Was KI zerstört – und wer das überlebt: Unternehmen im Wandel

Was KI kaputt macht: Mit Algorithmen und Agenten entfaltet künstliche Intelligenz mehr Wucht, als viele Chefs derzeit glauben. Wie man dem Tod seines Geschäftsmodells entrinnen kann.  

Von Manuel Heckel 

Es sieht nach Sieg für die Menschen im ewig andauernden Arbeitsplatz-Wettbewerb mit den Maschinen aus. Das schwedische Fintech Klarna hat im vergangenen Jahr angekündigt, auf KI statt auf Kollegen zu setzen. Künstliche Intelligenz (KI) könne bereits die Arbeit von 700 Beschäftigten im Kundenservice ersetzen. Ein Jahr lang stellte das schnell gewachsene Start-up aus Stockholm keine Mitarbeiter mehr ein. In diesem Mai musste Vorstandschef Sebastian Siemiatkowski dann zurückrudern. Freiberufliche Assistenten sollen künftig als Ansprechpartner für die Kunden bereitstehen – flankiert von KI-Tools. „In die Qualität der menschlichen Unterstützung zu investieren, ist für uns der Weg der Zukunft“, sagte Siemiatkowski der Nachrichtenagentur Bloomberg. 

Tech-Skeptiker nahmen die Nachricht mit großer Genugtuung auf. So allmächtig, so produktiv scheint KI noch nicht zu sein, dass sie ganze Abteilungen ersetzen kann. Eine willkommene Botschaft für alle, die vor umfangreichen KI-Projekten und Plänen bislang zurückschrecken. Denn es kann verlockend sein, sich nicht mit den unbequemen Fragen rund um die KI auseinanderzusetzen. Viele Mittelständler fühlen sich schon ohne Tech-Transformation gut ausgelastet. Ein unsicherer wirtschaftlicher Ausblick, bürokratische Belastungen und die verschiedenen Facetten des Fachkräftemangels lähmen viele Firmen. 

Doch trotz der Kehrtwende von Klarna, trotz des einen oder anderen gescheiterten Pilotprojektes, trotz enttäuschender Ergebnisse beim Einsatz von KI-Tools: Experten raten dringend davon ab, das Thema zu den Akten zu legen. Das Transformationspotenzial von generativer KI für das aktuelle und künftige Geschäft werde von der Mehrheit der Unternehmen in Deutschland aktuell unterschätzt, hält die Unternehmensberatung Sopra Steria in einer im Frühjahr veröffentlichten Studie fest. KI sei weit mehr als nur ein Effizienzwerkzeug, sagt Michael Buttkus, Leiter der digitalen Transformationsberatung Sopra Steria Next. „Die Technologie kann die Geschäftslogik grundlegend verändern. Und diesen Blick sollten Unternehmen schärfen.“ Klingt alles eher so, als sei das bei Klarna nur ein Punktsieg, wenn überhaupt. 

Im Klein-Klein einiger heutiger KI-Projekte geht der Blick für das große Ganze verloren. Der Umfrage zufolge setzen vier Fünftel der Firmen heute bereits die Technologie ein. Doch von der beiläufigen Nutzung von ChatGPT, jenes Programms des US-Anbieters Open AI, das den KI-Boom auslöste, bis zu einer umfassenden KI-Strategie ist es ein weiter Weg. Und nur ein gutes Drittel der Befragten kann sich vorstellen, dass Unternehmen tatsächlich vom Markt verschwinden, wenn sie in den nächsten drei Jahren nicht generative KI in ihrem Geschäftsmodell berücksichtigen. Doch aus vermeintlichen Nice-to-have-Vorhaben können schnell existenzielle Notwendigkeiten werden. „Früher hat man sich mit Innovationen gerne geschmückt, heute sind sie angesichts des massiven Einsparpotenzials eigentlich überlebenswichtig“, sagt Oliver Bleutgen, Head of AI bei Sopra Steria.  

