Die Zukunft der Beratung: 5 Einsatzmöglichkeiten von GenAI

Generative KI (GenAI) hat sich in der Welt der professionellen Dienstleistungen fest etabliert. Ob im Kundengespräch, bei internen Pilotprojekten oder mithilfe von Anbietertools – viele Berater haben bereits erste Erfahrungen mit GenAI gesammelt. Es ist daher nachvollziehbar, dass das Interesse daran wächst, wie diese Technologie effektiv und verantwortungsbewusst genutzt werden kann.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen fünf praxisnahe Anwendungsmöglichkeiten vor, wie  Berater GenAI in ihrem Arbeitsalltag einsetzen. Doch warum spielt das Thema auch für Führungskräfte eine wichtige Rolle?

Warum Führungskräfte GenAI ernst nehmen sollten

Laut dem LexisNexis^® Future of Work Report 2026: Branchenbericht Unternehmensberatung ist der Einsatz von GenAI weit verbreitet, doch Governance und Kontrolle bleiben hinter den Entwicklungen zurück. Während Berater großes Vertrauen in den Einsatz von KI haben, geben 54 % an, Tools ohne Genehmigung zu nutzen, und 73 % verwenden private Tools für die Arbeit – was eine wachsende Kluft zwischen Nutzung und Kontrolle verdeutlicht.

Führungskräfte, die den Einsatz von GenAI unterstützen und klare Richtlinien für zugelassene Tools festlegen, können so die Produktivität ihrer Teams steigern. Wir zeigen Ihnen fünf Ansätze, wie Berater mithilfe von GenAI Geschwindigkeit, Genauigkeit und bessere Ergebnisse erzielen können.

1. Automatisierung von Markt- und Branchenrecherchen

Vor dem ersten Kundenkontakt ist es essenziell, einen fundierten Überblick über Märkte, Wettbewerber und aktuelle Trends zu haben. Früher bedeutete dies, dass Berater stundenlang Reportings, Nachrichten und Daten manueller Recherche durchforsteten – ein aufwändiger Prozess, bevor überhaupt mit der Analyse begonnen werden konnte.

Mit GenAI gehört dieser zeitintensive Aufwand der Vergangenheit an. Mithilfe präziser Eingabeaufforderungen erstellen Berater in wenigen Minuten maßgeschneiderte Forschungsberichte, sodass mehr Zeit für strategisches Denken und wertschöpfende Tätigkeiten bleibt.

Beispiel-Prompt:
„Fassen Sie den aktuellen Stand des Marktes für tragbare Gesundheitstechnologie anhand von Daten von Morningstar und aktuellen Nachrichten zusammen. Beziehen Sie Marktgröße, Wachstumsprognosen und wichtige Wettbewerber in etwa 250 Wörtern mit ein.“

2. Schnelle Erstellung von Ergebnissen für Kunden

Die Umsetzung von Analysen in aussagekräftige Ergebnisse – wie Folien, Berichte und Zusammenfassungen – bleibt eine Kernaufgabe der Unternehmensberatung. Während das strategische Denken nach wie vor von Ihrem Fachwissen abhängt, unterstützt und beschleunigt generative KI die erste Entwurfsphase für all diese Formate und hilft Beratern dabei, Inhalte schnell zu strukturieren und ihre Arbeit auf die Verfeinerung und die strategische Ausgestaltung zu konzentrieren.

Die Erstellung von Inhalten ist mittlerweile der häufigste Anwendungsfall für genAI bei Beratern (50 %) und unterstreicht damit ihre Rolle bei der Beschleunigung der Arbeitsergebnisse in allen Projekten. Berater können genAI anweisen, erste Inhalte für Präsentationen, Dokumente und E-Mails zu erstellen – wodurch sich der Zeitaufwand für erste Entwürfe und die Formatierung verringert.

Geschwindigkeit ist jedoch mit Risiken verbunden. Die Ergebnisse müssen validiert werden, bevor sie den Kunden erreichen, insbesondere da sich KI-generierte Inhalte immer schwerer von menschlicher Arbeit unterscheiden lassen. Betrachten Sie GenAI als Ihren Junior-Analysten – nützlich für die Erstellung von ersten Entwürfen, aber dennoch auf Ihr menschliches Fachwissen angewiesen, um die Kundentauglichkeit sicherzustellen.

3. Analyse von Transkripten, Berichten und Finanzunterlagen

Die Prüfung und Auswertung von längeren Dokumenten – wie Transkripten von Ergebniskonferenzen, Jahresberichten, Gerichtsurteilen und Verträgen – ist ein wesentlicher, aber zeitaufwändiger Bestandteil der Arbeit von Beratern. GenAI verkürzt den Zeitaufwand für die Gewinnung wichtiger Erkenntnisse, indem es große Mengen an Inhalten zu prägnanten Ergebnissen zusammenfasst. Anstatt bei Null anzufangen, können Sie das System anweisen, die erste Prüfung für Sie durchzuführen.

Beispiel-Prompt:
„Fasse die 10-K-Unterlagen der letzten drei Jahre für Unternehmen X zusammen, einschließlich Umsatz, Margen und wesentlicher Risiken.“

Innerhalb weniger Minuten liefert die KI eine übersichtliche Zusammenfassung, in der die wichtigsten Zahlen und Prioritäten herausgearbeitet werden, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen. So können Unternehmensberater die manuelle Prüfung umgehen und direkt zur Analyse übergehen (dem strategischen Denken, das Kunden schätzen).

