Dies ist mein zweiter Artikel, in dem ich die Auswirkungen des Stanford-KI-Berichts von 2026 beleuchte. Dieser Artikel ist eine Aktualisierung. Den ersten Artikel finden Sie hier
Die meisten Führungskräfte stellen immer noch die falsche Frage zum Thema KI.
Sie fragen: Wie schnell sollten wir die Umstellung vorantreiben? Welche Anwendungsfälle sind entscheidend? Wo setzen wir Agenten ein? Wie automatisieren wir die Arbeit?
Das sind berechtigte Fragen. Sie stehen jedoch nicht mehr im Vordergrund.
Der Stanford AI Index 2026 legt nahe, dass sich KI bereits schnell genug verbreitet, genügend praktischen Nutzen bietet und sich bei der Aufgabenleistung schnell genug verbessert, sodass die Frage, ob Unternehmen KI einsetzen, nicht mehr das Hauptthema ist.
Die größere Frage ist, welche Logik KI derzeit ausbaut. Generative KI erreichte innerhalb von drei Jahren eine Akzeptanz von 53 % in der Bevölkerung, der geschätzte jährliche Verbraucherwert in den USA belief sich Anfang 2026 auf 172 Milliarden US-Dollar, Unternehmen gaben eine KI-Akzeptanz von 88 % an, und laut Stanford entwickeln sich Agentensysteme weg von der Beantwortung von Fragen hin zur Erledigung von Aufgaben.
Das ist die strategische Neuausrichtung.
KI ist längst nicht mehr nur ein Hilfsmittel zur Steigerung der Produktivität. Sie wird zunehmend zu einem festen Bestandteil der Funktionsweise der Märkte. Wenn das jedoch zutrifft, dann liegt die eigentliche Gefahr nicht in einer langsamen Einführung.
Es handelt sich um die rasche Einführung eines falschen strategischen Modells.
KI schafft keine Marktlogik aus dem Nichts. Sie lernt aus den Annahmen, die Unternehmen bereits in ihre Definition der Kategorie, die Erfassung der Nachfrage, die Positionierung von Marken, die Strukturierung von Portfolios, die Gestaltung von Interaktionen und die Erfolgsmessung einfließen lassen, und skaliert diese. Sind diese Annahmen schwach, behebt die KI sie nicht. Sie verstärkt sie vielmehr.
Deshalb habe ich Bedenken gegenüber dem Begriff „KI-Strategie“. Die meisten Unternehmen brauchen kein separates KI-Strategiepapier voller Pilotprojekte, Tools und Akteure, die keinen Bezug zum eigentlichen Geschäft haben. Sie müssen verstehen, wie KI das System verändert, in dem sie sich befinden, und sich dann eine schwierigere Frage stellen:
Welche strategische Logik programmieren wir derzeit in Maschinen ein?
Es gibt noch einen weiteren Grund, warum dies von Bedeutung ist.
Ein Großteil der aktuellen Diskussion über KI und Marken konzentriert sich auf Sichtbarkeit: GEO, Optimierung für Antwort-Suchmaschinen, maschinenlesbare Inhalte, strukturierte Produktdaten, Auffindbarkeit in der KI-Suche. Das ist verständlich. Eine Reihe von Vordenkern leistet in diesem Bereich wichtige Arbeit. Thomas Marzano spricht beispielsweise vom „Legible-Loveable“-Standard.[1] Jochen Sengpiehl bezeichnet die Sichtbarkeit von Marken als die Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts.[2] Die Arbeiten von BCG zum Thema Auffindbarkeit legen nahe, dass Marken zunehmend von KI-Systemen ausgewählt, zusammengefasst und präsentiert werden müssen, und die Shopping-Produkte von OpenAI sind ausdrücklich darauf ausgelegt, Nutzern dabei zu helfen, Produkte im Rahmen von Dialogen zu entdecken, zu vergleichen und eine Kaufentscheidung zu treffen.[3]
All das ist wichtig. Aber es geht nicht tief genug.
