"Ich würde das Gespräch gar nicht mit Agentic AI beginnen"

Seit über 30 Jahren beschäftigt sich Dr. Nicolas Bissantz damit, wie Unternehmen ihre Daten besser analysieren und nutzen können, um daraus tragfähige Strategien und Entscheidungen zu entwickeln. Im Gespräch mit CRN erklärt er, welchen Fortschritt KI hierfür bringt, wie sich lohnende Einsatzgebiete identifizieren lassen und warum das auch einen kulturellen Wandel bedingt.

Nach den ersten Erfolgen generativer KI suchen derzeit viele Dienstleister und Unternehmen nach Möglichkeiten, wo und wie sich die neue Technologie am besten nutzen lässt, um damit einen messbaren Geschäftsnutzen zu erzeugen. Während sich die öffentliche Diskussion häufig um Chatbots, Assistenten und Sprachmodelle dreht, rückt dabei in der Führungsebene von Unternehmen und Organisationen vor allem die Frage in den Mittelpunkt: Wie können Daten, Analysen und Künstliche Intelligenz dazu beitragen, bessere Entscheidungen zu treffen? Eine Fragestellung, mit der sich Dr. Nicolas Bissantz seit mehr als 30 Jahren beschäftigt. Der Gründer und CEO des Nürnberger Softwarehauses Bissantz & Company zählt damit zu den Pionieren der datengetriebenen Unternehmenssteuerung in Deutschland. Bereits lange vor dem aktuellen KI-Boom entwickelte er Verfahren, um aus großen Datenmengen Zusammenhänge, Muster und Entscheidungsgrundlagen abzuleiten. Diese Unterstützung kann aus seiner Sicht durch die Einführung von KI nun eine neue Entwicklungsstufe erreichen. Im Interview mit CRN erläutert er, warum dennoch aktuell viele KI-Projekte scheitern, welche Rolle Business Intelligence und Decision Intelligence künftig spielen und wo und wie Unternehmen bereits heute messbaren Nutzen erzielen können.

CRN: Herr Dr. Bissantz, viele Unternehmen suchen derzeit nach realen KI-Einsatzszenarios. Wo sehen Sie den größten praktischen Nutzen?

Dr. Nicolas Bissantz: Der größte Nutzen entsteht dort, wo KI Entscheidungen vorbereitet. Viele Unternehmen verfügen heute über ERP-Systeme, Data Warehouses und Dashboards. Trotzdem bleibt oft offen, welche Konsequenzen sich aus den verfügbaren Informationen ergeben. Genau hier setzt KI an: Sie hilft, Zusammenhänge schneller zu erkennen, Kontext einzubeziehen und Handlungsoptionen vorzubereiten.
Im Controlling zeigt sich das besonders deutlich. Eine Abweichung ist schnell sichtbar. Schwieriger ist die Frage, warum sie entstanden ist – und welche Konsequenzen daraus folgen. KI kann strukturierte Kennzahlen mit unstrukturierten Informationen verbinden, etwa CRM-Notizen, Servicefälle, Reklamationen oder Vertriebsaktivitäten. So entsteht aus einer einzelnen Kennzahl ein belastbares Lagebild.

CRN: Sie sprechen von Decision Intelligence. Was unterscheidet das von herkömmlicher Business Intelligence?

Bissantz: Business Intelligence beantwortet Fragen wie: Was ist passiert? Wo gibt es Abweichungen? Welche Kennzahlen entwickeln sich kritisch? Sie schafft Transparenz und bildet die Grundlage für fundierte Unternehmenssteuerung.
Decision Intelligence erweitert diese Perspektive. Sie bezieht Ursachen, Handlungsoptionen und deren voraussichtliche Auswirkungen ein. Damit verschiebt sich der Schwerpunkt vom Bericht zur Entscheidung.
Business Intelligence wird dadurch nicht ersetzt, sondern konsequent weiterentwickelt. Der Wert eines Berichts bemisst sich künftig stärker daran, wie schnell er den Weg zur Entscheidung unterstützt.

CRN: Warum scheitern viele KI-Projekte trotzdem noch in der Praxis?

Bissantz: Weil KI häufig zu spät im Prozess gedacht wird. Man setzt ein Sprachmodell auf vorhandene Daten und erwartet bessere Entscheidungen. KI baut auf betriebswirtschaftlicher Logik auf. Unternehmen brauchen konsistente Kennzahlen, saubere Datenstrukturen, ein belastbares Fachmodell und klare Verantwortlichkeiten. Fehlen diese Grundlagen, erzeugt KI Unsicherheit lediglich schneller.
Entscheidend ist deshalb, dass Kennzahlen und Wirkungszusammenhänge fachlich korrekt modelliert sind. KI kann Muster erkennen und Kontext herstellen – sie ersetzt jedoch kein belastbares Fachmodell.