Wer also abwartet, statt auszuprobieren, riskiert einiges. „Auch die, für die KI heute noch nicht den größten Impact hat, sollten mit der Technologie schon experimentieren“, rät Julian Raabe, Partner im Münchener Büro der Unternehmensberatung McKinsey und Experte für die Dienstleistungsbranche. Die grundsätzliche Wucht und Wirkung, die KI-Anwendungen entfalten können, lässt sich langsam besser abschätzen – und sie rüttelt gleich an mehreren etablierten Prozessen und Modellen. 

Vor allem das Aufkommen der sogenannten Agenten sorgt dafür, dass KI in kurzer Zeit mehr Aufgaben übernehmen kann, als viele dachten. KI tritt damit gewissermaßen in die dritte Generation. Zunächst halfen die neuronalen Netzwerke dabei, Muster in riesigen Datenmengen aufzuspüren. Mit der generativen KI kam dann die Fähigkeit dazu, sinnvolle Texte, Bilder und Datensätze zu erstellen. Jetzt geht es noch einen Schritt weiter: Spezialisierte KI-Agenten übernehmen Teilaufgaben – stehen aber im automatisierten Austausch zueinander. „‚Agentic AI‘ ist das Versprechen, dass verschiedene Softwaretools selbstständig miteinander Entscheidungen treffen können und damit zu wichtigen Teammitgliedern werden“, sagt Raabe. „Und wir sehen, dass sich dieses Versprechen mehr und mehr materialisiert.“ 

Damit arbeitet sich die KI an Schnittstellenfunktionen vor. Wo bislang noch Analysten verschiedene Informationsquellen zu einer Powerpoint-Präsentation zusammenführten, übernimmt das vielleicht bald ein Agent. Wo bislang ein Projektmanager die Arbeit von unterschiedlichen Abteilungen koordiniert, behält bald die KI die Deadlines und To-dos im Blick. Besonders bedrohlich ist das Szenario für die Dienstleister, die bislang gut davon lebten, ihren Kunden Komplexität abzunehmen. Dazu gehören dann auch tiefergehende Tätigkeiten, etwa in der Buchhaltung oder der Beratung. 

Gerne herangezogen wird immer wieder das Beispiel Kundenservice. Künftig könnten Agenten automatisch in der Logistik nachfragen, wo das Paket denn nun wirklich ist. Oder mit einem Bot für die Umsatzoptimierung aushandeln, welcher Rabatt einem Anrufer gewährt wird. 2029 könnten Agenten so bis zu 80 Prozent der normalen Kundeninteraktionen übernehmen, schätzt das Marktforschungsinstitut Gartner. Fintech Klarna war seiner Zeit vielleicht einfach ein wenig voraus. 

Frühstarter profitieren

Zur Wahrheit gehört jedoch: Bislang ist es nur wenigen Unternehmen gelungen, diese Agenten bereits wertstiftend einzusetzen. Doch in den nächsten Monaten und Jahren dürfte sich hier das volle Potenzial zeigen. Und Frühstarter dürften früher von den Vorteilen profitieren. Der Softwarekonzern Salesforce rechnet weltweit bis 2027 mit einem Produktivitätszuwachs von 30 Prozent und gesenkten Arbeitskosten von 19 Prozent durch Agenten. 

Das Aufkommen der Agenten mag einige Unternehmen überfordern. Zumal nicht immer auf den ersten Blick zu unterscheiden ist, ob Softwareanbieter die vollmundigen Versprechen sofort einlösen können. Doch eine Atempause rund um die KI-Adaption ist in jedem Fall gefährlich. Denn jenseits von komplexeren Agenten-Anwendungen verändert die Technologie still und heimlich zahlreiche Abläufe, die sich gut eingespielt haben. 

In der Personalarbeit lassen sich mit generativer KI zügiger Stellenanzeigen erstellen und mit kleineren Prompts für die verschiedenen Kanäle – von Jobbörse bis Social Media – anpassen. In der IT-Abteilung können KI-Chatbots heute schon ganze Codepakete schreiben, die einfachere Homepages oder Apps erstellen. Und das Marketing muss nicht mehr zwangsläufig mehrere Kreativagenturen beschäftigen, um Werbespots zu entwerfen, zu produzieren oder zu schneiden. Auch hier gilt: Die Dienstleister, die sich bislang auf solche Aufgaben spezialisiert haben, könnten ohne eine Veränderung als erstes unter Druck geraten. 

