Welche zentralen Bausteine braucht eine erfolgreiche Datenstrategie, und wie gelingt der Übergang vom Bauchgefühl zu datenbasierten Entscheidungen?
Wolf-Brenner: Der Übergang ist primär ein kultureller Wandel, kein technisches Problem. Datenbasiertes Entscheiden muss ernsthaft gelebt werden – nicht symbolisch oder selektiv. Das bedeutet: keine Ausnahmen, keine Rückfälle ins Bauchgefühl, und zwar auf allen Entscheidungsebenen. Erst wenn datenbasierte Entscheidungen zur selbstverständlichen Norm werden, entfaltet eine Datenstrategie ihre Wirkung.
Wie kann KI in Unternehmen für datenbasierte Entscheidungen eingesetzt werden? Wo sehen Sie den größten Mehrwert?
Wolf-Brenner: KI sollte in Unternehmen konsequent als Vorschlagssystem eingesetzt werden – nicht als Entscheider. Ihr Wert liegt darin, Optionen sichtbar zu machen.
Der größte Mehrwert von KI für datenbasierte Entscheidungen liegt derzeit nicht in der unstrukturierten Individualnutzung von generischen Tools. Der verbreitete Ansatz „Wir geben allen Mitarbeitenden ChatGPT, dann entsteht Produktivität“ ist aus meiner Sicht ein Fehler: Er erzeugt Zufallsergebnisse, hohe Varianz in der Qualität und kaum organisationalen Lerneffekt.
Der eigentliche Hebel liegt in gezielt gestalteten Use Cases, die viele Personen gleichzeitig und spürbar in ihren Entscheidungen unterstützen. Besonders wirksam sind KI-Anwendungen dort, wo sie systematisch wiederkehrende Entscheidungsprozesse verbessern, Transparenz erhöhen und kognitive Last reduzieren. Entscheidend ist dabei Steuerung statt Wildwuchs: klare Zielsetzung, definierte Anwendungsfälle und organisatorische Verankerung. Nur so entsteht nachhaltiger Mehrwert auf Unternehmensebene.
Welche Faktoren entscheiden darüber, ob KI im Unternehmensalltag wirklich Mehrwert stiftet?
Wolf-Brenner: Zentral ist, ob die KI so in den bestehenden Prozess integriert ist, dass die beteiligten Personen real spürbar entlastet oder unterstützt werden. Sobald der Nutzen durch zusätzliche Tätigkeiten, etwa Mehraufwand für Dateneingabe, Kontrolle oder Nachbearbeitung, aufgefressen wird, kippt der Effekt ins Negative.
Wagen wir einen Blick in die Zukunft: Welche Entwicklungen in KI und datengetriebenen Geschäftsmodellen werden Ihrer Meinung nach die nächsten zwei Jahre prägen?
Wolf-Brenner: Für die nächsten Jahre sehe ich vier prägende Entwicklungen: Erstens die Integration von Werbung in LLM-basierte Chatbots. Das ist faktisch gesetzt und dürfte ab 2026 sichtbar werden. Dialogsysteme werden zu Werbeträgern – mit direkten Effekten auf Antwortstruktur, Priorisierung und Neutralität.
Zweitens der Monetarisierungsdruck um jeden Preis. LLM-basierte Services müssen aus der Verlustzone geführt werden. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit indirekter Geschäftsmodelle, etwa über Nutzungs- und Interaktionsdaten. Ökonomische Logik wird damit stärker als bisher in die Systeme eingeschrieben.
Drittens der Durchbruch von KI und Audio. Sprache wird zur zentralen Schnittstelle – sowohl für Kommunikation als auch für Content-Erstellung. Audio-first-Systeme markieren einen Paradigmenwechsel weg von textzentrierter Interaktion; bestehende Tools sind hier eher Startpunkte als Endzustand.
Und viertens eine Marktkonsolidierung im LLM-Sektor. Aktuell dominieren Wachstumslogik und User-Akquisition.
Welche technologischen Trends halten Sie für überschätzt und welche Entwicklungen haben aus Ihrer Sicht das Potenzial, Unternehmen grundlegend zu verändern?
Wolf-Brenner: Überschätzt halte ich den Anspruch, jedes Problem mit LLMs lösen zu wollen. Ihre hohe Convenience erzeugt den Eindruck universeller Einsetzbarkeit. Dabei wird übersehen, dass LLMs strukturell sehr teuer sind. Das ist aktuell vor allem deshalb unsichtbar, weil diese Kosten von den Herstellern, nicht den Kunden getragen werden. Sobald sich das ändert, kippt die Wirtschaftlichkeit vieler scheinbar naheliegender Anwendungsfälle.
Grundlegend verändernd sehe ich weniger einzelne technologische Durchbrüche. Ich erwarte kein klares „Next Big Thing“, das Unternehmen transformiert. Stattdessen steuern Unternehmen, und in weiterer Folge die Gesellschaft, meiner Meinung auf einen KI-Kulturschock zu. Die eigentliche Veränderung betrifft nicht Technologie, sondern Arbeitspraktiken, Rollenbilder und Entscheidungslogiken.
Dipl.-Ing. Christof Wolf‑Brenner, MA, ist Vortragender im Universitätskurs Data Officer. Sein akademischer Background besteht aus einen breiten Fächermix aus Wirtschaftsinformatik, Innovationsmanagement und Philosophie.
Wer verstehen möchte, wie man datenbasierte Entscheidungslogiken etabliert, KI sinnvoll in Prozesse integriert und eine Organisation auf die kommenden Entwicklungen vorbereitet, findet im Universitätskurs Data Officer das nötige Know-how: