Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) verändert die Arbeitswelt grundlegend. KI-Systeme können enorme Mengen an Daten verarbeiten, komplexe Analysen durchführen und präzise Vorhersagen treffen. Methoden, Wissen und Arbeitskraft stehen dank KI in nahezu unbegrenzter Weise zur Verfügung. Doch wozu braucht man in dieser neuen Ära noch die verlängerte strategische Werkbank Berater? Schwindet nicht ihr Wissensvorsprung und ihr Mehrwert reduziert sich stetig? Wird Projektmanagement nicht immer leichter? Wenn Beratung so bleibt wie sie war schwindet der Wert sicher! Aber wie geht es weiter?

Ausblick

Eine Studie von McKinsey prognostiziert, dass bis 2030 rund 30% der aktuellen Arbeitsstunden durch Technologie, einschließlich generativer KI, automatisiert werden könnten. Dies könnte zu Millionen von Berufswechseln und einer Polarisierung des Arbeitsmarktes führen, wobei die Nachfrage nach technologischen und sozialen Fähigkeiten steigen wird​ (McKinsey & Company)​.

Goldman Sachs schätzt, dass etwa zwei Drittel der derzeitigen Arbeitsplätze einem gewissen Grad an KI-Automatisierung ausgesetzt sind und bis zu einem Viertel der derzeitigen Arbeit durch generative KI ersetzt werden könnte, was weltweit das Äquivalent von 300 Millionen Vollzeitarbeitsplätzen betreffen könnte​ (ZDFmediathek)​.

Die KI wird eine Großteil der Arbeit erledigen 365/24/7 – ohne zu meckern oder schlafen zu müssen.

Mit dem Aufstieg der KI wird Wissen und Arbeitskraft zu einem ubiquitär verfügbaren Gut: “GenAI ermöglicht Beratungsunternehmen, ihre Effizienz zu steigern und gleichzeitig Innovationen voranzutreiben. Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben können Berater mehr Zeit für kreative und strategische Arbeiten aufwenden, was letztlich zu einem höheren Mehrwert für ihre Kunden führt”​ (EY US Home)​​ (RTS Labs)​. Letztendlich wird aber weniger Zeit und damit Budget gebraucht. damit hat sich auch der Globalisierungsfaktor großer Beratungen relativiert, die günstiger  “Übernachtleistungen” besser in andere Länder auslagern konnten als es kleine Boutiquen konnten.

In der Analyse wird KI-Qualitätssprünge zulassen und neue Qualitäten generieren, the rise causality hat längst begonnen:

1. Große Mengen an Informationen schnell und strukturiert verarbeiten: KI-Systeme sind in der Lage, riesige Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und strukturierte Berichte zu erstellen.
2. Komplexe Analysen durchführen: Durch maschinelles Lernen und Datenanalyse können KIs Muster und Zusammenhänge erkennen, die für Menschen oft unsichtbar bleiben.
3. Präzise Vorhersagen treffen: KI kann auf Basis historischer Daten und Trends zuverlässige Prognosen erstellen.

Data Science wird sich weiter demokratisieren, Analysen werden über leichte Interfaces breit im Unternehmen zugänglich, komplexe Modelle sind leichter und schneller anzuwenden. Technologie und Datenstrukturen, standardisierte Auswertungsroutinen und Automatisierungen führen dazu, dass Aufgaben in den verschiedenen Projekten nicht repetitiv gemacht werden müssen. Stattdessen erweitert sich das Unternehmenswissen mit jedem Projekt. Die Zukunft der technologiegestützten Beratung legt den Schwerpunkt auf Erkenntnisse, Methoden und Qualität in der Vorgehensweise und greift immer mehr auf eine standardisierte Datenbasis zu.

Die neuen “Berater” kommen.

Das Image des Beraters hat in den letzten Jahren an vielen Stellen gelitten. Beratungsarbeit findet häufig in Excel und auf PowerPoint statt, sie wird aufgrund des enormen Personaleinsatzes oft teuer und ineffizient. Durch die Arbeitskraft von KI können jedoch viel mehr Effizienz und Nachhaltigkeit in Projekte gebracht werden. Die Integration von KI in die Beratungsbranche eröffnet eine große Chance für Berater, sich neu zu definieren und den Fokus von Analyse auf Entscheidung und Implementierung zu legen. Nutzt eine klass. Beratung heute mehr oder weniger bekannte ( oder eigene ) Modelle und wendet diese auf Unternehmen an. Das können KI´s recht leicht übernehmen – was als Kernthema bleibt ist die Datenqualität im Unternehmen sicherzustellen. Auch Vorgehensmodelle können sie recht leicht lernen und auf Basis von gespeichertem Wissen können sie große Teile der Informationssammlung übernehmen. Vielleicht sind sie dabei sogar die besseren Berater weil wenig Verzerrungen vorliegen – im besten Fall “träumt” die KI keine Unternehmensstrategie, hier sind sicher noch Wege zu gegen, v.a. bei der Standardisierung strategischer Informationen und Inhalte.

Dennoch: solide Strategiearbeit wird schneller, integrierter und bezahlbarer ( als Kernhypothese):

1. Effizienzsteigerung: Routineaufgaben und Datenanalysen können von KI übernommen werden
2. Verbesserte Entscheidungsfindung: fundiertere Entscheidungen durch die Nutzung von KI-gestützten Analysen 
3. Schnellere Entwicklung
4. Strukturierterer Aufbau von Strategien
5. Konsequentere Umsetzung

Das menschliche AddOn: 

1. Strategischer Dialog und Entscheidungsfindung:
   • + Kontextuelles Verständnis: KI kann Daten analysieren, aber das Verständnis des Kontextes, in dem Entscheidungen getroffen werden, erfordert (noch) menschliches Urteilsvermögen.
   • +++ Emotionale Intelligenz, Kommunikationsfähigkeit und Kundenverständnis: Entscheidungen werden nicht nur auf Basis von Daten getroffen, sondern auch durch menschliche Werte, Überzeugungen und Emotionen beeinflusst. Es braucht die notwendige emotionale Intelligenz , um diese Aspekte zu berücksichtigen. Zudem sind effektive Kommunikation, Dialogfähigkeit, ein tiefes Verständnis für Kundenbedürfnisse und das Wissen um Prozesse und Systeme innerhalb von Organisationen entscheidend, um komplexe Strategien zu vermitteln und nicht zuletzt Teams zu motivieren.
2. Erfahrung:
   • ++ Praxiswissen und Best Practices: Die Erfahrung eines Beraters in verschiedenen Branchen und Projekten ermöglicht es, Best Practices zu erkennen und maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln. Dazu ist es aus unserer Sicht von Vorteil wenn die Berater, die zunehmend auch als Coach und fachliche Mentoren fungieren eigene Unternehmens- und Führungserfahrung haben und v.a. viel operatives Wissen mitbringen. Im Moment ist das eher nicht der Fall.
3. Modell- und Methodenkompetenz:
   • + Kenntnis, Entwicklungsfähigkeit und Anwendung bewährter wissenschaftlicher Analysemodelle und erprobter Vorgehensmodelle: Berater nutzen und entwickeln maßgeschneiderte Modelle, um spezifische Anforderungen eines Unternehmens zu erfüllen und Lösungen zu finden – doch die KI´s können recht leicht darauf trainiert werden. Sicher liegt zukünftig ein Schwerpunkt in der beraterischen Wertschöpfung in der Neuentwicklung und im Verständnis von komplexeren Modellen.
4. Bewertungskompetenz im Technologieeinsatz:
   • ++ Technologische Bewertung: Berater arbeiten crossfunktional und domänenübergreifend, das verlangt Moderationskompetenz und besonders die Integration von Daten Science und IT mit Fachbereichen kann ein Profil erfordern das der Beratermarkt liefern kann. Möglichst breite aber tiefe Fachkenntnis wird verlangt. Vor Allem muss sichergestellt werden, dass der Daten- und Technologieeinsatz strategisch sinnvoll ist, den Prozessen des Unternehmens standhält. dazu ist tiefgreifendes Strategieverständnis notwendig.
   • ++ Ethik und Verantwortung: Berater Können darüber hinaus eine wichtige Rolle bei der Sicherstellung, dass der Einsatz von KI ethisch und verantwortungsvoll erfolgt spielen und in der Orchestierung von fachlichen und rechtlichen Rahmenbedingungen.
5. Fähigkeit, Informationen zu strukturieren:
   • ++ Vereinfachung Strukturierung und Synthese: Strategen sind in der Lage, Informationen zu strukturieren und zu synthetisieren, um handlungsrelevante Erkenntnisse zu liefern, doch auch hier – die KI holt auf.
   • +++ Integration von Perspektiven: Synthetisieren bedeutet jedoch die Fähigkeit, verschiedene Perspektiven zu integrieren und ganzheitliche Lösungen zu entwickeln, ist eine Kernkompetenz eines Menschen und so in den Dialog eintreten.
   • Kommunikationsfähigkeit und Kundenverständnis: Die Kunst, komplexe Strategien klar und überzeugend zu vermitteln, Teams zu motivieren, ein tiefes Verständnis für Kundenbedürfnisse und ein Wissen um Prozesse und Systeme innerhalb von Organisationen zu entwickeln.

