Erst das Research, dann die ganze Wertschöpfung

In Teil 1 habe ich geschrieben: „Das war mal unser Format.“ Jetzt will ich erklären, was ich damit meine.

Auf meinem Schreibtisch liegen zwei Studien zur selben Frage: Was macht KI mit der Wirtschaft? Die eine befragt 1.719 Führungskräfte in 97 Ländern. Die andere wertet eine Million echte Gespräche aus, modelliert die US-Wirtschaft bis 2030 in drei Szenarien und hat 18 externe Gutachter, darunter Daron Acemoglu, Nobelpreisträger 2024, und David Autor, einer der einflussreichsten Arbeitsmarktökonomen der Welt.

Die erste stammt von McKinsey. Die zweite von Anthropic, einem KI-Anbieter.

Vor fünf Jahren wäre das undenkbar gewesen. Vor zehn Jahren hätten wir gelacht.

Beratungen haben jahrzehntelang nach einem Muster gearbeitet, das so selbstverständlich war, dass es keinen Namen brauchte.

Schritt eins: die große Studie. McKinsey gründete 1990 das Global Institute genau dafür, Entscheidern „facts and insights“ zu liefern. Die meistzitierte KI-Zahl der Jahre 2023 und 2024 stammt von dort: 2,6 bis 4,4 Billionen Dollar jährliches Potenzial durch generative KI. BCG, Deloitte, PwC machen es genauso, mit Tausenden Befragten und aufwendigen Methoden.

Schritt zwei: die Deutung. Aus der Studie wird eine Handlungsempfehlung. Was bedeutet das für Ihre Branche? Für Ihr Unternehmen? Für Ihre Wettbewerbsposition?

Schritt drei: das Mandat. Wer die Deutung liefert, bekommt den Auftrag. Das war nie ein Geheimnis und auch keine Kritik. Es war ein Geschäftsmodell, und es hat funktioniert.

Bis jemand anfing, es zu kopieren. Und dann über das Kopieren hinauszugehen.

Im Februar 2025 startete Anthropic den Economic Index: regelmäßige Auswertungen von jeweils rund einer Million echter Konversationen, zugeordnet zu rund 20.000 Tätigkeiten nach der Berufsklassifikation des US-Arbeitsministeriums. Kein Fragebogen. Gemessenes Verhalten.

Im März 2026 folgte das Anthropic Institute, geleitet von Mitgründer Jack Clark. Der Kernsatz der Gründungsmitteilung lautet: „The Institute has a unique vantage point: it has access to information that only the builders of frontier AI systems possess.“

Im September 2026 dann „Scenarios for our Economic Future“: ein volkswirtschaftliches Modell mit interaktivem Szenario-Rechner, drei Szenarien für die US-Wirtschaft bis 2030, 18 namentlich genannte Gutachter aus der akademischen Spitze. Das Format, das bisher dem McKinsey Global Institute, dem IWF oder akademischen Ökonomen gehörte.

OpenAI zog parallel: Im September 2025 veröffentlichten sie gemeinsam mit dem NBER „How People Use ChatGPT“, Nutzungsdaten von November 2022 bis Juli 2025, Co-Autor David Deming von Harvard. Dazu GDPval, 1.320 Aufgaben aus 44 Berufen. Microsoft gründete das AI Economy Institute und publiziert quartalsweise einen „AI Diffusion Report“ auf Basis eigener Telemetrie.

Und dann passiert etwas, das die Sache von einer akademischen Beobachtung zu einer geschäftlichen macht: Die Ökonomen wechseln zwischen den Anbietern. Zoë Hitzig war 2025 Mitautorin der OpenAI-Studie und ist 2026 Gründungsmitglied des Anthropic Institute. Tom Cunningham war Mitautor bei OpenAI und Gutachter bei Anthropic. Die akademische Autorität, die früher als unabhängiges Korrektiv zu Beratungsstudien fungierte, wird von den Anbietern absorbiert.

Wir sehen einen methodischen Unterschied, der gravierend ist.

McKinsey befragt 1.719 Führungskräfte, was sie über KI denken. Anthropic wertet eine Million Konversationen aus und sieht, was Menschen mit KI tun. McKinsey publiziert einmal im Jahr. Anthropic quartalsweise, mit Länderberichten für Australien, Kanada und einem Nutzungsindex, der zeigt, wie intensiv einzelne Länder KI einsetzen. Deutschland liegt bei 1,84. Israel bei 7,0. Ein US-Anbieter weiß besser als der BDU, wie intensiv Deutschland KI nutzt.

Beide Seiten haben blinde Flecken. Befragungen messen Selbstauskunft, was vom tatsächlichen Verhalten abweichen kann. Wer Manager fragt, ob sie KI einsetzen, bekommt erwünschte Antworten. McKinseys eigene Erhebungsreihe belegt das: 2025 erwarteten 32 % der Befragten einen Stellenabbau durch KI. Eingetreten sind 14 %. Eine Fehlprognose um mehr als das Doppelte, aus derselben Studie.

Aber auch die Anbieterdaten sind verzerrt. In Anthropics eigener Erhebung stellen IT- und Mathematikberufe 30 % der Stichprobe, obwohl sie nur 4 % der US-Beschäftigten ausmachen. Wer aus Claude-Nutzung auf „die Wirtschaft“ schließt, extrapoliert von einer extremen Early-Adopter-Population. Und natürlich sind Anbieterstudien Interessenpublikationen. Anthropics Szenariomodell stellt die düsterste Prognose des eigenen CEOs Amodei als unwahrscheinlichsten Fall dar. Das ist Framing im eigenen Sinne.

Unabhängig ist das alles nicht. Unsere Studien waren es auch nicht. Der Unterschied liegt in der Datenbasis, nicht in der Unschuld.

Und dann gibt es Acemoglu. Derselbe Ökonom, der in seinem eigenen NBER-Paper den KI-Produktivitätszuwachs auf höchstens 0,66 % in zehn Jahren schätzt, also ein bis zwei Größenordnungen unter den Anbieterszenarien, ist Gutachter des Anthropic-Modells. Die Anbieter binden ihre schärfsten Kritiker ein. Beratungen haben das selten getan.

Bis hierhin könnte man sagen: Die Anbieter publizieren bessere Studien. Ärgerlich für die Branche, aber kein Strukturbruch.

Der Strukturbruch kam 2026. Denn die Anbieter sind beim Research nicht stehengeblieben. In 19 Monaten haben sie sich die gesamte Wertschöpfungskette heruntergefressen, vom Research über die Deutung bis zur Implementierung.

Erst das Research. Economic Index, Scenarios, GDPval, AI Diffusion Report. Das Thema setzen, die Agenda bestimmen, die Zahlen liefern, an denen sich alle anderen messen müssen.

Dann die Vertriebskanäle. Im Dezember 2025 gründeten Accenture und Anthropic eine gemeinsame Geschäftseinheit, rund 30.000 Accenture-Leute werden auf Claude geschult. Im Februar 2026 schloss OpenAI Mehrjahresverträge mit BCG, McKinsey, Accenture und Capgemini. Im Juni folgte das OpenAI Partner Network: 150 Millionen Dollar, Ziel 300.000 zertifizierte Berater bis Jahresende. Die großen Beratungen werden zum Distributionskanal.

Dann die eigene Beratung. Im Mai 2026 kündigte Anthropic eine eigene Dienstleistungsfirma an, 1,5 Milliarden Dollar Kapital, mit Blackstone, Hellman & Friedman und Goldman Sachs. Im selben Monat gründete OpenAI die Deployment Company, 4 Milliarden Dollar, inklusive Übernahme der Beratung Tomoro mit rund 150 KI-Ingenieuren. Im Juli startete Ode with Anthropic. Zielgruppe: mittelgroße Unternehmen.

Erst das Research, dann die ganze Wertschöpfung. Wir kennen das Muster. Es ist das Muster der Beratungsbranche. Nur schneller, besser kapitalisiert und mit einer Datenbasis, die den Beratern nicht zur Verfügung steht.

Deloitte hat Claude inzwischen an 470.000 Mitarbeitende ausgerollt, Cognizant an 350.000. Anthropics Anteil am Unternehmensmarkt stieg laut HFS Research von 24 % auf 40 %. Die Anbieter fahren zweigleisig: Die großen Beratungen werden zum Vertriebskanal. Für den Mittelstand gründen sie eigene Firmen. Die mittelständischen Beratungshäuser stehen dazwischen.

Was ich aus eigenen Projekten sehe: Im Kernstück der Beratungsarbeit, der Analyse vor Ort, dem Sense-Making und der Hypothesenbildung, gehen die Forward-Deployed-Engineering-Ansätze der Anbieter nicht überall auf. Ich sehe frustrierte Fachabteilungen und viel gebundene Kapazität für mäßigen Output.

Gartner sieht es ähnlich und erwartet, dass 70 % der Unternehmen solche anbietergebauten Agenten bis 2028 wieder aufgeben. Die Kosten liegen bei über 200.000 Dollar pro Quartal und Anwendungsfall, und weniger als 20 % dieser Einsätze münden laut Gartner in ein Produkt des Anbieters. Analyst Mukul Saha bringt es auf den Punkt: „Some charge premium fees without the delivery depth, program management, or change management maturity to justify them.“

Gartner sagt auch, dass gut aufgesetzte Forward-Deployed-Modelle gute Ergebnisse liefern. Und laut einer MIT-Studie gelingen KI-Projekte mit externen Partnern häufiger als reine Eigenentwicklungen. Es geht also nicht darum, dass Externe grundsätzlich scheitern. Es geht darum, dass Domänenwissen, Prozesskenntnis und Change Management sich nicht per Ingenieur einfliegen lassen.

