Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Entscheidungen treffen. Die Frage „Wann kann KI gute Entscheidungen treffen?“ wird zunehmend relevant, nicht nur für Pilotprojekte, sondern für strategische Geschäftsprozesse.
Die Entwicklung geht dabei von reinen Automatisierungstools hin zu Agentic AI, autonomen Systemen, die Entscheidungen eigenständig treffen und Prozesse aktiv steuern.
"Damit entsteht ein neues Rollenverständnis: KI wird zu einem Corporate Citizen, einem aktiven Akteur im Unternehmen."
Was bedeutet „gute Entscheidungen“ durch KI?
Unter guter KI Entscheidungsqualität versteht Stratoor Consulting Entscheidungen, die gleichzeitig:
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Relevanz besitzen: Die Entscheidung ist auf Geschäftsziele ausgerichtet und nutzt valide Daten.
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Korrektheit aufweisen: Sachlich richtig, regulierungskonform und unternehmensgerecht.
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Nachvollziehbarkeit ermöglichen: Die Entscheidungswege sind transparent, sodass Vertrauen entsteht.
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Skalierbarkeit bieten: Entscheidungen können in hoher Frequenz und stabiler Qualität wiederholt werden.
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Anpassungsfähigkeit zeigen: KI lernt aus Ergebnissen und passt ihre Modelle an veränderte Bedingungen an.
Erst wenn diese Kriterien erfüllt sind, kann von „guten“ KI Entscheidungen gesprochen werden.
Von Automatisierung zu Agentic AI
Traditionelle KI-Anwendungen fokussieren meist auf die Automatisierung einzelner Aufgaben. Die nächste Entwicklungsstufe sind Agentic AI Systeme: autonome KI Agenten, die eigenständig Entscheidungen treffen, Aktionen ausführen und in Unternehmensprozesse integriert werden.
Merkmale von Agentic AI:
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Autonomie: Entscheidungen innerhalb definierter Rahmen.
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Kooperation: Zusammenarbeit mit anderen Agenten und menschlichen Mitarbeitern.
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Lernfähigkeit: Anpassung basierend auf Outcome Daten.
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Orchestrierung: Steuerung von End-to-End-Prozessen.
Damit wird KI zum strategischen Akteur, nicht nur zum Werkzeug. Unternehmen müssen diese Systeme als Corporate Citizens betrachten, die Verantwortung übernehmen.
Voraussetzungen für gute KI-Entscheidungen
Datenbasis und Infrastruktur
Gute Entscheidungen erfordern hochwertige, aktuelle und strukturierte Daten. Unvollständige oder fehlerhafte Daten führen zu unzuverlässigen Ergebnissen. Eine robuste IT-Infrastruktur und Datenpipelines sind essenziell.
Klare Zieldefinition und Prozessintegration
KI-Systeme müssen in klar definierte Geschäftsprozesse eingebettet sein. Ziele müssen messbar, Prozesse transparent und Verantwortlichkeiten eindeutig zugeordnet sein.
Governance und Vertrauen
Verantwortung, Rechenschaftspflicht und ethische Leitlinien müssen klar geregelt sein. Nur so können KI-Entscheidungen nachvollziehbar und vertrauenswürdig werden.
Mensch-Maschine Kooperation
Bei komplexen oder risikobehafteten Entscheidungen sollte ein Human-in-the-Loop Modell etabliert werden, um Fehlentscheidungen zu vermeiden.
Skalierung und organisatorische Reife
Erfolgreiche KI Anwendungen müssen über Piloten hinaus skaliert werden. Organisation, Rollenverteilung und Monitoring sind entscheidend, um Konsistenz und Qualität sicherzustellen.
Grenzen der KI Entscheidungsfähigkeit
KI stößt an Grenzen, wenn:
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Datenbasis unzureichend oder unstrukturiert ist.
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Entscheidungen stark von Kreativität, Intuition oder ethischen Abwägungen abhängen.
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Regulatorische oder ethische Rahmenbedingungen fehlen.
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Governance und Kontrolle unklar sind, sodass autonome Agenten „unkontrolliert“ agieren.
Unternehmen müssen diese Grenzen kennen und entsprechend ein Human-in-the-Loop Konzept implementieren.
Corporate Citizens: KI als strategischer Akteur
Ein Corporate Citizen ist ein KI System, das wie ein Unternehmensakteur Verantwortung übernimmt. Dazu gehören:
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Rollen und Verantwortung: Aufgaben, Rechenschaftspflicht und Kontrollmechanismen sind definiert.
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Governance: Ein strukturierter Rahmen für Entscheidungsqualität, Risikoüberwachung und Compliance.
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Wertschöpfung: Effizienzsteigerung, schnellere Entscheidungen, Prozessautomatisierung und neue Geschäftsmodelle.
Die Transformation erfordert, dass Unternehmen nicht nur Technologie implementieren, sondern auch organisatorische Strukturen und Prozesse anpassen.
Praxisbeispiele
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Finanzdienstleistungen: Agentic AI bewertet Kreditwürdigkeit, optimiert Preise, empfiehlt Produkte und identifiziert Anomalien – menschliches Eingreifen nur bei komplexen Fällen.
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Supply Chain Management: KI-Agenten steuern Beschaffung, Produktion, Lagerung und Logistik in Echtzeit und passen sich an Nachfrage, Lieferantenstatus und externe Faktoren an.
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Kundendienst: Autonome Systeme priorisieren Anfragen, generieren Antworten, lernen aus Feedback und binden Menschen nur bei Ausnahmefällen ein.
In allen Beispielen werden gute Entscheidungen erreicht, weil Datenqualität, Prozessdesign, Governance und menschliche Einbindung zusammenspielen.
Handlungsempfehlungen für Unternehmen
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Reifegradanalyse: Datenqualität, Prozessklarheit, Pilotprojekte prüfen.
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Zielbild definieren: Welche Entscheidungen sollen KI-Agenten treffen? Welche Kontrollmechanismen sind notwendig?
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Prozess- und Organisationsdesign: Rollen, Governance, Dateninfrastruktur und Schulungen für Mitarbeitende planen.
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Monitoring und Skalierung: KPIs auf Entscheidungsgüte, Zeit, Kosten und Kundenzufriedenheit messen. Erfolgreiche Use Cases skalieren und Risiken wie Bias, Ethik und Nachvollziehbarkeit kontrollieren.
Fazit
KI kann gute Entscheidungen treffen! Aber nur unter den richtigen Voraussetzungen. Entscheidend sind: Datenqualität, Prozessintegration, Governance und die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine.
Die Transformation zu Corporate Citizens eröffnet Unternehmen neue Chancen: Effizienzsteigerung, Innovation, schnellere Entscheidungen und neue Geschäftsmodelle. Führungskräfte müssen jetzt handeln, um KI strategisch zu verankern und nachhaltigen Mehrwert zu generieren.
Quellen:
Berruti, F., Hämäläinen, L., Cheta, O., Anant, V., Lewandowski, D. (2025). When can AI make good decisions? The rise of AI corporate citizens. McKinsey & Company.
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Raza, S., Sapkota, R., Karkee, M., Emmanouilidis, C. (2025). TRiSM for Agentic AI: A Review of Trust, Risk, and Security Management in LLM-based Agentic Multi-Agent Systems. arXiv:2506.04133.
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