Wenn alle Unternehmen Zugriff auf dieselben Modelle haben, liegt der Wettbewerbsvorteil nicht im Modell selbst. Er liegt vielmehr in dem, was nur Sie besitzen: Ihren Daten, Ihrem Fachwissen und der Qualität Ihrer Systemvernetzung. Anders ausgedrückt: Er liegt in der Entwicklung.
Auf dem Höhepunkt der Begeisterung ging man vom Gegenteil aus: KI würde für Chancengleichheit sorgen und der Unterschied würde sich auf Marketing oder die Geschwindigkeit der Markteinführung verlagern. Daten der letzten zwei Jahre deuten jedoch in die entgegengesetzte Richtung. Die Markteinführung hat sich zwar stabilisiert, die Ergebnisse jedoch nicht.
McKinsey stellte in seiner globalen Umfrage 2025 unter 1.993 Teilnehmern in 105 Ländern fest, dass 881 % der Unternehmen KI in mindestens einer Funktion einsetzen, aber nur 391 % berichten über Auswirkungen auf das EBIT auf Unternehmensebene und kaum 61 % überschreiten 51 % des zurechenbaren EBIT.
Dieser Unterschied ist die eigentliche Neuigkeit. Wenn das 88% Zugriff hat und das 6% dadurch einen deutlichen Vorteil erlangt, ist der Zugriff nicht der entscheidende Faktor. Laut McKinsey korreliert der wichtigste Faktor für die Wirkung in der grundlegenden Neugestaltung der Arbeitsabläufe, die bisher nur das 21% der Anwender umgesetzt hat.
Die Neugestaltung von Arbeitsabläufen, deren Integration in bestehende Systeme und deren Aufrechterhaltung im Produktivbetrieb haben einen Namen. Es ist nicht «KI-Strategie», sondern Ingenieurwesen.
Vermögenswert | Man kann es kaufen | Es wird gebaut |
|---|---|---|
Sprachmodell | Ja, zu mehreren Anbietern. | — |
Entwicklungswerkzeuge | Ja | — |
Strukturierte und zuverlässige firmeneigene Daten | NEIN | Jahrelange operative Disziplin |
Definierte und gemessene Prozesse | NEIN | Geschäfts- und Ingenieurwesen |
Integration zwischen proprietären Systemen | NEIN | Architektur und Verträge |
Kodiertes Domänenwissen | NEIN | Erfahrung wurde zu Regeln |
Die ersten drei Zeilen haben sich in bemerkenswertem Tempo zu Massenprodukten entwickelt: Stanford HAI dokumentierte, dass die Inferenzkosten eines Systems, das GPT-3.5 entspricht, zwischen Ende 2022 und Ende 2024 um mehr als das 280-Fache gesunken sind. Was billiger wird, verliert seine Unterscheidungsfähigkeit.
Die letzten vier Faktoren werden nicht günstiger, weil sie keine Produkte sind: Sie sind das Ergebnis interner Entscheidungen. Und genau diese Faktoren bestimmen, ob ein generisches Modell innerhalb einer bestimmten Organisation Wert generiert.
Es gibt eine interessante Bestätigung am Markt. Reuters analysierte im August 2026, warum etablierte europäische Unternehmen – SAP, Capgemini, Sopra Steria, OVHcloud – zu unerwarteten Gewinnern im KI-Zyklus geworden sind: weil die Herausforderung für Unternehmen nicht mehr darin besteht, das beste Modell auszuwählen, sondern es mit der bereits vorhandenen Software, den Daten und Prozessen zum Laufen zu bringen.
Die pessimistische Interpretation wäre, dass nur die großen Player konkurrenzfähig sind. Das Gegenteil ist der Fall, und zwar aus einem bestimmten Grund: Die Fähigkeiten, die sie heute voneinander unterscheiden, sind für ein mittelständisches Unternehmen leichter zugänglich als für einen multinationalen Konzern..
Ein mittelständischer Hersteller kennt seine Prozesse besser als jede Unternehmensberatung, muss weniger Systeme integrieren, kann Arbeitsabläufe ohne 18 Monate andauernde Gremiensitzungen neu gestalten und verfügt über exklusive Daten zu seiner Nische, die sonst niemand besitzt. All das spricht für ihn.
Was meist fehlt, ist nicht die Größe, sondern die durchgängige technische Expertise auf Führungsebene. Deshalb funktioniert das Modell so gut. Externe oder fraktionierte CTO [interner Link], Ein leitender Ingenieur würde ein bis zwei Tage pro Woche arbeiten, Gremien unterstützen, das Team leiten und zu architektonischen Entscheidungen beitragen. Dies ermöglicht es, fundierte Urteilsfähigkeit ohne die Strukturen eines Großkonzerns zu entwickeln.
Ordnen Sie Ihre eigenen Daten. Eine einzige, auf Daten, gemeinsamen Definitionen und einer konsistenten Historie basierende Wahrheitsquelle. Das mag unscheinbar klingen, ist aber die Grundlage für alles Weitere. Die Anwendung eines Modells auf widersprüchliche Daten bringt keinen Vorteil: Es liefert sowohl eindeutige als auch widersprüchliche Ergebnisse.