Das BCG/Harvard-Feldexperiment zeigt, wo die Grenze verläuft: Bei klar umrissenen Aufgaben liefert KI 12,2 % mehr Output, 25 % schneller, über 40 % höhere Qualität. Aber sobald Berater aus widersprüchlichen Interviews und Finanzdaten die richtige Empfehlung ableiten sollen, also genau das, was Beratung im Kern ausmacht, liegen sie mit KI um 19 Prozentpunkte häufiger falsch.

Genau hier liegt ein Hebel für die Branche: KI qualifiziert einsetzen und die Ergebnisse prüfen, bevor sie beim Kunden landen. Im Finanzwesen heißt das Underwriting, die Risikoprüfung vor der Freigabe. Übertragen auf KI-Agenten entsteht daraus eine neue Rolle: der Agent Underwriter. Jemand, der Domänenwissen mitbringt, die Outputs gegen die Realität des Kunden prüft und mit seinem Namen dafür einsteht. Das ist kein Zukunftsszenario. Das ist ein Geschäftsmodell.

Und jetzt wird es interessant. Denn die Anbieter sagen selbst, wo ihre Wertschöpfungskette endet.

OpenAI zum Partner Network: Die Haupthürde sei nicht mehr die Fähigkeit der Modelle, sondern die Schwierigkeit, die richtigen Anwendungsfälle zu finden, Abläufe neu zu gestalten und den Wandel zu bewältigen. Denise Dresser von OpenAI: „The challenge now is helping companies integrate these systems into the infrastructure and workflows that power their businesses.“ Chris Taylor von Ode: „Companies everywhere see the potential for what AI can do for their businesses, the challenge is making it real.“

Ralf Wintergerst, Bitkom-Präsident, bringt es auf den deutschen Punkt: „Bei KI geht es nicht in erster Linie um das eingesetzte Modell. Daten aufbereiten, Systeme verbinden und Rechenkapazität bereitstellen erfordert den höchsten Aufwand.“

Die Zahlen bestätigen das. 80 % der Unternehmen melden laut McKinsey persönliche Produktivitätsgewinne durch KI. 6 % erzielen einen deutlichen Gewinnbeitrag von mindestens 5 % des EBIT. Von diesen 6 % bauen rund 73 % ihre Abläufe grundlegend um. Von den übrigen nur 25 %. Bitkom: 57 % der deutschen Unternehmen nutzen KI. 0 % schöpfen sie voll aus.

Wer als Modellanbieter eigene Beratungsfirmen gründet, hat zugegeben, dass die Lizenz allein nicht reicht.

Das ist die Brücke zu dem, was ich in Teil 1 als Ebene 3 beschrieben habe: die lange Landebahn. Die Modelle können viel. Der Umbau beim Kunden dauert. Und genau dort, im Umbau, liegt der Teil der Wertschöpfung, den ein Anbieter nicht per Lizenz liefern kann.

Ein Anbieter berät nicht gegen sein eigenes Modell. Er kennt den Auftragsprozess eines Stadtwerks nicht. Und er steht nicht für die Abschlussquote gerade.

Bei unserem Kunden First Energy AG springen wir genau in diese Lücke. Wir wissen, wie Strom heute verkauft wird, was die Hürden sind, wie die Prozesse aussehen. Dieses Domänenwissen verbinden wir mit den Fähigkeiten der KI-Modelle. Das Ergebnis ist messbar: Abschlüsse. Und wir haben unser Geschäftsmodell angepasst. Statt reinem Time & Material arbeiten wir mit erfolgsbasierten Komponenten.

Drei Dinge kann ein Anbieter nicht sein: unabhängig in der Empfehlung, vor Ort in der Umsetzung und haftbar für das Ergebnis. Das klingt nach wenig. Es ist der Teil der Wertschöpfung, der übrig bleibt, wenn alles andere automatisiert, skaliert und von den Anbietern selbst übernommen wird. Und es ist der Teil, für den Kunden am Ende bezahlen.

Ich sage das als jemand, der mit genau diesen Modellen arbeitet. K&P und unsere Tochter futurest setzen Claude und GPT in Kundenprojekten ein. Gerade deshalb weiß ich, wo die Modelle aufhören und die Beratung anfängt.

Eine letzte Beobachtung, die mich als BDU-Fachverbands-Vorstand beschäftigt.

Das Bild der deutschen KI-Nutzung stammt aus US-Nutzungsdaten und aus Befragungen. Anthropic weiß, dass Deutschland einen Nutzungsindex von 1,84 hat. Bitkom weiß, dass 57 % der Unternehmen KI nutzen. Echte Messwerte aus Projekten im deutschen Mittelstand gibt es kaum.

Wir prognostizieren seit Jahren, wohin der Markt geht, und liegen seit Jahren daneben. Vielleicht sollten wir anfangen zu messen statt zu prognostizieren.

Genau daran arbeiten wir im BDU: Mitglieder, Partner der Beratungshäuser, Geschäftsstelle und Präsidium gemeinsam. Die Branche und das Berufsfeld Unternehmensberatung aktiv zu gestalten ist eine Chance für den Verband und seine Mitgliedsunternehmen.