Shit in, Shit out – Über verstopfte Organisationen und das knappe Gut des Urteilsvermögens.

Jahrzehntelang war Wissen ein echter Wettbewerbsvorteil: Wer bessere Marktdaten hatte, schneller analysieren konnte, sich teurere Expertise leisten konnte, traf bessere Entscheidungen. Diese Logik hat die Unternehmensberatung, die Strategieabteilung und den gut bezahlten Analysten hervorgebracht – KI bricht sie nun fundamental auf. Marktanalysen, Wettbewerbsvergleiche, Szenarioplanungen, Strategiepapiere — all das, was früher Wochen und erhebliche Budgets kostete, ist heute in Stunden für jeden verfügbar, zu marginalen Kosten. McKinsey zufolge können KI-gestützte Strategieprozesse Entwicklungszyklen um bis zu 50 Prozent verkürzen. 88 Prozent der Unternehmen nutzen KI bereits in mindestens einer Geschäftsfunktion.

Das ist zunächst eine gute Nachricht: Noch nie hatten so viele Unternehmen Zugang zu so viel kognitiver Kapazität. Der Informationsvorsprung der Großen schmilzt, das Spielfeld wird gleicher. Aber genau hier beginnt das eigentliche Problem. Denn wenn alle Zugang zu derselben Analysepower haben, entscheidet nicht mehr die Qualität der Information – sondern die Qualität des Urteils darüber. Laut einer Salesforce-Studie fehlt 41 Prozent der Führungskräfte das Verständnis für die Daten, die ihnen täglich vorgelegt werden, weil sie schlicht zu komplex und im Überfluss daherkommen.

KI demokratisiert auch Mittelmäßigkeit

2025 lieferte Deloitte Australia einer Regierungsbehörde einen 237-seitigen Report für 440.000 australische Dollar – erstellt unter Einsatz von KI, gespickt mit erfundenen Quellenangaben, nicht existierenden Studien und einem frei erfundenen Zitat eines Bundesrichters. Deloitte musste den Honoraranteil erstatten. Die Empfehlungen blieben unverändert.

Das ist kein Einzelfall, sondern ein Systemphänomen. KI demokratisiert nicht nur Qualität – sie demokratisiert auch Mittelmäßigkeit. Weil jeder jetzt in Minuten Analysen, Konzepte und Strategiepapiere produzieren kann, explodiert die schiere Menge an Output in Organisationen. Das eigentliche Paradox: KI macht es strukturell schwerer, schlechte Inputs zu erkennen, weil sie jeden Output gleich professionell verpackt. Früher signalisierte ein schlechtes Dokument seine eigene Schwäche. Heute tut es das nicht mehr.

Organisationen verstopfen sich selbst

KI verschärft einen bereits laufenden Prozess durch einen Doppeleffekt: Im Individuum verkümmert das Urteilsvermögen, weil die Maschine das Denken übernimmt. Eine Studie der SBS Swiss Business School belegt: Häufige KI-Nutzung korreliert signifikant negativ mit kritischem Denkvermögen. Außen wächst gleichzeitig der Lärm, weil jeder jetzt Analysen produziert, schneller und billiger als je zuvor. Organisationen verstopfen sich durch den Überfluss an gut aussehenden, aber substanzarmen Dokumenten, die wie Entscheidungsgrundlagen wirken, aber keine sind.

Das Ergebnis ist eine neue Form von Betriebsblindheit: Unternehmen, die mit wachsender Präzision und Geschwindigkeit in eine Richtung laufen, ohne je gefragt zu haben, ob es die richtige ist. Und weil KI-generierte Outputs professionell wirken, wird es schwerer, intern den Widerstand zu mobilisieren, der eine echte strategische Auseinandersetzung erfordert. Wer widerspricht schon einem perfekt formulierten Papier?

Auch früher gab es schlechte Entscheidungen

Der naheliegende Einwand: Strategische Fehlentscheidungen auf Grundlage falscher Analysen gab es lange vor KI, das zeigen die Beispiele von Nokia, Kodak oder Quelle, und sie kamen stets aus Führungsteams, die fest überzeugt waren, richtigzuliegen. Der Einwand ist berechtigt, aber er widerlegt die These nicht. Der entscheidende Unterschied: Früher waren schlechte Analysen selten und teuer. Heute sind sie billig, schnell und massenhaft produzierbar. Das Noise-to-Signal-Verhältnis in Organisationen verschlechtert sich strukturell.

Wer in die falsche Richtung optimiert, optimiert heute effizienter in die falsche Richtung – mit mehr Ressourcen, höherer Geschwindigkeit und weniger internem Reibungswiderstand, weil die Maschine keine Zweifel äußert. Es geht also nicht darum, ob Unternehmen je perfekt geurteilt haben. Es geht darum, wer heute noch in der Lage ist, die richtigen Fragen zu stellen und die Antworten einzuordnen.

Urteilsvermögen ist das neue knappe Gut

Wenn Analyse kein Unterscheidungsmerkmal mehr ist, wird Urteilsvermögen zur eigentlichen Ressource. Urteil ist dabei die Metakompetenz über Analyse: die Fähigkeit zu erkennen, welche Frage überhaupt gestellt werden müsste, welche Analyse etwas wert ist und wann man aufhört zu analysieren und entscheidet. Nicht das KI-Modell ist der strategische Engpass, sondern der Mensch, der die Analyse bewertet, selektiert und in Entscheidung überführen kann.

Palantir, eines der aggressivsten KI-Unternehmen der Welt, zieht daraus eine überraschende Konsequenz: CEO Alex Karp erklärte Anfang 2026, es gebe im Wesentlichen zwei Wege, in der KI-Ära eine Zukunft zu haben: eine handwerkliche Berufsausbildung oder Neurodivergenz. Palantir startete daraufhin ein Fellowship-Programm für neurodivergente Talente – explizit kein Diversity-Programm, sondern strategisches Recruitment in der Überzeugung, dass Menschen, die strukturell anders denken, der einzige Typus sind, den KI auf Sicht nicht ersetzen kann. Über 2.000 Bewerbungen gingen binnen weniger Tage ein. Gartner prognostiziert: 50 Prozent aller Organisationen werden explizit KI-freie Kompetenztests einführen, weil unabhängiges Denkvermögen zur Mangelware wird.

Klar ist: KI ist ein außerordentliches Werkzeug für alles, was sich optimieren, skalieren und formalisieren lässt. Aber Strategie ist kein Optimierungsproblem. Sie ist ein Urteilsproblem. In einer Welt, in der Analyse Commodity ist, wird der Zugang zu Urteilsvermögen zur knappen Ressource. Die entscheidende Frage lautet daher: Wie erhalte ich als Unternehmen Zugang zu brillanten Köpfen, die urteilen können? KI ist hier ein wichtiger Verstärker, aber kein Ersatz.