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Innovationen gelten als zentraler Treiber für wirtschaftliches Wachstum, Wettbewerbsfähigkeit und gesellschaftlichen Fortschritt. Deutschland nimmt für sich in Anspruch, eine innovationsgetriebene Volkswirtschaft zu sein. Doch wie gut ist das Land tatsächlich aufgestellt, wenn es um Innovationen geht? Eine Vielzahl aktueller Studien, darunter der Innovationsindikator 2024 (BDI), der Bundesbericht Forschung und Innovation (BuFI 2024) sowie Untersuchungen von McKinsey, dem Stifterverband und Fraunhofer, beleuchten den Status quo und zeigen: Zwischen Anspruch und Wirklichkeit klafft eine zunehmend problematische Lücke . Der europäische und internationale Vergleich Der Innovationsindikator 2024, erstellt von BDI und Fraunhofer ISI, zeigt deutlich, dass Deutschland im internationalen Vergleich zurückfällt. Insbesondere Länder wie Schweden, die Schweiz, die Niederlande und Südkorea schneiden bei den Innovationsleistungen besser ab. Zwar ist Deutschland weiterhin stark in den Bereichen Maschinenbau, Automatisierung und industrieller Forschung, doch bei Zukunftstechnologien wie KI, Quantencomputing oder Biotechnologie fehlt es an Dynamik und Umsetzungskraft. Laut ifo Institut (2024) leidet Deutschland unter einem schwachen Transfer von Forschung in marktfähige Produkte sowie unter einem Mangel an Risikokapital. Die EU-Rahmenbedingungen (z. B. bei Datenschutz, Regulierung) gelten zudem als innovationshemmend, was vor allem junge, wachstumsorientierte Unternehmen behindert. Mittelstand im Fokus: Innovationsmotor unter Druck Der deutsche Mittelstand war lange das Rückgrat der Innovationsfähigkeit. Studien wie die des Stifterverbands (2024) und der DIHK (2024) zeigen jedoch, dass viele mittelständische Unternehmen derzeit weniger in Forschung und Entwicklung investieren. Hauptgründe: wirtschaftliche Unsicherheit, Fachkräftemangel und eine überbordende Bürokratie. Besonders kritisiert wird die fehlende Unterstützung bei der Digitalisierung und der Nutzung offener Innovationsprozesse (Open Innovation). Die Studie „Open Innovation in Unternehmen in Deutschland“ (Stifterverband 2024) stellt fest, dass nur ein kleiner Teil der Unternehmen aktiv mit Start-ups, Hochschulen oder der Zivilgesellschaft kooperiert. Der Sonderfall Automobilindustrie: Disruption trifft auf Strukturträgheit Die deutsche Automobilindustrie steht exemplarisch für die Innovationsprobleme des Landes. Die Studie „Und es geht doch“ von McKinsey (2021) sowie die Analyse von Steinbeis SIBE (2024) zeigen, dass viele Hersteller zwar an Zukunftsthemen wie E-Mobilität und autonomes Fahren arbeiten, dabei jedoch oftmals inkrementelle statt radikale Innovationen forcieren. Die notwendige Transformation wird durch Pfadabhängigkeiten, starke Gewerkschaften und das Festhalten an bestehenden Geschäftsmodellen gebremst. Gleichzeitig droht der internationale Anschluss an Technologieführer wie Tesla, BYD oder Anbieter aus dem Silicon Valley verloren zu gehen. Innovationshemmnisse: It’s the culture, stupid Viele Studien identifizieren systematische Innovationshemmnisse in Deutschland. Besonders deutlich wird dies in der Analyse „It’s the culture, stupid!“ (Stifterverband 2025). Demnach fehlt es in vielen Organisationen an einer innovationsfreundlichen Fehlerkultur, an Risikobereitschaft und an interdisziplinärem Denken. Der Bundesbericht Forschung und Innovation (BuFI 2024) verweist zudem auf strukturelle Defizite im Bildungssystem, die dazu führen, dass digitale und unternehmerische Kompetenzen zu wenig gefördert werden. Auch die Studie des ZEW (2024) zeigt, dass die Innovationshemmnisse vielschichtig sind: Neben Fachkräftemangel und regulatorischen Hürden behindern vor allem fehlende finanzielle und personelle Ressourcen den Fortschritt. Die KfW-Studie (2024) kommt ähnlich zu dem Ergebnis und hebt hervor, dass insbesondere kleine und mittlere Unternehmen beim Zugang zu Innovationsförderung benachteiligt sind. Empfehlungen zur Förderung von Innovation in Deutschland Innovationskultur stärken: Unternehmen müssen Fehler als Lernchancen begreifen und eine offene Innovationskultur etablieren. Digitalisierung vorantreiben: Der Mittelstand benötigt gezielte Unterstützung bei digitalen Transformationsprozessen. Wissenschafts-Praxis-Transfer verbessern: Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Unternehmen müssen enger zusammenarbeiten. Förderinstrumente vereinfachen: Der Zugang zu Fördermitteln muss für KMU vereinfacht und entbürokratisiert werden. Fachkräfte gezielt entwickeln: Bildungspolitik muss Innovationskompetenzen früher und systematischer vermitteln. Genutzte Quellen Innovationsindikator 2024: https://innovationsindikator.bdi.eu/ BuFI 2024: https://www.bundesbericht-forschung-innovation.de/files/BMBF_BuFI-2024_Hauptband.pdf McKinsey (2021): https://www.mckinsey.de/publikationen/2021-11-29-und-es-geht-doch ifo Institut (2024): https://www.ifo.de/DocDL/sd-2024-04-innovationen-de-eu-staerke.pdf DIHK (2024): https://www.dihk.de/resource/blob/35828/381f591b339d78bba559114555391eac/innovation-dihk-studie-radikale-innovation-data.pdf Stifterverband (2024): https://www.stifterverband.org/sites/default/files/2024-11/open_innovation_in_unternehmen_in_deutschland.pdf Steinbeis SIBE (2024): https://www.steinbeis-sibe.de/wp-content/uploads/2024/07/SIBE_Innovationsstudie_2024.pdf Fraunhofer Publica (2024): https://publica-rest.fraunhofer.de/server/api/core/bitstreams/f4e1743e-324d-4d71-8b67-98ca892726d2/content Stifterverband (2025): https://www.stifterverband.org/sites/default/files/2025-02/its_the_culture_stupid.pdf ZEW (2024): https://www.kfw.de/PDF/Download-Center/Konzernthemen/Research/PDF-Dokumente-Studien-und-Materialien/ZEW_InnoTreibHemm.pdf KfW (2024): https://www.kfw.de/PDF/Download-Center/Konzernthemen/Research/PDF-Dokumente-Studien-und-Materialien/ZEW-ISI_GMI.pdf

