Klarheit in der Komplexität: Mit KI im Jahr 2026 bessere Entscheidungen treffen

Es ist ein neues Jahr, aber viele Führungskräfte stellen sich dieselbe alte Frage: Wie können wir klare Entscheidungen treffen, wenn alles um uns herum so unklar ist?  

Im Jahr 2026 wird es keinen Mangel an Daten geben – aber es wird an Klarheit mangeln.
Die Einführung von KI schreitet weiter voran: Laut McKinsey nutzen mittlerweile 71 % der Unternehmen generative KI in mindestens einem Geschäftsbereich. Die Skalierung bleibt jedoch eine Herausforderung. Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2025 mindestens 30 % der generativen KI-Projekte nach der Konzeptprüfung aufgegeben werden, häufig aufgrund unklarer geschäftlicher Vorteile, schwacher Governance oder mangelhafter Datengrundlagen.

Die Lehre daraus ist klar: KI scheitert nicht aufgrund mangelnder Intelligenz. Sie scheitert, weil Unternehmen Schwierigkeiten haben, Signale in Entscheidungen umzusetzen. 

Wenn Daten mehr Ärger als Nutzen bringen 

In allen Branchen beginnen die Menschen ihren Tag mit Betriebsdaten, die nicht immer mit dem übereinstimmen, was sie in der Realität sehen. Eine Fülle von Daten ist ein Segen. Sie wird jedoch zum Fluch, wenn Teams mit Informationen überlastet sind, denen der richtige Kontext und die richtige Interpretation fehlen. Dies führt oft nur zu Verwirrung und unnötiger Arbeit. Hier sind einige Beispiele: 

• Im Bankwesen kann KI Betrugsmuster innerhalb von Sekunden erkennen – allerdings nur, wenn die Modelle nachvollziehbar und überprüfbar sind. In der Fertigung liefert vorausschauende Wartung nur dann einen Mehrwert, wenn die Sensordaten standardisiert sind und kontinuierlich überwacht werden. Im Einzelhandel verbessert die Nachfrageprognose die Margen nur dann, wenn die Entscheidungsträger die Konfidenzniveaus der Modelle und die Risikoschwellen verstehen.
  
  Der gemeinsame Nenner ist nicht die Automatisierung. Es ist die Entscheidungsintelligenz – die Fähigkeit, zuverlässige Daten, transparente Modelle und nachvollziehbare Prozesse zu umsetzbaren Erkenntnissen zu kombinieren.

• Ein Hersteller könnte einen Anstieg der Fehlerquote in mehreren Produktionslinien feststellen. Er verfügt über Daten zur Maschinenleistung, zu Lieferantenchargen, Betriebsbedingungen und mehr, aber diese sind auf mehrere Systeme verteilt. Wie kann er erkennen, wo das Problem wirklich liegt, und entscheiden, was geändert werden muss? 

Diese Situationen zeigen, wie Daten die Dinge tatsächlich komplizieren können, obwohl sie eigentlich den Menschen helfen sollten, zu entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. KI wird immer besser darin, Informationen aus verschiedenen Systemen miteinander zu verknüpfen, langsam sich entwickelnde Trends zu erkennen und uns zu warnen, wenn etwas nicht zum Muster passt. Sie wird überall zu einer strategischen Entscheidungshilfe, vom Bank- und Versicherungswesen über die Fertigung bis hin zum Einzelhandel und darüber hinaus.

Unternehmen leiden nicht unter einem Mangel an Informationen. Sie leiden unter fragmentierten Systemen, inkonsistenten Definitionen und unklaren Zuständigkeiten. Untersuchungen von IBM legen nahe, dass schlechte Datenqualität Unternehmen jährlich Millionen kostet – nicht nur in finanzieller Hinsicht, sondern auch durch verzögerte oder fehlgeleitete Entscheidungen. Wenn KI mit inkonsistenten Daten trainiert wird, führt dies zu mehr Verwirrung statt zu mehr Klarheit.

Von der Prognose bis zur Verbesserung der Entscheidungsfindung 

Je mehr wir mit KI arbeiten, desto realistischer werden wir in Bezug auf das, was sie leisten kann und was nicht. Viele Unternehmen beginnen ihre KI-Reise in der Erwartung, dass KI eine Kristallkugel ist, die zukünftige Szenarien genau vorhersagt. Diese Erwartung hält jedoch in Märkten, die sich so schnell verändern wie die, in die wir 2026 eintreten, nicht stand. Die gute Nachricht ist: KI muss Ihren Teams keine perfekten Prognosen liefern, solange sie ihnen ein verlässliches Bild davon vermittelt, wo sie heute stehen, damit sie auf das reagieren können, was als Nächstes kommt. 

Im Einzelhandel tritt dieses Problem auf, wenn Teams versuchen, plötzliche Veränderungen im Kundenverhalten zu verstehen. Online-Aktivitäten, Ladenbesuche und Kundentreue-Daten weisen oft in unterschiedliche Richtungen, und die üblichen Dashboards erklären selten, warum das so ist. Wenn diese Quellen gemeinsam betrachtet werden, lassen sich die Muster leichter interpretieren. Einzelhändler können erkennen, ob es sich um einen kurzlebigen Anstieg oder eine echte Veränderung der Nachfrage handelt, was ihnen hilft, ihre Zeit auf das Wesentliche zu konzentrieren. 

