Bist Du sicher, dass die KI entscheiden soll?

Wenn ein KI-Projekt nichts liefert, liegt der Fehler meist nicht im Modell. Georg Blum, Geschäftsführer der 1A Relations GmbH, hat auf der CRM Experience gezeigt, wo er stattdessen liegt: in Führung, Daten und Zusammenarbeit.

Das Wichtigste in Kürze

• KI ist in erster Linie ein Führungs-, Daten- und Collaboration-Thema. Wer die Entscheidungshoheit nicht geklärt hat, automatisiert Unklarheit.
• Jeder Prozess hat eine Vorderbühne (wie er dokumentiert ist) und eine Hinterbühne (wie er läuft). Automatisiert wird meist die Vorderbühne — mit entsprechenden Ergebnissen.
• Prio 1 vor jedem KI-Projekt: Ballast abwerfen. Ein erheblicher Teil des Kundenbestands ist aus Deckungsbeitragssicht unrentabel, teils sogar Umsatz-Top-Kunden.
• Datenqualität ist kein Kostenfaktor, sondern ein Wertschöpfungsfaktor. Ohne durchgängige Daten über Silogrenzen hinweg liefert keine KI belastbare Ergebnisse.
• Drei Segmente gehören in jede KI-Strategie: Agents for Marketers, Agents for Customers — und Agents of Customers, die im Auftrag des Kunden verhandeln.
• Ohne Operating Model entstehen Frust, Mehrarbeit, unklare Zuständigkeiten und Kosten statt ROI.

Diese drei Fragen stellte Georg Blum, Geschäftsführer der 1A Relations GmbH, auf der CRM Experience in den Raum — und beantwortete sie nicht. Absichtlich. Sein Vortrag hatte den Titel „Bist Du sicher, dass die KI entscheiden soll?“, und die ehrlichste Antwort darauf lautet: Die meisten Unternehmen haben diese Frage bislang nicht gestellt, geschweige denn beantwortet.

Blums Ausgangsbefund ist unbequem. In den Jahren 2025 und 2026 ist viel Zeit und Geld in KI geflossen, gewonnen wurde vergleichsweise wenig. Nicht weil die Technologie zu schwach wäre. Sondern weil KI Entscheidungen beschleunigt, für die sich niemand zuständig fühlt.

Die Vorderbühne und die Hinterbühne.

Bevor eine KI in einen Prozess eingreift, lohnt ein Blick darauf, was dieser Prozess überhaupt ist. Blum unterscheidet dafür zwei Ebenen:

1. Die Vorderbühne: der Prozess, wie er laut ISO-Zertifizierung ablaufen müsste.
2. Die Hinterbühne: der Prozess, wie er tatsächlich abläuft.

Für den Abstand zwischen beiden gibt es einen Fachbegriff aus der Organisationssoziologie: die brauchbare Illegalität. Mitarbeiter halten sich nicht an die offiziellen Regeln, weil der offizielle Weg zu lang ist. Sie kennen jemanden, der jemanden kennt, der die Sache schneller löst. Die Hierarchie nach oben und wieder nach unten würde Tage kosten. Also läuft es an der Hierarchie vorbei. Und es funktioniert.

Genau hier wird es für KI-Projekte heikel. Wer einen Prozess automatisiert, automatisiert in der Regel die Vorderbühne. Die Abkürzungen, die den Laden am Laufen halten, stehen in keiner Prozessdokumentation. Damit hat KI in diesem Punkt zwei Möglichkeiten, und nur eine davon ist die naheliegende. Sie kann die Vorderbühne automatisieren und die Abkürzungen dabei kappen. Oder sie kann den offiziellen Weg so weit verkürzen, dass ihn niemand mehr umgehen muss. Blum plädiert für die zweite, verlangt dafür aber, dass jemand die Hinterbühne vorher überhaupt aufschreibt.

Wer im Unternehmen ist eigentlich Prozessgeschäftsführer?

Auf diese Frage reagieren Geschäftsführer nach Blums Erfahrung allergisch. „Ich bin doch Geschäftsführer“, bekommt er dann zu hören. Seine Antwort: natürlich, aber nicht Prozessgeschäftsführer. Gemeint ist die Person, die einen Prozess über Abteilungsgrenzen hinweg verantwortet und im Zweifel entscheidet. Nicht so, sondern so.

Die meisten Unternehmen sind funktional aufgestellt oder matrixorganisiert. Ziele hängen an Funktionen, Prozesse laufen quer dazu. Solange Menschen im Spiel sind, überbrücken informelle Absprachen diese Lücke. Sobald eine KI in den Ablauf eingreift, wird die Lücke sichtbar und dann steht die klassische Dilemmasituation im Raum: In stark hierarchischen Unternehmen ist nicht geklärt, wer entscheiden darf.

Blums Beispiel dafür ist Bill Anderson, heute CEO von Bayer, davor Chef der Pharmasparte bei Roche. Anderson lief nach seinem Antritt durch das Unternehmen und fragte nach Sorgen und Nöten. Das Ergebnis war fast durchgehend positiv: Kollegen klasse, Gehalt gut, Arbeitsplatz toll. Und dann der Nachsatz, den Blum in Andersons Worten wiedergibt: „But I can't get anything done.“

Andersons Konsequenz war nicht, Stellen zu streichen, sondern Entscheidungen zu verlagern: vom C-Level in die operativen Ebenen. Wer nah am Kunden oder nah am Prozess sitzt, entscheidet. Die Führung schafft die Rahmenbedingungen.

KI denkt nicht in Silos.

Neben der Frage, wer entscheiden darf, steht die Frage, auf welcher Datengrundlage entschieden wird. Und die ist in den meisten Unternehmen zerteilt. Ein Unternehmen mit 100 Mitarbeitenden betreibt schnell bis zu 100 Systeme; bei 1.000 Mitarbeitenden können es 300 sein. Jedes davon bekommt gerade eine KI eingebaut, verbunden wird dabei nichts. Blum zitiert dafür Scott Brinker: „AI everywhere, integration nowhere.“ Jede dieser KI sieht nur ihren Ausschnitt, antwortet aber als sähe sie das Ganze.

Dazu kommt: Eine KI hält sich nicht an Ihr Organigramm. Fragen Sie sie, was in einem bestimmten Prozess zu tun ist, dann interessiert sie die Grenze zwischen Marketing, Vertrieb und Service nicht. Sie zieht heran, was sie findet. Für die Organisation heißt das, dass Zusammenarbeit über Einkauf, Fertigung, Produktmanagement und Logistik hinweg neu geregelt werden muss, als Voraussetzung dafür, dass die Ergebnisse brauchbar sind.

Blums Leitsatz aus der Lehre: Datenqualität ist kein Kostenfaktor, sondern ein Wertschöpfungsfaktor. „Wer das anders sieht, mit dem macht eine Diskussion über KI wenig Sinn“, so Blum.

Ohne Operating Model entsteht nur Chaos.

„Human in the Loop“ klingt nach Kontrolle. Blum fragte, was es für die Mitarbeiter tatsächlich bedeutet: Überforderung oder mehr Kompetenz?

Blum beantwortete die Frage nicht, sondern stellte fünf andere, die vor jedem Agentic-AI-Projekt zu klären sind: Wer entscheidet? Warum? Wann nicht? Welcher Use Case skaliert? Und was passiert, wenn die KI eskaliert?

Das letzte Wortpaar ist der Kern: Was skaliert, und was eskaliert. Autonomie und Automation ohne Governance sind Kontrollverlust. Blum verweist dafür auf den Begriff des Operating Model: ein durchdekliniertes Betriebsmodell, das Rollen, Entscheidungswege und Eskalationspfade festlegt. Fehlt es, entstehen Frust bei den Mitarbeitenden, mehr Arbeit statt weniger, unklare Zuständigkeiten und Kosten, mit denen niemand gerechnet hat. Ein Operating Model ist in Blums Lesart kein Nice-to-have, sondern die Voraussetzung für einen ROI.

Ob die Prüfschleife für die Mitarbeitenden Überforderung oder Kompetenzgewinn bedeutet, entscheidet sich damit nicht an der KI. Sie entscheidet sich daran, ob das Betriebsmodell steht und ob jemand die Leute darauf vorbereitet.

Wenn der Kunde selbst einen Agenten schickt.

Ein Punkt, der in den meisten KI-Strategien fehlt: Blum unterscheidet drei Segmente:

1. Agents for Marketers: KI-Werkzeuge, die interne Teams produktiver machen.
2. Agents for Customers: KI-gestützte Erlebnisse für Kunden, Chatbots, Personalisierung, Service.
3. Agents of Customers: KI, die im Auftrag des Kunden handelt: vergleicht, verhandelt, entscheidet.

Das dritte Segment ist das unbequeme. Wenn künftig der Agent des Kunden mit dem Agenten des Anbieters spricht, stellt sich die Frage nach der Entscheidungshoheit erneut, nur diesmal zwischen zwei Maschinen. Breche ich den Dialog irgendwann ab? Oder lasse ich die beiden das untereinander ausmachen?

Blum gab auch hier keine Lösung, sondern eine Warnung: Wer nur eines der drei Segmente im Blick hat, plant an zwei Dritteln der Realität vorbei.

Blums Prio Nummer 1 ist kein KI-Thema.

Aus seinen Kundenwertanalysen zieht er eine Zahl, die die meisten Vertriebsleitungen nicht gern hören: Ein erheblicher Teil des Bestands ist aus Deckungsbeitragssicht unrentabel — und darunter sind Kunden, die im Umsatzranking oben stehen. Die Konsequenz muss nicht Kündigung heißen, sie kann auch anders betreuen heißen. Entschieden werden muss es trotzdem.

Diese Analysen hat Blum mit KI gemacht. Welcher Kunde bleibt und wie er künftig betreut wird, hat er selbst entschieden. Genau diese Aufteilung ist der Punkt: KI liefert die Grundlage, die Entscheidung bleibt beim Menschen und wenn sie beim Menschen bleibt, muss klar sein, bei welchem.

Anika Nilles hat 2025 den Platz von Neil Peart am Schlagzeug von Rush übernommen — einem Mann, der die Band vier Jahrzehnte geprägt hatte und 2020 verstorben ist. Für viele Fans war er unersetzlich, Blum eingeschlossen. In den Wertekommissionen, mit denen Blum arbeitet, steht Vertrauen fast immer als höchster Wert. Mut ebenso zuverlässig als niedrigster. Die Kollegen von Rush hatten ihn. Wer entscheidet, ob eine KI im eigenen Unternehmen entscheiden darf, braucht dieselbe Sorte.