Kann Künstliche Intelligenz Strategie? Was der neue Strategic-Intelligence-Report von StrategyFrame für M&A- und Corporate-Finance-Teams bedeutet

AI kann alles, aber kann sie auch Strategie? Das klärt StrategyFrame in ihrem neuen Strategic-Intelligence-Report und erläutert außerdem, was dies für M&A- und Corporate-Finance-Teams bedeutet.

StrategyFrame gehört zu den Partnern, mit denen wir bei StrategyBridgeAI besonders eng zusammenarbeiten. Für ihre Analysen setzt das StrategyFrame-Team auf unsere Plattform, und die Zusammenarbeit geht in beide Richtungen: Unser CEO Deniz Schütz hat gemeinsam mit unserer Data Scientist Geisi Shima einen Gastbeitrag zum Thema KI in der Unternehmensbewertung verfasst.

Diese Publikation, "Strategic Intelligence", ist Teil zwei der vierteiligen Reihe "Hoffnung ist keine Strategie". Sie zeigt, wie Künstliche Intelligenz die Strategiearbeit verändert, vom ersten Plan bis zur täglichen Umsetzung, und ist für alle relevant, die Deals, Bewertungen oder Transformationsprogramme verantworten.

Das erfahren Sie in diesem Artikel:

• Warum StrategyFrame die Strategieumsetzung heute als dauerhaftes Betriebssystem versteht, statt als einmaliges Projekt
• Welche Aufgaben spezialisierte KI-Agenten bei Markt-, Wettbewerbs- und Finanzanalysen übernehmen
• Was eine unabhängige Studie herausgefunden hat, als sie Praktiker fragte: Kann KI Strategie?
• Warum dieselben KI-Tools wie der Wettbewerb den eigenen Vorteil eher schmälern als vergrößern
• Wie KI die Auswahl von Vergleichsunternehmen und die Multiplikatorbewertung in der Unternehmensbewertung verbessert
• Was die Transformationsprojekte bei Fabromont und der Caritas Krefeld & Meerbusch über KI in der Praxis zeigen

Vom einmaligen Projekt zum dauerhaften Betriebssystem

StrategyFrames Kernthese: Strategieumsetzung wurde lange als Projekt mit Anfang und Ende verstanden, kaskadieren, transformieren, experimentieren, fertig. Heute sehen sie das anders. Umsetzung wird zum Betriebssystem, das dauerhaft im Hintergrund läuft. Die Leitfrage lautet nicht mehr „Setzen wir das Richtige um?“, sondern: „Wie verändert KI unsere Arbeit – Schritt für Schritt?“

Möglich wurde dieser Wandel allerdings nicht durch KI allein, sondern durch viel unspektakuläre Vorarbeit. Lange bevor KI zum Einsatz kam, hat StrategyFrame strategische Arbeit mit der StrategyFrame®-Methodik in rund 18.500 klar definierte Aufgaben zerlegt. Erst die Struktur, dann das System.

Darin liegt eine wichtige Erkenntnis für Unternehmen, die den Einsatz von KI in der Strategiearbeit prüfen: KI ersetzt keine Prozessdisziplin – sie verstärkt sie. Wo Strategiearbeit klar strukturiert und sauber organisiert ist, macht KI sie schneller, konsistenter und skalierbarer. Wo diese Grundlage fehlt, beschleunigt die Technologie nicht den Fortschritt, sondern macht bestehende Lücken lediglich schneller sichtbar.

Was KI in Strategieentwicklung und Strategieumsetzung konkret leistet

Der Report unterscheidet zwischen Strategieentwicklung und Strategieumsetzung. Während die Entwicklung die Schritte Planen, Analysieren, Fokussieren und Adaptieren umfasst, wird die Umsetzung mit Launch, Implementieren, Umsetzen und Adjustieren zum kontinuierlichen Prozess.

Für die Analyse setzt StrategyFrame auf spezialisierte KI-Agenten für Markt, Wettbewerb, Makroentwicklung und Finanzen. In der Umsetzung unterstützen KI-Assistenten die Zielabstimmung, das Portfoliomanagement und ein Frühwarnsystem, das Veränderungen in Markt, Wettbewerb und Regulatorik kontinuierlich überwacht.