Und wie differenzieren sich die Beratungen dann? Hypothesen zu Zukunft der Beratung im Zeitalter der KI.

SpezialKnowHow: RTS und Keystride gehen von einem Zukunftsszenario aus in der Beratung zunehmend branchenspezifisch wird – was bereits jetzt so ist, wobei dann in Zukunft KI-Lösungen an die spezifischen Bedürfnisse verschiedener Industrien angepasst werden. ​ (RTS Labs)​​ (Keystride)​.

Intellectual Property, eigene Methoden und Modelle: Die Zukunft der technologiegestützten Beratung legt den Schwerpunkt auf Erkenntnisse, Methoden und Qualität in der Vorgehensweise und greift immer mehr auf eine standardisierte Datenbasis zu. Berater können KI nutzen, um:

Eigene Technologie

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist, dass Berater vermehrt eigene Technologien und hochwertige Modelle entwickeln und ihren Kunden zur Verfügung stellen. ggf. verändert sich der Beratermarkt eher in Richtung Softwareentwicklung und in jedem Segment werden unterschiedlich große und unterschiedlich komplexe Lösungen benötigt bzw. tatsächlich mehr Branchenlösungen gebaut, mit oder für Unternehmen.

Diese eigenen Entwicklungen können als Alleinstellungsmerkmale (USPs) dienen und den Beratungswert erheblich steigern. Berater, die über fortschrittliche Technologien und hochwertige Modelle verfügen, können ihren Kunden den größten Nutzen bieten. Es wird sonst möglicherweise eine Verschiebung hin zu technologischen Anbietern geben, die mehr Beratungsleistung übernehmen. Beratungen müssen dann jedoch exzellent oder vergleichbar besser als das Unternehmen selbst mit strategischen Tools umgehen können, um eine eigene Wertschöpfungstiefe zu erreichen.

Durch den Einsatz eigener Modelle und Technologien könnten Berater ihren Kunden aber auch maßgeschneiderte Lösungen bieten und gleichzeitig effizienter und nachhaltiger arbeiten. Beratungen brauchen daher in Zukunft vielleicht eher Fähigkeit, intelligente Systeme zu entwerfen ( oder exceptionell gut zu nutzen oder diese Einzuführen) , die zur ständigen Weiterentwicklung und Verbesserung der Effizienz und Informationsqualität im Unternehmen beitragen. Damit verschiebt sich ähnlich wie in den operativen Bereichen das Machtverhältnis hin zu Technologieanbietern. Alternativ werden Beratungen “Entwicklungsbuden” für unternehmenseigene Systeme.

Fazit

Die Rolle des Beraters wird im Zeitalter der KI keineswegs obsolet verändert sich dennoch dramatisch – weniger Arbeit mehr oder veränderter Output. Es verschiebt sich der Fokus von der reinen Datenanalyse hin zu strategischem Denken, kreativen Lösungen und ethischer Verantwortung. Die Erfahrung, Kommunikationsfähigkeit, Kundenverständnis, Modell- und Methodenkompetenz sowie die Bewertungs- und Strukturierungskompetenz eines Menschen sind unverzichtbar, um die Potenziale der KI voll auszuschöpfen. Berater werden vielleicht eher Lehrer, Trainer und Ingenieure .. wer weiß. Für den Moment ist es aber sicher wie seit Langem in jeder Welle, wir hauen uns erst mal Tools um die Ohren ;-).