Nein, nicht in dem Sinne, den die meisten befürchten. KI übernimmt zunehmend die Recherche, das Verfassen von Entwürfen und die erste Analyse, die früher den Alltag eines Junior-Beraters ausgefüllt haben. Doch McKinsey, BCG und Bain haben alle öffentlich erklärt, dass sich die Kernkompetenzen, auf die sie bei Einstellung und Beförderung setzen – das Strukturieren von Mehrdeutigkeit, das Ausüben von Urteilsvermögen und das Gewinnen von Kundenvertrauen – nicht verändert haben. Das eigentliche Risiko ist nicht die Ersetzung, sondern dass die Anforderungen an diese dauerhaften Fähigkeiten schnell steigen – und Kandidaten, die sich auf KI verlassen, um deren Aufbau zu überspringen, gegenüber denen zurückfallen, die es nicht tun.
Jeder Berater und jeder Bewerber stellt irgendwann dieselbe unverblümte Frage: Fällt dieser Job weg? Es ist eine berechtigte Frage, sie direkt zu stellen, denn die vage Version der Antwort – “KI wird Dinge verändern, aber Menschen werden trotzdem wichtig sein” – ist wahr, aber unbefriedigend. Hier ist die direkte Version: KI ist nicht auf dem Weg, Unternehmensberater zu ersetzen, aber sie ersetzt bereits einen großen Teil dessen, womit Berater früher ihre Zeit verbracht haben, und diese Unterscheidung verändert, was man wirklich beherrschen muss.
Die Frage, die die Firmen tatsächlich beantworten
Man muss nicht raten, was McKinsey, BCG und Bain denken, denn ihre eigenen Recruiting-Verantwortlichen haben sich dazu offiziell geäußert. Adele Lomax, BCG’s Global Recruiting Executive Director, brachte es klar auf den Punkt: “AI may change how consultants work, but it does not fundamentally change what makes a good consultant. The same skills are needed to solve difficult problems, communicate and influence others.” McKinseys Marie Christine Padberg machte einen ähnlichen Punkt und beschrieb generative KI als etwas, das funktioniert wie “another business analyst on the team” – eine Ressource, die man steuert, kein Ersatz für die Person, die die Steuerung übernimmt.
Das ist keine Beschwichtigung von Unternehmensseite. Es zeigt sich in dem, was diese Firmen tatsächlich prüfen. McKinsey hat in ausgewählten Büros KI-unterstützte Case-Interviews pilotiert, bei denen Kandidaten mitten im Case Zugang zu einem KI-Tool erhalten – aber der Interviewer bewertet weiterhin, ob der Kandidat die Problemlösung anführt, die Ausgabe der KI hinterfragt und seine eigene Antwort verteidigt. BCG hat ähnliche Pilotprojekte durchgeführt und den Umgang mit KI dabei ausdrücklich als “one input of many” eingeordnet, nicht als neue Bestehens-Hürde, die zusätzlich auf den klassischen Case aufgesetzt wird. Keine der drei Firmen schafft das Case-Interview ab. Wenn überhaupt, setzen sie noch stärker darauf, denn das Case-Interview hat schon immer genau die Teile des Jobs geprüft, mit denen KI zu kämpfen hat.
Was KI tatsächlich übernimmt
Der sinnvolle Weg, über die Arbeit in der Beratung nachzudenken, ist als Stapel – von reiner Information am unteren Ende bis zu Urteilsvermögen und Überzeugungskraft an der Spitze.
graph TD
A[Recherche & Datensammlung] --> B[Synthese & erster Analyseentwurf]
B --> C[Das eigentliche Problem einordnen]
C --> D[Urteilsvermögen unter Unsicherheit]
D --> E[Vertrauen des Kunden & Überzeugungskraft]
style A fill:#d4e6f1
style B fill:#d4e6f1
style C fill:#fdebd0
style D fill:#fadbd8
style E fill:#fadbd8
KI erklimmt diesen Stapel von unten, und sie ist bereits stark bei den blauen Ebenen: Recherche zusammenstellen, eine erste Version einer Analyse entwerfen, einen Stapel Interview-Transkripte zusammenfassen. Deutlich schwächer ist sie bei den orangen und roten Ebenen, denn diese hängen von Kontext ab, den kein Modell besitzt: was dieser spezifische Kunde tatsächlich umsetzen kann, wovor sich der Vorstand politisch fürchtet, und welche von drei vertretbaren Empfehlungen den Kontakt mit einem skeptischen CFO überlebt. Das ist keine vorübergehende Lücke, die im nächsten Jahr durch ein besseres Modell geschlossen wird – es ist ein struktureller Unterschied zwischen Information und Urteilsvermögen.