Der Report macht dabei eine zentrale Aussage: KI ersetzt keine unternehmerischen Entscheidungen. Sie verstärkt vorhandene Strukturen – gute Prozesse werden besser, unklare Ziele und widersprüchliche Prioritäten werden lediglich schneller sichtbar.

Kann KI also Strategie? Die Erkenntnisse einer unabhängigen Studie

Im Zentrum des Hefts steht ein Interview mit Prof. Dr. Julia Hautz, Professorin für Strategisches Management an der Universität Innsbruck und eine der profiliertesten europäischen Stimmen zum Thema Open Strategy. Gemeinsam mit Dr. Thomas Ortner hat sie 15 Interviews in sieben Unternehmen geführt, die mit dem StrategyFrame®AI arbeiten. Die Studie ist noch "work in progress".

Die am stärksten ausgeprägte Erwartung an KI in der Strategiearbeit war laut Hautz der "magische Knopf": Dokumente hochladen, Knopf drücken, fertige Strategie erhalten. Diese Erwartung hat sich nicht bestätigt. Was sich dagegen zeigte, war ein spürbarer Zeitgewinn bei der Fleißarbeit, also beim Zusammenführen, Synthetisieren und Dokumentieren von Informationen. Diese gewonnene Zeit floss in den eigentlich anspruchsvollen Teil: Reflexion und Abstimmung zwischen den Menschen, die den Input geliefert haben.

Hautz beschreibt zudem ein Differenzierungs-Paradox: Wenn alle Unternehmen dieselben KI-Tools für dieselben Analysen nutzen, wird KI zur Notwendigkeit statt zur Quelle eines Wettbewerbsvorteils. Differenzierung entsteht stattdessen über unternehmenseigene Daten, gelebte Unternehmenskultur und die Fähigkeit, viele Mitarbeitende zu mobilisieren statt nur einzelne Analysten schneller zu machen. Ihre Leitfrage hat sich entsprechend verschoben, von "Kann KI Strategie?" zu "Soll KI mit uns Strategie machen?". Ein Interviewpartner brachte es so auf den Punkt: Irgendwie muss am Ende jemand die Entscheidung tragen, und die KI wird die Konsequenzen nicht spüren.

KI in der Unternehmensbewertung: das Problem mit der Vergleichsgruppe lösen

Der Gastbeitrag von Deniz Schütz und Geisi Shima widmet sich einer der größten Herausforderungen der Unternehmensbewertung: der Auswahl der richtigen Vergleichsunternehmen. Denn die Peer Group bestimmt maßgeblich das Bewertungsergebnis – breite Marktmediane oder einfache Zuordnungen nach Größe und Branche greifen dabei häufig zu kurz.

Anhand zweier Beispielunternehmen zeigen die Autoren mithilfe von Radar-Charts, wie stark sich die Bewertung mit der Wahl der Vergleichsgruppe verändert. Im Vergleich zum Gesamtmarkt erscheinen beide Unternehmen durchschnittlich. Im direkten Vergleich mit ihrem tatsächlichen Wettbewerbsumfeld zeigt sich jedoch ein völlig anderes Bild: Das eine Unternehmen schneidet deutlich über-, das andere deutlich unterdurchschnittlich ab – mit unmittelbaren Auswirkungen auf die angemessenen Bewertungsmultiplikatoren.

Der Beitrag zeigt außerdem, wie KI drei zentrale Schwachstellen klassischer Peer-Group-Analysen adressiert: Sie erschließt relevante Daten aus unstrukturierten Quellen, identifiziert Vergleichsunternehmen anhand ihrer tatsächlichen Ähnlichkeit statt ausschließlich über Branchenklassifikationen und schätzt fehlende oder zukunftsgerichtete Finanzkennzahlen mithilfe von Machine Learning. Dadurch entstehen belastbarere Vergleichsgruppen und fundiertere Unternehmensbewertungen.