Ein anderes, vielfach noch unterschätztes, Beispiel für die transformative Kraft der KI sind die Veränderungen in der Online-Suche. Besonders für zahlreiche Handels- und Dienstleistungsbranchen war eine gute Positionierung bei Anbietern wie Google oder Bing in den vergangenen Jahren überlebenswichtig. Über die Suchleiste fanden Nutzer rasch einen passenden Steuerberater, den bevorzugten Online-Shop für Kleidung oder einen passenden Lieferanten für B2B-Produkte. Über Geschäftseinträge in Kartendiensten wie Google Maps ließen sich schnell Restaurants, Hotels, Friseursalons finden und vergleichen. Eine kluge Suchmaschinenoptimierung (kurz Seo) war ein vergleichsweise zuverlässiger Garant, um Neukunden und Umsätze zu generieren. 

KI sorgt nun dafür, dass dieser Kanal erodiert. Eine aktuelle Studie des Softwareunternehmens Claneo zeigt, dass KI-Chatbots wie ChatGPT bereits von einem Drittel der deutschen Internetnutzer mehrmals pro Woche benutzt werden, bei Menschen unter 27 Jahren liegt diese Quote bereits bei knapp 50 Prozent. Das Problem aus Unternehmenssicht: In den KI-generierten Zusammenfassungen – die beispielsweise Google seit Ende März 2025 in Deutschland ausrollt – werden vielleicht noch einzelne Produkte oder Marken genannt, die ausführliche Übersicht wie auf einer Google-Ergebnisseite fehlt jedoch. Wer nicht von der KI erwähnt wird, verliert den Zugang zu potenziellen Kunden. Eine Antwort darauf kann das sogenannte Geo sein. Die Abkürzung steht für eine Generative Engine Optimization, also das gezielte Aufbauen von digitalen Quellen, die von den Large-Language-Models als besonders vertrauenswürdig eingestuft werden. 

Baugewerbe abgehängt

Grundsätzlich gilt jedoch: Als Querschnittstechnologie wird KI über kurz oder lang in allen Branchen seine Kraft entfalten. Wie stark und wie schnell Tech-Nachzügler dabei abgehängt werden, wird vom generellen Digitalisierungsniveau innerhalb des jeweiligen Sektors abhängen. Mit einem relativen Vorsprung gegenüber dem Wettbewerb ist also bereits viel gewonnen. Der Digitalisierungsindex des Bundeswirtschaftsministeriums zeigte hier im vergangenen Jahr eine große Spannbreite. Wenig überraschend waren Unternehmen der IT- und Telekommunikationsbranche im Deutschland-Vergleich bereits recht weit. Abgesehen davon, dass die Beschäftigten neuen Technologien gegenüber besonders aufgeschlossen sind, ist für die Firmen ein kompletter Verzicht schlicht undenkbar. Dagegen gehörte das Baugewerbe etwa zu den Schlusslichtern. Wer hier KI einsetzt, um beispielsweise Angebote automatisiert erstellen zu lassen, hat bereits einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz.  

KI übernimmt langweilige Jobs

Unternehmen sollten daher früh beginnen, einzelne Bereiche – vom Marketing über die Verwaltungsarbeit bis zur Produktion und Logistik – auf mögliche Technik-Updates hin abzuklopfen. Egal, ob es um mögliche Einsparungen geht oder um zusätzliche Umsatzquellen: Auch langfristig, trotz aller Visionen von autonom handelnden Agenten, wird es darauf ankommen, wer künftig menschliche und künstliche Intelligenz am klügsten kombiniert. „Die größte Auswirkung der KI sehen wir in der Möglichkeit, die Menschen produktiver zu machen und von langweiligen, sich wiederholenden und gefährlichen Arbeiten zu entlasten“, sagt McKinsey-Berater Raabe. 