Sichtbarkeit ist nicht das grundlegendste strategische Thema. Sichtbarkeit ist der nachgelagerte Ausdruck eines tiefer liegenden Systems. Bevor eine Maschine eine Marke in den Vordergrund rücken kann, interpretiert sie bereits die Kategorie, strukturiert die Nachfrage, entscheidet, welche Kriterien von Bedeutung sind, legt die Auswahlbasis fest und stuft ein, was es verdient, gesehen zu werden. Deshalb ist Auffindbarkeit zwar notwendig, aber nicht ausreichend. Die wichtigere Frage ist nicht nur, ob die Maschine die Marke finden kann, sondern welche Marktlogik die Maschine anwendet, um zu entscheiden, was es verdient, gefunden zu werden. Dies ist der eigentliche Schritt von der Sichtbarkeit hin zur Auswahllogik.
Hier kommt der Stanford-Bericht ins Spiel. Er spricht zwar nicht von Kategoriebedeutung, Nachfrageräumen oder Markenarchitektur, beschreibt jedoch die Bedingungen, unter denen diese Fragen unumgänglich werden. KI erreicht Marktreife. Verbraucher ziehen echten Nutzen daraus. Unternehmen integrieren sie in großem Umfang. KI-Agenten werden bei der Ausführung von Aufgaben immer besser. Gleichzeitig betont Stanford, dass unsere Fähigkeit, KI zu messen und zu steuern, hinter den Möglichkeiten zurückbleibt.
Das Managementproblem besteht also nicht einfach nur in der Einführung. Es geht vielmehr darum, ob das Unternehmen der KI die richtige strategische Architektur für ihren Betrieb zur Verfügung stellt.
KI wird das gesamte System skalieren, nicht nur die Ausgabe.
Man sollte KI nicht als Content-Engine betrachten – und auch nicht nur als Discovery-Engine. Sie entwickelt sich zunehmend zu einem System, das strategische Logik über fünf miteinander verbundene Ebenen hinweg skalieren kann:
- Bedeutung der Kategorie
- Nachfragestruktur oder Nachfragelogik
- Positionierung sowie Portfolio- und Markenarchitektur
- Die Interaktionsschicht – der zusammengesetzte wirtschaftliche Gewinn: Sind diese Schichten aufeinander abgestimmt, kann KI ein starkes System noch verstärken. Sind sie hingegen schwach, kann KI Verwirrung verbreiten. Sie haben wahrscheinlich schon einmal von diesen fünf Schritten gelesen. Es handelt sich um ein Modell zur Markenleistung, das ich bereits zuvor dargelegt habe (siehe hier).
Ich bin der Meinung, dass wir auf dieses Fünf-Punkte-Modell zur Markenleistung hinarbeiten müssen, damit wir KI auf der richtigen Ebene – nämlich der strategischen Ebene – verankern; andernfalls optimieren wir lediglich die Umsetzung.
Das ist das größere Risiko.
Wenn die Kategorie zu eng definiert ist, wird die KI die Nachfrage in die falsche Richtung lenken.
Wenn die Nachfragestruktur falsch verstanden wird, wird die KI das falsche Problem schneller optimieren.
Wenn die Positionierung vage ist, wird die KI die Marke zwar leichter vergleichbar, aber nicht leichter wählbar machen.
Ist das Portfolio unübersichtlich, werden maschinengestützte Empfehlungen diese Unübersichtlichkeit nur noch schneller offenbaren.
Ist die Interaktionsebene schwach, wird die KI Reibungsverluste eher verstärken als beseitigen.
Ist die wirtschaftliche Grundlage oberflächlich, kann die KI zwar die Effizienz steigern, gleichzeitig aber die Preisgestaltungsmacht, die Kapitalrendite und den langfristigen Wettbewerbsvorteil schwächen.
Deshalb geht es nicht mehr um die Einführung. Es geht um Strategie. Es geht um Logik.
1. Bedeutung der Kategorie
Die erste Ebene ist die Bedeutung der Kategorie.
Worum geht es bei dieser Kategorie im Grunde genommen? Welche Art von Problem löst sie im Leben der Menschen? Um welches Spiel geht es dabei?