Praxisbeweis: Fabromont und Caritas Krefeld & Meerbusch

Zwei Case Studies untermauern die These mit realen Transformationen. Fabromont, der Schweizer Hersteller hinter der Textilboden-Kategorie Kugelgarn®, hat mit einer StrategyFrame®-Situationsanalyse festgestellt, dass die eigenen Marktanteile nur halb so hoch waren wie lange angenommen, Ausgangspunkt für eine Neuausrichtung von produkt- zu kundensegmentorientierter Strategie.

Die Caritas für Krefeld und Meerbusch zeigt, dass sich dieselbe Methodik auch außerhalb der Unternehmenswelt anwenden lässt. Der Wohlfahrtsverband hat die klassische BCG-Matrix sprachlich für sich adaptiert: "Hamster" statt "Poor Dogs", "arme Kirchenmäuse" statt "Question Marks", um sozial notwendige, aber wirtschaftlich defizitäre Angebote zu beschreiben, an denen bewusst festgehalten wird.

Fazit

Künstliche Intelligenz verändert Strategiearbeit spürbar: schnellere Analysen, präzisere Vergleichsgruppen in der Unternehmensbewertung, früherer Blick auf Zielkonflikte im Projektportfolio. Sie verändert allerdings nicht, wer die Entscheidung trifft und wer dafür verantwortlich ist. Für M&A-, Bewertungs-, Audit- und Corporate-Finance-Teams ist die praktische Lektion enger und nützlicher als der Hype vermuten lässt: KI nutzen, um das Vergleichsgruppen-Problem zu lösen, das Portfolio-Tracking zu schärfen und Zeit für die eigentliche Entscheidung freizuschaufeln, nicht um die Entscheidung selbst auszulagern.

FAQ

Kann KI eigenständig eine Unternehmensstrategie entwickeln? Nein. Die Studie von StrategyFrame zeigt, dass genau diese Erwartung, oft als "magischer Knopf" beschrieben, weit verbreitet, aber unrealistisch war. KI beschleunigt Analyse, Synthese und Dokumentation, die Entscheidung und ihre Konsequenzen bleiben bei den Verantwortlichen im Unternehmen.

Warum verringert die Nutzung derselben KI-Tools wie der Wettbewerb den eigenen Vorteil? Wenn alle Unternehmen vergleichbare Analysen mit vergleichbaren KI-Systemen durchführen, gleichen sich die Ergebnisse an. Prof. Julia Hautz beschreibt das als Differenzierungs-Paradox: KI wird zur Notwendigkeit statt zum Alleinstellungsmerkmal, echte Differenzierung entsteht über unternehmenseigene Daten und die Umsetzungsfähigkeit der Organisation.

Wie verbessert KI die Auswahl von Vergleichsunternehmen bei der Bewertung? Statt sich auf Marktmediane oder pauschale Größen- und Branchenregeln zu verlassen, kann KI Vergleichsgruppen anhand tatsächlicher Ähnlichkeit in Geschäftsmodell, Kundenbasis, Region und finanzieller Performance zusammenstellen und die blinden Flecken klassischer Branchenklassifikationen wie NACE oder SIC ausgleichen.

Was macht KI bei fehlenden Finanzdaten in der Unternehmensbewertung? Machine-Learning-Modelle können fehlende oder zukunftsgerichtete Finanzkennzahlen für ein Zielunternehmen oder seine Wettbewerber schätzen, statt sich auf veraltete historische Werte zu verlassen, die die aktuelle Leistung nicht mehr abbilden.

Welche Rolle spielt Projektportfoliomanagement (PPM) bei der KI-gestützten Strategieumsetzung? Es verschiebt den Blick vom einzelnen Projekt auf die Frage, ob eine Organisation insgesamt die richtigen Dinge tut, in der richtigen Reihenfolge, mit den Ressourcen, die sie tatsächlich hat. KI unterstützt dabei, indem sie die Auswirkungen von Priorisierungsänderungen simuliert, bevor daraus Lieferverzug oder Budgetüberschreitungen werden.

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