FRANKFURT AM MAIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Roland Berger baut mit CNTR eine kollaborative KI für den industriellen Einsatz auf. Im Zentrum steht die Idee, dass die Software weniger frei erfindet, sondern aktiv Grenzen erkennt und nachfragt, wenn Wissen fehlt. Das Pilotprojekt soll laut Plan noch im dritten Quartal starten, zunächst in der Produktentwicklung für den Automobilbereich. Gleichzeitig will das Beratungshaus den Unternehmen dabei helfen, ihre sensiblen Firmendaten vor Training und Zugriff Dritter besser abzugrenzen.
Die Diskussion um KI-Halluzinationen verschiebt sich gerade vom Forschungs- hin zum Beratungs- und Umsetzungsalltag: Roland Berger arbeitet mit dem Aleph-Alpha-Gründer Jonas Andrulis an einem neuen Startup, das nicht primär ein weiteres großes Sprachmodell in den Markt drückt, sondern kollaborative KI-Fähigkeiten für Unternehmen liefern will. CNTR entsteht dabei als kleines Entwicklerteam im Umfeld des Frankfurter Opernturms und soll technisch so ausgerichtet sein, dass eine KI im Unternehmenskontext verlässlicher wirkt, indem sie Wissenslücken aktiv adressiert. Genau darin liegt der Kern der aktuellen Herausforderung: Vertrauen entsteht nicht allein durch Modellgröße, sondern durch Steuerbarkeit, Feedback-Schleifen und Governance.
Entscheidend ist, dass CNTR laut Planung keine „General-Purpose“-KI als Selbstzweck entwickeln möchte, sondern eine KI, die für industrielle Arbeitsprozesse und Teamarbeit optimiert wird. Der von Schaible betonte Vergleich zu einem Centaur-Setup aus dem Schach beschreibt ein gemeinsames Arbeiten „Mensch plus Maschine“, bei dem der Computer nicht die letzte Entscheidungsinstanz ist, sondern die Qualität von Vorarbeit, Vorschlägen und Mustererkennung erhöht. Technisch bedeutet das in der Praxis häufig: KI-Systeme müssen in Workflows eingebettet werden, die Kontext bereitstellen, Ergebnisse prüfen lassen und Rückfragen unterstützen. Dabei werden die bekannten Transformer-Konzepte nicht obsolet, aber sie werden stärker in eine kontrollierte Interaktion überführt.
Der Markt hat dieses Spannungsfeld bereits mehrfach erlebt: Wenn KI frei erfundene Inhalte ausgibt, geraten Organisationen in Reputations- und Compliance-Risiken. Beispiele aus der Praxis reichen von Studien, die auf nicht existierende Quellen verweisen, bis hin zu juristischen Schriftsätzen, in denen nicht belastbare Referenzen auftauchen. Für Unternehmen heißt das: Die „Output-Lautstärke“ moderner Systeme kann die „Output-Verantwortung“ überdecken. CNTR positioniert sich deshalb explizit gegen die Routine, ungelesene KI-Antworten unreflektiert zu veröffentlichen. Als Gegenentwurf braucht es Mechanismen, die Unsicherheit signalisieren, Quellenprüfung ermöglichen und im Zweifel Rückfragen auslösen.
Damit trifft CNTR auch den Kern der aktuellen Beratungsnachfrage. In den vergangenen Jahren haben viele Häuser KI als Wachstumshebel gesehen, doch die Implementierungsrealität ist zäh: Datenzugang, Rechteverwaltung, Systemintegration und Change Management bremsen den Effekt. Schaible spricht in dem Zusammenhang von einer Phase der Verunsicherung, in der KI zwar begeistert, aber nicht zuverlässig genug eingebettet ist. Wettbewerb entsteht dabei nicht nur durch KI-Startups, sondern auch durch große Beratungsgesellschaften und spezialisierte Dienstleister, die Datenplattformen, Modellanbindung und Operating-Governance anbieten. Vor diesem Hintergrund ist CNTRs Ansatz – weniger Modellpitch, mehr Enterprise-Kollaboration – eine Positionierung, die besonders in regulierten oder wissensintensiven Branchen Resonanz finden kann.
In der technischen Roadmap bleibt der Ansatz vorerst bewusst fokussiert: Ein Pilotprojekt soll noch im dritten Quartal starten, zunächst für Produktentwicklung im Automobilbereich. Die Monetarisierung wird über Lizenzgebühren erwartet, monatlich oder jährlich, also über ein wiederkehrendes Modell statt reiner Projektbudgets. Wichtig ist außerdem, dass CNTR laut Plan hilft, Firmendaten als „Genom“ zu behandeln – also als heiligen, geschützten Schatz, der nicht beliebig zur Trainings- oder Nutzungsbasis Dritter werden darf. Das ist zugleich ein regulatorischer und sicherheitstechnischer Hebel: Unternehmen brauchen klare Regeln, welche Daten geteilt, maskiert oder ausgeschlossen werden, und wie man Zugriffe in KI-Prozessen dokumentiert. Im Vergleich zu Cloud-„Black-Box“-Ansätzen wird der Governance-Anteil damit zur Produktfunktion.
Finanziell und organisatorisch setzt Roland Berger auf eine Art „eigene KI-Säule“: Das Startup soll vollständig dem Beratungshaus gehören, aber mit eigenem Personal und eigener Finanzierung laufen. Als Managementrollen sind neben Andrulis weitere Vorstandspositionen vorgesehen, darunter ein KI-bezogener Hintergrund mit Promotion sowie Erfahrung in großen Tech-Umfeldern. Parallel sichert Roland Berger den Kapitalrahmen über eine bestehende Kreditlinie von 300 Millionen Euro sowie eigene Mittel ab und investiert nach eigenen Angaben in zweistelliger Millionenhöhe. Für die Branche ist das Signal klar: Während Beraterhäuser allgemein mit Überkapazitäten und langsameren Zyklen konfrontiert sind, entsteht ein neues Geschäftsfeld dort, wo KI nicht nur entwickelt, sondern betrieben, abgesichert und in Entscheidungen integriert wird.
Wie geht es weiter? Das aktuelle Marktumfeld deutet auf einen „zweiten KI-Shift“ hin: weg von spektakulären Modellankündigungen, hin zu industriellen Datenräumen, überprüfbaren Ergebnissen und kontrollierten Interaktionen. Der von Schaible beschriebene Wettbewerb um Unternehmensdaten wird dabei wahrscheinlich härter, weil große Anbieter neue Trainingsmengen benötigen und gleichzeitig Unternehmen ihre Datenhoheit stärken wollen. Wenn CNTR sein Pilotprojekt erfolgreich skaliert, könnte das auch für Entwickler und Enterprise-Teams relevant werden, weil kollaborative KI-Architekturen neue Schnittstellen zwischen Fachabteilung, Modellschicht und Compliance-Workflows erfordern. Gleichzeitig bleibt abzuwarten, wie stark sich das Produkt gegen Standardintegrationen durchsetzt und ob es konkrete Messgrößen für Halluzinationsreduktion, Antwortqualität und Prüfketten liefern kann.
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