Schlangenöl im Maßanzug: Warum klassische Beratung ein Auslaufmodell ist

Früher kam Schlangenöl im braunen Fläschchen. Ein Wanderhändler fuhr in die Stadt, stellte sich auf eine Kiste und verkaufte ein Wundermittel gegen alles. Bis jemand merkte, dass es gegen nichts hilft, war der Wagen schon in der nächsten Stadt.

Heute kommt Schlangenöl als Foliensatz. Der Wagen ist ein Firmen-Audi, die Kiste ein Lenkungskreis, und statt Fläschchen gibt es Tagessätze. Das Mittel hilft weiterhin gegen alles: Kommunikation, Digitalisierung, Transformation, KI. Und wenn es nicht wirkt, ist der Berater längst im nächsten Projekt.

Am Berater lag es dann nie. Es lag an der Umsetzung, an der Kultur, am Markt, am Kunden. Das Schwammige ist kein Versehen. Es ist das Geschäftsmodell: Man lässt sich immer eine Hintertür offen, und den Schaden haben andere.

Man kann das höflich Erwartungsmanagement nennen. Man kann auch sagen, was es für viele Kunden ist: Sie werden nicht beraten. Sie werden bespielt. Und sie bezahlen den Tagessatz dafür.

Wie das klingt

Am 12. Oktober 2026 habe ich auf LinkedIn eine einfache Frage gestellt: Was kostet KI heute, und was kostet sie morgen? Der Beitrag war zugespitzt, Widerspruch war erwünscht. Er kam am nächsten Tag von einem Partner einer Managementberatung, zuständig für Tech Strategy. Erst mit einem Rätsel, dann mit der Kernthese, zum Schluss mit einem Angebot. Im Original, mit allen Fehlern:

Auf die Frage nach Belegen kam keine Zahl. Stattdessen: Beiträge alterten schnell. In einem großen Haus sähen nicht alle alles gleich. Meine Argumente seien „schlecht und nachhaltig widerlegt“, womit, blieb offen.

Der Thread ist öffentlich, jeder kann ihn nachlesen. Mich interessiert nicht die Person. Mich interessiert, was dieser Wortwechsel über eine Branche verrät. Denn er zeigt im Kleinen alles, was im Großen schiefläuft.

Sieben Tage vorher

Am 6. Oktober 2026, sieben Tage vor diesem Kommentar, hatte das Haus des Partners ein Whitepaper zu KI veröffentlicht. Darin: Unternehmen riskierten „vendor dependency“. Eine Fähigkeit, die bei der Einführung billig wirke, könne teuer werden, sobald sie in einem wichtigen Ablauf steckt. Man solle die „total lifecycle cost“ rechnen, „including data preparation, integration, usage, controls, monitoring, change and maintenance“. Ein Kollege aus demselben Haus hatte im Juli geschrieben, Anbieterabhängigkeit mache den Wechsel „increasingly difficult“, und empfahl, zwei Anbieter aufzubauen.

Das Whitepaper sagt: Plant den Ausstieg, rechnet die Folgekosten, sonst wird es teuer. Der Partner sagt: banal, kostenfrei, Fantasie. Ein Logo, eine Woche, zwei Ratschläge, die sich beißen.

Man kann einwenden: Das Whitepaper meint Anbieterabhängigkeit im weiteren Sinn, mit Software, Prozessen und Vertragsbedingungen, nicht nur den Tausch eines Sprachmodells. Stimmt. Aber der Partner hat nicht gesagt, ein Modellwechsel sei oft überschaubar. Gesagt wurde, jede beliebige Anwendung laufe 1:1 auf jedem anderen System, und die Lock-in-Angst sei „schlicht eine Fantasie“. Diese Absolutheit ist das Problem. Sie wischt genau die Kosten vom Tisch, die das eigene Haus rechnen lassen will.

Welchen davon bekommt der Kunde? Den, der im Whitepaper steht, oder den, der im Lenkungskreis sitzt? Wenn das davon abhängt, welcher Partner gerade im Raum ist, kauft der Kunde keine Analyse. Er kauft eine Tagesform. Und eine Laune. Gestern so, heute anders, morgen wieder anders. Nur der Ton bleibt gleich: Ich habe recht, ihr seid doof. Manche beeindruckt das. Aber aufgeblasene Inkompetenz bleibt Inkompetenz.

Und es wird besser. Widerspricht ein Partner seinem eigenen Haus, sind das zwei legitime Sichtweisen, in einem großen Haus sehe eben nicht jeder alles gleich. Widerspricht jemand von außen, ist das „schlecht und nachhaltig widerlegt“. Drinnen ist Widerspruch Vielfalt. Draußen ist er ein Denkfehler.

Und nach außen tritt man auf, als verkünde man Naturgesetze. Die eigene Sicht wird den Leuten erklärt, als gäbe es keine zweite. Nach außen ist 1 + 1 = 2, und wer zweifelt, hat nicht zu Ende gedacht. Intern darf 1 + 1 auch 3 sein. Das komme in großen Organisationen eben vor.

Ein Kunde kauft keine Analyse, wenn das Ergebnis davon abhängt, welcher Partner im Raum sitzt. Er kauft eine Laune.

Banal ist nur der Schlüssel

Fair bleiben, denn ein Teil stimmt. Den API-Schlüssel zu tauschen ist tatsächlich einfach. Das habe ich im Thread auch so geschrieben. Eine Zeile Konfiguration, und die Anwendung spricht mit einem anderen Modell.

Was dahinter hängt, ist nicht banal. Prompts, die auf ein Modell abgestimmt sind. Tests, die neu laufen müssen. Ergebnisse, die sich unbemerkt verschieben. Eine Studie auf der Konferenz ICLR 2024 maß allein durch die Formatierung eines Prompts Unterschiede von bis zu 76 Prozentpunkten in der Genauigkeit, und welches Format gut funktioniert, überträgt sich zwischen Modellen nur schwach. Eine Arbeit vom Dezember 2025 nennt das „Model Drifting“, und es sei „both common and severe“. In einer Umfrage von Zapier unter 542 Führungskräften großer US-Unternehmen glaubten 89 Prozent, sie könnten ihren KI-Anbieter binnen eines Monats wechseln. Von denen, die es versucht hatten, sagten 58 Prozent, der Wechsel sei gescheitert oder viel aufwendiger gewesen als gedacht.

Ich habe das selbst erlebt. Ein Anbieter kündigte ein Modell ab, und an einem Tag lief in meinem Projekt die Nachrichtensuche für 178 Betriebe ins Leere. Daran hing nichts Großes, es war lösbar. Banal war es nicht. Und jetzt dasselbe bei einem Konzern mit Milliarden an Börsenwert: ein Kundenservice, der plötzlich Unsinn antwortet. Eine Prüfung, die falsche Werte durchwinkt. Ein Bericht mit Zahlen, die es nicht gibt. Wer dort ohne Absicherung baut, weil der Wechsel ja „banal“ ist, zockt mit dem Ruf seines Kunden. Und Ruf ist an der Börse bares Geld.

Beratungen werben gern mit den großen Namen auf ihrer Kundenliste. Als Kunde würde ich deshalb eine einfache Frage stellen: Was genau hat mein Berater in meine Systeme eingebaut, und was passiert damit, wenn der Anbieter morgen ein Modell abschaltet? Wer darauf mit „banal“ antwortet, hat Ihr Risiko nicht verstanden. Oder es ist ihm egal.

Darum geht es. Nicht, ob ein Wechsel möglich ist. Sondern dass man sich gegen Abkündigung, Preissprünge und Ausfälle absichern muss, egal wie leicht der Wechsel am Ende klappt. Das ist Aufwand. Das kostet. Es ist nicht trivial. Wer einem Kunden „banal“ sagt, nimmt ihm genau das Budget weg, das er später braucht.

Banal ist nur der Schlüssel. Teuer ist alles, was dahinter hängt.

Experten für alles

Die klassische Beratung hat ein bemerkenswertes Talent: Sie ist immer schon Expertin für das, was gerade dran ist.

Erst war es die Kommunikation über Hierarchieebenen hinweg. Dann Prozesse, Lean, Reengineering. Dann Change Management. Dann Digitalisierung, digitale Transformation, Agilität. Jetzt KI, nebenbei Nachhaltigkeit, Resilienz und was das nächste Quartal bringt. Die Themen wechseln alle paar Jahre. Der Foliensatz bleibt.

Bemerkenswert ist, wer jeweils Experte war. Oft dieselben Leute. Wer gestern Kommunikation über Ebenen erklärt hat, erklärt heute KI-Agenten, mit derselben Gewissheit. Dass jemand alle paar Jahre sofort Experte für das völlig Neue ist, ist schon für sich unwahrscheinlich. Die Lücke füllen Titel. Aus dem Analysten wird in wenigen Jahren ein Senior Consultant, ein Engagement Manager, ein Associate Partner, ein Principal. Titel, die nach Jahrzehnten klingen und Kompetenz behaupten, wo oft nur Übung im Auftreten ist. Und dafür feiert man sich auch noch, auf LinkedIn und im Lebenslauf: Experte für Change, Experte für Digitalisierung, Experte für KI. Mehrfachexperte, alle drei Jahre ein neues Fach. Andere Berufe nennen das Quereinstieg.

Was dabei auffällt: Selbst gebaut haben die, die da beraten, von alldem selten etwas. Keine Software betrieben, keine Fabrik geführt, kein Modell in Produktion gebracht und morgens um drei repariert. Sie haben dem Kunden gesagt, wie es geht. Machen musste es der Kunde.

Natürlich bauen auch große Häuser inzwischen selbst, BCG mit BCG X, McKinsey mit QuantumBlack. Nur heißt das nicht, dass der Partner, der im Lenkungskreis eine konkrete Empfehlung ausspricht, so etwas je selbst gebaut oder betrieben hat. Dass irgendwo im Konzern jemand programmiert, macht den Rat am Tisch nicht praktischer.

Fair ist: Früher konnte die Beratung etwas, das vielen Unternehmen fehlte. Sie hat Informationen durch Hierarchien getragen, Abteilungen an einen Tisch gebracht und Entscheidungen angestoßen, die intern niemand anfassen wollte. Das hatte einen Wert.

Nur ist Kommunikation etwas anderes als tiefe technische Erfahrung. Wer bei KI mitreden will, muss wissen, wie sich ein Modell im Betrieb verhält, was ein Wechsel wirklich kostet und wo es bricht. Das lernt man nicht im Lenkungskreis. Heiße Luft durch die Hierarchien zu pumpen und so lange Mittagessen zu gehen, bis eine „Entscheidung“ zustande kommt, ist keine Zukunft. Es ist Bürokratie mit Tagessatz.

Wie gut das funktioniert, sagt die Branche selbst. In einem Interview auf der Website von McKinsey: „The academic research is really clear that when corporations launch transformations, roughly 70 percent fail.“ Das gilt für Transformationen allgemein, nicht nur für solche mit Beratern. Aber Transformationen sind das Kerngeschäft der Beratung. Insofern ist das bemerkenswert offen für eine Firma, die sie verkauft.

Die 70 Prozent sind natürlich immer die Kunden der anderen. Die eigenen Kunden führt man zum Erfolg. Und wenn es doch schiefging, hätte der Kunde eben mehr Beratung kaufen müssen.

Beratungen stehen für alles. Wir können alles, wir wissen alles. Nur ist eine Meinung, die zu jedem Thema passt, so abwaschbar wie die Anzüge aalglatt sind. Kein besonderes Wissen, kein Risiko, kein Wert. Slides und heiße Luft.

Eine Meinung, die zu jedem Thema passt, ist so abwaschbar wie die Anzüge aalglatt sind.

Nebelkerzen auf Englisch

Dazu kommt die Sprache. Je länger der englische Begriff, desto komplexer wirkt das Problem, und desto unverzichtbarer der, der ihn ausspricht. Übersetzt klingt vieles davon erstaunlich schlicht:

Gute Beratung macht ein Problem einfacher. Sie erklärt es so, dass es der Werksleiter versteht und die Sachbearbeiterin auch. Schlechte Beratung macht es komplizierter, damit nur sie es lösen kann. Sie erklärt nicht. Sie wirft Nebelkerzen.

Das Wort stammt übrigens nicht von mir. Im Thread nannte der Partner genau die Wechselkosten, vor denen sein eigenes Haus eine Woche vorher gewarnt hatte, so:

„Im übrigen [sic!] sind die von Ihnen genannten "Wechselkosten" eine Nebelkerze.“

Was heute zählt, ist das Gegenteil. Klare Wörter. Und der Mut, offen zu sagen: „Ich habe mich geirrt.“ Dann setzt man sich mit dem Kunden hin und sucht gemeinsam die Lösung. Ich habe dem Partner im Thread mehrfach geschrieben, wo er recht hat. Das kostet nichts. Es macht den Rest glaubwürdiger.

Wer glaubt, alles zu wissen, und sich mit nebulösen Wörtern recht gibt, ist kein Experte. Er ist ein Risiko mit Visitenkarte.

Gute Beratung macht ein Problem einfacher. Schlechte macht es komplizierter, damit nur sie es lösen kann.

Verantwortung null

Jetzt die eigentliche Frage. Wofür haftet ein Berater, wenn sein Rat falsch war?

Juristisch können Berater durchaus haften, für schuldhafte Pflichtverletzungen aus dem Beratungsvertrag. In der Praxis ist es für Kunden aber schwer, ein gescheitertes Projekt auf eine konkrete Pflichtverletzung zurückzuführen. Der Rat war eine Empfehlung, umgesetzt hat der Kunde. Bezahlt wird die Leistung, nicht der Erfolg. Das Honorar ist sicher, der Nutzen nicht.

Und hier liegt eine Funktion der Beratung, über die selten offen gesprochen wird: Sie liefert Führungskräften eine Begründung. Die Entscheidung ist oft längst getroffen, das Gutachten kommt danach. Geht es gut, war es die Führung. Geht es schief, war es die Empfehlung der Berater. Ein Haftungsschirm mit Tagessatz.

Was dabei herauskommt, lässt sich nachlesen:

Bei Deloitte Australien kam noch etwas dazu. In derselben Woche verkündete Anthropic, Deloitte rolle Claude für mehr als 470.000 Mitarbeitende aus. Die australische Senatorin Deborah O'Neill sagte dazu, Einkäufer wären ohne Prüfung, wer die Arbeit wirklich macht, „better off signing up for a ChatGPT subscription“.

Und Rotterdam bewertete jahrelang Sozialhilfeempfänger mit einem Risikomodell für Leistungsbetrug, laut WIRED ursprünglich von Accenture entwickelt, das den Ansatz als „an example to other cities“ lobte. Recherchen zeigten, dass das Modell Menschen nach Herkunft und Geschlecht benachteiligte. 2021 stoppte die Stadt den Einsatz.

Beratungen verkaufen KI-Kompetenz und liefern Berichte, deren Quellen eine KI erfunden hat. Die Kunden merken es erst, wenn ein Professor, ein Journalist oder eine Senatorin nachliest.

Und Ethik? McKinsey zahlte 2024 650 Millionen Dollar an das US-Justizministerium. Laut Ministerium hatte die Firma Purdue Pharma geholfen, den Absatz des Schmerzmittels OxyContin zu „turbocharge“, mitten in der Opioid-Krise. Ein ehemaliger Partner bekannte sich schuldig, Unterlagen dazu vernichtet zu haben.

Die Forschung passt ins Bild. Im britischen Gesundheitssystem wurden Krankenhäuser, die mehr für Berater ausgaben, im Schnitt ineffizienter, nicht effizienter.

Die Pressemitteilung schreibt die Beratung. Den Prüfbericht schreibt jemand anderes. Bezahlt werden beide vom Kunden.

KI trifft den besten Kunden der Berater

Jetzt kommt der Teil, über den in den Beratungen ungern geredet wird. KI ersetzt nicht nur die Junior-Arbeit in der Beratung. Sie trifft auch die Leute, die Beratung gekauft haben.

Große Strategiemandate kommen vom Vorstand. Viele andere Projekte aber kamen nach meiner Beobachtung über das mittlere Management ins Haus: Bereichsleiter, Abteilungsleiter, Programmverantwortliche, die ein Budget hatten und eine Begründung brauchten. Das Muster kennt jeder, der in einem Konzern gearbeitet hat. Wer aufstieg, nahm seine Berater mit. Das Projekt wurde größer, das Mandat auch.

Genau diese Ebene soll KI ausdünnen. Gartner sagte 2024 voraus, dass bis Ende 2026 jedes fünfte Unternehmen KI nutzt, um seine Struktur abzuflachen und mehr als die Hälfte der Stellen im mittleren Management zu streichen. Das ist eine Prognose, kein Messwert. Und sie ist nicht unumkehrbar: Laut einer Gartner-Prognose werden bis 2028 drei Viertel der Firmen, die so Stellen streichen, mindestens die Hälfte davon wieder besetzen. Berichte, Planung, Abstimmung und Statusrunden automatisieren sich trotzdem, und meine Prognose ist: Mit ihnen schrumpft die Nachfrage nach Beratung, die genau diese Arbeit bisher geliefert hat.