Das ist wichtig, weil KI einen Markt nur dann gut steuern kann, wenn sie über ein funktionierendes Modell verfügt, das beschreibt, wozu die Kategorie dient. Ist dieses Modell zu eng gefasst oder falsch, wird das System die Auswahl falsch strukturieren.
Airbnb ist hier ein gutes Beispiel, da es verdeutlicht, wie eine Kategorieverschiebung aussieht. Das Unternehmen hat sich über den engen Rahmen der Unterkunftsvermittlung hinaus zu einem umfassenderen Reise- und Übernachtungssystem entwickelt, indem es den Bereich „Services“ hinzugefügt und „Experiences“ in derselben App neu gestaltet hat. Das ist nicht nur eine Produkterweiterung. Es ist eine Veränderung der Bedeutung der Kategorie. Airbnb hilft den Menschen nicht nur dabei, eine Übernachtungsmöglichkeit zu buchen. Es versucht, einen größeren Teil der Reise rund um den Aufenthalt zu organisieren.
Und das geschieht nicht in einem kleinen oder spekulativen Unternehmen. Im vierten Quartal 2025 vermeldete Airbnb einen Umsatzanstieg von 12 % gegenüber dem Vorjahreszeitraum, einen Anstieg des Bruttobuchungswerts um 16 % sowie einen Anstieg der gebuchten Übernachtungen und Sitzplätze um 10 %. Das ist von Bedeutung, weil es zeigt, dass die Bedeutung einer breiter gefassten Kategorie nicht nur eine intellektuelle Positionierung ist. Sie kann Teil eines skalierten und wachsenden Geschäftssystems sein.
Das ist der übergeordnete Punkt. Bevor eine Maschine Empfehlungen aussprechen, Vergleiche anstellen oder Handlungsanweisungen geben kann, muss sie zunächst einen bestimmten Kategorierahmen verinnerlichen.
Die erste Frage lautet also nicht nur: Kann die KI die Marke finden?
Die Frage lautet: In welcher Spielkategorie unterstützt die KI den Kunden beim Spielen?
2. Nachfragestruktur oder Nachfragelogik
Aber die Bedeutung einer Kategorie allein ist immer noch zu weit gefasst.
Die zweite Ebene ist die Nachfragestruktur innerhalb dieser Kategorie.
Nicht Nachfrage als Menge. Nachfrage als Kontext, Moment, Bedarf, Abwägung, Reibungspunkt und Anlass.
Instacart ist eines der deutlichsten Beispiele für diesen Wandel. Bei Instacart ging es anfangs nicht um ein Regal, ein Stichwort oder eine Marke. Ausgangspunkt war ein Verbraucherproblem: Was gibt es zum Abendessen, was entspricht den Ernährungsbedürfnissen, was passt ins Budget und welche Zutaten werden benötigt? Der Einstiegspunkt ist nicht mehr nur die Produktkategorie. Es ist der Moment der Nachfrage selbst.
Das ist Nachfrage-Logik in der Praxis.
Der Verbraucher kommt nicht über „Soßen“, „Snacks“ oder „Marke X“ zum Produkt. Der Verbraucher kommt über das Abendessen, Bequemlichkeit, Kosten, Ernährungsbeschränkungen oder den Bedarf des Haushalts zum Produkt. Das System richtet das Angebot dann auf diesen Moment aus.
Und auch dies ist kein Nischenbeispiel. Instacart meldete für das erste Quartal 2026 einen GTV von 10,29 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 13 % gegenüber dem Vorjahr entspricht, einen Umsatz von 1,019 Milliarden US-Dollar (+14 %) und ein bereinigtes EBITDA von 300 Millionen US-Dollar (+23 %). Das beweist zwar nicht, dass allein die Nachfragelogik zu diesem Ergebnis geführt hat. Es zeigt jedoch, dass eine bessere Interpretation der Nachfrage und eine bessere Steuerung des Angebots in großem Maßstab echte wirtschaftliche Bedeutung haben.
