TL/DR
KI verändert die Beratungsbranche fundamental. Statt stundenweise Analysen manuell zu erstellen, automatisieren spezialisierte KI-Agenten heute Research, Due Diligence, Reporting und Back Office in Minuten. Ralf Strehlau, Ehrenpräsident des Bundesverbands Deutscher Unternehmensberatungen (BDU), bringt es auf den Punkt: "Künstliche Intelligenz verändert unsere Arbeit fundamental."
Dieser Guide zeigt Consultants den Einstieg – von der Auswahl der richtigen Modelle über konkrete Agent-Typen bis zur Frage, was Sie selbst bauen sollten und was Sie besser kaufen. Die Zukunft gehört nicht den Beratern mit den meisten Stunden, sondern denen mit den besten Workflows.
Inhalt
- Das Problem: Warum KI für Berater keine Option mehr ist
- Die 3 Reifegrade: Wo steht Ihre Beratung?
- Welche KI-Modelle für welchen Einsatzzweck?
- Tutorial: Ihr erster KI-Berater in 5 Minuten
- Die Agent-Landkarte: 7 Kategorien für Berater
- Was lässt sich automatisieren? Der Workflow-Check
- Wo Researchly ins Spiel kommt
- Build vs. Buy: Wann eigene Agenten entwickeln?
- Der 90-Tage-Fahrplan zum KI-nativen Consultant
- Häufig gestellte Fragen
1. Das Problem: Warum KI für Berater keine Option mehr ist
Die Beratungsbranche steht 2026 vor einem Paradigmenwechsel. Prof. Dr. Markus H. Dahm formuliert es deutlich: "KI ist kein flüchtiger Trend, sondern eine fundamentale Verschiebung in der Art und Weise, wie Unternehmen Daten analysieren, Entscheidungen treffen und Innovationen vorantreiben."
Was sich konkret ändert
Strehlau beschreibt die neue Realität im Alltag: "Wenn ich mich auf einen Kundentermin vorbereite, liefert mir ein gut formulierter Prompt in Sekunden, was ich brauche: Trends, Wettbewerber, Kennzahlen, zentrale Akteure. Dafür brauche ich nicht länger als früher für ein Briefing ans Backoffice – also übernehme ich die Recherche selbst." (siehe dazu auch mein Meeting-Follow-Up-System)
Die Konsequenz: Viele Aufgaben verlagern sich vom Backoffice zum Berater.
| Entwicklung | Impact auf Consulting |
|---|---|
| Backoffice-Verlagerung | Berater übernehmen Recherche selbst |
| Schnellere Ideengenerierung | KI generiert Ideen in Sekunden für Workshops |
| Veränderte Arbeitsteilung | Weniger manuelle Zuarbeit, mehr direkte Wertschöpfung |
| Personalreduktion und Druck | Geschätzt 20% weniger Junior-Positionen in kommenden Jahren aber gleichzeit höhere Erwartungen |
| Outcome-based Pricing | Kunden zahlen nicht länger für Arbeitsstunden, sondern Resultate. |
| Rollen verschwimmen | interdisziplinäre Zusammenarbeit wird wichtiger |
| Skalierung | Die Beraterbranche muss lernen produktorientiert zu denken und entsprechend skalieren |
Dr. Jan-Niklas Keltsch, Chief AI Officer bei Deloitte, bestätigt: "Das klassische Beratungsmodell – organisiert in Pyramidenform und gekennzeichnet von einer breiten Basis an Junioren, die manuelle Analysen durchführen – steht vor grundsätzlichen Veränderungen." Auch wenn ich mit Job-Prognosen im KI-Kontext skeptisch bin, gibt es Prognosen über sinkenden Bedarf an Junior-Positionen. Jedoch glaube ich, dass das eine temporäre Situation ist. Für das jetztige Rollenbild braucht es weniger Juniors, weil KI es übernimmt. Aber für die neue, noch zu schaffende Rolle des Beraters, wird es in Zukunft auf einen großen Bedarf an Juniors geben. So wie es heute keinen Bedarf an Schreibkräften oder Telefonvermittlern mehr gibt, aber dafür umso mehr an Digital-Marketing-Spezialisten und UX-Designern – Rollen, die vor 20 Jahren schlicht nicht existierten.
Wie wird diese neue Junior-Rolle aussehen?
Der Berater der Zukunft wird weniger Zeit mit Datensammlung und Slide-Formatierung verbringen und stattdessen von Tag eins an als "AI-Orchestrator" und Kundenübersetzer agieren. Die Kernkompetenz verschiebt sich: Statt Excel-Modelle zu bauen, werden Juniors lernen, die richtigen Fragen an KI-Systeme zu stellen, deren Output kritisch zu validieren und – das ist entscheidend – diese Erkenntnisse in menschliche Sprache zu übersetzen.
Denn je mehr Analyse automatisiert wird, desto wertvoller wird das, was KI nicht kann: Vertrauen aufbauen, Widerstände spüren, zwischen den Zeilen lesen. Der Junior von morgen sitzt früher beim Kunden, moderiert Workshops, navigiert Stakeholder-Dynamiken und bringt Empathie mit, wo Algorithmen nur Muster sehen. Kommunikation und Kundeninteraktion werden nicht mehr das Privileg der Partner sein – sie werden zur Einstiegskompetenz.
Selbst McKinsey setzt intern auf KI
Die großen Beratungen handeln bereits. McKinsey trainierte seit 2023 eine eigene interne KI namens "Lilli", die die interne Wissenssammlung von über 100.000 Dokumenten durchsucht. Mehr als drei Viertel der 43.000 Mitarbeiter nutzen sie – und sparen so rund 30% Zeit beim Sammeln und Sortieren von Informationen.
Der Nachwuchs-Engpass
Die Entwicklung hat eine Kehrseite. Strehlau warnt: "Der Weg von der Recherche über das Lesen von Jahresabschlüssen bis hin zu Branchenanalysen hat Einsteigerinnen und Einsteigern bislang das nötige Verständnis für wirtschaftliche Zusammenhänge vermittelt. Wenn diese Aufgaben wegfallen, verschwindet auch ein wichtiger Teil des Lernprozesses."
Die zentrale Frage: "Auch wenn jemand ein exzellenter Prompt-Designer ist, muss er oder sie am Ende beurteilen können, ob die Ergebnisse der KI tatsächlich gut sind." – Ralf Strehlau
Für erfahrene Berater bedeutet das: Wer KI beherrscht, wird zum unverzichtbaren Qualitätsgaranten. Wer sie ignoriert, verliert Wettbewerbsfähigkeit.
2. Die 3 Reifegrade: Wo steht Ihre Beratung?
Bevor Sie Tools kaufen, diagnostizieren Sie Ihren Status:
Reifegrad 1: Der Prompter
- Nutzt ChatGPT/Claude für Ad-hoc-Aufgaben
- Keine systematischen Workflows
- Ergebnis: Punktuelle Zeitersparnis, keine Skalierung
Reifegrad 2: Der Integrator
- Verbindet KI mit bestehenden Tools (CRM, Notion, Slides)
- Erste automatisierte Pipelines (z.B. Meeting-Summaries)
- Ergebnis: 20-30% Effizienzgewinn bei Routineaufgaben
Reifegrad 3: Der Agent-Orchestrator
- Deployt spezialisierte Agenten für unterschiedliche Aufgaben
- Agenten arbeiten autonom und übergeben Ergebnisse
- Ergebnis: Neue Service-Produkte, veränderte Pricing-Modelle
Wichtig: Nicht jeder Berater muss zum KI-Experten werden. Wie Dahm und Schulz betonen, variiert die erforderliche Tiefe des KI-Wissens je nach Rolle und Spezialisierung. Ein Partner braucht strategisches Verständnis, ein Analyst operative Kompetenz. Aber ein Grundverständnis ist für alle Pflicht.
Ziel dieses Guides: Sie von Reifegrad 1 auf mindestens Reifegrad 2 bringen – mit klarem Pfad zu Reifegrad 3.
