Dafür stehe ich mit meinem Namen

In Teil 1 ging es um drei Ebenen, die gleichzeitig brechen. In Teil 2 darum, wie sich die KI-Anbieter vom Research bis in die Umsetzung vorgearbeitet haben. Offen blieb die Frage, die mich seitdem am meisten beschäftigt: Wie arbeiten wir selbst, wenn das so weitergeht? Und wofür bezahlen uns unsere Kunden dann noch?

Ich beginne mit einem Morgen in vier Jahren.

Auf meinem Bildschirm steht der Überblick über meine Mandate. Ganz oben die offenen Freigaben. Darunter, was die Agenten über Nacht recherchiert, geprüft und verworfen haben. In jeden Schritt kann ich hineinklicken.

Jeder Partner und jeder Berater bei K&P hat einen digitalen Zwilling. Er kennt unsere Projekte, unsere Methoden und unsere Sprache. Rund um die Uhr erledigt er die Wasserträgerarbeit: Verträge vorprüfen, Kalkulationen pflegen, Protokolle schreiben.

Ich selbst denke, und zwar deutlich länger als früher. Ich sitze beim Kunden, persönlich. Und ich führe ein kleines Team aus Generalisten und ein Agentensystem, das auf K&P zugeschnitten ist.

So stelle ich mir das vor. Wie viel davon heute schon trägt und wo ich mich täusche, habe ich geprüft. Das Ergebnis vorweg: Die Technik kommt schneller, als viele denken. Was sie nicht mitbringt, ist jemand, der für das Ergebnis einsteht. Genau dort liegt künftig das Geschäftsmodell der Beratung.

Den Morgenüberblick gibt es bereits als Produkt. Im Oktober 2026 hat Anthropic Claude Duet vorgestellt. Der Agent arbeitet auf einem Rechner in der Cloud weiter, wenn der Laptop längst zu ist. Er prüft alle paar Stunden die verbundenen Konten und schickt morgens ein Briefing. Bevor er eine Nachricht verschickt, etwas bezahlt, unterschreibt oder löscht, legt er es zur Freigabe vor. Noch ist das eine Forschungsvorschau für Einzelabos in den USA. Es ist trotzdem ziemlich genau mein Bildschirm von 08:35 Uhr, nur vier Jahre früher.

Anthropic ist damit nicht allein. xAI lässt seit August mit Grok Bot Agenten arbeiten, die sich mit den Zugangsdaten des Nutzers in dessen Werkzeuge einloggen und sich erst melden, wenn eine Freigabe nötig ist. OpenAI und Meta haben im Herbst vergleichbare Agenten gestartet. Der Morgen mit Freigabeliste wird gerade zur Produktkategorie.

Auch den digitalen Zwilling gibt es schon. Das Start-up Twin1 baut ihn aus den E-Mails, Meetings und Dokumenten eines Menschen. Kanzleien wie Linklaters und Dechert setzen ihn bereits ein. Der Zwilling entwirft, der Anwalt gibt frei. McKinsey-Chef Bob Sternfels erwartete im Januar 2026, dass binnen 18 Monaten jeder Mitarbeitende von mindestens einem Agenten unterstützt wird.

Agenten arbeiten auch lange allein. Die unabhängige Prüforganisation METR misst, wie lange eine Aufgabe für einen Menschen dauern darf, damit ein Modell sie noch mit 50 % Wahrscheinlichkeit löst. Für die öffentlich verfügbaren Spitzenmodelle lag dieser Wert im Frühjahr 2026 bei rund zwölf Stunden, mit großer Unsicherheit. Eine Nachtschicht.

Die wichtigere Zahl steht in derselben Messung. Soll das Ergebnis mit 80 % Wahrscheinlichkeit stimmen, schrumpft der Horizont auf rund anderthalb Stunden. Ein Agent kann also die Nacht durcharbeiten. Ob das Ergebnis der Nachtschicht belastbar ist, zeigt sich erst, wenn morgens ein Mensch draufschaut. Deshalb stehen in meinem Überblick die Freigaben oben.

An dieser Stelle korrigiere ich meine eigene These. Ich bin davon ausgegangen, dass Agenten die Routine übernehmen und dadurch Zeit zum Denken entsteht. Die Daten aus 2026 zeigen: Die Zeit wird frei. Wird aber selten zum Denken genutzt.

BCG hat fast 12.000 Beschäftigte befragt. Von den Beschäftigten an der Basis, die KI regelmäßig nutzen, sparen 42 % acht Stunden pro Woche. Mehr als die Hälfte nutzt die gewonnene Zeit nicht für strategischere Arbeit. Zwei Drittel bekommen keine oder kaum Anleitung, was sie damit anfangen sollen.

Workday kommt bei 3.200 Befragten zu einem härteren Befund. Knapp 40 % der gesparten Zeit gehen in Nacharbeit, also ins Korrigieren, Umschreiben und Prüfen. 32 % der Befragten berichten, dass die frei gewordene Zeit einfach mit mehr Arbeit gefüllt wird. Zwei Forscherinnen aus Berkeley haben ein Unternehmen über Monate begleitet. Ihr Beitrag in der Harvard Business Review heißt: „AI Doesn't Reduce Work – It Intensifies It.“

Gewonnene Zeit verhält sich wie ein freier Platz im Kalender. Er bleibt nie lange ungenutzt. Denkzeit muss man deshalb organisieren, als geblockte Zeit im Kalender und als eigenen Posten im Projektplan. Das ist Führungsarbeit, und sie fängt bei den Partnern an. Bei mir also.

Meine zweite These: Nach Jahren der Videokonferenz erlebt die persönliche Begegnung eine Renaissance. Auch hier lohnt der genaue Blick.

Eine allgemeine Rückkehr ins Büro gibt es nicht. Laut ifo arbeitet seit Jahren unverändert rund ein Viertel der Beschäftigten in Deutschland zumindest teilweise von zu Hause, bei Dienstleistern gut ein Drittel. Was zurück kommt, ist Reisen mit Zweck. Der VDR zählt für 2025 116 Millionen Geschäftsreisen deutscher Unternehmen und Behörden, 8,3 % mehr als im Vorjahr. Der Weltverband GBTA beschreibt das Muster so: Es wird wieder gereist, aber ausgewählter.

Warum das für die Beratung zählt, zeigt eine Studie, die mich überrascht hat. Ein Team um den Psychologen Michael Inzlicht ließ Menschen in vier Experimenten wählen, ob sie Zuwendung von einem Menschen oder von einer KI bekommen wollen. Die Antworten der KI bewerteten die Teilnehmenden als empathischer. Gewählt haben sie trotzdem mehrheitlich den Menschen, je nach Experiment 57 bis 62 %. Eine deutliche Minderheit nahm lieber die KI, auch das gehört zum Befund.

Empathie lässt sich formulieren. Mittragen nicht. Wer als Geschäftsführer eine Entscheidung trägt, die sein Unternehmen verändert, will jemandem gegenübersitzen, der den Druck kennt und die Folgen mitträgt. Der Wert liegt in der Herkunft.

Dazu kommt ein Bedarf, der gerade erst sichtbar wird: Jemand muss übersetzen, was die KI-Systeme eigentlich tun. 62 % der Erwerbstätigen in Deutschland finden laut Bitkom unklar, wer bei Fehlern der KI verantwortlich ist. Zwei Drittel der Unternehmen schätzen die KI-Kompetenz ihrer Belegschaft als gering ein. Diese Übersetzung leistet kein Dashboard.

Meine Erwartung, ohne belastbare Studie dahinter: Projekte werden datenreicher. Wir prüfen mehr Annahmen und rechnen mehr Szenarien durch, als ein Analystenteam je geschafft hätte. Der Engpass wandert dann zu dem, was in keiner Datenbank steht. Warum ein Prozess so läuft, wie er läuft, und welche Sorge hinter einem Einwand steckt, erfährt man im Gespräch. Microsoft kommt im Work Trend Index 2026 zu einer passenden Gewichtung: Organisatorische Faktoren wiegen bei der Wirkung von KI doppelt so schwer wie individuelle, am stärksten: Kultur.

Ein Preprint aus diesem Jahr zeigt allerdings, dass Sprachmodelle implizites Wissen aus Expertengesprächen herausziehen können, teils besser, als die Experten es selbst formulieren. Das müssen wir ernst nehmen. Für den Moment heißt es: Die KI braucht diese Gespräche als Rohstoff. Wer sie führt und das Vertrauen dafür hat, wird wichtiger.

In Teil 2 habe ich die Trust Ladder beschrieben: Agenten bekommen Stufe für Stufe mehr Autonomie, je nachdem, wie gut sich ihre Ergebnisse prüfen lassen. Ich bin überzeugt, dass erfolgreiche Beratungen diese Leiter bis 2030 erklommen haben, sorgsam, aber bestimmt. Und dass sie mit einem eigenen AI Core arbeiten, einem System, dessen Prinzipien, Regeln und Entscheidungen dokumentiert und prüfbar sind.

Wie weit der Markt davon entfernt ist, zeigt Gartner: Nur 13 % der Organisationen sehen bei sich die passende Governance für Agenten.

Die Branche selbst ist keine Ausnahme. Deloitte musste in Australien einen Teil des Honorars für einen Regierungsbericht zurückzahlen, der erfundene Quellen enthielt. Erst danach wurde offengelegt, dass Azure OpenAI im Spiel war. 2026 zog KPMG laut Financial Times einen Bericht über agentische KI zurück, weil Fallstudien nicht stimmten. Ausgerechnet KPMG gehört zu den ersten Firmen, deren Agenten nach dem neuen Standard der Versicherungs-Start-ups zertifiziert sind. Ein Zertifikat ersetzt keine Herkunft.

Wir verkaufen als Branche KI-Governance und stolpern über die Herkunft unserer eigenen Ergebnisse. Ich schreibe das ohne Häme. K&P und unsere Tochter futurest arbeiten mit denselben Modellen, und auch bei uns ist ein solcher Fehler nicht ausgeschlossen.

Deshalb bekommt ein alter Satz eine neue Bedeutung: Dafür stehe ich mit meinem Namen. Bisher hieß das, ich habe sorgfältig gearbeitet. Künftig heißt es auch: Ich kenne den Entstehungsprozess meines Ergebnisses, ich habe ihn geprüft, und ich kann ihn offenlegen. Kunden verlangen genau das. In einer Dataiku-Befragung halten 80 % der Datenverantwortlichen eine richtige, aber unerklärliche KI-Entscheidung für riskanter als eine falsche, die sich erklären lässt.

Die Mathematik erlebt das gerade in Reinform. KI-Systeme liefern 2026 Beweise für Probleme, an denen Generationen gescheitert sind. Terence Tao unterscheidet dabei drei Schritte: einen Beweis erzeugen, ihn prüfen und ihn verdauen, also verstehen, warum er stimmt. Das Prüfen übernehmen zunehmend Programme wie Lean, die jeden Schritt formal kontrollieren. Beim Verdauen stehen die Mathematiker vor einem Berg. Steven Strogatz beschreibt die Stimmung in seinem Fach als Trauer.

In der Beratung gibt es kein Lean. Ob eine Empfehlung für ein Unternehmen stimmt, bestätigt keine Software. Prüfen und Verstehen fallen bei uns zusammen, und beides landet bei dem, der unterschreibt. Ein Ergebnis, dessen Warum ich nicht erklären kann, gebe ich nicht frei.

Die Gerichte ziehen dieselbe Linie. Das OLG Hamm hat im Mai 2026 entschieden, dass sich ein Unternehmen die Falschangaben seines Chatbots zurechnen lassen muss. Der Chatbot sei kein „Dritter“. Die Revision zum BGH ist zugelassen, die Richtung trotzdem klar: „Das war die KI“ zählt nicht als Ausrede.

