LONDON (IT BOLTWISE) – KI wird im Joballtag längst nicht nur für Text und Präsentationen genutzt, sondern zunehmend für Recherche, Entscheidungsunterstützung und Datenanalyse. In Beratungen sollen interne Wissensbestände über Podcasts und mobile Formate schneller nutzbar werden. In Recht, Banken, Öl und Gas sowie in der Pharmaentwicklung zeigen sich gleichzeitig neue Risiken wie Halluzinationen, Token-Kosten und Bias-Reproduktionen. Entscheidend ist weniger die magische KI als die Art, wie Teams sie in Prozesse integrieren.
Die große Debatte über KI am Arbeitsplatz dreht sich oft um Arbeitsplatzverluste oder um utopische Produktivitätsversprechen. Im Alltag ist die Entwicklung jedoch viel kleinteiliger: Unternehmen setzen Künstliche Intelligenz (KI) dort ein, wo Informationen in kurzer Zeit verständlich werden müssen oder wo Routinearbeit zu viel Zeit bindet. Genau diese Umsetzungsperspektive wird in der Praxis sichtbar – von der Art, wie Beratungsteams sich in neue Märkte einarbeiten, bis hin zur Frage, wie Rechtsabteilungen vermeiden, dass sensible Daten in große Sprachmodelle wandern. Der Effekt: KI wird weniger als eigenständiger „Jobkiller“ wahrgenommen, sondern als Beschleuniger für bestimmte Arbeitsschritte. Gleichzeitig entstehen neue Reibungen, etwa durch Kostenmodelle für „Tokens“ oder durch Qualitätsprobleme, wenn Modelle überzeugend falsche Inhalte liefern.
Im Consulting liegen Effizienzgewinne weniger in der finalen Ausgabeseite, sondern in der Vorarbeit. Laut den beschriebenen Nutzungsmustern zielen große Beratungsunternehmen darauf, dass Beschäftigte sich schneller in neue Projekte einarbeiten können: Historische Slide Decks, Erfahrungen aus früheren Mandaten und proprietäre Marktdaten werden in durchsuchbare Wissensräume überführt. Damit wird Recherche zu einer Art „Einstiegsbeschleuniger“, der Tage statt Wochen spart – zumindest für den Teil, der bisher vor allem aus dem Sammeln und Sortieren von Material bestand. Der nächste Schritt ist dabei nicht nur „mehr KI“, sondern bessere Bedienbarkeit auf dem Weg: McKinsey-Teams sollen Informationen in einem maßgeschneiderten Podcast-Format abrufen, inklusive der Möglichkeit, Inhalte zu unterbrechen und Fragen nachzuschalten. Interessant ist auch der Schattenbereich solcher Systeme: Einige Firmen koppeln die Einführung neuer Tools an Leistungsbeurteilungen. Wer KI nicht aktiv nutzt, bekommt dadurch intern schneller Rückfragen – das verändert Verhalten. Zusätzlich drückt Kostenlogik auf die Nutzung: Wenn Modelle nach Tokens abrechnen, entstehen Regeln, die den Zugang für diejenigen reduzieren, die KI offenbar selten verwenden.
Solche Steuerungsfragen tauchen branchenübergreifend auf, aber die Beispiele machen deutlich, wie unterschiedlich die Arbeitswirklichkeit aussieht. In der Öl- und Gasindustrie werden KI-Systeme in eine hochgradig prozessgetriebene Welt eingeschoben, in der große Konzerne wie Shell und BP zahlreiche Backoffice-Aufgaben abbilden. Dort wird KI etwa für die Arbeit an nicht verhandelbaren Standarddokumenten relevant, beispielsweise bei der Erstellung von Massen an Nichtoffenlegungsvereinbarungen (Non-Disclosure Agreements). Wael Sawan benennt als konkretes Beispiel die Größenordnung von jährlich rund 5.000 NDA-Dokumenten: Ein Großteil davon – laut Beschreibung „90 Prozent“ der eher „mundanen“ Fälle – könne über KI abgewickelt werden, während Anwälte sich stärker auf Fälle konzentrieren, die „mehr thoughtfulness“ erfordern. Technisch verschiebt sich der Fokus zugleich zu Überwachungs- und Planungslogiken: Dashboards liefern Daten für Entscheidungen, und Ingenieurteams sollen aus Messwerten wie Durchflussraten und Druckbereichen Hinweise für wartungsbedürftige Stellen ableiten. Selbst in der Erkundung wird KI als Analysewerkzeug eingesetzt, um seismische Signale zu dekodieren und die optimale Bohrtrajektorie zu berechnen – statt Wochen oder Monaten sollen laut dem beschriebenen Beispiel Ingenieure in einem Tag Hunderte von Optionen durchspielen können.
Dass damit nicht automatisch die großen Nachhaltigkeitsziele leichter werden, zeigt ein weiterer Spannungsbogen: Mehr Produktivität bedeutet in energieintensiven Branchen nicht automatisch weniger Emissionen. Das führt zu einer Art „Nebenwirkungslage“, die in der Quelle über eine peer-reviewte Studie angedeutet wird: Der Produktivitätszuwachs könne die Emissionen in Summe deutlich erhöhen. Auch im Operativen entstehen „weird uses“, die zwar praktisch wirken, aber neue Kontrollfragen aufwerfen: BP soll KI nutzen, um die Bestände in Convenience Stores zu steuern – abhängig von Wetter, Verkaufsverläufen und regionalen Vorlieben. In der Bankwelt wiederum geht es stark um Informationsaggregation vor Kundenterminen: Investmentbanker nutzen interne Modelle wie die LLM Suite von JPMorgan oder externe Dienste wie Rogo, um in kurzer Zeit zusammenzufassen, was in internen Korrespondenzen zu einem Kunden bereits geschrieben wurde – inklusive Updates zu möglichen Übernahmekandidaten. Gleichzeitig bleibt die Skepsis: Erfahrene Banker fürchten, dass KI-Output die „Intuition“ verdrängt. Dazu kommen handfeste Qualitätsprobleme, wenn ein Dokument zwar gut klingt, aber klar nicht aktuell ist – dann müssen Menschen nacharbeiten und Typos „hineinbauen“, damit es nicht nach KI-E-Mail wirkt.
Rechtliche Prozesse zeigen die Risiken besonders deutlich. In der Quelle wird beschrieben, dass Gerichte mehrere Kanzleien wegen Halluzinationen in rechtlichen Dokumenten gerügt haben, also wegen irreführender Informationen, die LLMs erzeugen. Konkretes Beispiel: Sullivan & Cromwell soll sich in diesem Jahr bei einem New Yorker Bundesrichter entschuldigt haben, weil es den US-Bankruptcy-Code falsch zitiert und Fälle nicht korrekt angegeben haben – offenbar verursacht durch den Einsatz der Technologie. Auf der anderen Seite erkannte Boies Schiller Flexner laut der Darstellung die Fehler, und auch dort habe es zuvor in einem Fall gegen Amazon ähnliche „material citation errors“ gegeben, die ein Partner eingeräumt habe. Das Problem ist damit nicht nur „Fantasie“, sondern die Kombination aus überzeugender Darstellung und rechtlicher Relevanz. Hinzu kommt ein Prozessfaktor: Einige Mandanten werden so vorsichtig, dass sie verhindern, dass Anwälte sensible Inhalte in große Sprachmodelle laden oder ausdrucken. Dann verlagert sich Arbeit wieder zurück in mehr persönliche Beteiligung – mit dem Nebeneffekt, dass Kanzleien mehr Associates einsetzen und weniger effizient arbeiten als in der Vor-KI-Ära.
Auch in der Pharma- und Werbewelt wird das Spannungsfeld zwischen Tempo und Kontrolle sichtbar. Für Pharmaanbieter steht die Verkürzung der frühen Forschungsphasen im Mittelpunkt: Der Zeitraum von vier bis fünf Jahren bis zur präklinischen Testphase, so die genannte Einordnung mit Bezug auf Capgemini, könnte auf etwa 12 bis 18 Monate sinken. KI soll dafür helfen, große Datenmengen aus der Arzneientwicklung zu verarbeiten und dabei Muster zu identifizieren, die anzeigen, wie eine Behandlung bei unterschiedlichen Patientengruppen wirken könnte. Als „huge thing“ wird in der Quelle vor allem das Auffinden von Biomarkern beschrieben: also die Frage, ob sich in der menschlichen Biologie Merkmale oder Traits finden lassen, die vorhersagen, ob jemand auf eine Therapie anspricht. Gleichzeitig warnen die beschriebenen Punkte vor regulatorischer Komplexität: Die Pharmaindustrie ist stark reguliert, und die Regeln für KI-gestützte Methoden müssen erst klarer werden. Dazu kommen mögliche Bias-Effekte, wenn KI-Recommender frühere Verzerrungen aus menschlich geführten Prozessen reproduzieren, und das Risiko falscher positiver oder falscher negativer Empfehlungen, wenn Algorithmen nicht gründlich geprüft sind.
In Werbung und Marketing schließlich wird KI als Skalierungs- und Automatisierungshebel genutzt, aber nicht ohne kulturellen Wandel. Kreativteams sollen Routinearbeiten in Produktion sowie Media Buying und Planning automatisieren, damit mehr Zeit für Ideen bleibt. Für kleinere Anbieter entstehen dadurch neue Möglichkeiten, weil KI-gestützte Systeme mehrere Schritte bündeln und Werbung ausspielen können, ohne dass eine große Agentur nötig ist. Zusätzlich erlauben KI-Workflows, Anzeigen sehr häufig zu variieren, um Inhalte an verschiedene Zielgruppen und Länder anzupassen. Trotzdem bleibt Kritik: Einige Werbe-Chefs sehen den Nutzen noch nicht vollständig umgesetzt, weil Teams an der Geschwindigkeit der langsamsten Mitspieler gekoppelt sind. Auch die Geschäftsmodelle geraten unter Druck: Wenn Agenturen traditionell nach Stunden bezahlt werden, passt das nicht zu Kundenerwartungen nach Kostensenkungen bei gleichzeitig ansteigender „Token Inflation“. Unterm Strich verschiebt sich KI damit vom Rechentrick hin zu einer Managementfrage: Wer Prozessketten so gestaltet, dass KI Ergebnisse liefert, die überprüfbar und anschlussfähig sind, gewinnt Zeit. Wer nur Output einkauft, riskiert dagegen Mehrarbeit durch Korrekturen, Vertrauensverlust oder sogar gerichtliche Rügen.
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