsicht und die laufende Überwachung von KI-Systemen klar festgelegt werden sollen. 

In der Sozialversicherung ist der Einsatz von KI deshalb nicht nur ein Technologieprojekt. Er ist eine Frage von Governance, Datenschutz und nachvollziehbarer Verantwortung.

Das Schweizer Datenschutzgesetz gilt auch für KI-gestützte Bearbeitungen von Personendaten. Der Eidgenössische Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragte weist darauf hin, dass Zweck, Datenquellen und Funktionsweise transparent sein müssen. Bei automatisierten Einzelentscheiden bestehen Informationsrechte und grundsätzlich ein Anspruch auf menschliche Überprüfung. edoeb.admin

Ein professionell aufgebauter KI-Agent braucht deshalb klare Leitplanken:

• Er bearbeitet nur Daten, die für seinen Auftrag erforderlich sind.
• Seine Zugriffsrechte sind präzise und rollenbasiert definiert.
• Jeder ausgeführte Schritt wird protokolliert und ist auditierbar.
• Ausnahmen, Unstimmigkeiten und risikorelevante Konstellationen werden an eine Fachperson übergeben.
• Qualität, Fehlerquoten und Korrekturen werden laufend gemessen.
• Die Datenarchitektur erfüllt einerseits die rechtlichen und organisatorischen Anforderungen der Institution und ermöglicht anderseits über Schnittstellen (APIs) die kontrollierte Integration von Umsystemen, deren Daten für die zu optimierenden Prozesse nötig sind.

Agentische KI gibt Fachpersonen Zeit für die Aufgaben zurück, die den grössten Unterschied machen: komplexe Sachverhalte einordnen, faire und nachvollziehbare Entscheide treffen sowie Versicherte und Arbeitgebende persönlich beraten.

Die Zukunft der Vorsorge liegt damit nicht in einer vollautomatisierten Verwaltung. Sie liegt in einer besseren Arbeitsteilung: Bestehende Automatisierung bleibt dort sinnvoll, wo Prozesse klar und stabil sind. Agentische KI erschliesst zusätzlich jene fachlich anspruchsvollen Prozesse, die bisher zu viele Dokumente, Varianten und Kontext erforderten.

Der Agent übernimmt, was sich zuverlässig vorbereiten, prüfen und koordinieren lässt. Die Fachperson verantwortet, was Fachwissen, Urteilskraft und Empathie verlangt.