Die Organisationsberatung befindet sich an einem Wendepunkt. Technologische Entwicklungen, insbesondere im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), verändern nicht nur Geschäftsprozesse und Managementstrukturen, sondern auch die Art und Weise, wie Beratungsleistungen erbracht werden. Während sich viele klassische Beratungsfelder auf menschliche Erfahrung und Analyse stützen, gewinnen datenbasierte, KI-gestützte Ansätze zunehmend an Bedeutung. Aktuelle wis senschaftliche Publikationen und Beiträge aus der Wirtschaftspresse verdeutlichen, wie tiefgreifend diese Transformation ist . Traditionell beruht Organisationsberatung auf intensiver Interaktion zwischen Beratern und Kunden, strukturierten Analyseverfahren, Interviews und Workshops. Ziel ist es, Organisationen bei Veränderungsprozessen, der Effizienzsteigerung oder der Entwicklung von Strategien zu unterstützen. Doch mit dem zunehmenden Einsatz von KI-gestützten Tools und Plattformen beginnt ein neues Kapitel. Studien, etwa von Accenture (2023), zeigen, dass KI die Produktivität in der Beratung deutlich erhöhen kann – teilweise um bis zu 40 Prozent. Berater können mithilfe von KI große Datenmengen schneller analysieren, Muster erkennen und Handlungsempfehlungen in Echtzeit generieren. Diese neuen Möglichkeiten gehen jedoch mit signifikanten Herausforderungen einher. Laut einer Pressemitteilung von Gartner (2024) scheitern etwa 30 Prozent aller generativen KI-Projekte bereits nach der Proof-of-Concept-Phase. Die Gründe sind vielfältig: mangelnde Datenqualität, fehlende Infrastruktur, unklare Anwendungsfälle oder Widerstände innerhalb der Organisation. Besonders die Integration von KI in bestehende Systeme stellt viele Unternehmen vor große Schwierigkeiten. Hinzu kommen ethische und rechtliche Fragestellungen, etwa im Hinblick auf Datenschutz und die Nachvollziehbarkeit algorithmischer Entscheidungen. Die Fraunhofer-Gesellschaft (2024) hebt zudem hervor, dass der Aufbau von Vertrauen in KI-Anwendungen essenziell ist – sowohl auf Seiten der Mitarbeitenden als auch der Kunden. Die Potenziale hingegen sind erheblich. KI kann repetitive, zeitaufwändige Aufgaben wie Datenerfassung, -analyse und Reporting automatisieren. Das verschafft Beratern Freiräume für kreative und strategische Arbeit. Zudem ermöglicht KI eine datenbasierte Personalisierung der Beratung: Handlungsempfehlungen werden passgenau auf die jeweilige Organisation zugeschnitten. In einem Praxisbeispiel von Deloitte (2023) wurde etwa gezeigt, wie generative KI dabei hilft, komplexe Transformationsprozesse zu modellieren und zu simulieren – mit signifikant besseren Ergebnissen als bei herkömmlichen Methoden. Auch McKinsey (2024) und BCG (2023) betonen, dass KI nicht nur Effizienzgewinne, sondern auch neue Erkenntnisse für die Strategieentwicklung liefert. Ein weiterer Vorteil besteht in der Fähigkeit von KI, Szenarien durchzurechnen und fundierte Prognosen abzugeben. In der Businessplanung, im Risikomanagement und bei der Organisationsentwicklung eröffnet dies ganz neue Möglichkeiten. Die Business Insider-Studie (2023) unterstreicht zudem, dass Berater mit KI nicht nur produktiver, sondern auch kreativer arbeiten – weil sie von analytischer Kleinarbeit entlastet werden. Allerdings ist der Erfolg solcher Projekte stark von