Die Prozesse, die eine Gewinnspanne ermöglichen, definieren und messen. Nicht alle, sondern nur die zwei oder drei, die Ihre Rentabilität erklären. Definieren Sie diese, messen Sie sie und entscheiden Sie dann, was Sie automatisieren möchten.
Erstellen Sie die Integrationsschicht. Systemübergreifende Verträge, Berechtigungen und Rückverfolgbarkeit ermöglichen es Ihnen, neue Funktionen – heute ein Modell, morgen ein anderes – zu integrieren, ohne das gesamte System neu aufbauen zu müssen. Zudem verhindern sie, dass Ihre Geschäftslogik in der Konfiguration eines Anbieters gefangen bleibt.
Alle drei haben eine gemeinsame und ungewöhnliche Eigenschaft: Sein Wert hängt nicht davon ab, welche Technologie sich durchsetzt.. Unabhängig davon, welche Modelle in drei Jahren dominant sein werden, wird ein Unternehmen mit sauberen Daten, definierten Prozessen und gut integrierten Systemen besser aufgestellt sein als eines, dem diese fehlen.
Es gibt ein Argument, das selten in Fachsprache formuliert wird, aber für den Vorstand von erheblichem Gewicht ist. Im Rahmen einer technologischen Due-Diligence-Prüfung beurteilt ein Käufer oder Investor genau diese Punkte: Gehören der Code und das geistige Eigentum dem Unternehmen? Ist eine Architekturdokumentation vorhanden? Kann das System von einem anderen Team gewartet werden? Besteht eine kritische Abhängigkeit von einem bestimmten Anbieter?.
Ein Unternehmen, dessen System nur seinem Lieferanten verständlich ist, erhält bei jeder Transaktion einen stillschweigenden Rabatt. Ein Unternehmen mit dokumentierter Architektur und klaren Eigentumsverhältnissen besitzt hingegen einen Vermögenswert. Es handelt sich um dieselbe Investition, deren Wert sich je nach Entstehungsmethode unterscheidet.
Die Diskussion um KI wird sich normalisieren, genau wie die Diskussion um die Cloud oder eine Website. Dann wird es nicht mehr darum gehen, welches Modell die einzelnen Unternehmen verwenden, denn sie werden wahrscheinlich alle dieselben Modelle nutzen.
Die Frage wird immer dieselbe bleiben: Wer hat ein System entwickelt, das sein Geschäft versteht, das sich mit den Veränderungen des Geschäfts anpassen kann und das ihm gehört?.
Das ist keine Modeerscheinung. Das ist ein Beruf.
Da Modelle und Tools zu Massenware geworden sind und sich nicht mehr voneinander unterscheiden: Laut McKinsey (2025) nutzen 881 % der Unternehmen KI, aber nur 61 % erzielen damit einen signifikanten Einfluss auf das EBIT. Der Unterschied liegt in proprietären Daten, definierten Prozessen und der Qualität der Systemintegration.
Viertens: strukturierte und zuverlässige firmeneigene Daten, definierte und messbare Prozesse, Integration firmeneigener Systeme und in Regeln kodifiziertes Domänenwissen. Dies sind die kumulativen Ergebnisse interner Entscheidungen, keine auf dem Markt erhältlichen Produkte.
Ja, und das mit Vorteilen: Sie verstehen ihre Prozesse besser, müssen weniger Systeme integrieren, können Arbeitsabläufe ohne langwierige Gremienprozesse neu gestalten und verfügen über spezielle Daten, die sonst niemand hat. Was ihnen typischerweise fehlt, ist nicht Größe, sondern kontinuierliche technische Expertise auf Führungsebene.
Hierbei handelt es sich um einen erfahrenen Ingenieur, der ein bis zwei Tage pro Woche die Aufgaben des Chief Technology Officers übernimmt: Er unterstützt das Komitee, leitet das Team und trifft Architekturentscheidungen. Dies ist sinnvoll, wenn das Unternehmen fortlaufend technisches Fachwissen benötigt, aber keine vollständige Managementstruktur erfordert.
Drittens: Organisieren Sie Ihre Daten zentral und zentral, definieren und messen Sie die Prozesse, die die Gewinnspanne erklären, und bauen Sie die Integrationsschicht mit Verträgen, Berechtigungen und Nachverfolgbarkeit auf. Ihr Wert hängt nicht davon ab, welche Technologie sich letztendlich durchsetzt.
Im Rahmen einer Technologie-Due-Diligence-Prüfung wird beurteilt, ob der Code und das geistige Eigentum dem Unternehmen gehören, ob eine Architekturdokumentation existiert, ob ein anderes Team die Wartung übernehmen könnte und ob eine kritische Abhängigkeit von einem Anbieter besteht. Ein System, das nur der Anbieter versteht, führt zu einem impliziten Preisnachlass.
Verfügen Sie über fortlaufende technische Expertise auf Senior-Niveau? Unser externer CTO-Service stellt Ihnen ein oder zwei Tage pro Woche einen erfahrenen Ingenieur zur Seite, der sich mit Architektur, Teamleitung und Entscheidungen befasst, die nicht an einen externen Dienstleister delegiert werden können. Lass uns reden → |
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