Deshalb sind Nachfrageräume in einem KI-vermittelten Markt umso wichtiger, nicht weniger wichtig. Wenn die Nachfragekarte falsch ist, wird die KI einfach die falsche Karte schneller optimieren.
3. Positionierung sowie Portfolio- und Markenarchitektur
Dies ist die Ebene, die oft vorschnell auf die reine Positionierung reduziert wird. Das sollte nicht der Fall sein.
Die Positionierung ist zwar wichtig, doch erst auf dieser Ebene werden die Bedeutung der Kategorie und die Nachfragelogik in ein strukturiertes Angebotssystem umgesetzt. Das bedeutet, dass die Markenpositionierung, die Portfoliogestaltung und die Markenarchitektur alle hierher gehören.
An dieser Stelle trifft die Kanzlei eine Entscheidung:
Welche Rolle sollte diese Marke spielen?
Welche Nachfragesegmente sollte sie bedienen?
Wie sollte sie sich von Schwestermarken unterscheiden?
Wie sollte sich das Portfolio auf die Nachfragestruktur verteilen?
Welches Angebotssystem passt am besten zum Nachfragesystem?
Diese Ebene ist von entscheidender Bedeutung, da sie nicht lediglich die Logik der Nachfrage widerspiegelt. Im Laufe der Zeit kann sie die Bedeutung der Kategorie selbst stabilisieren, präzisieren oder neu gestalten.
Das ist der Regelkreis, den viele Unternehmen übersehen.
Die Bedeutung einer Kategorie definiert das übergeordnete Spiel.
Die Nachfragelogik strukturiert dieses Spiel in reale Räume.
Portfolio und Architektur ordnen das Angebot diesen Räumen zu.
Und sobald dieses Angebotssystem etabliert ist, beginnt es, Verbrauchern, Vertriebskanälen, Experten und zunehmend auch Maschinen beizubringen, wozu die Kategorie eigentlich dient.
Deshalb sind Portfolio und Architektur keine nachgelagerten Verwaltungsaufgaben. Sie gehören zu den Mechanismen, durch die die Bedeutung der Kategorie selbst gestärkt wird.
La Roche-Posay ist ein sehr gutes Beispiel. Ich würde nicht sagen, dass La Roche-Posay die Bedeutung einer Kategorie so grundlegend verändert, wie Airbnb den Reisemarkt erweitert. Aber es trägt eindeutig dazu bei, einen bestimmten Kategorie-Rahmen zu schärfen und zu legitimieren: dermatologische Schönheit, wissenschaftlich fundierte Hautgesundheit und medizinisch glaubwürdige Pflege bei tatsächlichen Beschwerden. L’Oréal ordnet den Bereich ausdrücklich der „dermatologischen Schönheit“ zu und beschreibt ihn anhand von Partnerschaften im Gesundheitswesen, medizinischer Glaubwürdigkeit und verschreibungspflichtigen Lösungen. Der Geschäftsbereich meldete zudem für das Jahr 2025 einen Marktanteil von 25,8 % und gab an, mehr als 320.000 Fachkräfte im Gesundheitswesen erreicht zu haben.
Gleichzeitig basiert das Geschäftsmodell von La Roche-Posay auf einer Nachfragestruktur, die die Stärken der Marke deutlich in den Vordergrund rückt: Akne, Hyperpigmentierung, Barriere-Regeneration, Sonnenschutz und empfindliche Haut. Die Berichterstattung von L’Oréal zu Mela B3, die auf einer globalen epidemiologischen Studie zu Pigmentstörungen mit 48.000 Teilnehmern aus 34 Ländern basiert, ist ein eindrucksvolles Beispiel für die Arbeit an der Nachfragestruktur und geht über reines Produktmarketing hinaus.
Der strategische Punkt lautet also wie folgt:
La Roche-Posay lässt sich nicht einfach in eine bestehende Kategorie- und Nachfragestruktur einordnen. Die Marke trägt dazu bei, eine stärker medizinisch orientierte, auf Hauterkrankungen basierende Nachfragestruktur zu definieren, und verleiht der Kategorie durch ihre Rolle innerhalb des Dermatological Beauty-Portfolios von L’Oréal eine klarere Bedeutung. Das ist die eigentliche Aufgabe von Layer 3.
4. Die Interaktionsschicht
Dies ist die Ebene, die am häufigsten missverstanden wird. Die Strategie lässt sich nicht direkt vom Portfolio auf die Wirtschaft übertragen. Sie wirkt über die marktorientierte operative Ebene: das gesamte Interaktionssystem, über das das Unternehmen die Nachfrage bedient.
Diese Ebene ist umfassender als der Begriff „Ausführung“ im engeren Sinne, wie ich ihn zuvor definiert habe. Sie umfasst den klassischen Markenaufbau durch Impressionen. Sie umfasst die Sichtbarkeit in Suchmaschinen und im Einzelhandel. Sie umfasst Produktseiten, Serviceabläufe, Empfehlungen, Diagnosen und Routinen. Sie umfasst Kanäle, Kontaktpunkte, das Kundenerlebnis und die Unterstützung durch Mitarbeiter. Und zunehmend umfasst sie auch SRAL-Zyklen: Sense, Reason, Act, Learn.
Deshalb sollte Schicht 4 als Interaktionsschicht bezeichnet werden. Darüber habe ich bereits früher geschrieben.
Der traditionelle, auf Eindrücken basierende Markenaufbau gehört hier zweifellos dazu. In stabilen Massenmärkten stützt sich die Interaktionsebene möglicherweise stark auf Reichweite, Frequenz, Auffälligkeit sowie physische und mentale Verfügbarkeit. In dynamischeren oder KI-vermittelten Märkten erweitert sie sich um die Erkennung von Absichten, kontextübergreifendes Schlussfolgern, Empfehlungen, Unterstützung und Lernen.
Genau hier kommt die KI am konkretesten zum Tragen.
KI hält Einzug in die Interaktionsebene selbst. Sie hilft dabei, Signale zu erfassen, Optionen abzuwägen, anhand von Empfehlungen oder den nächstbesten Maßnahmen zu handeln und aus Verhalten und Feedback zu lernen.
Auch hier erweist sich Instacart als hilfreich. Sein Mehrwert besteht nicht nur darin, dass es einen Nachfragezeitpunkt identifiziert. Es koordiniert auch die Interaktion von der Bedarfserkennung über die Produktauswahl bis hin zur Warenkorbzusammenstellung. Das ist eine umfassendere Form der Markteinführung als Medienpräsenz oder Regalpräsenz allein. Und da diese Koordination nun Teil einer Plattform mit einem vierteljährlichen GTV von über 10 Milliarden US-Dollar ist, ist sie nicht nur konzeptionell elegant, sondern auch wirtschaftlich sinnvoll.
Auch hier erweist sich La Roche-Posay wieder als nützlich. SPOTSCAN+ ist nicht nur eine KI-Spielerei. Das System benötigt drei Selfies, nutzt eine Datenbank mit 6.000 wissenschaftlichen Bildern verschiedener Hauttypen und stützt sich auf eine von Dermatologen anerkannte Skala zur Einstufung des Schweregrads von Akne, um die Haut zu analysieren und Empfehlungen zu geben. Es verbindet ein Verbraucherproblem, eine Bewertungsstufe, einen Empfehlungsweg und eine Behandlungsroutine miteinander. Es ist in das Interaktionssystem eingebettet, nicht nur in das Kommunikationssystem. Deshalb ist es interessanter als generische Werbeautomatisierung. Es zeigt, wie KI die Brücke zwischen Problemerkennung und Handeln stärkt.
Das ist auch der Grund, warum sich ein Großteil des aktuellen Denkens rund um das „Brand OS“ immer noch zu eng anfühlt. Oft geht es dabei um die Steuerung von Eingabeaufforderungen, Markenkonsistenz, Vorlagen und Inhaltskontrolle. Das ist zwar nützlich, aber wenn es sich nur auf die Ausdrucksebene beschränkt, wird das eigentliche Problem verfehlt. Die eigentliche Frage ist, ob das Unternehmen über ein stärkeres Betriebssystem für Kategoriebedeutung, Nachfragelogik, Positionierung, Architektur und Interaktion verfügt.