bestimmten Rahmenbedingungen abhängig. So fordert Forrester Research (2023), dass Beraterhäuser ihre Unternehmenskultur aktiv auf datengetriebenes Arbeiten ausrichten müssen. Dazu gehören die Qualifikation der Mitarbeiter, die Entwicklung technischer Kompetenzen und nicht zuletzt ein strategisches Verständnis für den Einsatz von KI. Die Springer-Publikationen (2023, 2024) zeigen ebenfalls auf, dass ohne entsprechendes Change Management, agile Projektmethoden und eine klare ethische Positionierung keine nachhaltige Integration von KI gelingen kann. Für Beratungsunternehmen bedeutet das: Der Wandel zur KI-basierten Beratung muss ganzheitlich gedacht werden. Es reicht nicht, einzelne Tools einzuführen oder isolierte Projekte zu starten. Vielmehr braucht es ein neues Selbstverständnis, das technologische Expertise mit klassischen Beratungskompetenzen verbindet. Erfolgreiche Beispiele, etwa von Cassini Consulting oder Deeper Insights, zeigen, dass hybride Teams aus Datenanalysten, IT-Architekten und Organisationsentwicklern besonders effektiv arbeiten. Handlungsempfehlungen für eine KI-gestützte Organisationsberatung: Technologische Infrastruktur aufbauen : Beratungsunternehmen sollten gezielt in skalierbare, sichere und interoperable KI-Systeme investieren. Kompetenzen erweitern : Die Weiterbildung der Mitarbeitenden in den Bereichen Datenanalyse, KI-Verständnis und ethischer Technologieeinsatz ist essenziell. Datenstrategie entwickeln : Nur mit qualitativ hochwertigen, strukturierten und sicheren Daten lassen sich verlässliche KI-Anwendungen implementieren. Organisationskultur anpassen : Eine offene, lernorientierte Kultur fördert die Akzeptanz und Innovationsfähigkeit im Umgang mit KI. Kooperationen fördern : Der Aufbau von Partnerschaften mit Technologieanbietern, Forschungseinrichtungen und Start-ups kann den Zugang zu innovativen Lösungen erleichtern. Verwendete Quellen: • Accenture (2023): „AI in Consulting: Productivity Gains and Future Outlook“ • Gartner (2024): „Time Savings through AI in Professional Services“ und Pressemitteilung vom 29.07.2024 • IBM Research (2023): „Accelerating Data Analysis with AI“ • McKinsey Global Institute (2024): „The Impact of AI on Business Forecasting“ • Deloitte Insights (2023): „AI-Driven Consulting: A Case Study in Efficiency“ • PwC (2024): „Sustainable Business Strategies Powered by AI“ • Forrester Research (2023): „The Future of AI in Management Consulting“ und (2025): „Predictions 2025“ • BCG (2023): „How People Create and Destroy Value with Gen AI“ • Forbes (2021): „Utilizing AI and Big Data to Reduce Costs and Increase Profits in Departments Across an Organization“ • Business Insider (2023): „Wie Berater mit KI produktiver arbeiten“ • Handelsblatt (2023): „Berater locken mit Billionen-Effekten durch KI“ • Cassini.de: „The State of AI“ • Springer (2023): "Künstliche Intelligenz im Consulting" • Springer (2024): "Meilensteine und Entwicklungen der KI" • Deloitte (2024): „Generative AI and the Future of Work“ • DeeperInsights.com: „AI Consulting Case Studies“ • Fraunhofer IAO (2024): „Vertrauenswürdige KI-Anwendungen“

Was die Organisation tun kann

Handlungsfelder im Homeoffice

Vier Herausforderungen bestehen

Was die Forschung sagt

Gerüstet für die digitale Zukunft

Fachkräftemangel und Entlohnung