In der Versicherungsbranche ist das Problem die Geschwindigkeit, mit der sich Risiken entwickeln. Nach Unwettern oder Änderungen der Versicherungsbedingungen können sich Schadensmuster schnell verschieben. Ein Sachbearbeiter sieht möglicherweise eine ungewöhnliche Häufung von Schadensfällen in einer Region und hat keinen unmittelbaren Kontext, warum dies geschieht. Tools, die aktuelle Fälle mit allgemeinen Trends vergleichen, können hervorheben, was auffällt und warum, aber die Gründe dafür müssen sichtbar sein. Wenn ein System ein Risiko meldet, ohne die dahinterstehenden Faktoren zu erklären, muss der Sachbearbeiter die Interpretation weiterhin manuell vornehmen. 

KI für Sie nutzbar machen 

Unabhängig vom Anwendungsfall erfordert es einen dreistufigen Ansatz, damit KI in Ihrem Unternehmen wirklich funktioniert: 

• Transparenz: Menschenkönnen einem Ergebnis nur dann vertrauen, wenn sie nachvollziehen können, wie das System zu seinen Schlussfolgerungen gelangt ist. Im Bank- oder Versicherungswesen beispielsweise können Analysten nicht auf eine markierte Transaktion oder einen abgelehnten Antrag reagieren, wenn sie den Kunden die Entscheidung nicht erklären können. Ohne eine zuverlässige, logische Erklärung muss das Ergebnis ohnehin manuell überprüft werden. 
  
  Vertrauen ist kein weicher Faktor – es ist eine Skalierungsanforderung. McKinsey berichtet, dass 40 % der Unternehmen die Erklärbarkeit als eines der größten Risiken im Zusammenhang mit KI nennen, aber nur 17 % aktiv an Strategien zur Risikominderung arbeiten. Ohne Erklärbarkeit bleiben KI-Empfehlungen nur Vorschläge. Mit Transparenz werden sie zu Entscheidungen.

• Governance: DieDaten, mit denen Ihr KI-Tool arbeitet, müssen sauber, aktuell und vollständig sein. Außerdem ist eine kontinuierliche Überwachung erforderlich, um sicherzustellen, dass sich das Modell weiterhin wie erwartet verhält. Andernfalls verliert die KI den Bezug zur Realität. Wenn beispielsweise in der Fertigung die Produktions- und Lieferkettensysteme voneinander isoliert sind, erhalten Ingenieure möglicherweise Warnmeldungen, die auf veralteten oder unvollständigen Daten basieren. In diesem Fall verbringen sie mehr Zeit damit, die Ursache einer Warnmeldung zu untersuchen, anstatt das eigentliche Problem zu beheben. 
  
  In Europa geht es 2026 nicht nur um Leistungsfähigkeit, sondern auch um die Bereitschaft zur Einhaltung von Vorschriften. Der EU-KI-Akt führt stufenweise Verpflichtungen für risikoreiche KI-Systeme ein , wobei wichtige Meilensteine für die Durchsetzung in den Jahren 2025 und 2026 beginnen. Unternehmen, die KI ohne strukturierte Governance-Rahmenbedingungen einsetzen, könnten bald nicht nur mit operativen Risiken, sondern auch mit regulatorischen Risiken konfrontiert sein.
  
  Governance ist daher keine Einschränkung. Sie ist ein strategischer Faktor für den nachhaltigen Einsatz von KI.

• KI-Kompetenz: Mittlerweileist klar, dass KI eine Ergänzung und kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen ist. Es bedarf einer speziellen Schulung, um sicherzustellen, dass Menschen KI nutzen, um ihre Arbeit besser zu erledigen, und sich nicht einfach auf die Ergebnisse verlassen, ohne diese jemals zu hinterfragen. Wir wissen, dass KI die Informationsbeschaffung und Analyseaufgaben beschleunigen kann, aber letztendlich geht es nicht darum, Entscheidungen zu automatisieren. Bei sorgfältiger Implementierung dient KI als Motor für Klarheit. Sie durchbricht Komplexität, sodass Ihre Mitarbeiter besser in der Lage sind, selbst Entscheidungen zu treffen. 

Mit klarerem Blick ins Jahr 2026 starten 

Organisationen, die 2026 mit KI erfolgreich sein werden, sind nicht diejenigen mit den meisten Pilotprojekten, sondern diejenigen mit den klarsten Entscheidungsrahmenbedingungen.

Ein praktischer Ausgangspunkt?

• Identifizieren Sie einen kritischen Entscheidungsprozess und weisen Sie die Verantwortung dafür zu.
• Bewerten Sie die Datenqualität und den Reifegrad der Governance.
• Führen Sie Standards für die Erklärbarkeit ein, bevor Sie die Automatisierung ausweiten.

KI beseitigt Komplexität nicht. Sie macht Komplexität beherrschbar – wenn sie auf Klarheit basiert.

Bei Getronics haben wir festgestellt, dass erfolgreiche KI-Initiativen die technische Umsetzung mit Governance-Design und organisatorischer Unterstützung verbinden. Bei der Entscheidungsunterstützung geht es nicht nur um den Einsatz von Modellen, sondern um den Aufbau von Systemen, denen die Menschen vertrauen und die sie nutzen.

Vielen Dank, dass Sie unsere Serie über die fünf tatsächlichen Wahrheiten über KI verfolgt haben. Lesen Sie auch unsere früheren Artikel darüber, wie KIFähigkeiten vervielfacht,Vertrauen in großem Maßstab aufbaut,die Personalisierung am Arbeitsplatzfördert unddie Effizienz unter Druck steigert.