Hinweis zur Output-Qualität von generativer KI

Die Qualität der Ergebnisse hängt maßgeblich davon ab, wie gut die Eingabeaufforderungen strukturiert sind. Trotzdem haben 48 % der Berater immer noch Schwierigkeiten, effektive Prompts zu formulieren – was zu unvollständigen oder irreführenden Zusammenfassungen führen kann. Obwohl generative KI die Dokumentenanalyse beschleunigt, steigt damit auch das Risiko von unüberprüften Ergebnissen im Kundeneinsatz:

• 50 % der Berater bezeichnen Fehlinformationen als größte Sorge.
• Viele Fachleute verlassen sich auf Resultate, die sie nicht umfassend prüfen können, was zu Kundenrisiken führt.

Deshalb sollten Workflows in der Dokumentenanalyse nicht nur auf eine schnellere Datengewinnung setzen, sondern auch feste Validierungsschritte integrieren. Wenn Führungskräfte in Unternehmen mit einer klar definierten AI-Governance den Standard setzen, wird die Prüfung der Ergebnisse automatisch zum Teil des Prozesses.

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4. Verfolgung von Nachrichten und Marktentwicklungen

Es ist unerlässlich, Kunden über Markttrends auf dem Laufenden zu halten – doch der tägliche Blick auf mehrere Quellen kann wertvolle Zeit kosten, die für strategische Aufgaben fehlt. Um diesen Prozess zu optimieren, kann generative KI Tausende von Nachrichten durchforsten und auf die Branchen der Kunden zugeschnittene Zusammenfassungen erstellen.

Beispiel-Prompt:
„Fasse die wichtigsten Nachrichten der Einzelhandelsbranche aus der vergangenen Woche zusammen, mit Schwerpunkt auf E-Commerce, Omnichannel-Strategie und Amazon/Walmart.“

Innerhalb von Sekunden liefert genAI einen Nachrichtenüberblick, der wichtige Entwicklungen wie M&A-Aktivitäten, Umsatzprognosen und Führungswechsel hervorhebt.

Die Herausforderung liegt jedoch nicht mehr im Zugang zu Informationen, sondern im Vertrauen – 48 % der Fachleute wünschen sich mehr Transparenz darüber, wie KI zu ihren Ergebnissen kommt. Berater müssen sicherstellen, dass KI-generierte Zusammenfassungen korrekt, quellenbasiert und für kundenorientierte Erkenntnisse geeignet sind.

5. Verarbeitung und Analyse von Kundendaten

Bei der Zusammenarbeit mit Kunden erhalten Unternehmensberater häufig umfangreiche Datensätze wie Umsatzzahlen, Kundendaten, Betriebskennzahlen und vieles mehr. Die manuelle Auswertung all dieser Informationen kann ein langwieriger und zeitaufwändiger Prozess sein. GenAI kann dabei helfen, indem es diese Datensätze schnell analysiert, um wichtige Trends und Erkenntnisse aufzudecken. 

Beispiel-Prompt:
„Analysiere diese Kundeneinkaufsdaten und identifiziere Unterschiede im Kaufverhalten zwischen Neukunden und Stammkunden. Hebe die umsatzstärksten Zeiträume und die umsatzstärksten Produkte nach Region hervor.“

Durch die effiziente Aufbereitung wichtiger Informationen ermöglicht GenAI Beratern, sich auf die Entwicklung strategischer Empfehlungen zu konzentrieren, die auf die Ziele des Kunden zugeschnitten sind und auf den Datentrends basieren, anstatt Zeit mit der Identifizierung von Mustern zu verbringen. 

Diese Verlagerung spiegelt sich darin wider, wie Fachleute GenAI heute nutzen – 39 % betrachten es mittlerweile als kollaboratives Werkzeug und nicht nur als reines Hilfsmittel.

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Die Zukunft professioneller Dienstleistungen mit GenAI

Auch wenn dies einige der derzeit praktischsten Anwendungsfälle sind, entwickelt sich die Rolle von GenAI in der Beratung weiter. Die neuesten Erkenntnisse aus dem „LexisNexis^® Future of Work Report 2026: Branchenbericht Unternehmensberatung" zeigen, dass die Einführung rasch voranschreitet – allerdings nicht immer mit den dafür erforderlichen Kontrollmechanismen.

Branchenübergreifend verlagert sich der Wettbewerbsvorteil von der Einführung von KI hin zur Glaubwürdigkeit von KI. In der Unternehmensberatung wird dies dadurch definiert, wie effektiv Unternehmen sicherstellen, dass Erkenntnisse in der kundenorientierten Arbeit glaubwürdig, validiert und vertretbar sind.

Im Grunde geht es darum, die Arbeitsweise von Beratern zu verbessern, nicht sie zu ersetzen. Berater, die die durch GenAI ermöglichte Geschwindigkeit mit strenger Validierung und Governance verbinden können, werden besser in der Lage sein, Projekte zu leiten, Erkenntnisse schneller zu gewinnen und Ergebnisse zu liefern, die einer genauen Prüfung standhalten.