In Teil 2 habe ich den Agent Underwriter eingeführt: jemand, der die Ergebnisse eines Agentensystems gegen die Realität des Kunden prüft und mit seinem Namen dafür einsteht. Harald Fortmann hat darauf einen berechtigten Einwand formuliert: „Sonst wird aus Outcome-based Pricing schnell ein Modell, bei dem die Beratung Risiken übernimmt, die sie nur begrenzt kontrollieren kann.“

Der Versicherungsmarkt gibt ihm recht. Great American, Chubb und W. R. Berkley wollen KI-Risiken aus ihren Firmenpolicen ausschließen können. In den USA gibt es dafür seit Januar 2026 optionale Standardklauseln. Ein Underwriter nannte KI gegenüber der Financial Times „too much of a black box“. Parallel entsteht ein Spezialmarkt: AIUC hat im September 40 Millionen Dollar eingesammelt, um Agenten zu prüfen, zu zertifizieren und zu versichern. Gedeckt wird, was vorher geprüft wurde.

Daraus ziehe ich einen Schluss, der Fortmanns Einwand und meine These verbindet. Ein Underwriter übernimmt kein beliebiges Risiko. Er entscheidet, welches er zeichnet, zu welchem Preis und unter welchen Bedingungen. So verstehe ich die Rolle der Beratung. Sie macht ein Agentensystem so prüfbar, dass man dafür einstehen kann, und schreibt die Grenzen dieser Verantwortung in den Vertrag. Wer das nicht kann, sollte kein Erfolgshonorar verlangen.

Bisher endete ein Beratungsprojekt mit dem Abschlussbericht. Danach begann die Umsetzung, ohne uns oder mit einem Folgeauftrag. Künftig bleibt das Projekt im Unternehmen. Agenten übertragen die Ergebnisse in die Organisation und richten die Jobs, Routinen und Skills ein, die Umsetzung und Controlling tragen.

Accenture verfügt über mehr als 3.000 wiederverwendbare Agenten und hat im Oktober mit Workday ein Programm aufgelegt, das Agenten in Personal und Finanzen in den Produktivbetrieb bringen soll. Bei Gehaltsabrechnung und Monatsabschluss reiche „fast richtig“ nicht, sagt Workday-Mitgründer Aneel Bhusri dazu.

Die Gartner-Prognose aus Teil 2 gehört auch hierher: 70 % der Unternehmen werden anbietergebaute Agenten bis 2028 wieder aufgeben, unter anderem weil ihnen die Fähigkeit fehlt, die Systeme selbst weiterzuentwickeln. Gartner empfiehlt, Wissenstransfer, Rechte am geistigen Eigentum und den Ausstieg gleich zu Vertragsbeginn zu regeln. Damit ist ziemlich genau beschrieben, was ein Projekt künftig leisten muss. Es übergibt ein Ergebnis und die Fähigkeit, damit weiterzuarbeiten.

Bleibt die Frage, die jeden Partner am meisten interessiert. Mich auch.

Die großen Häuser bewegen sich. Bei McKinsey nannte UK-Chef Michael Birshan im November 2025 rund ein Viertel der Honorare erfolgsbasiert. Global Managing Partner Bob Sternfels sprach im Januar 2026 von etwa einem Drittel des Umsatzes aus „underwriting outcomes“ und will bis zum Ende seiner Amtszeit die Mehrheit. Das Wort hatte also schon vor mir jemand im Mund. BCG-Chef Christoph Schweizer sagt, drei Viertel der größten KI-Mandate liefen mit variablem Honorar, im übrigen Geschäft deutlich weniger als ein Drittel. Er ergänzt trocken, schon sein erstes Projekt als Partner sei variabel vergütet worden. Neu sei das nicht.

Da hat er recht. Neu ist, dass sich Ergebnisse messen lassen, weil Agenten jeden Schritt protokollieren.

HFS Research hat 202 Großunternehmen gefragt, welche Preismodelle sie in zwei Jahren häufiger und welche seltener nutzen wollen. Aufwandsbasierte Abrechnung liegt im Saldo bei minus 61, der reine Festpreis bei minus 50. Erfolgsbasierte Modelle liegen bei plus 72, Lizenz und Plattform bei plus 60. Der Tagessatz verliert, und der Festpreis allein fängt das nicht auf.

Die Gegenseite gehört dazu. Laut Gartner laufen heute 13 % der Serviceverträge auf Anbieterseite erfolgsbasiert. Analyst Tom Coshow hält den Trend für mehr Lärm als Wirklichkeit. In Deutschland sehen laut Lünendonk 43 % der Managementberatungen bisher keine konkrete Auswirkung von KI auf ihre Preise. In der Honorarstudie des BDU sehen 66 % noch keinen nennenswerten Einfluss auf ihre Honorarkalkulation, der kalkulierte Tagessatz sank 2025 um 2 %. Das sind die Zahlen meines eigenen Verbands.

