Expertise schafft Wettbewerbsvorteile, doch in den meisten kleinen und mittleren Unternehmen liegt dieses Wissen als implizites Know-how bei wenigen einzelnen Personen. Diese Konzentration von Wissen begrenzt die Skalierbarkeit und schafft Verwundbarkeiten, wenn Schlüsselpersonen das Unternehmen verlassen oder sich Marktbedingungen verändern.

Forschungsergebnisse der Technischen Universität Hamburg und der CREATUM GmbH zeigen, wie die Integration von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen individuelles Expertenwissen in organisationale Fähigkeiten überführen kann. Auf diese Weise können KMU sowohl ihre Leistungsfähigkeit als auch ihre Resilienz nachhaltig stärken.

Die zentrale Herausforderung: Expertise ist schwer skalierbar

In kleinen und mittleren Unternehmen ist Expertise häufig erfahrungsbasiert statt systematisch. Entscheidungen stützen sich oft auf Intuition, Erinnerung oder persönliche Erfahrung – das kann wirksam sein, ist jedoch nicht immer konsistent. Mit wachsendem Geschäftsbetrieb entstehen dadurch Engpässe: Wissen ist fragmentiert, Entscheidungen verzögern sich und Chancen bleiben ungenutzt.

Klassische Ansätze wie Schulungen, Dokumentationen oder Prozesshandbücher sind nur begrenzt in der Lage, komplexes, kontextabhängiges Wissen abzubilden. Es fehlt eine Methode, die nicht nur erfasst, was Experten wissen, sondern auch wie sie dieses Wissen im Alltag anwenden. Genau hier eröffnet Künstliche Intelligenz im Business einen entscheidenden Durchbruch.

Das Konzept von autosapienter und Multi-Agenten-KI

Das Konzept der autosapienten KI, eingeführt von Heimans und Timms im Jahr 2024, beschreibt Systeme, die autonom handeln und sich gleichzeitig durch die Interaktion mit Menschen kontinuierlich weiterentwickeln. Anstatt Entscheidungen vollständig zu automatisieren, fungieren diese Systeme als Partner: Sie erweitern menschliche Expertise, anstatt sie zu ersetzen.

Multi-Agenten-KI-Systeme bilden die Struktur menschlicher Zusammenarbeit nach. Jeder Agent ist auf einen klar abgegrenzten Bereich spezialisiert – etwa Datensammlung, Trendanalyse, Strategieentwicklung oder Qualitätsprüfung – und kommuniziert über definierte Prozesse mit den anderen Agenten. Dadurch lassen sich spezialisierte Denk- und Analysefähigkeiten zu einem einzigen adaptiven Entscheidungsunterstützungssystem bündeln.

Wie Multi-Agenten-KI funktioniert

In der Praxis übernimmt jeder KI-Agent eine klar definierte kognitive Funktion:

• Datensammlungs-Agent: Erfasst strukturierte und unstrukturierte Daten aus internen und externen Quellen.
• Analyse-Agent: Erkennt Muster, Trends und Anomalien in den Datensätzen.
• Empfehlungs-Agent: Übersetzt die Ergebnisse in konkrete Handlungsempfehlungen oder Szenarien.
• Gatekeeper-Agent: Prüft die Genauigkeit der Ergebnisse und reduziert Risiken wie KI-Halluzinationen oder Datenverzerrungen.

Gemeinsam ermöglichen diese Agenten ein Niveau an Analyse und Verifikation, das dem Zusammenspiel menschlicher Expertenteams ähnelt. Das Ergebnis ist ein System, das komplexe und dynamische Geschäftsumfelder nahezu in Echtzeit verarbeiten kann.

Warum die Skalierung von Expertise für KMU entscheidend ist

Expertise – nicht nur Erfahrung – bildet die Grundlage hochwertiger Entscheidungen. Erfahrung sorgt für Effizienz, Expertise für Wirksamkeit. Expertise zu skalieren bedeutet, die Entscheidungslogik weniger Fachpersonen in ein System zu überführen, das von vielen genutzt werden kann, gestützt auf konsistente Rahmenwerke und verifizierte Daten.

Für KMU ergeben sich daraus konkrete Vorteile:

• Kontinuität: Kritisches Unternehmenswissen bleibt erhalten, auch wenn Mitarbeitende wechseln.
• Geschwindigkeit: Entscheidungen werden schneller getroffen, weil Expertise in Prozesse eingebettet ist.
• Resilienz: Unternehmen reagieren systematischer und robuster auf Schocks und Volatilität.
• Qualität: Entscheidungen basieren auf transparenter, evidenzgestützter Argumentation.

Kurz gesagt: Die Skalierung von Expertise durch KI macht implizites Wissen explizit und reproduzierbar.

KI-Agenten-Implementierung: Wissen in Handeln übersetzen

Eine wirksame Implementierung von KI-Agenten beginnt mit der Identifikation jener Bereiche, in denen Expertise den größten Einfluss auf Ergebnisse hat. Mehrere Unternehmensfunktionen profitieren besonders von agentenbasierter Unterstützung, darunter Anlagenüberwachung, Marketing und strategisches Management.

Beispiel 1: Technische Expertise im operativen Betrieb

Ein Logistik- oder Schifffahrtsunternehmen verlässt sich häufig auf erfahrene Ingenieure, um frühe Anzeichen von Maschinenverschleiß oder -ausfällen zu erkennen. Mit einem Agentensystem fließen Echtzeit-Sensordaten in spezialisierte KI-Module ein, die Anomalien identifizieren, wahrscheinliche Ursachen ableiten und geeignete Maßnahmen empfehlen. Ein Gatekeeper-Agent überprüft jede Empfehlung, bevor sie an das Ingenieurteam weitergeleitet wird, und stellt so sicher, dass automatisierte Erkenntnisse korrekt und nachvollziehbar bleiben.

