Was bleibt von Beratung, wenn der Kunde das Konzept selbst erzeugen kann?

Die Branche hat den Einbruch nicht kommen sehen

Der deutsche Beratungsmarkt kam 2025 auf 49,0 Milliarden Euro. Das Wachstum lag bei 0,5 Prozent — der Verband selbst hatte 6,4 Prozent prognostiziert (BDU, 2026). Zwischen Erwartung und Ergebnis liegen rund 2,8 Milliarden Euro.

Diese Lücke ist aussagekräftiger als der Ist-Wert. Ein Markt, der langsamer wächst als gedacht, ist Konjunktur. Ein Markt, den seine eigenen Fachleute um diese Größenordnung falsch einschätzen, hat sich in einer Weise verändert, die von innen schwer zu sehen war.

Die Verteilung innerhalb des Markts macht das deutlicher. Beratungen unter einer Million Euro Umsatz schrumpften um 2,5 Prozent und waren damit die einzige Größenklasse im Minus. Häuser über 50 Millionen hielten ihr Niveau, die Mitte legte leicht zu. Anfang 2026 meldeten 41 Prozent der kleinsten Beratungen eine Geschäftslage unter Plan (BDU, Geschäftsklimaindex 01/2026).

Ich habe beide Seiten des Tisches erlebt — als Geschäftsführer, der Beratung eingekauft hat, und in fünf Jahren Strategie- und Transformationsberatung. Was ich in den Gesprächen der letzten Monate höre, deckt sich mit diesen Zahlen: Die Auslastung fehlt nicht überall, aber sie fehlt zuerst dort, wo das Angebot am austauschbarsten geworden ist.

Das Feldexperiment zeigt beide Seiten

758 Beraterinnen und Berater der Boston Consulting Group bearbeiteten in einem randomisierten Feldexperiment 18 realistische Aufgaben, ein Teil davon mit Zugang zu GPT-4. Die Gruppe mit KI erledigte 12,2 Prozent mehr Aufgaben, brauchte 25,1 Prozent weniger Zeit und lieferte in über 40 Prozent höherer Qualität (Organization Science, 2025).

Diese Zahlen wiegen schwerer als die üblichen Selbstauskünfte zur KI-Nutzung, und zwar wegen des Aufbaus. Die Zuteilung zur KI-Gruppe war zufällig, alle bearbeiteten dieselben Aufgaben unter denselben Bedingungen, und die Aufgaben waren dem Beratungsalltag nachgebaut: Produktideen entwickeln, eine Marktsegmentierung begründen, eine Empfehlung schriftlich zuspitzen. Gemessen wurde damit das Ergebnis an vergleichbarer Arbeit und nicht das Gefühl, produktiver geworden zu sein.

Interessant ist die Verteilung dieses Gewinns. Die zuvor schwächsten Berater verbesserten sich um 43 Prozent, die stärksten um 17 Prozent. KI hebt also vor allem den unteren Teil der Leistungsverteilung — genau den Teil, über den sich klassische Leverage-Modelle finanzieren. Für Häuser, die über die Stunden junger Beraterinnen und Berater rechnen, ist das eine ökonomische Nachricht. Wenn der Abstand in der reinen Ausführung schmaler wird, trägt die Zahl der eingesetzten Tage weniger als Begründung, und der Unterschied rückt nach vorn: in den Zuschnitt der Frage, bevor jemand mit der Bearbeitung beginnt.

Der zweite Befund derselben Studie wird seltener zitiert und ist der wichtigere. Bei einer Aufgabe, die bewusst außerhalb der Fähigkeiten des Modells konstruiert war, lagen die KI-Nutzer 19 Prozentpunkte seltener richtig als die Kontrollgruppe. Die Aufgabe war so gebaut, dass die naheliegende Lesart der Daten in die Irre führte — Zahlenmaterial und Interviewaussagen liefen auseinander, und die Auflösung lag genau in dem, was zwischen beiden nicht zusammenpasste. Wo das Modell plausibel klingt und falsch liegt, folgt ihm der Mensch.

Zwei Einschränkungen gehören zu diesem Befund. Das Experiment lief in einem einzelnen Haus mit dem Modellstand von GPT-4; wo die Fähigkeitsgrenze heute verläuft, ist damit nicht gesagt. Die Grenze verläuft zudem nicht als saubere Linie, sie zieht sich zackig durch verwandte Aufgaben hindurch — die Autoren sprechen von einer jagged frontier. Genau das macht sie im Alltag schwer erkennbar: Zwei Aufgaben, die einander ähneln, können auf verschiedenen Seiten liegen, und ansehen kann man einem Ergebnis seine Seite nicht.

Für mich ist das die belastbarste Aussage zur Zukunft der Beratung, die derzeit existiert. Die Ausführung wird billiger und besser. Das Urteil an der Grenze wird wertvoller, weil dort mehr Fehler passieren als vorher.

Der Beweis liegt in dem, was nach dem Mandat weiterläuft

Ein Konzept, das mit dem Abschlussbericht endet, hinterlässt keinen Nachweis seiner Wirkung. Der Grund liegt im Zeitpunkt: Die Wirkung entsteht erst nach dem Ausstieg, und dann misst niemand mehr, worauf sie zurückging.

Diese Lücke schließt eine Festlegung zum richtigen Zeitpunkt: Welches Ziel verfolgt diese Maßnahme, welchen Wertbeitrag erwarten wir, und woran würden wir erkennen, dass sie ihn nicht liefert. Wer diese drei Angaben beim Beschluss festhält, kann zwölf Monate später zeigen, was seine Arbeit bewirkt hat.

BizzPlAI ist als Strategy Execution System das, was nach dem Mandat weiterläuft und die Empfehlungen einer Beratung belegbar macht. Ziel, erwarteter Wertbeitrag und Abbruchbedingung stehen beim Beschluss fest und bleiben auffindbar; zwölf Monate später lässt sich der realisierte Wertbeitrag danebenstellen. Für Beratungen, die damit als Partner arbeiten, wird aus dem Projektende ein Quartalsrhythmus mit der Geschäftsführung.

Der Selbsttest dafür braucht kein System. Nehmen Sie Ihre drei letzten abgeschlossenen Mandate und prüfen Sie, ob Sie heute belegen könnten, was sie beim Kunden bewirkt haben. Wo Ihnen dafür die Zahlen fehlen, fehlt nicht die Wirkung — es fehlt der Nachweis, und der entscheidet über die nächste Beauftragung.