GenAI und das Zeitalter der Augmented Consultants

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GenAI wird weiterhin Sektoren umgestalten, so auch die Beratungsbranche. Für Berater:innen ist die Künstliche Intelligenz (KI) ein unbestrittener Vorteil. Mit Blick auf die Zukunft wird der Vorteil darin liegen, den Bedarf an menschlicher Intelligenz zu ermitteln. 

Jüngste Studien haben die potenziellen Auswirkungen von GenAI auf die Beratung untersucht. Dabei wird die Möglichkeit hervorgehoben, Routineaufgaben wie die Überprüfung von Referenzen und Lebensläufen, die Erstellung von White Papers und vieles mehr erheblich zu vereinfachen. Darüber hinaus kann GenAI Analysen, Berichte und Benchmarking beschleunigen, spezifische Beratungsprozesse automatisieren und somit die Anzahl der benötigten Analysten reduzieren.

Während einige Entwicklungen vielversprechend sind, lösen andere Befürchtungen aus.

Eines ist sicher: Wie auch in anderen Branchen zwingt der KI-Fortschritt das Wertversprechen und die Rolle des Menschen zu überdenken. Eine gemeinsame Studie der Harvard Business School und der Boston Consulting Group (BCG) hat ergeben, dass „KI-ausgerüstete Berater:innen“ alltägliche Aufgaben um 21 % schneller erledigen und die „Kontrollgruppe“ (Berater:innen ohne KI) um 40 % übertreffen.

Natürlich ist dieses Szenario weniger relevant für komplexere Prozesse, bei denen die Produktivität von Person zu Person variiert. Dennoch liefert es einige Anhaltspunkte für einen sinnvollen Beitrag von KI.

Im Arbeitsalltag verbringen Berater:innen viel Zeit mit der Suche nach Informationen (möglichst aus zuverlässigen Quellen). Weiter beansprucht die Erstellung von Dokumenten und das Verfassen aussagekräftiger E-Mails viel Zeit.

Sind dies wirklich die Bereiche, in die Berater:innen ihre Zeit und Energie investieren sollten, um einen Mehrwert zu schaffen?

Personalisierung und Expertise

Was wollen wir wirklich von Berater:innen?

Es besteht mitunter die Anforderung, dass Berater:innen entweder eine Situation, einen Markt oder eine Technologie analysieren oder die Leistung mit derjenigen der Konkurrenz vergleichen.

Unternehmen nehmen häufig die Dienstleistungen von Berater:innen in Anspruch, um sich von der Konkurrenz abzuheben. Dies gelingt, indem das Potenzial der Mitarbeiter:innen und Ressourcen optimal genutzt und gleichzeitig Veränderungen erfolgreich umsetzt werden.

In diesem Zusammenhang haben Fachkenntnisse, Personalisierung und Veränderungsmanagement Vorrang.

GenAI wird wahrscheinlich die drei oben genannten Prioritäten erleichtern, hingegen wird es mehr Zeit brauchen, bis GenAI vollintegriert ist und als zentraler Bestandteil fungiert.

In Bezug auf die Personalisierung stützen Studien das Argument, dass „KI-gestützte Berater:innen“ etwas besser abschneiden, wenn auch mit weniger differenzierten Lösungen. Dabei muss berücksichtigt werden, dass Kunden selten die gleiche Erfolgsformel wie Ihre Wettbewerber wünschen!

Hinsichtlich der Problemlösung von Schlüsselkompetenzen bedarf die Effektivität von GenAI noch einer umfassenden Validierung.

In dieser Hinsicht wird es für GenAI-Modelle schwierig sein, effiziente Anwendungen zu implementieren, da die öffentlichen Daten, mit denen sie trainiert werden, weit von der realen Erfahrung von Experten entfernt sind. Die heutige Expertise kann beispielsweise bereits bei der Reparatur von Toastern unterstützen, indem sie Bilder und die Ursache des Problems zur Verfügung stellen (d.h. ein „enges KI“-System).

Die heutige Technologie wird nicht in der Lage sein, die optimale Lösung (wie OpenAI oder Open Source) für komplexe GenAI-Anwendungsfälle zu identifizieren. Der Grund dafür ist, dass solche Technologien derzeit nicht in der Lage sind, alle entscheidenden Faktoren zu berücksichtigen. Dazu gehören die Leistung des Modells, seine Wirtschaftlichkeit, Erklärbarkeit und die Einhaltung interner Richtlinien, die Daten und Algorithmen betreffen.

Wertvolle Zeit einsparen

Schließlich sind Veränderungsmanagement, menschliche Aspekte, Co-Konstruktion, Berücksichtigung unvorhersehbarer Faktoren und die situationsbedingte Intelligenz, alles Bereiche, in denen die menschliche Intelligenz noch lange Zeit im Vorteil sein wird.

Was wäre, wenn diese Bewegung uns erlauben würde, die guten von den schlechten Berater:innen zu trennen?

Beispielsweise im Transformationsmanagement werden schlechte Berater:innen Ideen und Anwendungsfälle auf das Internet und ChatGPT stützen und die Tools auch zur Technologieauswahl oder zum Entwurf von Plänen einsetzten. Hingegen betrachten gute Berater:innen zunächst geschäftliche relevante Aspekte vor der Entwicklung einer Roadmap, damit Nuancen in den Unternehmensprozesse berücksichtigt werden können und letztendlich realistische Ziele erreicht werden.

Unsere guten Berater:innen werden sich darauf konzentrieren Ergebnisse für Geschäftsprozesse und Benutzer:innen zu erreichen. Der sinnvolle Einsatz von GenAI spart Berater:innen wertvolle Zeit und schärft ihren Fokus auf geschäftskritische Aspekte.