Coshow hat dazu einen Satz gesagt, der mir nicht aus dem Kopf geht: „If the vendor isn't taking on the risk, why are you bothering with outcome-based pricing?“ Erfolgsbasiert bedeutet nur dann etwas, wenn der Berater wirklich etwas riskiert und das Ergebnis messbar ist.

Bei K&P arbeiten wir heute mit zwei Ansätzen.

Der erste: Festpreis oder Retainer plus Erfolgskomponente, gekoppelt an Ziele, die beide Seiten messen können. In einem Vertriebsmandat hängt ein Teil unseres Honorars als Provision am erzielten Umsatz. Da tragen wir echtes Geschäftsrisiko mit.

In einem anderen Mandat bauen wir mit dem Kunden ein Team aus Menschen und Agenten auf. Dort hängt die Erfolgskomponente an der Befähigung, an Zielen wie diesen:

• Die Routinearbeit rund um Berichte und Protokolle sinkt gegenüber dem Start, gemessen an einer vorher festgelegten Zielmarke.
• Die Verantwortlichen in den Fachbereichen arbeiten nachweislich selbstständig mit ihren Agenten. Den Beleg liefern laufende Abläufe und Dokumente, die diese Agenten erzeugt haben.
• Die Entscheidungsvorlagen für das Steuerungsgremium entstehen aus dem Agentensystem und werden angenommen, ohne dass jemand fehlende Quellen oder widersprüchliche Daten bemängelt.

Keines dieser Ziele misst den Umsatz des Kunden. Jedes misst, ob seine Leute ohne uns weiterarbeiten können. Verfehlen wir ein Ziel, fehlt uns ein Teil des Honorars. Das Risiko ist kleiner als bei einer Umsatzprovision, weil wir es stärker selbst beeinflussen können. Es bleibt ein Risiko, und es liegt bei uns.

Der zweite Ansatz: Das System bleibt beim Kunden. Die Verantwortung für die Inhalte geht mit dem Projektende auf ihn über. Für die Teile, die nicht projektspezifisch sind, also unsere Methoden, Regeln und das Wissen im AI Core, zahlt er eine Lizenzgebühr. Für uns ist das Modell neu, und es bringt uns wiederkehrende Einnahmen. Das sage ich offen. Tragen wird es nur, wenn der Kunde für die Lizenz mehr bekommt als ein Nutzungsrecht: ein Werkzeug, mit dem er die Projektergebnisse im Alltag tatsächlich nutzt. Und wenn er jederzeit aussteigen kann.

Beiden Ansätzen ist eines gemeinsam: Die Verantwortung hat eine Grenze, und die steht im Vertrag. Im ersten Ansatz stehen wir für ein messbares Ergebnis ein. Im zweiten für die Qualität dessen, was wir übergeben, den Betrieb übernimmt der Kunde. Das meint Fortmann mit Verantwortungsgrenzen. Und das meine ich mit Underwriting.

Der Überblick ist da, die Agenten haben gearbeitet, die Zwillinge auch. Was bleibt bei mir? Die Freigabe und das Gespräch, für das ich hinfahre. Die Entscheidung, welcher Agent auf welcher Stufe der Leiter stehen darf. Und die Unterschrift unter einem Ergebnis, dessen Entstehung ich kenne.

Die Technik für diesen Morgen kommt. Was fehlt, ist die Organisation dahinter: Denkzeit, die nicht gleich wieder vollläuft, ein System, dessen Herkunft wir offenlegen können, und Verträge mit klaren Grenzen. Auch bei uns ist davon erst ein Teil gebaut. Wie man den Rest baut, während das Geschäft weiterläuft, darum geht es in Teil 4.

„Dafür stehe ich mit meinem Namen“ war lange ein Satz für die Imagebroschüre. 2030 steht er im Vertrag.

Bis dahin freue ich mich auf eine angeregte Diskussion, und gerne auch Widerspruch.