Best of LinkedIn: Strategy & Consulting KW 16/ 17

In der Diskussion um Strategy & Consulting trat in den vergangenen zwei Wochen die Verantwortung für die Umsetzung an die Stelle der KI-Ambition. Im Mittelpunkt standen die Verantwortung des CEO, agentenbasierte KI, der Umbau des Operating Models, Governance sowie Beratungen, die messbare Wirkung über die reine Beratung hinaus nachweisen.

Datum

April 30, 2026

Strategy & Consulting

Thomas Allgeyer

Methodik: Alle zwei Wochen sammeln wir die relevantesten LinkedIn-Beiträge zu ausgewählten Themen und verdichten sie zu einem Gesamtüberblick, ausschließlich auf Basis dieser Beiträge. Die einzelnen Beiträge dahinter finden sich hier: https://linktr.ee/thomasallgeyer. Viel Freude beim Lesen.

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Wer lieber zuhört: Unser Podcast fasst die wichtigsten Erkenntnisse zu Strategy & Consulting KW 16/ 17 zusammen:

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Strategie der Unternehmensführung, CEO-Agenda und Resilienz

CEOs wurden aufgefordert, Volatilität als strategischen Auslöser zu behandeln und nicht als Grund, Handeln aufzuschieben.
Die No-Regret-Maßnahmen konzentrierten sich auf Stresstests der Bilanz, eine schärfere Preissetzung und engere Kundenbeziehungen.
Der Umbruch wurde als Chance für jene CEOs dargestellt, die bei KI, M&A, Wachstum und Fachkräften entschlossen handeln.
Die Abstimmung zwischen Board und CEO erwies sich als entscheidender Erfolgsfaktor für unternehmensweite KI-Strategien.
Die Resilienz des CEO wurde über finanzielle, operative, organisatorische und externe Dimensionen hinweg beschrieben.
Markteintrittsstrategien wurden mit geopolitischer Fragmentierung, nationalen KI-Ökosystemen und länderspezifischen Restriktionen verknüpft.
Führungslücken wurden weniger als Technologielücken verstanden, sondern als Lücken bei Verantwortung, Fokus und Umsetzung.

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KI-Strategie, agentenbasierte KI und Unternehmensplattformen

KI galt als zentrale Geschäftsfähigkeit, nicht als Technologieinitiative oder experimenteller Arbeitsstrang.
Erfolgreiche KI-Strategien konzentrierten sich auf wenige wertvolle Felder statt auf lange Listen zusammenhangloser Anwendungsfälle.
Agentenbasierte KI rückte in den Vordergrund, weil Unternehmen von Pilotprojekten zur Ausführung in eingebetteten Arbeitsabläufen übergehen.
Die Kontrolle über Plattformen wurde zum strategischen Thema, während Managed Agents, Orchestrierungsebenen und die Logik des System of Record reifen.
Das Agent System of Record von Workday machte auf das Risiko einer ungebremsten Ausbreitung von Agenten und auf neue Formen von Schatten-IT aufmerksam.
Claude Managed Agents wurden als Hinweis darauf gelesen, dass vorübergehende KI-Aufsätze von den Kernplattformen aufgesogen werden könnten.
Die Einführung von KI galt lediglich als Startlinie; der Wert entsteht aus der Entscheidung, welche Arbeit entfällt oder neu gestaltet wird.

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Operating Model, Belegschaft und Wandel

Der Umbau des Operating Models wurde wiederholt als Voraussetzung dafür dargestellt, den Wert von KI zu realisieren.
Die Vereinfachung der Prozesse stand vor dem KI-Einsatz; Freigabeprozesse für Preisausnahmen wurden als Quelle von 20 bis 30 Prozent Effizienzgewinn angeführt.
Die Personalplanung löste sich von der Logik der Kopfzahl und setzte zuerst bei der Arbeit selbst an, weil KI Aufgaben, Rollen und Wertschöpfung verändert.
Führungskräften wurde nahegelegt, Anreize, Governance und Entscheidungsrechte neu zu gestalten, bevor KI skaliert wird.
Erfahrung mit hybrider Arbeit galt als Vorteil bei der Einführung von KI, weil dort besser dokumentiert und mehr freiwilliger Einsatz erbracht wird.
Veränderungsmüdigkeit, unklare Verantwortung für KI und veraltete Organisationsstrukturen tauchten immer wieder als Hemmnisse für die Führung auf.
Transformation wurde als vom Menschen getragen beschrieben; Technologie ermöglicht den Wandel, ersetzt aber nicht das Engagement der Organisation.

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Beratungsmarkt, Wirtschaftlichkeit der Häuser und Positionierung

Beratungen wurden aufgefordert, den Einkauf zu erleichtern, mit klareren Einstiegspunkten und überzeugenderen Belegmustern.
Die Rolle der Beratung wurde so beschrieben, dass aus dem vertrauten Ratgeber ein Transformationspartner mit Verantwortung für die Umsetzung wird.
Kunden wurden als Auftraggeber dargestellt, die wiederholbare Delivery, messbare Ergebnisse und mehr Unterstützung bei der Umsetzung verlangen.
Änderungen am Partnermodell der Big Four wurden mit konzernähnlicheren Strukturen und kleineren Kreisen von Equity-Partnern in Verbindung gebracht.
BCG meldete weiteres Wachstum; KI- und Technologieprojekte werden für die Leistung des Hauses und die Weiterentwicklung des Operating Models zentral.
Deloitte, EY, BCG, McKinsey, PwC, Oliver Wyman, Grant Thornton und Gartner tauchten quer über die Themen KI, Cyber, Steuern, Finanzen und Transformation auf.
Die Unterscheidbarkeit der Beratungen hing zunehmend an der Glaubwürdigkeit in der Umsetzung und nicht an allgemeinen Fähigkeitsbeschreibungen.

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Partnerschaften, Produkte und Markteinführungen

McKinsey startete gemeinsam mit Google Cloud und Google DeepMind die McKinsey Google Transformation Group, um den Nutzen von KI im Unternehmen zu skalieren.
BCG baute die Partnerschaft mit Google Cloud aus, um Unternehmen von zersplitterten Pilotprojekten zur breiten Einführung agentenbasierter KI zu führen.
Oliver Wyman und die NYSE stellten CEO Agenda 2026 vor, mit Schwerpunkt auf Umbruch, Wachstum, KI, Fachkräften und den Entscheidungen von CEOs.
BCG und der World Gold Council veröffentlichten „Gold as a Service“ mit dem Ziel, Komplexität zu senken und die Ausgabe digitalen Goldes zu skalieren.
Briefings von Gartner rückten KI-Agenten und die Frage in den Vordergrund, wie sich aus KI-Initiativen messbarer Geschäftswert erzeugen lässt.
Deloitte wurde vom manager magazin als Marktführer bei Beratungsleistungen im Process Mining ausgezeichnet.
EY wurde als Leader in der Cybersecurity-Beratung benannt, was die Verbindung zwischen KI-getriebener Transformation und integrierter Compliance unterstreicht.

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Risiko, Cybersecurity, Governance und verantwortungsvolle KI

KI-Governance wurde als Disziplin für Wertschöpfung und Kontrolle verstanden und nicht nur als Ethik- oder Compliance-Thema.
Starke Governance-Modelle verbanden die Ausrichtung an Werten, gestaffelte Prinzipien, eine dynamische Architektur und Szenarioplanung.
Beiträge zur Cybersecurity befassten sich mit Vertrauenslücken, dem Einfluss der Führungsebene, Konsolidierung, Ausdauer und Stabilität.
Das Aufspüren von Schwachstellen mit KI unterstrich den Bedarf an eingebauter Governance und vorausschauendem Risikomanagement.
Für die Operating Models in Risiko und Compliance wurde wegen Volatilität, KI und Geopolitik mehr Anpassungsfähigkeit gefordert.
Steuerabteilungen galten als praktischer Gradmesser für die KI-Bereitschaft eines Unternehmens unter regulatorischer Beobachtung.
Der Reifegrad verantwortungsvoller KI hing zunehmend davon ab, dass Architektur, Kontrollen und die Verantwortung im Geschäft zusammenwirken.

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Finanzdienstleister, Zahlungsverkehr und Risiko

Vermögens- und Asset-Manager wurden aufgefordert, M&A, KI-gestützte Personalisierung und digitale Vermögenswerte mit klaren Operating Models in Einklang zu bringen.
Die Aktivität bei Finanzdienstleistern blieb hoch, jedoch mit strengerer Risikodisziplin und einer an Fähigkeiten orientierten Transaktionslogik.
Global Capability Centers galten als strategische Plattformen für die unternehmensweite Einführung von KI und für Resilienz bei Finanzdienstleistern.
Wachstum im Asset Management wurde als zentrales Gebot beschrieben, da der Kostendruck die Profitabilität weiter belastet.
Digitales Gold und die Ausgabe tokenisierter Vermögenswerte wurden als Beispiele dafür präsentiert, wie Technologie und Vertrauen einen Markt vereinfachen.
Von CFOs wurde ein größerer Beitrag zur Strategie erwartet, während der wirksame KI-Einsatz im Finanzbereich begrenzt blieb.
Managed Services galten als Weg, Finanzen, Risiko und Steuern unter volatilen Bedingungen zu strategischen Fähigkeiten zu machen.

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Daten, Architektur und technologische Grundlagen

Unternehmensarchitektur wurde als Disziplin für Geschäftsentscheidungen verstanden und nicht als Dokumentationsübung.
Der Wert der Architektur entstand aus echten Entscheidungen, die außerhalb formaler Architekturprozesse fielen.
Governance über den Lebenszyklus galt als der Mechanismus, der aus der Entwurfsabsicht tatsächliche Ergebnisse macht.
Data Governance wurde als strategischer Vorteil dargestellt, sofern sie auf die Prioritäten von Geschäft und IT abgestimmt ist.
Die S/4HANA-Transformation galt als von oben getriebener Strategie- und Fähigkeitswandel und nicht als ERP-Anforderungsprojekt.
CIOs erschienen zunehmend zentral für die Wachstumsstrategie, wenn Technologie unmittelbar mit Ergebnissen beim Kunden verbunden ist.
Die Plattformarchitektur wurde zur Grundlage für skalierbare KI, die Integration von Arbeitsabläufen und die Glaubwürdigkeit von Transformationen.

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Nachhaltigkeit, Klima und ESG-Strategie

Das Klimarisiko wurde als strategische Risikokategorie eingeordnet, die ein breiteres systemisches Denken verlangt.
Physische Klimarisiken galten nur als ein Teil einer größeren strategischen Risikolandschaft.
Prognosen zum Klimaübergang gerieten als fehlerhaft in die Kritik; Simulationsmodelle wurden als mögliche Verbesserung vorgestellt.
Die ESG-Berichterstattung galt als strategischer Vorteil, sofern sie in Governance und KI-gestützte Umsetzung eingebunden ist.
CSR wurde als Thema beschrieben, das von der Nebentätigkeit zur zentralen Geschäftsstrategie aufrückt.
Debatten über die Dekarbonisierung der Schifffahrt zeigten die strategische Spannung zwischen gemeinsamem Anspruch, Kostenverteilung und Kontrolle.
Nachhaltigkeitsstrategien hingen zunehmend an messbarer Wirkung, der Einbindung in die Governance und glaubwürdiger Kommunikation.

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