Anwendungsleitfaden

KI für Berater

KI für Berater bedeutet die Verwendung von Sprachmodellen zur Synthese von Recherchen, zum Entwerfen von Folienhandlungen und zur Unterstützung von Analysen sowie von Tools und Regeln, die die Vertraulichkeit der Kunden schützen.

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  1. Übersicht
  2. Tiefer Einblick
  3. Strategische Auswirkungen
  4. Die Zukunft der KI für Berater
  5. Reale Umsetzung
  6. Risiken und Leitplanken
  7. Implementierungs-Roadmap
  8. Entdecken Sie weiter
  9. Häufig gestellte Fragen

Übersicht

Dies ist wichtig, da diese Aufgaben einen Großteil eines Beratungsauftrags ausmachen, insbesondere die Nachwuchsarbeit, sodass KI sowohl die Liefergeschwindigkeit von Unternehmen als auch die Art und Weise verändert, wie neue Berater den Job erlernen.

Tiefer Einblick

Bei der Beratung geht es um drei Arten von Arbeit, die KI beschleunigen kann: das Sammeln und Synthetisieren von Informationen, das Erstellen einer überzeugenden Handlung und das Analysieren von Daten. Große Firmen haben dafür interne Tools entwickelt. McKinsey beispielsweise führte 2023 eine interne generative KI-Assistentin namens Lilli ein, um das eigene Wissen zu durchsuchen. Viele kleinere Firmen nutzen Unternehmensversionen von General Assistants. Forschungssynthese bedeutet, Berichte, Interviewnotizen und Marktmaterial zu Themen zusammenzufassen. KI erledigt dies schnell, aber die Synthese ist nicht neutral. Modelle neigen dazu, die gängigste Ansicht zu wiederholen, Widersprüche zu glätten und ungewöhnliche Ausreißer wegzulassen, und der Ausreißer ist manchmal die Erkenntnis. Eine gute Praxis besteht darin, Zitate zu bestimmten Quellen zu verlangen und eine Auswahl der Originale zu lesen. Storyline-Arbeit passt gut zur KI, weil Beratungsfolien bekannten Konventionen folgen: einem Leitgedanken, unterstützenden Argumenten und Aktionstiteln, die Schlussfolgerungen darlegen. KI kann Strukturen vorschlagen und Schlagzeilen präzisieren. Es kann nicht wissen, worüber sich der CEO des Kunden Sorgen macht. Die Analyse ist am sichersten, wenn die KI Code oder Formeln schreibt, die Sie überprüfen und erneut ausführen können, anstatt Zahlen in Prosa anzugeben. Vertraulichkeit ist die strenge Einschränkung. Kundendaten werden in der Regel durch Verträge und Geheimhaltungsvereinbarungen abgedeckt, daher sollten Berater vom Unternehmen genehmigte Tools verwenden, deren Bedingungen eine Schulung zu Kundendaten ausschließen. Sie sollten auch die eigenen Regeln des Kunden befolgen, die die Verwendung von KI möglicherweise vollständig verbieten. Die Aussagen zur Qualität sind gemischt. Ein Feldexperiment aus dem Jahr 2023, das von Forschern der Harvard Business School und Beratern der Boston Consulting Group durchgeführt wurde, beschrieb eine zackige Grenze. Bei Aufgaben, die im Rahmen der Möglichkeiten des Modells lagen, schnitten Berater, die KI nutzten, besser und schneller ab. Bei einer Aufgabe außerhalb dieser Aufgabe war es wahrscheinlicher, dass sie eine falsche Antwort erhielten. Die Lektion besteht darin, zu wissen, auf welcher Seite der Grenze sich eine Aufgabe befindet. Für Junioren beginnt die klassische Erstentwurfsarbeit (Schreibtischrecherche, Formatierung, Datenbereinigung) zu schrumpfen. Dies wirft eine echte Ausbildungsfrage auf: Wie bilden neue Berater ihr Urteilsvermögen aus, wenn sie nicht mehr die Grundlagenarbeit leisten?

Strategische Auswirkungen

Bauen Sie Entscheidungen auf

Das Design auf Anwendungsebene bestimmt, ob KI tatsächliche Ergebnisse verbessert.

Team und Arbeitsablauf

Eine gute Workflow-Integration führt zu Produktivitätssteigerungen, denen Benutzer vertrauen können.

Risiko und Sicherheit

Gut abgegrenzte Anwendungsfälle reduzieren die Änderungsmüdigkeit und das Implementierungsrisiko.

Die Zukunft der KI für Berater

Unternehmen werden wahrscheinlich weiterhin proprietäre Assistenten auf der Grundlage ihres eigenen Wissens entwickeln und einige Arbeiten nach Ergebnis und nicht nach Stunden abrechnen, obwohl ungewiss ist, wie sich die Preise ändern werden. Nachwuchsrollen werden sich wahrscheinlich in Richtung Verifizierung, Kundeninteraktion und Problemformulierung verlagern, und Unternehmen werden gezielte Schulungen benötigen, um das Lernen zu ersetzen, das früher durch Routinearbeit erworben wurde. Auch Kunden nutzen dieselben Tools, was den Bedarf an Routinerecherchen verringern und den Bedarf an Urteilsvermögen, Implementierungsunterstützung und Änderungsmanagement erhöhen kann. Untersuchungen wie die Jagged-Frontier-Studie deuten darauf hin, dass der Vorteil bei Beratern liegen wird, die erkennen können, welche Aufgaben KI gut bewältigt.

Reale Umsetzung

Ein Berater lädt zwanzig anonymisierte Interviewprotokolle in ein genehmigtes Unternehmenstool hoch und fragt nach wiederkehrenden Themen, die jeweils durch Zitate und das Interview, aus dem es stammt, untermauert werden. Anschließend vergleicht er die Zitate stichprobenartig mit den Originalen.

Ein Team teilt einem Assistenten seine wichtigsten Ergebnisse mit und bittet um einen Handlungsstrang mit Aktionstiteln, in dem jede Folienüberschrift die Schlussfolgerung angibt, und schreibt dann die Sequenz um, um sie an die Interessen des Lenkungsausschusses des Kunden anzupassen.

Ein Analyst bittet ein KI-Datentool, Python-Code zu schreiben, der einen Verkaufsexport bereinigt und die Marge nach Region berechnet. Anschließend führt er den Code erneut aus und vergleicht die Gesamtbeträge mit dem Quellsystem.

Ein Unternehmen setzt einen internen Assistenten für seine bisherigen Vorschläge und seine Wissensdatenbank ein, damit Berater relevante frühere Arbeiten finden können, ohne Kundenmaterial in öffentliche Chatbots einzufügen.

Risiken und Leitplanken

  • Die Automatisierung eines fehlerhaften Prozesses kann bestehende Probleme verstärken.

  • Teams können zu stark automatisieren und das notwendige menschliche Urteilsvermögen verlieren.

  • Die Qualität kann schwanken, wenn die Ergebnisse nicht kontinuierlich bewertet werden.

Implementierungs-Roadmap

  1. Ordnen Sie den aktuellen Arbeitsablauf zu und identifizieren Sie den Schritt mit der höchsten Reibung.

  2. Definieren Sie menschliche Kontrollpunkte vor der vollständigen Automatisierung.

  3. Schulen Sie Benutzer in Bezug auf Eingabeaufforderungen, Eskalationspfade und Qualitätsstandards.

  4. Verfolgen Sie Ergebnisse auf Aufgabenebene, um den nachhaltigen Wert zu bestätigen.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist KI für Berater?

KI für Berater bedeutet die Verwendung von Sprachmodellen zur Synthese von Recherchen, zum Entwerfen von Folienhandlungen und zur Unterstützung von Analysen sowie von Tools und Regeln, die die Vertraulichkeit der Kunden schützen. Dies ist wichtig, da diese Aufgaben einen Großteil eines Beratungsauftrags ausmachen, insbesondere die Nachwuchsarbeit, sodass KI sowohl die Liefergeschwindigkeit von Unternehmen als auch die Art und Weise verändert, wie neue Berater den Job erlernen.

Was wurde im Feldexperiment der Harvard Business School und der BCG im Jahr 2023 beschrieben?

Berater schnitten bei Aufgaben innerhalb der Möglichkeiten des Modells besser ab, lagen jedoch eher falsch bei Aufgaben außerhalb der Möglichkeiten des Modells.

Warum warnt der Leitfaden, dass die Synthese der KI-Forschung nicht neutral ist?

Die Synthese kann Widersprüche glätten und ungewöhnliche Datenpunkte verlieren, daher sind Zitate und Stichproben wichtig.

Was ist laut Leitfaden der sicherste Weg, KI für quantitative Analysen zu nutzen?

Code oder Formeln, die Sie ausführen können, sorgen dafür, dass die Ergebnisse reproduzierbar und überprüfbar sind.

Welche Praxis entspricht den Vertraulichkeitshinweisen des Leitfadens?

Verträge und NDAs regeln in der Regel Kundendaten, und einige Kunden verbieten die Nutzung von KI gänzlich.

Was passiert bei der abrufgestützten Generierung, bevor das Modell antwortet?

Dokumente werden aufgeteilt, eingebettet und durchsucht, und die obersten Passagen werden in das Kontextfenster verschoben.