Wenn diese vorgelagerten Schichten fehlerhaft sind, wird ein effizienteres Brand-Betriebssystem nur noch mehr zusammenhängende Irrelevanz hervorbringen.
5. Zusammengesetzter wirtschaftlicher Gewinn
Die letzte Ebene sollte nicht pauschal als „Leistung“ bezeichnet werden. Sie ist viel spezifischer als das. Bei der letzten Ebene geht es darum, ob das gesamte System wirtschaftlichen Gewinn erwirtschaftet und ob sich dieser wirtschaftliche Gewinn im Laufe der Zeit verzinsen lässt.
An dieser Stelle muss das Modell den ganzen Weg bis hin zu ROIC, EVA oder dem wirtschaftlichen Gewinn gehen und darf nicht bei Wachstums-, Marktanteils- oder Kampagnenkennzahlen stehen bleiben. Das ist mir wichtig, da derzeit eine anhaltende Diskussion über die Ausweitung der Rolle des Marketings geführt wird. Ich stimme zu, dass dies notwendig ist, doch ist es nur dann sinnvoll, wenn das Marketing mehr Verantwortung für die Wertschöpfung und die gesamtunternehmerischen Ergebnisse übernimmt. Siehe hier.
Ein Unternehmen kann wachsen und dennoch Wert vernichten.
Ein Unternehmen kann seine Effizienz steigern und dennoch seine Preisgestaltungsmacht schwächen.
Ein Unternehmen kann die Abwicklung automatisieren und dennoch die Kapitalrendite verringern.
Deshalb muss die Spitze schärfer sein.
Die Frage lautet nicht einfach: Hat das System funktioniert? Sondern: Hat das System Renditen erzielt, die über den Kapitalkosten liegen, und können diese Renditen reinvestiert werden, um den Wettbewerbsvorteil in Zukunft zu stärken?
Das ist der Kreislauf des zusammengesetzten wirtschaftlichen Gewinns.
Eine bessere Kategoriebedeutung führt zu einer besseren Anpassung an die Nachfrage, was wiederum zu einer stärkeren Positionierung und einer schlüssigeren Portfoliostrategie führt. Dies wiederum führt zu besseren Interaktionen, was eine höhere Zahlungsbereitschaft, einen besseren Produktmix, höhere Margen und bessere Renditen zur Folge hat. Dadurch entsteht wirtschaftlicher Gewinn, der dann in bessere wissenschaftliche Grundlagen, bessere Kundenerlebnisse, stärkere Marken und zukünftige Nachfragemärkte reinvestiert werden kann. Das ist die Logik des Zinseszinses.
La Roche-Posay dient hier als Beispiel, da die wirtschaftliche Ebene nicht von den ersten vier getrennt ist. Laut den Berichten von L’Oréal war La Roche-Posay auch im Jahr 2025 der wichtigste Wachstumsmotor im Bereich „Dermatological Beauty“ und übertraf das Marktwachstum deutlich. Das ist zwar keine Offenlegung des ROIC auf Markenebene, aber ein starker Hinweis darauf, dass das integrierte System wirtschaftlich leistungsstark ist.
Der strategische Aspekt besteht nicht darin, dass La Roche-Posay sich gut mit KI auskennt. Vielmehr hat La Roche-Posay ein schlüssiges System geschaffen, das Bedeutung, Nachfrage, Rolle, Interaktion und Wirtschaftlichkeit miteinander verbindet. KI dient dabei als Verstärker dieses Systems und nicht als Ersatz dafür.
Was die Beispiele belegen
Diese Beispiele sind wichtig, weil sie die fünf Ebenen mit konkreten Geschäftsergebnissen verknüpfen.
Airbnb zeigt, dass ein breiterer Kategorieansatz die Erweiterung des Portfolios und das Wachstum fördern kann. Im vierten Quartal 2025 schlug sich dies in einem Umsatzwachstum von 12 % und einem Anstieg des Bruttobuchungswerts um 16 % nieder.
