KI-Revolution in der betrieblichen Altersversorgung: Wie deutsche Unternehmen die digitale Transformation erfolgreich meistern

Die neue Realität: KI als Standard in der bAV-Administration

"KI ist in der bAV längst kein Zukunftsthema mehr, sondern wird schon heute breiter eingesetzt als noch vor einem Jahr", erklärt Dr. Franziska Kühnemund, Senior Director Outsourcing bei WTW. Diese Entwicklung wird durch mehrere Faktoren beschleunigt: Der demografische Wandel verstärkt den Druck auf Wissenssicherung und Nachfolgeplanung, während gleichzeitig knappe IT-Budgets und Restrukturierungsanforderungen Effizienzsteigerungen erzwingen.

Aktuelle Einsatzfelder und ihre Erfolgsfaktoren

Die Praxis zeigt deutliche Unterschiede in der Implementierungsreife verschiedener KI-Anwendungen. Bereits etabliert sind:

Chatbots für Standardanfragen: Etwa 25% der Unternehmen nutzen KI-gestützte Assistenten für die Bearbeitung wiederkehrender HR- und bAV-Fragen. Diese Systeme entlasten Fachpersonal erheblich und bieten Mitarbeitenden 24/7-Verfügbarkeit.

Wissensmanagement-Tools: Knapp 20% der Unternehmen setzen KI ein, um verteiltes Know-how systematisch zugänglich zu machen. Besonders wertvoll erweist sich dies beim Übergang von Fachkräften in den Ruhestand.

Administrative Unterstützung: Textformulierung, Übersetzungen und Rechercheaufgaben werden bereits flächendeckend durch KI-Tools optimiert, da sie schnelle Erfolge bei geringem Risiko bieten.

Noch in der Entwicklung befinden sich komplexere Anwendungen wie die automatisierte Sachbearbeitung, Datenprüfung oder KI-gestütztes Reporting. Dr. Claudio Thum von WTW erklärt diese Diskrepanz: "Für anspruchsvollere Use Cases braucht es interdisziplinäre Teams, in denen bAV-Fachwissen und technologische Kompetenz zusammenkommen. Viele Unternehmen stoßen hier an ihre Grenzen."

Regulatorische Herausforderungen: EU AI Act und nationale Umsetzung

Die neue Compliance-Landschaft

Mit dem EU AI Act und seiner nationalen Umsetzung durch die Bundesnetzagentur entstehen völlig neue Compliance-Anforderungen. Seit Februar 2025 gelten bereits erste Bestimmungen, insbesondere Verbote für bestimmte KI-Praktiken und Kompetenzverpflichtungen für Mitarbeitende.

Zentrale Anforderungen für Unternehmen:

• KI-Kompetenz-Nachweis: Mitarbeitende müssen nachweislich über ausreichende KI-Kenntnisse verfügen
• Transparenzpflichten: Besonders für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck (GPAI)
• Risikobewertung: Systematische Evaluierung potentieller Risiken vor Implementierung
• Dokumentationspflichten: Umfassende Nachweise über Entwicklung, Training und Betrieb

Die BaFin hat parallel eine umfangreiche Orientierungshilfe zu IT-Risiken beim KI-Einsatz veröffentlicht und verschärft ihre Aufsicht erheblich. Finanznahe Unternehmen müssen sich auf zusätzliche Prüfungen und detaillierte Governance-Anforderungen einstellen.

Der Digital Omnibus: Erleichterungen in Sicht

Das im November 2025 vorgestellte "Digital Omnibus"-Paket der EU-Kommission bringt jedoch auch Entlastungen. Die wichtigsten Änderungen:

Flexible Umsetzungsfristen: Hochrisiko-KI-Systeme müssen erst implementiert werden, wenn technische Normen verfügbar sind (spätestens Dezember 2027).

Vereinfachte Registrierung: Interne Dokumentation kann die öffentliche EU-Datenbank-Registrierung ersetzen.

Aufweichung der Kompetenzpflicht: Die verpflichtende KI-Schulung wird zur Empfehlung herabgestuft.

Erfolgsfaktoren der KI-Transformation

Der Proof-of-Concept-Ansatz als Schlüssel zum Erfolg

Eine aktuelle Gemeinschaftsstudie von DLR, Universität des Saarlandes und Frankfurt School identifiziert "Prozesse & Umsetzung" als wichtigsten Erfolgstreiber. Klaus Hamacher vom DLR betont: "Ein Proof-of-Concept-Ansatz ist unumgänglich, da wir damit zeigen können, ob eine KI-Idee technisch machbar, datenseitig umsetzbar und geschäftlich sinnvoll ist – bevor man viel Zeit und Geld investiert."

Die fünf kritischen Erfolgsfaktoren:

1. Strategie & Führung: Klare KI-Zielsetzung und langfristige Strategie
2. Prozesse & Umsetzung: Agile Vorgehensweise mit kontrollierten Pilotprojekten
3. Technologie: Hochqualitative, zugängliche Datenplattformen
4. Governance: Robuste Compliance- und Risikomanagement-Frameworks
5. Kultur: Mitarbeiterqualifikation und Veränderungsbereitschaft

Governance-Strukturen der nächsten Generation

Führende Unternehmen etablieren spezialisierte Rollen wie den "Chief AI Officer" (CAIO), der bereichsübergreifend IT, Produktentwicklung, Rechts- und Compliance-Abteilungen koordiniert. Erfolgreiche Governance-Modelle integrieren:

Explainable AI (XAI) für Transparenz in Entscheidungsprozessen Human-in-the-Loop für kritische Entscheidungen Dynamische Compliance zur kontinuierlichen Anpassung an regulatorische Änderungen Bias-Minderung durch systematisches Monitoring

Handlungsempfehlungen für die Praxis

Checkliste für HR- und bAV-Verantwortliche

Kurzfristig (0-6 Monate):

• KI-Kompetenz-Assessment des aktuellen Teams durchführen
• Proof-of-Concept für einfache Anwendungen (Chatbots, Textgenerierung) starten
• Compliance-Gap-Analyse bezüglich EU AI Act erstellen
• Datenqualität und -verfügbarkeit systematisch bewerten

Mittelfristig (6-18 Monate):

• Interdisziplinäre KI-Taskforce mit bAV-Experten und IT-Spezialisten etablieren
• Chief AI Officer oder vergleichbare Koordinationsrolle definieren
• Governance-Framework nach QUAIDAL-Standards implementieren
• Pilotprojekte für komplexere Anwendungen (Wissensmanagement) initiieren

Langfristig (18+ Monate):

• Skalierung erfolgreicher Pilotprojekte auf Unternehmensebene
• Automatisierte Sachbearbeitung und Datenprüfung etablieren
• Kontinuierliches Monitoring und Optimierung der KI-Systeme
• Vorbereitung auf erweiterte Compliance-Anforderungen

Die KI-Revolution in der betrieblichen Altersversorgung ist nicht mehr aufzuhalten – sie findet bereits statt. Unternehmen, die jetzt systematisch und compliance-konform agieren, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile bei gleichzeitig reduziertem regulatorischem Risiko.