Kaum eine Technologie hat sich so schnell von der Fachdebatte zur Chefsache entwickelt wie die Künstliche Intelligenz – und kaum eine wird so häufig missverstanden. Genau hier setzt das neue Arbeitspapier "Betriebswirtschaft und Unternehmensführung im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz" von Prof. Dipl.-Ing. Ernst Reinking (NBS) und Prof. Dr. Ulrich Hoffmann (FH Wedel) an. Es wendet sich ausdrücklich an Führungskräfte, nicht an Entwicklerinnen und Entwickler, und nimmt der oft hochtechnisch wirkenden Begriffswelt rund um KI gezielt die Berührungsangst.
Ausgangspunkt ist eine vielbeachtete Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT) aus dem Jahr 2025. Ihr Befund ist ernüchternd: Obwohl insgesamt zwischen 30 und 40 Milliarden US-Dollar investiert wurden, lieferten rund 95 Prozent der 300 untersuchten Unternehmensprojekte mit generativer KI keinen messbaren Beitrag zum Geschäftsergebnis – nur etwa fünf Prozent erzielten einen spürbaren Mehrwert. Die Autoren lesen diese Zahl jedoch bewusst gegen den Strich: Die Ursachen liegen, so ihr Befund, überwiegend in der Organisation und nicht in der Technik. Damit wird KI zu dem, was sie betriebswirtschaftlich längst ist – eine Frage von Prozessen, Daten, Qualifizierung und Führung.
Auf dieser Grundlage führt der Beitrag Schritt für Schritt durch die vier Entwicklungsstufen heutiger KI-Systeme – von Sprachmodellen (LLM) über die informationsergänzte Generierung (RAG) und handlungsfähige Agenten bis zum offenen Verbindungsstandard MCP. Verständlich, alltagstauglich und ohne Verkaufsabsicht. Die Kernbotschaft formulieren die Autoren pointiert: Nicht das Modell ist das Produkt, sondern das System, das rund um das Modell entsteht.
Was ein Sprachmodell mit einer "Wortvorhersage-Maschine" verbindet, warum ein KI-Agent im Kern nur ein Werkzeugkasten für ein Modell ist und weshalb der Standard MCP gern das "USB-C der KI-Welt" genannt wird – das Papier beantwortet genau diese Fragen und liefert Entscheiderinnen und Entscheidern eine Landkarte, mit der sich die richtigen Fragen im eigenen Haus stellen lassen.
Verfasst wurde der Beitrag von Prof. Dipl.-Ing. Ernst Reinking, der an der NBS Northern Business School zu Wirtschaftsinformatik, digitaler Ökonomie und Künstlicher Intelligenz lehrt und forscht und zuvor langjährig als CIO und CEO in Konzernen tätig war, sowie von Prof. Dr. Ulrich Hoffmann, der an der Fachhochschule Wedel in den Bereichen Verteilte Systeme, Robotik und Machine Learning lehrt und forscht. Beide Autoren sind in der vom BMFTR geförderten Forschungsgruppe KIWIT "Funktionen und Folgen Künstlicher Intelligenz in der Wissenschafts- und Hochschulorganisation" aktiv – ein Ergebnis der engen Zusammenarbeit von NBS und FH Wedel.
Das vollständige Arbeitspapier ist frei verfügbar über EconStor (ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft) und kann hier kostenfrei gelesen und heruntergeladen werden: