Von der Transaktionsfabrik zur Innovationswerkstatt

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Oleg Brodski

ist seit 2014 Consulting Partner bei der KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft. Er leitet das Lighthouse Germany, das die Kompetenzen zu DataScience und Emerging Technologies bündelt.

Georg Knöpfle

ist seit 25 Jahren bei der KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft in München. Er leitet den Bereich Digital Compliance und befasst sich zusammen mit seinem Team mit Automatisierungsthemen für
zahlreiche Unternehmensprozesse.

Stellen Sie sich ein Büro der nahen Zukunft vor, in dem generative Künstliche Intelligenz (GenAI) die Geschäftsprozesse revolutioniert. Schon beim Betreten des Büros stellen Sie fest, dass GenAI im Frontoffice bereits effizient und personalisiert Kundenanfragen mit intelligenten Chatbots und virtuellen Assistenten beantwortet hat. Maßgeschneiderte Marketing-Inhalte und Werbematerialien liegen ebenfalls schon parat. Darüber hinaus sind Termine koordiniert, Besprechungsräume gebucht und erste Kunden-Feedbacks analysiert worden.

Im Backoffice hat GenAI eine Vielzahlvon Routineaufgaben automatisiert: Datenanalysen und Berichte laufen nun ohne menschliches Zutun und die Buchhaltung ist dank automatischer Rechnungsstellung und Kontoabstimmung effizienter. GenAI erstellt auch Gehaltsabrechnungen und verwaltet Personalakten, überwacht die Lagerbestände und bestellt automatisch Nachschub, wenn die Vorräte zur Neige gehen. Auf diese Weise bleibt den Mitarbeitenden mehr wertvolle Zeit für strategische Tätigkeiten wie die Entwicklung neuer Produkte oder dsierten Kundenservice. Zudem kann der Fokus verstärkt auf die Optimierung und Neugestaltung von Prozessen gelegt werden, anstatt in repetitiven Tätigkeiten gefangen zu sein, was eine Verlagerung vom prozessualen Arbeiten hin zu wertschöpfenden Beiträgen bewirkt.

Dieser Wandel bringt auch neue Chancen mit sich: Predictive Thinking ermöglicht es, zukünftige Trends und Kundenbedürfnisse frühzeitig zu bemerken und Innovationen proaktiv voranzutreiben. GenAI kann im Kundensupport beispielsweise Muster in Anfragen erkennen, häufige Probleme beizeiten identifizieren und präventive Maßnahmen einleiten, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Zudem kann GenAI das Lager- und Bestandsmanagement optimieren, indem sie Vorhersagen zu Produktnachfragen trifft und so Engpässe oder Überbestände vermeidet.

Die Zukunft mit GenAI verspricht eine effizientere und innovativere Arbeitswelt. Unternehmen und Mitarbeitende können ihre Fähigkeiten sinnvoll und kreativ einsetzen, repetitive Aufgaben hinter sich lassen und nachhaltigen Erfolg sichern. Um diese Realität zu erreichen, müssen Entscheidungstragende – wie auch der aktuelle KPMG Global Tech Report 2023 zeigt – sicherstellen, dass ihre Datenstrategien robust und ihre GenAI-Modelle gut trainiert sind.

Strategischer Weitblick: GenAI erfolgreich implementieren

Es ist wichtig, bei der Implementierung von GenAI nicht nur die technischen und kulturellen Herausforderungen zu berücksichtigen, sondern auch die wirtschaftlichen Auswirkungen und den potenziellen Return on Investment (ROI) sorgfältig zu bewerten. Entscheidungsträger müssen klare Metriken und KPIs definieren, um den Erfolg ihrer GenAI-Initiativen zu messen.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen auch zukünftige Trends im Bereich GenAI im Auge behalten. Kontinuierliche Investitionen in Forschung und Entwicklung sind notwendig, um die Weiterentwicklung und Anwendung von GenAI-Technologien voranzutreiben und zeitnah davon profitieren zu können. Überdies ist es wichtig, dass GenAI-Implementierungen flexibel und skalierbar sind, um sich an sich ändernde Anforderungen anpassen zu können.

Abb. BR.1: KPMG Global Tech Report 2023

Eine erfolgreiche Implementierung von GenAI erfordert häufig die Zusammenarbeit mit externen Partnern und Dienstleistern. Strategische Allianzen können den Implementierungsprozess beschleunigen und optimale Ergebnisse erzielen, indem Unternehmen von der Expertise und den fortschrittlichen Technologien spezialisierter Anbieter profitieren. Da viele Organisationen selbst noch am Anfang stehen, ist die Zusammenarbeit mit Partnern, die über die richtige Kombination aus Datenkompetenz und Erfahrung verfügen, von entscheidender Bedeutung, um das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen. Dies maximiert den Nutzen von Daten in GenAI-fähigen Prozessen und hilft gleichzeitig, potenzielle Risiken zu minimieren, die mit einer fehlerhaften Implementierung einhergehen. KPMG bietet hierfür ein geeignetes Framework an, das unter Verwendung des KPMG Powered Enterprise Target Operating Models und der Best Practices für GenAI die GenAI-Fähigkeiten bereits in die Lösung integriert und die Auswirkungen alle sechs Schichten des Target Operating Models berücksichtigt.

Abb. BR.2: KPMG Powered Enterprise Target Operating Model (Quelle: KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft)

Thought Leadership: Voraussetzungen zur Nutzung von GenAI

Um die volle transformative Kraft von GenAI zu nutzen, muss das Management nicht nur die Technologie selbst verstehen, sondern auch eine neue strategische Ausrichtung für ihre Organisationen entwickeln. Dies bedeutet, eine langfristige Vision für die digitale Zukunft zu entwerfen, in der GenAI als zentraler Bestandteil verankert ist.

Eine zentrale Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von GenAI ist die Entwicklung einer robusten Datenstrategie, die als Framework dient, um die nachfolgenden Schritte systematisch zu bewältigen. Im Rahmen der Datenstrategie müssen Unternehmen eine gründliche Risikoanalyse durchführen, um die mit GenAI verbundenen Risiken zu identifizieren und eine ganzheitliche und sichere Anwendung von GenAI zu gewährleisten.

Parallel zur Risikoanalyse müssen Unternehmen zukünftige Use Cases identifizieren und definieren, um die Potenziale von GenAI gezielt zu nutzen. Dies beginnt mit der Analyse der Geschäftsziele und -prozesse, in denen GenAI zur Effizienzsteigerung oder Innovation beitragen kann. Durch Marktforschung und Benchmarking können erfolgreiche Implementierungen in der Branche untersucht und adaptiert werden. Kundenfeedback und Datenanalysen identifizieren Bedürfnisse und Trends, um sicherzustellen, dass GenAITools den Anforderungen entsprechen.

Weitere zentrale Punkte für eine erfolgreiche Implementierung von GenAI sind ein solides Datenmanagement inklusive klarer Governance-Strukturen. Unternehmen müssen gewährleisten, dass ihre KISysteme den rechtlichen und ethischen Anforderungen entsprechen, insbesondere im Hinblick auf die Verordnung über künstliche Intelligenz der EU. Die Governance muss auch sicherstellen, dass KI-Modelle sicher, transparent und nachvollziehbar sind, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen und zu erhalten. Ein zentrales Element ist dabei die Definition klarer Rollen und Verantwortlichkeiten. Ein transparenter Prozess zur Überprüfung und Validierung der KI-Modelle ist entscheidend, um Fehler und Verzerrungen frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren.

Abb. BR.3: Elementare Dimensionen in den strategischen Überlegungen (Quelle: KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft)

Eine erfolgreiche Integration von GenAI hängt stark von der Datenarchitektur und der Qualität der Daten ab, die zur Verfügung gestellt werden. Eine robuste Datenarchitektur gewährleistet, dass Daten effizient und sicher verarbeitet sowie gespeichert werden. Moderne Datenpipelines ermöglichen eine nahtlose Datenintegration und -verarbeitung. Ein Konzept das Data Mesh, das Daten als Produkte betrachtet und von domänenspezifischen Teams verwaltet wird, fördert die dezentrale Datenverantwortung, Skalierbarkeit und Agilität. Dies ist besonders vorteilhaft für GenAI, da es eine flexible Infrastruktur schafft, die den Anforderungen verschiedener Geschäftsbereiche gerecht wird und eine effiziente Datenverarbeitung ermöglicht.

Die Qualität der Daten ist dabei von entscheidender Bedeutung, da GenAI-Modelle nur so gut sind wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Unternehmen müssen daher erheblich in Datenmanagement und -Governance investieren. Eine klare Datenstrategie und regelmäßie Audits sind notwendig, um zu gewährleisten, dass die Daten den höchsten Standards entsprechen und die GenAI-Modelle optimale Ergebnisse liefern.

Neben der technischen Seite müssen Unternehmen auch die menschliche im Blick behalten und eine kulturelle Transformation anstoßen. Ziel sollte es sein, eine unternehmensweite Datenkultur zu etablieren, die datengetriebenes Denken und Handeln tiefgreifend verankert. Erforderlich dafür sind Schulungen und der Aufbau von Kompetenzen, um die Akzeptanz und das Verständnis für GenAI im gesamten Unternehmen zu stärken. Dafür sind nicht nur technologische, sondern auch organisatorische Anpassungen notwendig. Führungskräfte müssen die Belegschaft in den Wandel einbeziehen, um Widerstände abzubauen und die Vorteile der neuen Technologien nachvollziehbar zu machen.