Beispiel 2: Marketing und Kundenverständnis

Auch Marketing-Expertise lässt sich mithilfe von KI verteilen. Multi-Agenten-Systeme können Zielgruppen segmentieren, personalisierte Kampagnen entwickeln und Reaktionsraten mit minimaler menschlicher Steuerung messen. Die Agenten spielen ihre Ergebnisse an Entscheidungsträger zurück und erzeugen so einen kontinuierlichen Feedback-Kreislauf, der die Strategie verfeinert und gleichzeitig die Markenkonsistenz wahrt.

Diese Anwendungsfälle zeigen, wie agentenbasierte Frameworks sowohl technisches als auch kreatives Expertenwissen in wiederholbare Workflows integrieren können.

KI-Integration im strategischen Management

Strategisches Management stützt sich traditionell auf strukturierte Rahmenwerke wie PESTEL, VRIO und die Ansoff-Matrix. Die direkte Integration von KI in diese Modelle verbessert Voraussicht und Reaktionsfähigkeit.

Externe Analyse: KI-Agenten erfassen und clustern Informationen aus Marktberichten, politischen bzw. regulatorischen Updates und technologischen Trends und verdichten sie zu konsolidierten Erkenntnissen über externe Risiken und Chancen.

Interne Analyse: Generative KI hilft dabei, „haftendes Wissen“ – also implizites, über Mitarbeitende verteiltes Know-how – mithilfe von dialogbasierten Schnittstellen und Textanalysen zu erfassen und nutzbar zu machen.

Strategieentwicklung: Durch die Kombination interner und externer Datensätze unterstützt KI die kreative Synthese, indem sie Wachstumsoptionen vorschlägt und deren Umsetzbarkeit bewertet.

Bei einer solchen Integration wird KI selbst zu einem Bestandteil des strategischen Prozesses. Anstatt sich ausschließlich auf Berater oder Intuition zu verlassen, erhalten Führungskräfte ein datenangereichertes Umfeld, in dem sie ihre Ideen testen und weiterentwickeln können. Dieser Ansatz spiegelt die übergeordnete Entwicklung hin zu strategischer KI-Beratung wider, bei der Technologie menschliches Denken ergänzt und verstärkt, statt es zu ersetzen.

Resilienz durch skalierbare Expertise aufbauen

Resilienz ist die Fähigkeit, Schocks zu absorbieren, sich schnell zu erholen und sich an Veränderungen anzupassen. Strukturiertes, KI-gestütztes strategisches Management stärkt die Resilienz, indem es kontinuierlich sowohl interne Fähigkeiten als auch externe Bedingungen analysiert. KI-Systeme fungieren als „Frühwarnsystem“ für aufkommende Bedrohungen und Chancen.

Für KMU bedeutet durch skalierbare Expertise aufgebaute Resilienz:

• Konsequente Umsetzung der Strategie, auch unter Stressbedingungen.
• Schnellere Anpassung an regulatorische, technologische oder marktbedingte Veränderungen.
• Geringere Abhängigkeit von wenigen Schlüsselentscheidern.
• Höhere Innovationsfähigkeit, ohne die Stabilität zu gefährden.

Diese proaktive Resilienz steht im Gegensatz zum traditionellen reaktiven Management, bei dem Erkenntnisse oft zu spät eintreffen, um noch wirksam zu sein.

Vom Pilotprojekt zum kontinuierlichen Lernen

Um diese Vorteile zu realisieren, sollten KMU die KI-Integration schrittweise angehen. Beginnen Sie mit einem einzelnen, klar definierten Prozess wie Trendüberwachung, Lieferantenbewertung oder Content-Erstellung und prüfen Sie, wie sich Expertise formal abbilden lässt. Zeigt das Pilotprojekt messbare Verbesserungen, kann das Modell auf verwandte Funktionen ausgeweitet werden.

Gleich wichtig ist die Etablierung eines kontinuierlichen Lernzyklus. KI-Systeme müssen sich entwickeln, wenn sich die Rahmenbedingungen ändern. Menschliche Aufsicht, regelmäßige Validierung und transparente Dokumentation stellen sicher, dass das System vertrauenswürdig bleibt und den Unternehmenszielen entspricht.

Das neue Expertise-Paradigma

Generative und agentenbasierte KI-Systeme definieren, was es bedeutet, eine expertengeleitete Organisation zu sein, neu. Expertise ist nicht länger ausschließlich an einzelne Personen gebunden, sondern wird zu einer gemeinsamen, dynamischen Eigenschaft des Unternehmens. Führungskräfte verschieben ihren Fokus vom „Experten sein“ hin zum Gestalten von Systemen, die von Experten lernen.

Dieser Paradigmenwechsel ermöglicht es auch kleineren Unternehmen, über Erkenntnisse statt nur über Größe zu konkurrieren. Durch die Einbettung von Wissen in adaptive Systeme erhalten KMU Zugang zu analytischer Leistungsfähigkeit und Konsistenz, die früher nur großen Konzernen vorbehalten war.

KI ist kein Ersatz für menschliche Intelligenz – sie ist ein Verstärker. Wird sie sorgfältig implementiert, erfasst sie das Wissen Ihrer Mitarbeitenden und stellt sicher, dass dieses Wissen überall dort wirksam wird, wo Ihr Unternehmen tätig ist.