| Aufgabe | Wer übernimmt sie heute | Warum |
|---|---|---|
| Marktrecherche und Datenabfragen | KI, mit menschlicher Stichprobenprüfung | Schnell, wenig Kontext nötig, leicht überprüfbar |
| Erster Syntheseentwurf von Interviews | KI, Mensch interpretiert neu | Mustererkennung in großem Maßstab |
| Entscheiden, welches Problem es wert ist, gelöst zu werden | Mensch | Erfordert Einsätze, die kein Modell trägt |
| Wahl zwischen zwei vertretbaren Empfehlungen | Mensch | Erfordert Urteilsvermögen darüber, was dieser Kunde tatsächlich umsetzen wird |
| Einen skeptischen Entscheider zum Handeln bewegen | Mensch | Beruht auf Vertrauen und Beziehung, nicht auf Ergebnisqualität |
Warum die Angst real, aber falsch gerichtet ist
Die Angst ist nicht irrational. KI ist tatsächlich am schnellsten bei genau den Aufgaben, die früher den Kalender eines Erstjahres-Analysten gefüllt haben, und die ehrliche Version dieses Trends ist, dass sich die Einstiegsarbeit verdichtet. Aber “die Aufgabe verdichtet sich” und “die Rolle verschwindet” sind zwei verschiedene Behauptungen, und die Belege stützen die erste, nicht die zweite.
Was tatsächlich passiert, ist, dass sich die Untergrenze anhebt. Wenn KI einen kompetenten ersten Entwurf einer Marktvolumen-Schätzung oder Synthese liefert, wird ein Junior-Berater nicht mehr dafür geschätzt, diesen Entwurf zu produzieren – er wird dafür geschätzt, zu erkennen, was der Entwurf übersehen hat, dessen Rahmen zu hinterfragen und von den ersten Wochen an eigenes Urteilsvermögen hinzuzufügen. Das ist eine höhere Hürde als “lerne, ein Modell von Grund auf zu bauen”, keine niedrigere. Firmen stellen nicht weniger Leute ein, weil KI die Arbeit macht; sie erwarten von jeder Person, schneller weiter oben im Stapel zu arbeiten. (Wir schlüsseln genau auf, welche Fähigkeiten in der KI-Ära der Beratung an Wert gewinnen, in The Skills That Actually Matter in the AI Era of Consulting.)
Was das für die Interviewvorbereitung bedeutet
Weil die Firmen nicht geändert haben, was ein Case-Interview bewertet, sollte sich auch Ihre Vorbereitung nicht ändern – sie sollte nur gezielter auf die Teile eingehen, die schon immer KI-resistent waren:
- Bauen Sie Ihre Frameworks manuell auf, bevor Sie sich auf KI verlassen. Ein Framework, das man nur mit der Hilfe eines Tools produzieren kann, gehört einem nicht wirklich, und Interviewer erkennen den Unterschied innerhalb weniger Wortwechsel.
- Üben Sie, eine Antwort zu verteidigen, nicht nur, eine zu produzieren. BCG und McKinsey machen beide ausdrücklich klar, dass sie bewerten, ob Sie eine Empfehlung vertreten und einer Herausforderung standhalten können – nicht, ob Sie eine erzeugen können.
- Trainieren Sie das Einordnen eines mehrdeutigen Problems. KI beantwortet die Frage, die man ihr stellt. Zu entscheiden, welche Frage überhaupt erst gestellt werden sollte, liegt weiterhin vollständig bei Ihnen, und es ist die Fähigkeit, die am schwersten zu simulieren ist.
Genau hier zahlt sich gezieltes, strukturiertes Üben aus. Das AI Mock Interview von CasesCoach läuft in zwei Modi, die auf unterschiedliche Phasen dieser Vorbereitung ausgelegt sind: Der Guided Mode gibt Ihnen Interviewer-Hinweise, während Sie Ihr Framework noch zusammenstellen, und der Expert Mode streicht diese Hinweise, sodass Sie herausfinden, wie Sie unter echtem Druck tatsächlich abschneiden – beide werden live anhand von fünf Dimensionen bewertet (Struktur, Analyse, Kommunikation, Business, Mathematik), sodass Sie genau wissen, welche dieser KI-resistenten Fähigkeiten noch hinterherhinkt. Wenn Sie ein echtes Geschäftsproblem statt eines geskripteten Case-Drehbuchs durchspielen möchten, führt Sie Chat with Case durch einen echten Case aus der Bibliothek über fünf Stufen – Hintergrund, Framework-Auswahl, Dateninterpretation, Analyse, Empfehlung – denselben Ablauf, dem auch ein echtes Kundenmandat folgt.
Das ehrliche Fazit
KI wird Unternehmensberater nicht ersetzen, denn bei diesem Job ging es nie wirklich darum, einen ersten Entwurf zu produzieren – es ging darum, zu entscheiden, welches Problem wichtig ist, eine Urteilsentscheidung unter Druck zu verteidigen und einen skeptischen Kunden zum Handeln zu bewegen. Das sind die Teile, die KI immer noch nicht kann, und es sind auch genau die Teile, die jedes Case-Interview bei McKinsey, BCG und Bain schon immer prüfen sollte. Das Risiko ist nicht, dass KI Ihnen den Job wegnimmt. Es ist, dass die Hürde für die dauerhaft relevanten Fähigkeiten steigt, während manche Kandidaten weiterhin die Fähigkeiten polieren, die KI bereits besser beherrscht als sie selbst.
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