LONDON (IT BOLTWISE) – Unternehmen stehen bei großen IT-Vorhaben zunehmend unter Druck, Beratungskosten zu senken. Neue KI-Werkzeuge reduzieren den Integrations- und Entwicklungsaufwand und erleichtern damit auch interne Umsetzung. In der Folge fordern Kunden niedrigere Honorare und verhandeln stärker erfolgs- oder pauschalbasierte Modelle statt stundenbasierter Abrechnung. Die neue Dynamik trifft besonders jene Anbieter, deren Leistung bisher stark auf großen Implementierungsteams basierte.
In der IT-Beratung zeichnet sich gerade ein harter Rollentausch ab: Kunden wollen bei Großprojekten weniger externe Berater bezahlen und gleichzeitig mehr Kontrolle über Timing und Ergebnisse behalten. Der Auslöser ist nicht nur Kostendruck, sondern die konkrete Verschiebung in der Wertschöpfungskette rund um Software-Implementierungen. Berichten zufolge nutzen Unternehmen dafür zunehmend KI-Tools und Softwarefunktionen, die weniger Integrationsaufwand benötigen, wodurch sich klassische Beratungsleistungen mit hohem Stundenvolumen leichter ersetzen lassen. Das trifft insbesondere auf Konzerne zu, die in der Vergangenheit „Armeen“ aus Fachkräften einsetzen mussten, um neue Plattformen mit Altsystemen zu verbinden und über Jahre hinweg zu betreuen.
Dass der Markt diesen Wandel schon jetzt mit Kursbewegungen quittiert, spiegelt sich auch an den Aktien großer Player wider: So werden Capgemini-Aktien im bisherigen Jahresverlauf mit einem deutlichen Rückgang von 31 Prozent genannt, Accenture mit einem Minus von 27 Prozent. Besonders erwähnt wird dabei eine scharfe Reaktion im Juni, als das Unternehmen von Verzögerungen bei „großen IT-Transformationen“ durch einzelne Kunden sprach. Genau diese Kombination – technische Machbarkeit sinkt in Teilen, während Budgets stärker auf intern verfügbare Kompetenz umgeschichtet werden – verstärkt den Druck auf den Beratungsumsatz. Wenn Kunden sehen, dass KI-gestützte Entwicklung oder Automatisierung Integrations- und Testaufwand verkürzt, steigt die Erwartung, dass die Rechnung sich ebenfalls anpassen sollte.
Ein konkretes Beispiel aus der Praxis liefert Jochen Kamp, der bei Bayer eine IT-Überarbeitung im SAP-Umfeld koordiniert. Während Bayer sich über sechs Jahre hinweg durch eine Modernisierung eines SAP-basierten Systems arbeitet, unterstützen im Projektkontext laut Darstellung bereits 30 KI-Agenten das Codieren und Testen. Das Ziel ist dabei ausdrücklich, die Zahl externer Consultants „signifikant“ im Programm für die Deployment-Phase zu reduzieren. Damit wird klar, wie sich die Beratungsrolle verschiebt: Statt vor allem Handlungs- und Integrationsarbeit zu liefern, sollen Partner häufiger in Richtung Vor-Ort-Know-how, Architekturentscheidungen und Freigabeprozesse rutschen. Für Kunden wird die interne Fähigkeit so zur Hebelwirkung, weil sie Leistungen nicht mehr nur einkaufen, sondern selbst orchestrieren können.
Auch SAP positioniert sich in diesem Spannungsfeld. Das Unternehmen verweist auf geplante Änderungen, die die Kosten externer Consultants bei Implementierungen um bis zu 50 Prozent senken sollen. Der Kern der Aussage liegt weniger in einem „Wegoptimieren“ einzelner Arbeitsschritte, sondern im Bau von KI und weiteren Komponenten in die Systeme, damit Beratungsgesellschaften schneller arbeiten können, entsprechend weniger Stunden abrechnen müssen oder in Teilen sogar komplett entfallen. In den gleichen Kontext gehört die Einschätzung von Dominik Asam, dem CFO von SAP, dass KI Teile der Beratung „massiv displace“ könne. Für die Anbieter bedeutet das: Wer sich weiterhin stark über Arbeitsstunden monetarisiert, riskiert, bei wiederverwendbaren oder teilautonomen Workflows schneller ins Hintertreffen zu geraten.
Bei den Kunden wird der Preishebel deshalb immer konkreter. Greg Meyers von Bristol Myers Squibb beschreibt, dass die Kosten für Tech-Support, die häufig über Managed-Services-Einheiten von Beratern laufen, „kollabieren“ – unter anderem, weil KI heute Monitoring-Aufgaben mit übernimmt und dadurch bestehende Drittanbieter-Verträge entfallen. Das führt zu Verhandlungen über niedrigere Gesamtkosten und zu einem Wechsel in der Vertragslogik: von der Abrechnung „pro Stunde“ hin zu festen Preisen oder Vergütungsmodellen, die am Ergebnis ausgerichtet sind. Gleichzeitig zeigt Meyers eine weitere Schwachstelle klassischer Beratungsanreize auf: Partner seien typischerweise darauf incentiviert, über Jahre hinweg immer mehr zu verkaufen – oft zu steigenden Preisen. Entsprechend drückt BMS Beratern offenbar nicht nur auf den Preis, sondern auch auf die Teamzusammensetzung, damit Beratung weniger wie ein fortlaufender Einkaufsprozess wirkt und mehr wie ein zielorientiertes Projekt.