3. Welche KI-Modelle für welchen Einsatzzweck?
Nicht jedes Modell passt zu jeder Aufgabe. Die Auswahl entscheidet über Output-Qualität und Kosten:
| Aufgabe | Empfohlenes Modell | Begründung |
|---|---|---|
| Strategische Analysen (SWOT, PESTEL) | Claude 4.5 Opus / GPT-5.2 | Hohe Reasoning-Qualität, versteht Kontext |
| Schnelle Recherche | Perplexity o. Ä. mit Web Research | Speed + Web-Zugriff |
| Dokument-Extraktion (PDFs, Verträge) | Claude 3.5 Sonnet | 200k Token Context, exzellentes Parsing |
| Code/Automatisierung | GPT-4o / Claude 3.5 | Zuverlässige API-Integration |
| Lokale/Sensitive Daten | Llama 3.1 (self-hosted) oder Mistral | Keine Daten an externe APIs |
Wichtig: Im Finanzwesen und in der Strategieberatung gelten andere Gesetze als im Marketing. Ein halluzinierter Chatbot im Kundenservice ist ärgerlich – ein halluzinierter Umsatzwert in einer Due-Diligence-Prüfung ist fatal.
Die Lösung: Einsatz von Hallucination Graders – spezialisierte Sub-Agenten, die jeden generierten Satz gegen die Originalquelle prüfen.
Keltsch betont: "Es gilt, die Präzision von KI mit menschlicher Kreativität und Empathie zu verbinden – inklusive der weiterhin essenziellen Qualitätssicherung von KI-erzeugten Ergebnissen."
4. Tutorial: Ihr erster KI-Berater in 5 Minuten
Marcus Schwarze beschreibt in der FAZ, wie man ChatGPT mit Consulting-Methodik trainiert. Der Schlüssel: Ein System-Prompt, der Frameworks wie MECE, das Pyramidenprinzip und Executive Summaries kombiniert.
So bauen Sie sich einen KI-Strategieberater
Die KI-Figur soll eine strukturierte und analytische Denkweise entwickeln, Probleme logisch aufgliedern und nach dem MECE-Prinzip arbeiten (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive).
Die Grundsätze nach Schwarze:
- Strukturiert Probleme im MECE-Format, arbeitet hypothesengetrieben
- Formuliert Ergebnisse nach dem Pyramidenprinzip: Kernaussage zuerst, dann Begründungen und Belege
- Liefert eine Executive Summary aus maximal 5 Sätzen, dann Details
- Übt konstruktiven Widerspruch, kennzeichnet Annahmen und Unsicherheiten
- Belegt wesentliche Fakten mit hochwertigen Quellen samt Datum
Kopieren Sie diesen Prompt:
Du bist ein digitaler Managementberater im Stil einer renommierten Strategieberatung. Arbeite stets strukturiert, datengetrieben und MECE (mutually exclusive, collectively exhaustive). Beginne jede Antwort mit einer präzisen Executive Summary (3–5 Sätze), gefolgt von klaren Abschnitten: Problemdefinition, Hypothesen, Analyse, Handlungsempfehlung, Risiken & Mitigation. Verwende das Pyramid Principle: zentrale Aussage zuerst, dann unterstützende Argumente, schließlich Belege. Führe Quellen an (mindestens 3, mit Datum und Herkunft). Übe "Obligation to Dissent": Nenne Unsicherheiten, kritische Annahmen und alternative Perspektiven.
Weiter Prompt für Unternehmensberater finden Sie in unserem Guide: 50+ ChatGPT-Prompts für Unternehmensberatung.
Weitere Frameworks ergänzen
Wer sich intensiver mit der Strategieentwicklung beschäftigt, kann weitere Modelle in den Prompt aufnehmen :
| Framework | Beschreibung |
|---|---|
| PESTEL-Analyse | Untersucht externe Einflussfaktoren (politisch, wirtschaftlich, sozial, technologisch, ökologisch, rechtlich) |
| Porter's Five Forces | Analysiert Wettbewerbsintensität innerhalb einer Branche |
| SWOT-Analyse | Stärken, Schwächen, Chancen, Risiken |
Die KI kennt diese Fachbegriffe und kann sie auf Ihren Fall anwenden. "Mache zusätzlich eine PESTEL-Analyse und Porter's Five Forces" reicht als Ergänzung im Prompt.
Tipp: Alternativ nutzen Sie die 40+ fertigen Researchly-Agenten, die diese Logik bereits eingebaut haben.
5. Die Agent-Landkarte: 7 Kategorien für Berater
Selbst die Big Four setzen auf spezialisierte Agenten-Netzwerke. Keltsch betont: "Die jeweiligen Agenten müssen lernen, miteinander zu verhandeln, sich abzustimmen und Hand in Hand zu arbeiten. Das ist keine Vision in ferner Zukunft, sondern der Standard von morgen."