Mit weniger Mittelbau fehlt ein Kanal, über den die Beratung ins Haus kam. Und es fehlt der Bedarf an der Begründung, für die sie bezahlt wurde.

Wer da noch hingeht

Früher war das Geschäft einfach zu erklären. Wer McKinsey, BCG oder Bain holte, mietete die besten Absolventen des Jahrgangs, die nächtelang Daten zusammentrugen und Folien bauten. Das Wissen der Partner plus die Arbeitskraft der Pyramide.

Die Arbeitskraft der Pyramide übernimmt jetzt die KI. Laut Revelio Labs liegt die Nachfrage der großen Häuser nach Consultants rund 40 Prozent unter 2023. Die Einstellungen auf Einstiegsebene sind seit ihrem Hoch 2023 um rund 10 Prozent gefallen, und inzwischen gibt es dort mehr KI-Stellen als Einstiegsstellen. Die Einstiegsgehälter sind laut Financial Times das dritte Jahr in Folge eingefroren. McKinseys Technologiechefin Kate Smaje: „Do we need armies of business analysts creating PowerPoints? No, the technology could do that.“ Und laut Bloomberg trainieren rund 150 ehemalige Berater von McKinsey, Bain und BCG KI-Modelle auf genau die Aufgaben, mit denen ihre Karriere begann.

Und die Elite? Sie geht noch hin. Aber nicht mehr, um zu bleiben. An der Stanford GSB gingen 2025 noch 11 Prozent in die Beratung, 35 Prozent in Technologie. An der Harvard Business School hat Tech die Beratung erstmals überholt. Und von den Absolventen des Harvard College 2025 startet jeder siebte, der direkt ins Berufsleben geht, in der Beratung. Aber weniger als ein Prozent aller Befragten will in zehn Jahren noch dort arbeiten. Das ist kein neues Phänomen und kein Effekt der KI. Es zeigt aber, was die Beratung für viele schon lange ist: eine Durchgangsstation, ein Logo im Lebenslauf, kein Ziel. Und damit verliert auch das Logo an Gewicht. Wenn die Besten nur zwei Jahre bleiben, bekommt der Kunde für den Tagessatz der großen Marke immer öfter die, die geblieben sind.

Dazu kommt eine Generation, die nach dem Sinn ihrer Arbeit fragt. Folien für eine Entscheidung, die schon gefallen ist, beantworten diese Frage schlecht.

Was übrig bleibt, sieht man im Projekt. Da sitzt der Berater mit drei Wochen Einarbeitung neben der Ingenieurin mit fünfzehn Jahren im Werk. Er hat den Auftritt, sie hat das Wissen. Wer erklärt hier wem die Welt?

Die Chefs sehen das anders. McKinsey-Chef Bob Sternfels im Juli 2026: „Maybe I'm nuts, but when I think about the rest of this decade, I think there's a potential that this is a golden age for us.“ Die Zahlen: McKinseys Umsatz steht seit fünf Jahren bei 15 bis 16 Milliarden Dollar. Der deutsche Beratungsmarkt wuchs 2025 um 0,5 Prozent, vorhergesagt hatte der Branchenverband BDU 6,4. Lünendonk überschrieb seine Liste 2026 mit „Konsolidierung statt Wachstum“. Der Umsatz pro Kopf sinkt, obwohl KI angeblich alles effizienter macht. Für eine Branche, die Intelligenz, Weitblick und Genialität verkauft, sind fünf Jahre Stagnation kein Aushängeschild. Würde ein Kunde fünf Jahre auf der Stelle treten, stünde morgen ein Team im Haus, mit einem Transformationsprogramm.

Die schönste Pointe: Anfang 2026 drängte KPMG laut Financial Times seinen eigenen Abschlussprüfer, KI-Einsparungen weiterzugeben, und drohte mit einem Wechsel. Das Honorar fiel. Sobald Berater selbst Kunde sind, glauben sie fest an den KI-Rabatt.

Eine Branche, die ihren Kunden seit Jahrzehnten Disruption erklärt, erkennt die eigene nicht.

Am Nebentisch

Ich wohne in München. Die Stadt ist ein Hotspot für Beratungen, und wer an den richtigen Orten zu Mittag isst, bekommt die Erfolge der Branche gratis dazu. In voller Lautstärke, am Nebentisch. Welcher Kunde, welches Projekt, welcher Vorstand gerade „komplett überfordert“ ist.

Nach dem zweiten Glas Weißwein ist es mit der Verschwiegenheit dahin.

Für den Kunden ist das keine Anekdote. Es ist eine Gefahr. Seine Zahlen, seine Pläne, seine Schwächen, zwischen Vitello und Espresso, für jeden hörbar, der zufällig daneben sitzt. Hauptsache, das Ego ist vorne.

Und es passt zum Thread. Laut sein, wenn es um die eigenen Erfolge geht. Taub werden, wenn jemand nachfragt. Die eigene These ist gesetzt, der Widerspruch „nachhaltig widerlegt“, die Belege bleiben im Anzug. Wer so auftritt, ist für das, was ihn widerlegt, nicht mehr erreichbar.

Laut beim eigenen Erfolg, taub beim Widerspruch. Das ist kein Beratungsstil. Das ist ein Risiko für den Kunden.

Was stattdessen funktioniert

Wer jetzt „externe Hilfe ist nutzlos“ liest, liest falsch. Die Forschung zeigt ziemlich klar, was wirkt.

In einem berühmten Feldexperiment ließen Nicholas Bloom und Kollegen indische Textilfabriken beraten. Die Produktivität stieg im ersten Jahr um 17 Prozent, und der Vorsprung hielt auch Jahre später noch. In Mexiko hatten kleine und mittlere Firmen fünf Jahre nach einer subventionierten Beratung rund 50 Prozent mehr Beschäftigte. Beides war handfeste Arbeit im Betrieb: Qualität, Lager, Wartung, Abläufe. Keine Strategiefolien.

Das MIT-Projekt NANDA fand 2025, dass KI-Projekte mit externen Partnern doppelt so oft in den Regelbetrieb kommen wie reine Eigenbauten. Die Studie ist klein, beruht auf Selbstauskünften und beweist keine Ursache. Belastbarer sind die beiden Feldexperimente oben. Aber die Richtung passt: Externe Hilfe ist also nicht das Problem. Das Problem ist, welche.

Was wirkt, ist nah am Betrieb, messbar und von Leuten gemacht, die das Problem selbst kennen. Was nicht wirkt, ist Meinung als Produkt. Das Auslaufmodell ist nicht externe Hilfe. Es ist der Anzug: Titel statt Belege, Pyramide statt Praxis, Auftritt statt Haftung.

Wie es anders geht

Ich arbeite deshalb bewusst anders. Mit Balane, meiner Softwarefirma in München, bauen wir selbst: kein White-Label, nichts ausgelagert. Und mit KI-Managementsolutions, kurz KIMS, in der Schweiz begleiten wir Unternehmen dabei, KI verantwortungsvoll einzuführen. Klein, fokussiert und mit drei Perspektiven an einem Tisch, die in großen Häusern auf drei Abteilungen verteilt sind:

• Ethik. Eine Ethikerin, deren Thema die Menschen in digitalen Veränderungen sind. Nicht als Feigenblatt am Ende, sondern als Frage am Anfang: Darf dieses System das, was es tun soll? Rotterdam zeigt, was passiert, wenn diese Frage niemand stellt.
• Governance und Betriebswirtschaft. Strukturwandel, Prozesse, ein KI-Managementsystem nach ISO/IEC 42001. Jede Empfehlung kommt mit einer Rechnung, auch mit der für morgen: Was kostet es, wenn der Anbieter die Preise erhöht, ein Modell abkündigt oder ausfällt?
• Technik und Umsetzung. Das ist mein Teil: Automatisierung, Integration, KI im laufenden Betrieb. Wer selbst Modelle gewechselt, Prompts nachjustiert und Tests neu geschrieben hat, sagt nicht „banal“.

Dazu kommt ein Netzwerk aus Partnerfirmen, die die Probleme unserer Kunden aus eigener Arbeit kennen. Das ist der eigentliche Unterschied. Ein Partner aus der Praxis hat eine ganz andere Motivation als ein Beratungshaus. Er lebt nicht vom Folgemandat. Er kennt den Fehler, weil er ihn selbst gemacht hat. Und er erzählt, was nicht funktioniert hat, weil er nichts verkaufen muss.

Wir verkaufen keine Stunden. Wir verkaufen Ergebnisse. Nicht auf der Folie behauptet, sondern gemessen, und zwar vom Kunden. Das macht unseren Job schwieriger, und das Risiko liegt bei uns. Wenn wir nicht liefern, sieht der Kunde es sofort. Erfolg ist Teil unseres Angebots, nicht unserer Kommunikation.

Wir können nicht alles. Aber wo wir arbeiten, geben wir dem Kunden eine Zusage auf das Ergebnis. Klappt es nicht, müssen wir besser werden. Nicht der Kunde mehr kaufen. Das zwingt uns, vor der Welle zu schwimmen statt hinter ihr her, und genau zu überlegen, was Sinn ergibt und was nicht. Auch, wo KI keinen Sinn ergibt.

Und wir sind nah am Kunden. Kein Partner, der verkauft, und ein Team, das liefert. Die Leute, mit denen ein Kunde spricht, sind die Leute, die die Arbeit machen. Wir reden Deutsch statt Folien-Englisch. Wenn wir falsch liegen, sagen wir es, bevor es der Kunde merkt. Und was wir über Kunden wissen, bleibt bei uns, auch nach dem zweiten Glas.

Und wir schreiben auf, was wir denken. Dieser Blog ist ein Teil davon: was ich gedacht habe, wie ich dahin gekommen bin und wo ich heute anders denke. Seine Meinung zu ändern ist gut, wenn es einen Grund gibt und man ihn nennt. Ohne Grund ständig zu wechseln ist keine Flexibilität. Es ist Beliebigkeit.

Der Schlangenöl-Test

Schlangenöl erkennt man nicht am Etikett. Man erkennt es daran, dass niemand nachmisst. Also messen Sie nach, bei jedem, der Ihnen Rat über KI verkaufen will. Auch bei uns. Sechs Fragen vor der Unterschrift:

1. Was schreibt Ihr eigenes Haus dazu? Legen Sie die Veröffentlichungen neben das Angebot. Widersprechen sie sich, fragen Sie, welche Linie für Ihr Projekt gilt. Schriftlich. Meinungen dürfen sich ändern, aber mit Grund und nachvollziehbar. Wer nicht erklären kann, warum er heute etwas anderes sagt als letzte Woche, hat keine Linie.
2. Was haben Sie selbst gebaut? Nicht empfohlen, nicht begleitet. Gebaut und betrieben. Wer nichts zeigen kann, hat nichts. Er ist ein Drehstuhlpilot: erklärt das Fliegen, ohne je gestartet zu sein.
3. Wer macht die Arbeit, und mit welcher KI? Verlangen Sie, dass jede Quelle prüfbar ist. Und fragen Sie, wie die Quellen ausgewählt wurden. Was ist ein Rat wert, wenn es 200 Thesen gibt und man sich jeweils die heraussucht, die gerade passt? Wer nur eine Begründung für seine Vorurteile sucht, braucht keinen Tagessatz von 2.000 Euro. Dafür reicht ein ChatGPT-Abo für rund 20 Euro im Monat.
4. Was gilt Ihr Rat in drei Monaten? Wenn die Antwort „Beiträge altern“ lautet, verhandeln Sie das Honorar entsprechend.
5. Woran verdienen Sie, und wofür haften Sie? An Stunden, an Ergebnissen, an einem Anbieter? Die Antwort sagt mehr als jede Referenz.
6. Wann haben Sie sich zuletzt geirrt? Und was haben Sie dann gemacht? Wer darauf keine Antwort hat, irrt sich gerade.

Wer diese Fragen nicht beantworten will, verkauft Schlangenöl. Egal, wie gut der Anzug sitzt.

Zum Schluss

Am Anfang stand eine Frage zu KI-Kosten. Die Antwort war, das sei banal, und wer anderer Meinung sei, habe nicht zu Ende gedacht. Wenn ich beraten werden wolle, könne ich ja ein Projekt beauftragen.

Ich glaube, viele Unternehmen haben genau das inzwischen zu Ende gedacht. Sie wollen beraten werden. Nur nicht mehr so. Und nicht mehr von Leuten, die ihnen erklären, sie hätten es nicht zu Ende gedacht.

