Die Unternehmensberatungsbranche steht vor der größten Transformation ihrer Geschichte. Künstliche Intelligenz – insbesondere Generative AI – verändert nicht nur die Arbeitsweise von Beratern fundamental, sondern stellt das jahrzehntealte Geschäftsmodell der Branche in Frage. Was zunächst nur als Werkzeug zur Effizienzsteigerung gesehen wurde, entwickelt sich zur existenziellen Herausforderung für etablierte Beratungshäuser. Gleichzeitig eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten für diejenigen, die bereit sind, sich radikal neu zu erfinden. Dieser Artikel beleuchtet die strukturellen, ökonomischen und strategischen Dimensionen dieses Wandels und zeigt auf, wie die Consulting-Landschaft der Zukunft aussehen wird.

Das Ende der Pyramide: Struktureller Wandel im Consulting

Das tradierte Pyramidenmodell der Unternehmensberatung, also eine breite Basis von Junior Consultants, die Research, Data-Crunching und Analysen durchführen, gekrönt von einer schmalen Spitze erfahrener Partner, wird sich durch den Druck von Generative AI perspektivisch stark verändern. McKinseys proprietärer AI-Assistent “Lilli” wird bereits von über 72% der Belegschaft genutzt und reduziert Research- und Synthesezeit um rund 30%, so meldet es das Unternehmen. BCG setzt auf “Deckster,, ein Tool zur Präsentationserstellung in Minuten, während Bain mit “Sage” einen AI-Copilot entwickelt hat, der mit dem internen geistigen Eigentum trainiert wurde. Diese Entwicklungen machen deutlich: Die Tätigkeiten, die Junior-Positionen rechtfertigten, werden zunehmend automatisiert und Kunden werden dafür nicht mehr bezahlen wollen.

Als Alternative zum Pyramidenmodell zeichnet sich das “Obelisk-Modell” ab – eine schlanke, vertikale Struktur mit weniger Hierarchieebenen, kleineren Teams und mehr Hebelwirkung auf jeder Ebene. Dieses neue Modell basiert auf drei menschlichen Rollen: AI Facilitators (frühe Karrierestufe, technisch versiert), Engagement Architects (erfahrene Projektleiter mit Urteilsvermögen) und Client Leaders (Beziehungsmanager mit strategischem Weitblick). Der Fokus verschiebt sich von reiner Skalierung hin zu schärferem Denken mit höherer Geschwindigkeit und geringerem Overhead.

Von Stundenhonoraren zu wertbasierter Vergütung

Die fundamentale Verschiebung im Pricing-Modell ist unausweichlich: Consulting-Services werden traditionell auf Basis von Stunden- oder Tageshonoraren abgerechnet. Da sich Consulting jedoch von rein personenbasierten Dienstleistungen zu einer Mischung aus menschlicher Expertise und Technologie-Assets entwickelt, wird sich die Preisgestaltung zunehmend am gelieferten Wert orientieren – nicht mehr nur an der benötigten Zeit. Outcome-basierte Vergütungsmodelle gewinnen an Bedeutung, ebenso wie Value-Realization-Tracking und die Integration von Asset-Lizenzen in die Honorarstrukturen.

Ein Partner, der früher 15 Mitarbeiter benötigte, um einen Kunden zu betreuen, kann heute mit drei Senior Consultants und KI mehr Wert liefern. Die Quelle der Hebelwirkung hat sich verschoben: Vom alten Modell “mehr Junior-Mitarbeiter = mehr Leverage” zum neuen “bessere Technologie = exponentielle Hebelwirkung”. Diese Transformation erfordert neue Kompensationsmodelle, die strategischen Wertbeitrag und Kundenergebnisse belohnen statt abrechenbarer Stunden. Viele Kunden fordern aufgrund des KI-Einsatzes bereits neue Preismodelle von ihren Beratern.

Die AI-Native Herausforderer: Neue Wettbewerbsdynamik

Unity Advisory, gegründet von ehemaligen Partnern der Big Four und ausgestattet mit 300 Millionen Dollar Privatkapital, repräsentiert die bewusste Neuerfindung des Consulting-Modells im großen Maßstab. Als AI-natives Unternehmen setzt Unity auf agile Teams von Senior Consultants, die eng mit proprietären AI-Tools zusammenarbeiten, um hochwertige Strategieberatung in hoher Geschwindigkeit zu liefern. Die klassische Pyramide der abrechenbaren Stunden wurde zugunsten schneller, experten-getriebener Delivery eliminiert.

Eine wachsende Zahl von AI-gestützten Consulting-Startups adressiert den Mittelstandsmarkt – Kundenunternehmen mit unter 100 Millionen Dollar Jahresumsatz, die zu klein sind, um McKinsey oder Bain zu engagieren. Startups wie PromptQL (Custom AI Analysts für 900 Dollar/Stunde), Parable (Employee Time Intelligence), Profound (Answer Engine Optimization) und Dialogue AI (automatisierte Marktforschung) demokratisieren den Zugang zu Beratungsdienstleistungen. Diese “Consultancy-Tech”-Startups nutzen AI, um Consultants effizienter zu machen oder deren Geschäft komplett zu übernehmen. Während Fortune-500-Unternehmen weiterhin die etablierten Beratungsriesen engagieren werden – und das Budget dafür haben –, entwickelt sich der Mittelstandsmarkt zum primären Schlachtfeld für AI-native Startups: Kundenunternehmen, die traditionell zu klein waren, um sich McKinsey, BCG oder Bain leisten zu können. Genau diese Lücke füllen nun AI-gestützte Boutique-Beratungen und Consultancy-Tech-Startups mit radikal niedrigeren Kostenstrukturen und schnelleren Delivery-Modellen.

Weitere Beispiele dafür: Firmen wie Monevate (fokussiert auf Pricing-Strategie mit AI-Playbooks), SIB (Kostensenkung durch AI-Agenten für Invoice- und Vertragsanalyse) und Disruptive Edge (AI-powered Deep Research Reports) liefern fokussierte, wiederholbare Werte mit weniger Menschen und deutlich geringerem Overhead. Sie vermeiden die Pyramidenstruktur komplett. Diese Firmen konkurrieren nicht auf Basis von Brand oder Netzwerk, sondern auf Basis von Geschwindigkeit, Preis-Leistung und speziellen Capabilities. Das “It’s not as good as McKinsey, but it’s instant”-Paradigm gewinnt in einem Markt, der zunehmend Geschwindigkeit über Prestige priorisiert, an Zugkraft. Die Demokratisierung von Beratungswissen durch AI verändert die Wettbewerbsdynamik fundamental.

Proprietäre Daten als entscheidender Wettbewerbsvorteil

Die strategische Bedeutung verschiedener Wettbewerbsvorteile verschiebt sich radikal: Während exklusive, hochwertige und diverse Datensätze, wenn sie effektiv genutzt werden, an Wert gewinnen –, um bessere AI-Modelle zu befeuern, verliert diffuse Expertise über Teams (z. B. MS-Teams-Kanäle) hinweg an Bedeutung, da AI disparates Wissen schnell akquiriert, synthetisiert und anwendet. Foundation Models wie ChatGPT-4, Claude oder Gemini Pro werden zunehmend austauschbar und damit zur Commodity. Der wahre Differentiator liegt in den eigenen kuratierten Daten und in der Nutzung der Tools durch die Mitarbeiter.

Beratungshäuser generieren Wissen und neue Ideen dezentral in Projekten, während Partner relativ autonom agieren. Hier muss sichergestellt werden, dass Dokumente inklusive Metadaten kontinuierlich dem Wissensmanagement zur Verfügung gestellt werden, während die Vertraulichkeit von Kundendaten durch “Sanitization” gewährleistet wird. Beratungsunternehmen benötigen daher eine Content-Governance-Strategie. Die Kombination von Foundation Models mit einzigartigem internem Wissen könnte den echten Wettbewerbsvorteil schaffen und gleichzeitig die Limitierungen der Modelle (Knowledge Cut-off, Halluzinationen, Bias) reduzieren.

Governance und Ethik als kritische Erfolgsfaktoren

Das neue Modell wirft wichtige Fragen zu AI-Governance und Ethik auf. Im traditionellen Consulting durchliefen Kunden-Deliverables mehrere Review-Ebenen durch Analysten, Senior Consultants, Manager und Partner, was es einfacher machte, Probleme zu erkennen und Verantwortlichkeiten zuzuweisen. Im Obelisk-Modell, wo kleine Teams schnell agieren und AI eine größere Rolle bei Entscheidungen spielt, werden neue Ansätze benötigt, um sicherzustellen, dass AI-gestützte Entscheidungen nachvollziehbar, fair und von klar verantwortlichen Personen getroffen werden.

Unternehmen müssen Governance-, Ethik- und Sicherheits-Leitplanken für AI etablieren und diese zu Kernkriterien für das Engagement mit Beratungsorganisationen machen. Transparenz darüber, wie AI und welche AI-Tools von Consultants eingesetzt werden, ist unerlässlich. Die Integration dieser Prinzipien direkt in Team-Workflows wird umso wichtiger, je mehr kleine Expertenteams durch Tools befähigt werden, die hochrelevante Entscheidungen beeinflussen können. Ethische Verantwortlichkeit muss klar, verteilt und in die Arbeitsabläufe eingebettet sein.

Die Innovator’s Dilemma-Falle der Etablierten

Wie Clayton Christensen in “The Innovator’s Dilemma” erklärt, disruptieren sich Marktführer selten selbst, besonders wenn ihr bestehendes Modell noch profitabel ist. Im Consulting ist dieses Modell die hochprofitable Pyramide. Beförderungen, Vergütung, Staffing-Modelle und sogar die mentale Vorstellung davon, was “gutes Consulting” ausmacht, sind alle um Headcount und Leverage herum verdrahtet. Diese mächtigen Anreize zum Erhalt großer Junior-Consultant-Teams machen Veränderung so schwierig.

Selbst wenn Firmen in AI-Tools investieren oder AI-Innovationslabs ankündigen, bleiben diese Fähigkeiten oft von der Kernleistungserbringung isoliert. Beeindruckende Demos mögen Kunden beeindrucken, aber die zugrundeliegende Engine – große Projektteams mit Junior-Talenten – bleibt weitgehend unberührt. Der Übergang zu einer schlankeren, AI-augmentierten Struktur fühlt sich für auf Skalierung ausgelegte Firmen wie eine existenzielle Bedrohung an. Zudem besteht eine Talent-Realignment-Herausforderung: Traditionelle Firmen sind darauf ausgelegt, hunderte generalistische MBAs zu rekrutieren und zu trainieren, doch die Zukunft erfordert kleinere Kohorten, die fließend mit AI-Tools, Daten-Workflows und Systemdenken umgehen können.

Kundenerwartungen im Wandel: Die IBM-Studie

Eine umfassende IBM-Studie in Zusammenarbeit mit Oxford Economics offenbart die veränderten Erwartungen der Consulting-Käufer: 75% erwarten positive AI-Auswirkungen auf ihre Nutzung von Consulting-Services, während 66% die Zusammenarbeit mit Beratungsorganisationen beenden würden, die AI nicht in ihre Services integrieren. Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: 86% der Käufer suchen aktiv nach Services, die AI und Technologie-Assets einbeziehen, während 89% erwarten, dass Consulting-Services AI für verbesserte Produktivität und Qualität nutzen.

Interessanterweise planen 86% der Consulting-Käufer, in Zukunft mehr für Consulting auszugeben, und 94% erwarten, dass AI die Consulting-Effizienz positiv beeinflusst. Die durchschnittlichen Consulting-Ausgaben, die heute durchschnittlich 2,8% des Gesamtumsatzes betragen, sollen bis 2026 auf über 4% steigen – eine Zunahme von mehr als 500 Milliarden Dollar jährlich bei Anwendung bezogen auf die Fortune Global 500. Allerdings werden Käufer kritischer: 73% sagen, dass der AI-Einsatz im Consulting sie kritischer gegenüber gekauften Beratungsleistungen macht, und 70% werden von weniger, dafür vertrauenswürdigeren Organisationen kaufen.

Neue Delivery-Modelle: Von Projekten zu Partnerschaften

Die Art und Weise, wie Consulting-Engagements strukturiert werden, verändert sich fundamental. Statt zeitlich begrenzter Projekte mit spezifischen, limitierten Deliverables entwickeln sich langfristige Partnerschaften, die kontinuierlichen Wert liefern. Consultants werden nicht mehr beauftragt, ein einzelnes Problem zu lösen oder einen isolierten Prozess zu optimieren, sondern werden beauftragt, weitreichende Chancen zur Verbesserung der Unternehmensleistung zu identifizieren und Lösungen zu designen, die spezifische Outcomes liefern.

Consulting-Firmen fokussieren sich weniger auf die Fertigstellung punktueller Projekte und mehr auf die Lieferung nachhaltiger Geschäftsergebnisse über Strategie und Advisory, Systemintegration, BPO und (Cloud-)Managed Services hinweg. Unterstützt durch AI-Assistenten, die einen Großteil der Basisarbeit übernehmen können, konzentrieren sich Consultants auf die komplexen, geschäftskritischen Aufgaben, die menschliche Expertise erfordern. Asset-based Consulting und Knowledge-as-a-Service werden zu wichtigen Differenzierungsmerkmalen.

Die Rolle proprietärer AI-Plattformen

Die führenden Beratungshäuser haben massiv in die Entwicklung proprietärer AI-Plattformen investiert, die ihre Berater befähigen und gleichzeitig als Kundenangebote dienen. Diese Plattformen repräsentieren einen strategischen Versuch, Wettbewerbsvorteile zu schaffen und gleichzeitig die eigene Produktivität zu steigern. McKinseys “Lilli” ist nicht nur ein internes Werkzeug – es symbolisiert den Wandel von wissensbasierten zu datengestützten Insights. BCGs “Deckster” automatisiert die zeitaufwendige Präsentationserstellung, während Bains “Sage” das kollektive geistige Eigentum der Firma in einen abfragbaren Copiloten transformiert.

Deloittes “Zora” AI-Agenten und PwCs “Agent OS Platform” gehen noch weiter und integrieren agentic AI-Systeme, die komplexe Workflows autonom orchestrieren können. Diese Plattformen sind jedoch nur so wertvoll wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden, und die Governance-Strukturen, die ihren Einsatz umgeben. Die Herausforderung für diese Firmen besteht darin, diese Tools nicht nur zu entwickeln, sondern sie tief in die Kernleistungserbringung zu integrieren – ein Change-Management-Unterfangen von enormer Komplexität. Die Gefahr: Diese Fähigkeiten bleiben in Innovation Labs isoliert, während das operative Geschäft weiterhin auf traditionellen Modellen basiert.

Talent-Transformation: Neue Skills für eine neue Ära

Die Anforderungen an Consulting-Talente verändern sich dramatisch. Während traditionelle Fähigkeiten wie Problemlösung, Kommunikation und Kundenmanagement weiterhin essenziell bleiben, werden neue Kompetenzprofile benötigt: AI-Fluency, Prompt-Engineering, Data-Literacy, Systemdenken und die Fähigkeit, AI-Outputs kritisch zu bewerten und zu kontextualisieren. PwC hat beispielsweise eine Milliarde Dollar in AI-Training investiert, doch Kultur und Anreize müssen noch angepasst werden, da Systeme weiterhin abrechenbare Stunden über gelieferte Insights favorisieren.

Die Entwicklung und das Training von Junior-Talenten müssen sich weiterentwickeln, um AI-Facilitation-Skills mit traditionelleren Consulting-Fähigkeiten zu integrieren. Die Rolle des “AI Facilitators” erfordert ein grundlegend anderes Ausbildungsprogramm als das klassische Analyst-Training. Diese Early-Career-Consultants müssen von Tag eins an in den neuesten AI-Tools und Daten-Pipelines geschult werden, AI-gestützte Workflows designen und verfeinern können. Gleichzeitig müssen Senior-Rollen sich darauf konzentrieren, menschliches Urteilsvermögen anzuwenden, AI-Outputs zu interpretieren und in umsetzbare Strategien zu übersetzen. Die Fähigkeit, zu orchestrieren, wie Arbeit erledigt wird, und sich anzupassen, während sich Bedingungen ändern, wird wichtiger als reine fachliche Expertise.