CRN: Können Sie dafür ein konkretes Beispiel nennen?

Bissantz: Nehmen wir das Vertriebscontrolling. Ein Kunde liegt deutlich unter Plan. Diese Abweichung sieht man im Bericht. Dann beginnt die Recherche: Was sagt das CRM? Gibt es offene Angebote? Gab es Reklamationen? Wurde ein Projekt verschoben? Wer weiß intern mehr? KI führt diese Informationen zusammen und ordnet Hinweise aus CRM, Gesprächsnotizen, Terminplänen oder Servicefällen in den analytischen Zusammenhang ein. Der Vertriebsleiter erkennt dadurch nicht nur den Umsatzrückgang, sondern auch seine Ursachen. So gelangt die Organisation schneller an den Punkt, an dem gehandelt werden kann. Voraussetzung ist ein Fachmodell, das definiert, was ein Kunde, eine Abweichung oder ein Angebot fachlich bedeutet, sonst bleibt die Einordnung Vermutung.

CRN: Wie reagieren Sie als Anbieter darauf?

Bissantz: Unsere Lösungen sind seit jeher darauf ausgerichtet, aus Daten bessere Entscheidungen zu machen. Mit den neuen KI-Funktionen verbinden wir Analyse, Kontext und operative Arbeit noch enger miteinander.
Ein Beispiel ist die semantische Navigation. In vielen Unternehmen steckt enormes Wissen in Berichtssystemen. Die Herausforderung besteht häufig darin, den richtigen Einstieg zu finden. Mit KI kann der Anwender seine fachliche Frage in natürlicher Sprache formulieren und gelangt direkt zur passenden Analyse. Das Berichtssystem entwickelt sich dadurch vom Informationsarchiv zur Arbeitsumgebung.

CRN: Wenn man auf den internationalen Wettbewerb blickt: Die USA dominieren derzeit bei den großen KI-Modellen. Hat Europa dadurch einen strukturellen Nachteil?

Bissantz: Bei den großen Foundation Models liegen die USA derzeit zweifellos vorn. Das ist das Ergebnis hoher Investitionen und einer enormen Innovationsgeschwindigkeit. Für den wirtschaftlichen Erfolg entscheidet sich der Wettbewerb jedoch auf einer anderen Ebene. Die wenigsten Unternehmen entwickeln eigene Sprachmodelle.
Wettbewerbsvorteile entstehen dort, wo KI mit Prozesswissen, Unternehmensdaten und praktischer Erfahrung verbunden wird. Gerade darin liegen die Stärken Europas und insbesondere des deutschen Mittelstands. Viele Unternehmen verfügen über tiefes Prozess- und Domänenwissen. Wird dieses Wissen mit KI verbunden, entsteht ein Nutzen, den ein Foundation Model allein nicht liefern kann. Die Zukunft entscheidet sich deshalb nicht beim Modell, sondern bei seiner Anwendung.

CRN: Sind die hiesigen Unternehmen – insbesondere im Mittelstand – zu langsam bei der Einführung von KI? Und ist die europäische Regulierung eher ein Nachteil oder vielleicht sogar sinnvoll?

Bissantz: Geschwindigkeit ist wichtig, aber sie ist kein Selbstzweck. Entscheidend ist, die richtigen Anwendungsfälle zu identifizieren und daraus einen messbaren wirtschaftlichen Nutzen zu schaffen.
Europa muss deshalb nicht versuchen, andere zu kopieren. Unsere Stärke liegt darin, KI verantwortungsvoll in bestehende Geschäftsprozesse zu integrieren und dabei Prozess- und Branchenwissen einzubringen. Gerade für den Mittelstand liegt darin eine große Chance.

CRN: Wo liegen weitere Einsatzszenarios?

Bissantz: KI unterstützt Unternehmen heute vor allem in drei Bereichen: Datenaufbereitung, Maßnahmenableitung sowie Planung und Simulation.
Bei der Datenaufbereitung hilft sie, unterschiedliche Schreibweisen, Kategorien oder Freitextangaben – etwa bei Produkt-, Kunden- oder Fahrzeugdaten – konsistent zuzuordnen und diese Zuordnung nachvollziehbar zu begründen.
Ein zweites Feld ist die Maßnahmenableitung. Aus Kennzahlen, Prozessdaten und Kontextinformationen entstehen priorisierte Aufgaben: Welche Maßnahmen stabilisieren die Pipeline? Welche Aktivitäten sind im Verkaufsprozess jetzt entscheidend? Wie lässt sich eine Opportunity noch in diesem Monat zum Abschluss bringen? So unterstützt KI den Übergang von der Analyse zur Umsetzung.
Ein drittes Feld ist Planung und Simulation. Planung sollte heute weniger den Anspruch verfolgen, die Zukunft möglichst exakt vorherzusagen. Wichtiger ist es, Handlungsoptionen sichtbar zu machen und ihre möglichen Auswirkungen zu bewerten.

CRN: Viele Unternehmen hoffen, mit KI produktiver zu werden. Reicht Produktivität als Ziel?

Bissantz: Produktivität ist wichtig. Wenn ein Unternehmen schneller E-Mails schreibt oder Berichte zusammenfasst, ist das hilfreich. Der größere Hebel liegt jedoch darin, schneller die richtigen Prioritäten zu setzen. Ich unterscheide zwischen Effizienz und Wirksamkeit. Effizienz bedeutet, Aufgaben mit weniger Aufwand zu erledigen. Wirksamkeit bedeutet, das Richtige zu tun. Besonders wertvoll wird KI, wenn sie beides verbindet und dadurch Orientierung sowie Umsetzung beschleunigt.

AI-Readiness Check als Basis erfolgreicher Projekte

CRN: Derzeit wird viel über Agentic AI diskutiert. Ist das nur das nächste Schlagwort der Branche oder steckt dahinter ein echter Mehrwert für Unternehmen?

Bissantz: Hinter dem Begriff steckt deutlich mehr als ein kurzfristiger Trend. Viele Unternehmen verfügen bereits über Systeme, die Informationen bereitstellen und Analysen ermöglichen. Die nächste Entwicklungsstufe besteht darin, Erkenntnisse schneller in die operative Arbeit zu überführen. Genau hier werden Agenten interessant. Sie führen Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammen, koordinieren Abläufe und übernehmen vorbereitende Tätigkeiten. Dadurch verkürzt sich die Zeit zwischen einer Erkenntnis und ihrer Umsetzung.
Im Vertrieb können Agenten beispielsweise Informationen aus CRM, Terminplanung und Service automatisch zusammenführen, priorisieren und Folgeprozesse vorbereiten. Unternehmen gewinnen dadurch Zeit und entlasten ihre Mitarbeiter bei wiederkehrenden Aufgaben. Der eigentliche Mehrwert entsteht dort, wo Analyse, Kommunikation und operative Abläufe enger zusammenwirken.

CRN: Viele unserer Leser sind IT-Dienstleister und Systemhäuser. Mit welchen Argumenten sollten sie das Thema Agentic AI bei ihren Kunden ansprechen, um sich vom derzeitigen Hype abzuheben?

Bissantz: Ich würde das Gespräch gar nicht mit Agentic AI beginnen. Sinnvoller ist die Frage: Wo kosten Entscheidungen heute besonders viel Zeit? Genau dort liegen die interessanten Anwendungsfälle. IT-Dienstleister sollten deshalb weniger über Agenten sprechen als über die Geschäfts- und Entscheidungsprozesse ihrer Kunden. Wer dort konkrete Verbesserungen erreicht, hebt sich automatisch vom allgemeinen KI-Hype ab.
Vor der Umsetzung sollten einige grundlegende Fragen geklärt werden: Sind die Daten belastbar? Sind Verantwortlichkeiten eindeutig geregelt? Lassen sich Empfehlungen nachvollziehen? Welchen konkreten Nutzen soll die Anwendung stiften? Erst dann entsteht aus einer technischen Möglichkeit ein produktiver Geschäftsnutzen.

CRN: Und wo sehen Sie bei IT-Dienstleistern selbst die größten Potenziale für den produktiven Einsatz von KI und Agenten?

Bissantz: IT-Dienstleister verfügen selbst über viele wissensintensive Prozesse. Im Vertrieb können KI und Agenten Kundenhistorien, CRM-Informationen und Projekterfahrungen zusammenführen und Angebote gezielter vorbereiten. Im Projektgeschäft helfen sie, Wissen aus Dokumentationen, Tickets und früheren Projekten schneller verfügbar zu machen. Auch im Service entstehen große Potenziale. Supportanfragen lassen sich besser priorisieren, ähnliche Fälle schneller finden und Lösungen effizienter bereitstellen.
Der größte Nutzen entsteht überall dort, wo KI Mitarbeiter von Routineaufgaben entlastet und ihnen mehr Zeit für Kunden, Beratung und anspruchsvolle Aufgaben verschafft.

CRN: Was bedeutet das für das Controlling?

Bissantz: Das Controlling gewinnt weiter an Bedeutung, seine Rolle verändert sich jedoch. Es geht künftig stärker darum, Zusammenhänge einzuordnen und Entscheidungen fundiert vorzubereiten. Dafür braucht es belastbare Daten, ein fachliches Verständnis der Zusammenhänge und die Fähigkeit, Erkenntnisse in Handlungsoptionen zu übersetzen. KI kann diesen Prozess wirkungsvoll unterstützen, die fachliche Verantwortung bleibt jedoch beim Menschen.

CRN: Welche Voraussetzungen sollten Unternehmen schaffen, bevor sie KI im Controlling einsetzen?

Bissantz: Ich würde nicht mit der Technologie beginnen, sondern mit einer anderen Frage: Welche Entscheidungen verursachen heute besonders viel Aufwand, Unsicherheit oder Verzögerung? Dort entstehen meist die interessantesten KI-Anwendungsfälle.
Anschließend lohnt sich der Blick auf die Voraussetzungen. Sind die relevanten Kennzahlen eindeutig definiert? Sind die notwendigen Daten verfügbar? Gibt es Zugriff auf wichtige Kontextinformationen? Sind Verantwortlichkeiten und Entscheidungsprozesse klar geregelt?
Erfolgreiche KI-Projekte beginnen deshalb nicht mit der Wahl des Modells, sondern mit der Frage, welche Aufgabe oder Entscheidung verbessert werden soll. Sind diese Voraussetzungen noch nicht erfüllt, ist ein AI-Readiness Check oft der sinnvollste erste Schritt. Er zeigt, wo die Organisation steht und welche Anwendungsfälle bereits tragfähig sind.

CRN: Wie wichtig ist Explainable AI in diesem Zusammenhang?

Bissantz: Sehr wichtig. Wer Entscheidungen unterstützen will, muss nachvollziehbar machen, wie Empfehlungen entstehen. Je näher KI an operative oder strategische Maßnahmen heranrückt, desto wichtiger wird Transparenz. Anwender müssen erkennen können, warum eine Empfehlung entsteht und auf welchen Informationen sie basiert.
Deshalb gehören Explainable AI und Human in the Loop zusammen. KI kann analysieren, verdichten und priorisieren. Die Verantwortung für Entscheidungen bleibt beim Menschen.

CRN: Wird KI Führungskräfte oder Controller mit diesen Fähigkeiten ersetzen?

Bissantz: Nein. Aber sie wird ihre Arbeit verändern. Recherche, Verdichtung und sprachliche Aufbereitung lassen sich zunehmend unterstützen. Dadurch entsteht mehr Freiraum für Bewertung, Priorisierung und Führung.
Ich sage gern: KI ersetzt keine Führung. Sie hilft dabei, Informationen schneller in wirksames Handeln zu überführen. Unternehmen müssen lernen, Mensch und Maschine so zusammenarbeiten zu lassen, dass beide ihre jeweiligen Stärken einbringen.

CRN: Sie sprechen häufig davon, dass KI eine neue Kulturtechnik ist. Was meinen Sie damit?

Bissantz: Der Umgang mit KI wird zu einer grundlegenden Kompetenz in der Wissensarbeit. Wer KI sinnvoll einsetzt, verändert die Art, wie Informationen genutzt, Aufgaben organisiert und Zusammenarbeit gestaltet werden. Deshalb sollte bei vielen Fragestellungen künftig früh die Überlegung stehen: Wie kann KI dabei sinnvoll unterstützen?

CRN: Was ist aus Ihrer Sicht die wichtigste Botschaft an Unternehmen, die jetzt reale KI-Szenarios suchen?

Bissantz: Suchen Sie nicht zuerst nach spektakulären KI-Anwendungen. Suchen Sie nach den Aufgaben und Entscheidungen, die heute zu viel Zeit kosten oder auf unsicherer Grundlage getroffen werden. Dort entsteht der größte Nutzen. KI hilft, Zusammenhänge schneller zu verstehen und daraus wirksames Handeln abzuleiten.
Der Engpass in Unternehmen ist Aufmerksamkeit. Wer KI so einsetzt, dass relevante Zusammenhänge sichtbar werden und daraus konkrete Maßnahmen entstehen, schafft nachhaltigen betriebswirtschaftlichen Nutzen.

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