BarmeniaGothaer
Ein gemeinsames Zielbild für den Gesundheitspartner der Zukunft

Oktober 2026

Auf einen Blick

Kunde:  BarmeniaGothaer (Fusion 2024)
Branche: Versicherung, Schwerpunkt Gesundheit
Herausforderung: Entwicklung einer belastbaren Daten- und KI-Strategie im laufenden Merger – bei unterschiedlichen Ausgangslagen und begrenzter Umsetzungsreife
Lösung: Gemeinsames Post-Merger-Zielbild für Daten und KI, strategisches Operating Model sowie strukturierte Cluster- und Use-Case-Logik
Ergebnisse:  Klarer strategischer Rahmen, breiter Stakeholder-Buy-in und direkte Anschlussfähigkeit für die operative Umsetzung

Herausforderung
Zwei Welten, ein Zielbild

Mit der Fusion zur BarmeniaGothaer entstand nicht nur ein größerer Versicherer – sondern der Anspruch, Gesundheit neu zu denken. Im Mittelpunkt stand die Frage: Wie können Daten und KI dazu beitragen, Versicherten künftig schneller, transparenter und individueller zur Seite zu stehen? Gerade im Merger musste daher früh geklärt werden, wie ein gemeinsames, tragfähiges Zielbild für den Bereich Gesundheit aussieht – und wie es operativ wirksam wird.

Die Fusion war dabei von Anfang an auf mehrere Jahre ausgelegt – technisch wie organisatorisch. Während Strukturen, Systeme und Zuständigkeiten noch zusammenwuchsen, sollte im Bereich Gesundheit bereits eine belastbare Daten- und KI-Ausrichtung entstehen. Der Druck war hoch, denn mit dem Zusammenschluss wuchs nicht nur der Bestand, sondern auch die Verantwortung gegenüber den Versicherten. Schnellere Leistungsprozesse, transparente Kommunikation und eine stärkere Begleitung als Gesundheitspartner – all das rückte noch stärker in den Fokus.

Besonders spannend wurde die Entwicklung der KI-Strategie durch unterschiedliche Ausgangslagen in den beiden Häusern. Diese gewachsenen Schwerpunkte galt es nun nahtlos zusammenzuführen: Auf der einen Seite standen starke Prozesse mit klarer Effizienzorientierung. Auf der anderen Seite umfangreiche Vorarbeiten rund um Datenstrukturen und -steuerung. Die Herausforderung bestand darin, diese Stärken so zusammenzuführen, dass sie gemeinsam auf ein Ziel einzahlen: eine bessere, konsistente Betreuung der Versicherten im Gesundheitsbereich.

Insbesondere im Bereich von Leistungsprozessen bietet sich der KI-Einsatz schon lange an. Eine hohe Prozesskomplexität und regulatorische Anforderungen machten es aber immer sehr herausfordernd, die Technologie auch sauber zu integrieren. Entsprechend gab es zu Projektbeginn sehr unterschiedliche Haltungen von „Dafür haben wir gerade keine Kapazität, vielleicht nach dem Merger“ bis „so schlecht stehen wir auch ohne KI nicht da“. In dieser Gemengelage kam es für Comma Soft darauf an, alle Stakeholder mitzunehmen, die später Prozesse verantworten und Veränderungen im Alltag durchsetzen müssen.

Eine ebenso klassische Herausforderung, die zu Projektbeginn im Raum stand: Wenn jede einzelne Initiative isoliert bewertet wird, entstehen Insellösungen statt nachhaltiger Veränderung. Ziel war es daher, einen Rahmen zu schaffen, in dem Innovation nicht punktuell, sondern strukturell wirkt – und langfristig die Rolle als Gesundheitspartner stärkt. Ziel des Projekts war daher nicht nur, neue KI-Ideen zu identifizieren, sondern den Rahmen zu schaffen, in dem datengetriebene Innovation im Gesundheitsbereich überhaupt nachhaltig möglich wird.

Lösungsansatz
Strategie entwickeln – und so aufsetzen, dass sie wirkt

Im Vorgespräch zu dem gemeinsamen Strategieprojekt wurde schnell klar: Gesucht war keine punktuelle Beratung und kein einfaches Workshop-Format, sondern ein strukturierter Strategieprozess, der den besonderen Rahmen des Mergers berücksichtigt und den Gesundheitsbereich gezielt nach vorne bringt.

„Entscheidend war für uns, dass die Strategie nicht abstrakt bleibt, sondern konsequent auf Umsetzbarkeit und Steuerung ausgelegt ist. Genau das hat den Unterschied gemacht.“

Christian Ritz, Vorstand Krankenversicherung, BarmeniaGothaer

Dass ein solcher Strategieprozess nicht immer exakt im geplanten Zeitrahmen bleibt, war einkalkuliert – entscheidend war die inhaltliche Tiefe und Anschlussfähigkeit. Um ein realistisches Bild der Ausgangslage zu bekommen, führte unser Team Gespräche über die gesamte relevante Bandbreite von Fachbereichen und Organisationsebenen: zwei Vorstände, mehrere Bereichsleitungen sowie Verantwortliche aus der operativen Umsetzung. Der Anspruch dabei war klar: nicht möglichst viele Interviews, sondern die richtigen.

Methodisch kombinierte das Team einen strukturierten Interviewteil – bestehend aus einheitlichen Fragen zur Einordnung von Reifegrad, Datenkultur und Stimmung – mit einem semi-strukturierten Teil, der den Fokus gezielt auf Themen wie Governance, Stakeholder, Use Cases oder Steuerungsmodelle setzt (je nach Rolle). Eine vorab definierte Themen- und Stakeholder-Matrix stellte sicher, dass alle relevanten Aspekte abgedeckt wurden. In diesem geschützten Rahmen wurden auch Reibungen und Schwachstellen offen benannt – ein wichtiger Rohstoff für eine belastbare Strategie.
Zentrales Ergebnis des Prozesses war ein klar beschriebenes Strategic Data Operating Model, das strategische Zielsetzungen mit der operativen Realität im Gesundheitsbereich verbindet. Ziel war es, die häufige Entkopplung zwischen Vision und Umsetzung zu vermeiden. Besonders im Fokus stand dabei die Use-Case-Ebene: Statt ad hoc Listen zu produzieren, brauchte es strukturierte Backlogs, klare Priorisierung und feste Verantwortlichkeiten. In unserem Operating Model haben wir dabei die Steuerung bewusst auf mehreren Ebenen gedacht – zwar auch auf der Ebene einzelner Use Cases, aber vor allem über fachliche Cluster, zentrale Pain Points und übergreifende Zielsetzungen. So entsteht wichtige Orientierung für den Change, ohne die operativen Teams zu überfordern.
Ein wichtiger inhaltlicher Baustein war die Abkehr von isolierten Einzel-Use-Cases mit jeweils eigenem Business Case. Stattdessen wurde gemeinsam eine Cluster-Logik entwickelt: Fachliche Cluster mit sichtbaren „Star-Use-Cases“ und notwendigen, weniger prominenten Pflicht-Use-Cases. Pro Cluster können Teams an einer Pipeline aus parallelen Anwendungsfällen in unterschiedlichen Reifegraden arbeiten, die konstant für neue Erkenntnisse sorgen. Bewertet wird dabei nicht nur der kurzfristige monetäre Nutzen, sondern der Strategic Business Value aus Umsetzbarkeit, kulturellem Effekt, strategischer Passung und dem tatsächlichen Beitrag zur datengetriebenen Transformation. Dahinter stand für BarmeniaGothaer auch ein klarer Paradigmenwechsel: Daten werden vom reinen Verwaltungsinstrument zum Enabler für bessere Services und fundiertere Entscheidungen im Sinne der Versicherten – und damit zum zentralen Werttreiber.
Abgerundet wurde unser Ansatz durch das Data Innovation Flywheel: Mehr Nutzen erzeugt mehr Daten, bessere Daten ermöglichen bessere Modelle, bessere Modelle führen zu besseren Produkten – und damit wieder zu mehr Nutzen. Das Prinzip haben wir anhand konkreter Beispiele greifbar gemacht und in den Kontext des Gesundheitsbereichs übersetzt.

Unterm Strich entstand so kein theoretisches Zielbild, sondern eine Strategie mit klarer Struktur, gemeinsamer Sprache und konkretem Anschluss an die Umsetzung.

„Die gemeinsame Erarbeitung der Daten- und KI-Strategie hat uns geholfen, im Gesundheitsbereich ein klares Zielbild zu entwickeln – und vor allem einen realistischen Weg dorthin.“

Jonas Lichtblau, Leitung Digitalisierung Gesundheit, BarmeniaGothaer

Ergebnisse und Nutzen
Ein klares Zukunftsbild für Gesundheit

Schon mit Abschluss der Strategiephase wurden zentrale Weichen für die weitere Entwicklung im Gesundheitsbereich gestellt:

Klares Post-Merger-Zielbild: gemeinsamer strategischer Rahmen für Daten und KI im Gesundheitsbereich – als Orientierung für Fachbereiche, IT und Management.
Strukturierte Use-Case-Landschaft: Fachliche Cluster mit konkreten Use-Case-Ideen statt isolierter Einzelinitiativen – bewusst offen für Priorisierung und Weiterentwicklung.
Strategic Data Operating Model: Eine Brücke in die Umsetzung, die Strategie, Governance und operative Umsetzung miteinander verbindet.
Breiter Buy-in: Frühzeitige Einbindung der späteren Prozessverantwortlichen sorgt für Akzeptanz und Umsetzungsfähigkeit.
Klare Verstetigung: Positive Resonanz auf Vorstandsebene und direkte Folgebeauftragung für Steuerung, Priorisierung und Umsetzungsbegleitung.
Messbarkeit vorbereitet: KI-Impact wird künftig entlang des Strategic Business Value bewertet – nicht nur über klassische Business Cases.

Damit verfügt die BarmeniaGothaer im Gesundheitsbereich über eine belastbare daten- und KI-strategische Grundlage, um die eigene Rolle als Gesundheitspartner der Zukunft gezielt weiterzuentwickeln – und den nächsten Schritt vom gemeinsamen Zielbild hin zu messbarer operativer Wirkung zu gehen.