Instacart zeigt, dass die Nachfragelogik zum Einstiegspunkt in ein sehr großes Transaktionssystem werden kann. Im ersten Quartal 2026 erzielte dieses System einen GTV von 10,29 Milliarden US-Dollar, einen Umsatz von 1,019 Milliarden US-Dollar und ein bereinigtes EBITDA von 300 Millionen US-Dollar.
La Roche-Posay zeigt, dass sich, wenn sich Kategoriebedeutung, Nachfragestruktur, Rolle im Portfolio, Interaktionsdesign und wirtschaftliche Aspekte gegenseitig verstärken, nicht nur eine bessere Umsetzung, sondern auch ein stärkeres Geschäftssystem ergibt. Die Aussage von L’Oréal selbst, dass das Unternehmen der größte Wachstumsmotor im Bereich „Dermatological Beauty“ war, ist genau die Art von Beleg, auf die es hier ankommt.
Deshalb handelt es sich hierbei nicht um ein rein konzeptionelles Modell. Es ist ein Modell zur Messung der Marken- und Unternehmensleistung.
Was Stanford dazu beiträgt
Der Stanford AI Index 2026 belegt dieses Konzept nicht. Das ist nicht seine Aufgabe.
Dadurch wird der Zeitpunkt unmissverständlich deutlich.
Künstliche Intelligenz verbreitet sich in beispiellosem Tempo. Verbraucher profitieren davon in vollem Umfang. Unternehmen setzen sie in großem Umfang ein. Die Aufgaben von KI-Agenten verlagern sich von der Beantwortung von Fragen hin zur Erledigung von Aufgaben. Dabei hinken Governance, Transparenz und die institutionelle Bereitschaft hinterher. Genau diese Kombination macht den aktuellen Moment zu einem strategisch wichtigen Zeitpunkt.
Die Frage ist nicht mehr nur, ob ein Unternehmen KI einsetzt. Die Frage ist vielmehr, ob es der KI das richtige System zur Skalierung zur Verfügung stellt.
Deshalb sollte die erste Frage des Managements nicht mehr lauten: Wie setzen wir KI ein?
Es sollte heißen: Welche Marktlogik sollen wir der KI auferlegen?
Welche Kategoriebedeutung vermitteln wir dem System?
Welche Nachfragekarte soll es optimieren?
Welche Rolle sollte jede Marke in dieser Karte spielen?
Wie sollte die Architektur des Angebotssystems aussehen?
Welche Interaktionslogik koordinieren wir durch Eindrücke, Erlebnisse, Empfehlungen und SRAL-Schleifen?
Welcher wirtschaftliche Gewinn sollte sich ergeben, wenn das System ordnungsgemäß funktioniert?
Das sind schwierigere Fragen als Anwendungsfälle. Aber genau das sind nun die wirklich strategischen Fragen.
Das eigentliche Risiko
Die eigentliche Gefahr besteht nicht darin, auf KI zu verzichten. Die Gefahr besteht vielmehr darin, KI einzuführen, bevor man sich über das strategische Modell im Klaren ist, das man damit ausbauen möchte. Ist die strategische Logik stichhaltig, kann KI Unternehmen dabei helfen, die Lage besser einzuschätzen, fundierter zu urteilen, schneller zu handeln und effektiver zu lernen. Ist die strategische Logik jedoch schwach, wird KI diese Schwäche nur noch verstärken.
Deshalb werden nicht einfach diejenigen Unternehmen erfolgreich sein, die über die meisten Makler, die meisten Tools oder die schnellsten Piloten verfügen. Es werden diejenigen sein, die eine einfachere Wahrheit verstehen:
Die KI wird jede Strategie, die Sie ihr vorgeben, zunehmend ausbauen.
Und genau deshalb kommt der Strategie im Zeitalter der KI eine noch größere Bedeutung zu – und nicht weniger.
[1] https://www.brandingmag.com/product/brand-constitutions –the-legible-lovable-standard-for-building-equity-in-an-agentic-economy/213/
[3] https://www.bcg.com/x/the-multiplier/the-future-of-discoverability?utm_source=chatgpt.com