Wie der KI-Boom Berater ins Hintertreffen geraten lässt

Ein Bericht des Wall Street Journal beschreibt, wie die ersten Marketingkampagnen von Beratungsfirmen große Erwartungen weckten – die Realität jedoch oft hinter den Versprechen zurückblieb.

Beratungsunternehmen hatten in den vergangenen drei Jahren Milliarden investiert, um im KI-Boom eine Schlüsselrolle zu spielen. Ziel war es, internationale Konzerne bei der Transformation mit Hilfe der neuen Technologie zu begleiten. Gelingt dies, könnte die Branche profitieren – gerade in Zeiten von makroökonomischem Druck und Stellenabbau. Firmen steckten Milliarden Dollar in KI-Projekte, angetrieben von der Angst, den Anschluss zu verpassen. PwC etwa warb mit dem Slogan: „Wir machen nicht nur Versprechungen. Wir liefern Ergebnisse.“ Zunächst schien diese Botschaft zu verfangen – doch bald zeigte sich Ernüchterung.

Viele Kunden stellten fest, dass Beratungsfirmen nicht das hielten, was sie angekündigt hatten. Oft verfügten die Berater über kaum mehr Fachwissen in Sachen KI als die eigenen Mitarbeiter der Unternehmen. In vielen Fällen gelang es ihnen nicht, konkrete Anwendungsfälle mit spürbarem Mehrwert umzusetzen. Proof-of-Concepts blieben auf Pilotprojekte beschränkt und ließen sich nicht im großen Maßstab übertragen. So beschreibt Dave Williams, Chief Information and Digital Officer bei Merck, dass Partnerfirmen zwar geschätzt würden, aber „oft auf unsere Kosten lernen“.

Dennoch bleibt das Geschäft lukrativ. Nach Angaben von Gartner sollen die weltweiten Ausgaben für generative-KI-Beratung von 1,34 Milliarden Dollar im Jahr 2023 auf 3,75 Milliarden Dollar 2024 steigen. Branchenkenner erwarten, dass Berater in vier bis fünf Jahren wirksamer beitragen könnten – wenn Technologie und Methoden ausgereifter sind. Bis dahin überwiegt bei vielen Kunden die Frustration.

Berater versus „Studenten“

Die großen Beratungsunternehmen – darunter Deloitte, PwC, KPMG, Ernst & Young sowie Strategieberater wie McKinsey, Bain und die Boston Consulting Group – haben seit Jahren Erfahrung bei der Einführung von Technologien wie Cloud-Systemen oder ERP-Software. Doch dieses Wissen lässt sich laut Technologiechefs nicht ohne Weiteres auf den Einsatz generativer KI übertragen.

„Wenn man über etwas so Neues nachdenkt, kann man diese Erfahrung nicht wirklich kaufen“, sagt Greg Meyers, Chief Digital and Technology Officer bei Bristol-Myers Squibb. Er betont, dass ein Partner einer Big-Four-Gesellschaft beim Umgang mit Tools wie Gemini CLI oder Claude Code kaum mehr Erfahrung habe „als ein Student, der diese Anwendungen ausprobiert“.

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