KI-Einsatz an die jeweilige Entscheidung anpassen

An einem regnerischen Dienstag in London überprüfte das Führungsteam eines Konsumgüterunternehmens zwei Geschäftsentscheidungen: „Wo sollen wir unsere nächsten fünf Geschäfte eröffnen?“ und „Sollen wir die Marke in Richtung Wellness ausrichten?“ Generative KI wurde verwendet, um den Entscheidungsprozess für beide Fragen zu unterstützen. Das Team hatte am Ende eine Reihe plausibler qualitativer Argumente für die vorgeschlagene Roadmap zur Filialerweiterung – ohne Daten oder Analysen zur Untermauerung dieser Empfehlungen. Das Tool hatte dem Team geholfen, eine ausgefeilte Erzählung zur Wellness-Neuausrichtung zu erstellen, zusammen mit einer überzeugenden Präsentation, die den strategischen Schritt befürwortete, aber die Einbindung der Beteiligten war oberflächlich, und es gab keine gemeinsame Überzeugung, dass die Organisation bereit für den Schritt war.

Das Treffen offenbarte die fehlerhafte Annahme, dass alle KI gleich ist und dass jede Art von künstlicher Intelligenz die Entscheidungsfindung gleichermaßen unterstützt. In der Realität erfordern unterschiedliche Entscheidungen grundlegend unterschiedliche KI-Rollen. Manche Entscheidungen sind eng: Ziele sind klar, Daten sind verfügbar und Ergebnisse können schnell gemessen werden. Andere sind breit: Ziele sind umstritten, Informationen sind unvollständig und Abstimmung ist genauso wichtig wie Analyse. Wenn Führungskräfte beide Entscheidungstypen gleich behandeln, wenden sie KI-Technologie vorhersehbar falsch an, indem sie generative Tools einsetzen, wo analytische Motoren benötigt werden, oder wo die eigentliche Arbeit in Beratung und Engagement besteht. Das Ergebnis ist eine enttäuschende Ausgabe, die enge Entscheidungen nicht unterstützt und fragile Zustimmung und schwierige Umsetzung für breite Entscheidungen, die Sozialisierung und Abstimmung erfordern.

Diese Diskrepanz zeigt sich branchenübergreifend. Die KI-Einführung ist jetzt weit verbreitet, aber viele Organisationen kämpfen immer noch darum, KI-Aktivitäten in messbare geschäftliche Auswirkungen umzuwandeln. In seinem Bericht 2025 zum Stand der KIbeschreibt McKinsey diese Lücke deutlich: 88 % der Unternehmen nutzen jetzt KI in mindestens einer Funktion, aber nur etwa 40 % können eine positive Auswirkung auf das Endergebnis feststellen. In unserer Arbeit mit Führungsteams ist das Muster hinter dieser Lücke konsistent. Der Druck, KI einzusetzen – verstärkt durch Schlagzeilen über generative und agentische Systeme – überholt oft die härtere Disziplin zu entscheiden, wo KI führen, wo sie unterstützen und welche Art von KI zur jeweiligen Entscheidung passt. Infolgedessen erstellen Teams beeindruckende Präsentationen für Probleme, die mehr Zeit für interne Abstimmung erfordern, und sie verwenden konversationelle generative Tools für Entscheidungen, die strenge Analysen erfordern.

Die Lösung besteht darin, die Rolle der KI bei der Entscheidung zu kalibrieren.