Relevant ist diese Botschaft vor allem für Firmen, die sich noch durch einen Fachkräftemangel ausgebremst fühlen. Nach Ansicht der Experten ist im ersten Schritt bereits viel gewonnen, wenn es gelingt, dem vorhandenen Personal mehr Freiraum zu verschaffen. „Es gibt in Deutschland einen Mangel an qualifizierten Kräften und diese beschäftigen sich noch zu oft mit nicht produktiven Aufgaben“, sagt Raabe. 

Eine frühzeitige und regelmäßige Beschäftigung mit KI sorgt dafür, dass gewissermaßen der Tech-Muskel bei Unternehmen und Mitarbeitern trainiert wird. Das senkt die Scheu, sich überhaupt mit Technologie auseinanderzusetzen. „Wenn eine möglichst große Zahl an Mitarbeitern geschult ist, dann ist man auf dem richtigen Weg“, fasst Berater Bleutgen zusammen. 

Je niedrigschwelliger der Einstieg, desto schneller gelingt dabei in der Regel die Adaption. „Hilfreich ist es, sich nach Tools umzuschauen, die einer breiten Masse bei der alltäglichen Arbeit helfen können“, rät der KI-Chef von Sopra Steria. Um den Umgang zu trainieren, müssen Unternehmen jedoch Ressourcen bieten, etwa in Form von Weiterbildungen. „Sonst sind die Beschäftigten überfordert. Sie haben keine Zeit, ihre Axt zu schärfen, weil sie so viele Bäume fällen müssen“, sagt Bleutgen. 

Die KI-Verordnung der EU könnte hier Beihilfe leisten: Seit Februar sind Unternehmen, die irgendeine Form von KI-Software einsetzen, rechtlich verpflichtet, die Beschäftigten im Umgang mit diesen Systemen zu schulen. Ein konkreter Umfang und eine inhaltliche Mindesttiefe sind dabei nicht vorgeschrieben. 

Mitarbeiter können nur dann eigene Ideen für einen cleveren KI-Einsatz entwickeln, wenn sie die Möglichkeiten und Grenzen der Tools selbst erlebt haben. Je näher die KI an den Kern des Wertschöpfungsprozesses heranrückt, desto anspruchsvoller wird es, passgenaue Lösungen zu finden, „die mich wirklich nach vorne bringen, aber die ich nicht am Markt einkaufen kann“, formuliert es Bleutgen. Gegebenenfalls ist bei diesem Evolutionsschritt ein einordnender Blick von außen hilfreich. „Kein Experte wird gerne sagen, dass eigentlich 70 Prozent seiner Arbeit von KI übernommen werden kann.“ 

Schwer kalkulierbar

Gerade in wirtschaftlich schwachen Jahren können Unternehmen aus Kostengründen davon absehen, in KI-Projekte und KI-Wissensaufbau zu investieren. Der direkte Return-on-Investment lässt sich heute häufig nur schwer kalkulieren. Zumal gerade bei manchen Mittelständlern noch andere IT-Anlaufkosten dazukommen, etwa um unternehmensinterne Daten überhaupt zu sammeln und aufzubereiten. Doch die Erfahrungen, die jetzt gesammelt werden können, zahlen sich in den kommenden Jahren kräftig aus. Zumal der generelle technologische Trend zeigt, dass die Kosten für notwendige KI-Kapazitäten sinken, während die technische Reife steigt. 

Noch herrsche insgesamt eine Schonfrist, sagt McKinsesy-Berater Raabe. Seine Vermutung: Der Unterschied zwischen KI-affinen und -skeptischen Firmen zeigt sich erst mit Verzögerung, dann aber mit voller Wucht. „In den kommenden zwei bis drei Jahren werden wir die ersten Ergebnisse sehen. Doch in den Jahren danach wird die Schere zwischen Vorreitern und Nachzüglern stärker auseinander gehen, weil die Technologie dann günstiger wird.“