Der Blick auf die Marktsystematik macht zudem deutlich, warum „Beratungsdeflation“ nicht automatisch das komplette Ende der Branche bedeutet. Aiman Ezzat, CEO von Capgemini, hält Berichte vom „Tod“ des Berufs für übertrieben und verweist darauf, dass IT-Kostenstrukturen immer wieder industrialisiert wurden: mehr Produktivität, Offshore-Nutzung, stärker standardisierte Abläufe. Gleichzeitig räumt er ein, dass sich der Bedarf verschiebt – es sollen weiterhin Lösungen geliefert werden, die nicht einfach vollständig an KI ausgelagert werden können. Deshalb verweist Capgemini laut Darstellung auf spezialisierte Geschäftsbereiche für technische Engineering-Beratung, etwa in Branchen wie Luft- und Raumfahrt oder Automobilfertigung. Genau diese Substanz kann als Antwort auf die Automatisierungslücke dienen: KI übernimmt Teile von Code, Tests und Routineaufgaben, während domänenspezifische Randbedingungen, Schnittstellenverantwortung und Sicherheits-/Qualitätsanforderungen häufig mehr als nur „generische“ Beratung verlangen.
Was sich für IT-Leiter und Einkaufsteams daraus unmittelbar ableitet, ist ein neues Einkaufsprinzip für digitale Vorhaben: Beratung wird zunehmend entlang von messbaren Outcomes strukturiert. Laut Marktanalysen schneidet die Zufriedenheit bei Generalisten wie den Big Four typischerweise schlechter ab als bei Spezialanbietern; zugleich berichtet eine Befragung von nur rund einem Drittel an Projekten, die von Kunden als „vollständig erfolgreich“ bewertet wurden. Neben dem Umdenken in Pricing-Modellen wächst also auch der Wunsch, Zwischenebenen zu reduzieren und direkter mit Technologiepartnern oder Sub-Vendors zu arbeiten. In dieser Logik passen sich auch interne Teams an: Einige Unternehmen setzen KI-gestützte Systeme bereits ein, um Projektlaufzeiten für analoge Aufgaben deutlich zu verkürzen, und nutzen dafür Partnerschaften mit Cloud- und Datenanbietern, anstatt für jede Detailanalyse externe Berater zu beauftragen.
Selbst bei Banken bleibt die Entwicklung zweigeteilt: Kostenreduktion ist das sichtbare Ziel, aber die Kompetenzerweiterung „in-house“ ist mindestens genauso wichtig. Für Commerzbank wird genannt, dass die Bank bis 2030 rund 600 Millionen Euro in KI investieren will, um jährliche Kosteneinsparungen von 500 Millionen Euro zu erreichen, unter anderem aus dem Beratungsbudget. Oliver Dörler, bei Commerzbank als Leiter KI, beschreibt dazu den praktischen Effekt: Wo früher externe Anbieter Monate für Analysen von Quellcode und Logdateien benötigten, kann KI Analysen heute innerhalb von Tagen vorbereiten. Damit entsteht ein Wettbewerbsvorteil, weil der Lernprozess nicht ausgelagert wird, sondern beim Kunden selbst stattfindet. Genau in dieser Mischung aus schnellerer Umsetzung, besserer interner Automatisierung und veränderten Vertragsmodellen liegt der eigentliche Kern des KI-beschleunigten Umbruchs in der Beratung.
Gleichzeitig wird die Zukunft der Beratung nicht nur durch technische Automatisierung, sondern auch durch die Portfolio-Entscheidungen großer Konzerne geprägt. Managementberater werden dabei in Teilen zu „Advisoren“ für Führungsteams, weil KI viele Umsetzungsdetails abkürzt, aber strategische Abwägungen, Governance und Transformationspfade bleiben müssen. Beispiele aus unterschiedlichen Branchen zeigen zudem, dass selbst wenn KI Texte oder Analysen vorab erstellt, Unternehmen zunehmend Kombinationen aus Spezialwissen und KI-gestützter Produktion bevorzugen, statt komplette Workflows blind zu automatisieren. Für Beratungsunternehmen heißt das: Sie müssen sich vom reinen „Implementierungsstunden“-Modell lösen, ihre Leistungszuschnitte stärker outcome-basiert definieren und Teams so aufstellen, dass sie weniger wie zusätzlicher Rollout-Taktgeber auftreten, sondern als Kompetenzträger für Entscheidungen, Risiken und Integration wirken.
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