Darum kämpfen die Beratungen gerade um ihren Platz. In ihren Positionspapieren verlangen sie von Kunden eine klare Linie, gemessene Ergebnisse und einen Plan für den Ausstieg. Für den eigenen Rat gilt nichts davon. Er darf altern, sich widersprechen und mit dem Wind drehen.

Die Meinung ständig nach dem Wind zu wechseln ist keine Expertise. Es ist eine intellektuelle Bankrotterklärung.

Das Auslaufmodell ist nicht die Beratung. Es ist der Anzug, der Herablassung für Expertise hält und nicht merkt, dass seine Kunden inzwischen nachlesen.

Quellen

Der Thread

• LinkedIn-Beitrag „Was kostet KI heute? Und was kostet sie morgen?“, 12.10.2026, mit Kommentaren vom 13.10.2026. linkedin.com

Das Haus des Partners

• Whitepaper „Closing the AI ambition gap“, 06.10.2026, S. 5 und 8. PDF
• „The hidden cost of 'AI enabled'“, 17.07.2026. argonandco.com

Wechsel zwischen Modellen

• Sclar u. a.: „Quantifying Language Models' Sensitivity to Spurious Features in Prompt Design“, ICLR 2024. arxiv.org
• Wang u. a.: „PromptBridge: Cross-Model Prompt Transfer for Large Language Models“, 01.12.2025. arxiv.org
• Zapier-Umfrage, 02.04.2026 (nach IT Brief). itbrief.news

Beratung, Haftung, Ethik

• McKinsey: „Why do most transformations fail? A conversation with Harry Robinson“. mckinsey.com
• Fierce Pharma: McKinsey, 650 Millionen Dollar an das US-Justizministerium, Dezember 2024. fiercepharma.com
• Kirkpatrick u. a.: „The impact of management consultants on public service efficiency“, Policy & Politics 2019. bristol.ac.uk

Fälle

• Fortune: Deloitte Australien, 07.10.2025. fortune.com · Futurism (zitiert AFR). futurism.com · Anthropic, 06.10.2025. anthropic.com
• Fortune: Deloitte Kanada, 25.11.2025. fortune.com · HR Reporter, 25.11.2025. hrreporter.com
• The Next Web: KPMG-Bericht zurückgezogen, 13.06.2026. thenextweb.com
• International Accounting Bulletin: EY Kanada, 18.05.2026. internationalaccountingbulletin.com
• Network World zum UT-Audit von MD Anderson, 09.03.2017. networkworld.com
• WIRED: Rotterdam, 06.03.2023. wired.com

Mittleres Management

• Gartner: Top Strategic Predictions for 2025 and Beyond, 21.10.2024 (nach Network World). networkworld.com
• CV Viverito (Gartner) in HR Executive: Wiederbesetzung im mittleren Management bis 2028. hrexecutive.com

Talent, Pyramide, Markt

• Revelio Labs: „The industry that advised disruption is being disrupted“, 27.01.2026. reveliolabs.com
• Eingefrorene Einstiegsgehälter (nach FT). managementconsulted.com
• Fortune: Kate Smaje, McKinsey, 02.06.2025. fortune.com
• Bloomberg: „Ex-McKinsey Consultants Are Training AI Models to Replace Them“, 30.10.2025. bloomberg.com
• Stanford GSB, Class of 2025 (ClearAdmit). clearadmit.com · HBS, Class of 2025 (Poets&Quants). poetsandquants.com · Harvard Crimson Senior Survey 2025. thecrimson.com
• Bloomberg: Sternfels, „golden age“, 15.07.2026. news.bgov.com
• Börsen-Zeitung: BDU-Marktzahlen, 27.03.2026. boersen-zeitung.de · Lünendonk-Liste 2026. PDF
• KPMG und Grant Thornton (nach FT). techspot.com

Was funktioniert

• Bloom u. a.: „Does Management Matter? Evidence from India“, QJE 2013. RePEc · Bloom u. a.: „Do Management Interventions Last?“, AEJ Applied 2020. aeaweb.org
• Bruhn, Karlan, Schoar: „The Impact of Consulting Services on Small and Medium Enterprises“, JPE 2018. MIT DSpace
• MIT NANDA: „The GenAI Divide“, Juli 2025. PDF