Implementierung: Von der Strategie zur Execution

Die erfolgreiche Implementierung von AI im Consulting erfordert einen systematischen Ansatz über mehrere Dimensionen hinweg.

• Erstens müssen Beratungshäuser ihre Workflows komplett um AI herum neu designen, um zu redefinieren, wie Wert kreiert und geliefert wird. Dies ist kein kleines schnelles Projekt mit sofortigem ROI, sondern eine fundamentale Neugestaltung der Wertschöpfungskette (Consulting Value Chain: Acquisition, Delivery, Knowledge Management).
• Zweitens müssen sie in die richtigen Technologien investieren: Multi-Modal- und Multi-Model-Ansätze, die verschiedene Capabilities in unterschiedliche Workflows integrieren und in den jeweils passenden Umgebungen eingesetzt werden.
• Drittens benötigen sie robuste Daten-Management-Strategien: Die Fähigkeit, auf hochwertige Daten zuzugreifen und diese zu nutzen, wird zum entscheidenden Differentiator. Content Governance, Daten-Sanitization und Knowledge-Management-Systeme müssen aufgebaut werden.
• Viertens müssen Change-Management- und Enablement-Programme etabliert werden, die Consultants nicht nur in der Nutzung von AI-Tools schulen, sondern ihnen auch beibringen, AI-Basics zu verstehen, AI-Outputs kritisch zu bewerten und mit den Limitierungen (Halluzinationen, Bias, Knowledge Cut-off) umzugehen.
• Fünftens müssen neue Metriken etabliert werden, die Wert und Outcomes messen statt abrechenbarer Stunden. Diese Transformation ist komplex, langwierig und erfordert Führung, die bereit ist, kurzfristige Profite für langfristige Relevanz zu opfern.

Ausblick: Die Consulting-Landschaft 2030

Die Consulting-Landschaft wird in fünf Jahren fundamental anders aussehen als heute. Wir werden wohl eine stärkere Konsolidierung sehen, wobei Kunden von weniger, dafür hoch vertrauenswürdigen Anbietern kaufen, die profunde AI-Kompetenz und Governance-Exzellenz nachweisen können. Die Branche wird sich in zwei Cluster aufspalten: Premium-Player, die komplexe Transformation und Change Management für Großkonzerne orchestrieren, und AI-native Challenger, die standardisierbare Services für den Mid-Market zu disruptiven Preisen liefern.

Die “Augmented Professional Service Firm” wird zur Norm: eine Verschmelzung von Software und Services, wo menschliche Expertise durch AI-Assistenten, Assets und Plattformen exponentiell verstärkt wird. Pricing-Modelle werden sich von Köpfen × Stundensatz zu Value-based und Outcome-based verschieben. Consulting-Anbieter werden zunehmend als kontinuierliche Transformationspartner verstanden, nicht als punktuelle Problemlöser. Consultants, die diese Transformation am erfolgreichsten navigieren, werden diejenigen sein, die gezielt und strategisch handeln, statt inkrementell zu optimieren. Es geht für sie darum, Geschäftsmodelle, Strukturen und Kulturen aktiv komplett neu zu denken, bevor sie dazu gezwungen werden. Die Zukunft gehört nicht denjenigen, die AI am besten als Werkzeug nutzen, sondern denjenigen, die verstehen, dass AI die fundamentale Natur dessen verändert, was Consulting ist und bereits jetzt und künftig sein kann.

Fazit

Die Transformation der Unternehmensberatung durch KI ist kein hypothetisches Zukunftsszenario mehr – sie findet jetzt statt. Die Branche steht vor der paradoxen Situation, gleichzeitig bedroht und beflügelt zu werden. Während AI die traditionellen Geschäftsmodelle untergräbt und Junior-Rollen automatisiert, eröffnet sie gleichzeitig neue Möglichkeiten für Wertschöpfung, Differenzierung und Impact. Gewinner dieser Transformation werden nicht diejenigen sein, die AI am geschicktesten in bestehende Strukturen integrieren, sondern jene, die den Mut haben, sich vollständig neu zu erfinden – von Pyramide zu Obelisk, von Time-based zu Value-based, von Wissensarbitrage zu Transformationspartnerschaft.