Agentic AI Studie: Von GenAI zu Agentic AI im Finanzdienstleistungssektor

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Diese Studie untersucht, wie Banken und Versicherer von generativer KI zu Agentic AI übergehen und welche organisatorischen, Governance-, Daten- und Operating-Model-Anpassungen erforderlich sind, um KI erfolgreich unternehmensweit zu skalieren. Sie basiert auf 30 halbstrukturierten Interviews mit Führungskräften aus Banken, Versicherungen und Technologieanbietern in der DACH-Region, die zwischen Oktober 2025 und Mai 2026 gemeinsam von Wavestone und der Universität St. Gallen durchgeführt wurden.

Aktueller Stand der agentischen KI

Agentische KI entwickelt sich schnell von der Experimentierphase hin zur Implementierung. Finanzinstitute in den Bereichen Banking und Versicherung erkennen ihr Potenzial, komplexe Prozesse zu automatisieren, Entscheidungsfindung zu verbessern, Kundeninteraktionen zu optimieren und Produktivitätsgewinne in großem Maßstab zu realisieren. Trotz des wachsenden Interesses befinden sich die meisten Organisationen jedoch noch in frühen Phasen der Einführung.

Die Herausforderung liegt nicht mehr im Verständnis der Technologie selbst. Stattdessen bewegen sich Organisationen in einem komplexen Umfeld aus regulatorischen Anforderungen, Governance-Erwartungen, Altsystemen und Risikomanagement-Aspekten. Infolgedessen wägen viele Institute Innovation und Compliance sorgfältig ab, während sie praxisnahe Anwendungsfälle identifizieren, die messbaren geschäftlichen Mehrwert schaffen.

Unsere Studie untersucht, wo Finanzdienstleistungsorganisationen aktuell auf ihrem Weg zur agentischen KI stehen, welche Hürden den Fortschritt bremsen, wo bereits Mehrwert entsteht und wie führende Organisationen sich auf die nächste Welle der KI-Transformation vorbereiten.

Die Zukunft der agentischen KI im Finanzdienstleistungssektor wird nicht allein durch die Leistungsfähigkeit von Modellen bestimmt. Der entscheidende Differenzierungsfaktor ist die Fähigkeit einer Organisation, Strategie, Governance, Daten, Technologie und Mitarbeitende in einem Betriebsmodell zu vereinen, das eine sichere Skalierung von KI im gesamten Unternehmen ermöglicht.