Basierend auf unserer Arbeit mit VCs und Beratungen haben wir 7 Agent-Kategorien identifiziert:
5.1 Research Agents
Aufgabe: Markt-, Wettbewerbs- und Unternehmensanalysen automatisieren
| Agent-Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Brand Analyzer | Positionierung, Zielgruppen, Strategie |
| Market Analyzer | Marktgröße, Trends, Wettbewerber |
| Trend Analyzer | Technologie-, Sozial-, Regulierungs-Trends |
Use Case: Ein Strategie-Consultant nutzt den Market Analyzer, um in 60 Sekunden eine erste Marktübersicht zu generieren – statt 4 Stunden manueller Recherche.
5.2 Due Diligence Agents
Aufgabe: Fakten aus Dokumenten extrahieren, Red Flags identifizieren
| Agent-Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Finance KPI Extractor | Kennzahlen aus Quartals-/Jahresberichten |
| M&A Activity Tracker | Übernahmen, Beteiligungen, Exits |
| Patent Analyzer | Wettbewerbspatente, Technologie-Cluster |
Praxis: Statt hunderte Seiten von PDF-Datenräumen manuell zu durchsuchen, agieren KI-Agenten als Vorfilter. Analysten erhalten eine vorvalidierte "Red Flag Report"-Liste.
5.3 Benchmarking Agents
Aufgabe: Strukturierte Wettbewerbsvergleiche erstellen
| Agent-Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Company Benchmark | Vergleich mehrerer Unternehmen |
| Software Comparison | Features, Pricing, Zielgruppen |
| Pricing Analyzer | Preismodelle im Wettbewerb |
Tool-Tipp: Das Wettbewerbsanalyse-Tool erstellt diese Benchmarks automatisiert in unter 60 Sekunden.
5.4 Strategic Framework Agents
Aufgabe: Klassische Consulting-Frameworks automatisch befüllen
| Framework | Beschreibung |
|---|---|
| SWOT | Stärken, Schwächen, Chancen, Risiken |
| PESTEL | Politisch, Ökonomisch, Sozial, Tech, Umwelt, Legal |
| Porter's Five Forces | Wettbewerbsintensität analysieren |
Mehr dazu: SWOT-Analyse mit KI
5.5 Financial Analysis Agents
Aufgabe: Earnings Calls, Bilanzen, Forecasts auswerten
| Agent-Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Earnings Call Analyzer | Sentiment, Key Messages, Management-Tonfall |
| Financial KPI Tracker | Quartals-Vergleiche, Trend-Erkennung |
Deep Dive: Earnings Call Analysis Tool
5.6 Content & Documentation Agents
Aufgabe: Memos, Präsentationen, Reports automatisch erstellen
| Agent-Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Memo Generator | Executive Summaries aus Rohdaten |
| Slide Drafter | Bullet Points für PowerPoint/Google Slides |
| CRM Updater | Automatische Datenbank-Pflege |
5.7 Monitoring Agents
Aufgabe: Kontinuierliche Überwachung von Märkten, Wettbewerbern, Signalen
| Agent-Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Patent Monitor | Neue Anmeldungen im Technologiefeld |
| News Monitor | Funding-Runden, Leadership Changes |
| Regulatory Tracker | Gesetzesänderungen in Zielmärkten |
Praxis: Smarte Patentüberwachung mit Researchly
6. Was lässt sich automatisieren? Der Workflow-Check
Nicht jede Aufgabe eignet sich für Automatisierung. Nutzen Sie diese Matrix:
| Aufgaben-Typ | Automatisierbarkeit | Beispiel |
|---|---|---|
| Daten sammeln | ✅ Hoch | Web-Recherche, PDF-Extraktion |
| Daten strukturieren | ✅ Hoch | Excel-Tabellen, CRM-Einträge |
| Erste Analyse | ✅ Mittel-Hoch | SWOT-Entwurf, Marktübersicht |
| Qualitätsprüfung | ⚠️ Mittel | Fact-Checking mit Human-in-the-Loop |
| Strategische Ableitung | ⚠️ Niedrig | Handlungsempfehlungen, Priorisierung |
| Kundenbeziehung | ❌ Niedrig | Vertrauensaufbau, Verhandlung |
Die Faustformel: Automatisieren Sie alles, was keinen menschlichen "Touch" benötigt.
Case Study: 542 Tasks auf dem Prüfstand
Ein VC-Fonds nutzte 34 verschiedene Tools. Das Resultat: 542 manuelle Tasks pro Woche. Nach dem Audit:
- Research (Lesen & Analysieren): 47% der Zeit → Fast vollständig automatisierbar
- Dokumentation (Schreiben): 28% der Zeit → Großteils automatisierbar
- Entscheidungen (Denken): 15% der Zeit → Mensch bleibt zentral
- Kommunikation: 10% der Zeit → Teilweise automatisierbar
Ergebnis: Research und CRM-Pflege laufen jetzt weitgehend automatisiert.
Mehr dazu: Case Study: 34 Tools, 542 Aufgaben
7. Wo Researchly ins Spiel kommt
Die Theorie ist klar: Consultants brauchen spezialisierte KI-Agenten, automatisierte Workflows und strukturierte Daten. Die Praxis scheitert oft an fragmentierten Tools, inkonsistenten Outputs und fehlendem Kontext.
Researchly ist als KI-basiertes Web OS für genau diese Lücke gebaut: Agentic Workflows und Premium-Datenquellen, die End-to-End-Automatisierung für VCs und Beratungen ermöglichen.
Was Researchly heute für Consultants leistet
| Anwendungsfall | Researchly-Lösung | Ergebnis |
|---|---|---|
| Wettbewerbsanalyse | Der Company Benchmark Agent vergleicht unbegrenzt viele Unternehmen in einem strukturierten Report | Benchmarks in 60 Sekunden statt 4-8 Stunden |
| Marktanalysen | Der Market Analyzer erstellt TAM/SAM/SOM-Schätzungen und Wettbewerbslandkarten | Marktübersichten in Minuten |
| SWOT & PESTEL | Erprobte Prompts aus der Praxis, die wir laufend an die neuesten Modell anpassen | Frameworks als Ausgangsbasis, nicht als Fleißarbeit |
| Due Diligence | Finance KPI Extractor und M&A Activity Tracker | Red-Flag-Reports und vorvalidierte Daten |
| Earnings Call Analyse | Automatische Transkription, Sentiment-Analyse | Management-Tonfall und Abweichungen erkennen |
| Patent-Monitoring | Patent Analyzer clustert Wettbewerbspatente | Innovationsstrategien auf Basis von IP-Signalen |
| Trend Scouting | Trend Analyzer scannt technologische, soziale und regulatorische Entwicklungen | Frühwarnsystem für Marktveränderungen |
| Consultant Workspace ("Single Source of Truth") | Projektbasierte Workspaces statt Einzelabfragen, Versionierung von Analysen, "Memory" über Projekte hinweg | |
| White-Label Reports & Slide Export | One-Click-Export in Branded PowerPoint-Templates, Word-Memos mit anpassbarer Struktur, PDF-Reports für Board-Präsentationen | |
| Projekt-spezifische Agent-Konfiguration | Eigene Prompt-Bibliotheken für wiederkehrende Projekttypen, Branchenspezifische Taxonomien, "Context Injection" für proprietäre Methodik | |
| Real-Time Monitoring & Alerts | Watchlists für Unternehmen und Märkte, Konfigurierbare Trigger, Digest-E-Mails (täglich/wöchentlich) | |
| Enterprise Compliance | DSGVO-konforme Datenverarbeitung (EU-Hosting), SSO und Role-Based Access Control. Vollständiger Audit Trail |
Die Agent-Datenbank als Accelerator
Die Researchly Agent-Datenbank (40+ Agents, 60+ Prompts, N8N-Templates) ist der schnellste Einstieg für Consultants :
| Was Sie bekommen | Konkret |
|---|---|
| Research Agents | Brand Analyzer, Market Analyzer, Trend Analyzer – ready-to-use |
| Framework Agents | SWOT, PESTEL, Five Forces – als strukturierte Prompts |
| Due Diligence Agents | Finance KPI Extractor, M&A Tracker, Patent Analyzer |
| Workflow Templates | N8N-Blueprints für automatisierte Pipelines |
| Optimierte Prompts | 60+ OpenAI-Prompts, getestet für Finanz- und Strategie-Kontext |