In allen Phasen unterstützt das KPMG Data Strategy Office Unternehmen dabei, ihre Ziele zu erreichen und die fundierte und sichere Nutzung von Daten durch datengetriebene Transformationen zu maximieren. Dazu werden Bestandsaufnahmen und Reifegradbewertungen durchgeführt, individuelle Datenstrategien entwickelt und der Reifegrad entlang von 18 Dimensionen schrittweise operationalisiert und ausgebaut. Ziel ist es, Dateninnovationen und eine starke Datenkultur zu fördern und eine sukzessive und iterative Entwicklung zur Data-driven Company zu ermöglichen.

Abb. BR.4: Das Data Strategy Office als zentrale und individuelle Unterstützung für alle Dimensionen der Datenstrategie (Quelle: KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft)

Die Zukunft aktiv gestalten

Die Zukunft gehört den Unternehmen, die GenAI nicht nur als Werkzeug, sondern auch als strategischen Vorteil verstehen und nutzen. Durch die gezielte Verendung können sie ihre Effizienz steigern, innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln und sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen. Das Management steht dabei im Mittelpunkt dieses Wandels: Es muss die technologischen, organisatorischen und kulturellen Anpassungen vorantreiben, um seine Organisationen erfolgreich in die digitale Zukunft zu führen. Es ist jedoch entscheidend, die damit verbundenen Herausforderungen zu erkennen und diese strukturiert, aber vor allem proaktiv anzugehen.

Sina Steidl-Küster

Head of Consulting
KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft

Vor welchen zentralen Herausforderungen stehen Ihre Kunden aktuell bei der Nutzung von generativer Künstlicher Intelligenz?

Unternehmen, die bei der Einführung von generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) erfolgreich sind, verfolgen ein klares Ziel und implementieren einen Plan, der Use Cases entlang der gesamten Wertschöpfungskette be-rücksichtigt. Unsere Kunden stehen hierbei vor diversen Herausforderungen wie der Auswahl geeigneter Technologien, der Transformation von Prozessen, der Gestaltung der zukünftigen Workforce, der Sicherstellung qualitäts-gesicherter Daten für GenAI, dem Umgang mit neuen Risiken wie Prompt Injections und der Einhaltung von regulatorischen Anforderungen wie dem EU AI Act. Trotz der Komplexität ist es entscheidend, schnell zu handeln und Mehrwerte für Mitarbeitende und Kunden zu schaffen, da sich GenAI technologisch kontinuierlich weiterentwickelt.

Welche Chancen und Herausforderungen von GenAI sehen Sie bei Ihren Kunden?

Laut unserer aktuellen Studie mit 284 Unternehmen sehen 67 Prozent der Teilnehmenden das größte Wachstumspotenzial in einer optimierten Kundenschnittstelle, 65 Prozent erwarten mehr Effizienz und 52 Prozent sehenChancen für gesteigerte Mitarbeiterzufriedenheit und -produktivität. Mehr als die Hälfteder Befragten ist überzeugt, dass sich die Arbeitsweise ihrer Mitarbeitenden stark verändern muss, um das Potenzial von GenAI voll auszuschöpfen. Allerdings sehen sich 63 Prozent der Unternehmen nicht gut auf AI Governance und Security vorbereitet und suchenhierbei Unterstützung.

Welche Position nimmt KPMG beim Thema GenAI ein?

Die erfolgreiche Implementierung von GenAI erfordert eine umfassende Transformation, bei der wir Kunden von der Strategieentwicklung über Use-Case-Implementierung bis zum Technologieaufbau unterstützen. Unser Trusted AI Framework hilft, Unsicherheiten und Risiken zu managen. Wir nutzen unsere fachliche Expertise, um mit unseren Kunden die zukünftige Wertschöpfung zu gestalten und einoptimales Zusammenspiel von Mensch und AI in der Workforce zu fördern. Durch unser globales Netzwerk und starke Allianzpartner bieten wir Zugang zu den neuesten und sichersten Technologien. Unsere eigene Organisation ist hierbei für uns »Kunde 0«. So nutzen wir bereits heute umfassend KI in der Wirtschaftsprüfung, Steuerberatung und Unternehmensberatung. Dabei verfolgen wir die Strategie »KI ist künftig ein Teil von allem, was wir tun«.

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