Wie Entwicklungsdimensionen und das Adjacency-Prinzip den KI-Output bei strategischen Optionen grundlegend verbessern
Im ersten Beitrag dieser Serie habe ich beschrieben, warum KI bei strategischen Optionen fast immer zuerst enttäuscht. Die Ursache ist strukturell: ohne Kontext und ohne methodische Einbettung produziert KI Antworten, die statistisch wahrscheinlich sind – nicht Antworten, die zu diesem Unternehmen passen.
Heute gehe ich einen Schritt weiter. Denn das Problem lässt sich lösen. Nicht durch ein besseres Modell, sondern durch einen besseren Rahmen.
Was «Rahmen» konkret bedeutet
In einem Projekt mit einem mittelständischen Hersteller von Fenstern und Türen – im Folgenden Doors & Windows, ein anonymisiertes Fallbeispiel aus der Praxis – haben wir denselben Prozess zweimal durchlaufen. Erst ohne methodische Einbettung, dann mit.
Der erste Durchlauf lieferte Optionen wie diese:
- Digitalisierung zur Effizienzsteigerung
- Stärkung der Kundenbindung durch nachhaltige Produkte
- Compliance-Management zur Normenerfüllung
- Kostensenkung durch Prozessdigitalisierung
Sauber formuliert, methodisch verknüpft mit SWOT-Quadranten und Ansoff-Typen – und dennoch strategisch kaum verwertbar. Die Optionen hätten auf jeden Hersteller in dieser Branche gepasst. Doors & Windows war darin nicht erkennbar.
Das war nicht ein Versagen der KI. Es war das erwartbare Ergebnis eines Prompts ohne ausreichenden Kontext und ohne methodische Leitplanken für die Entwicklung der Optionen selbst.
Zwei Instrumente, die den Unterschied machen
Was im zweiten Durchlauf anders war, lässt sich auf zwei konzeptionelle Eingriffe reduzieren.
Das erste Instrument: Entwicklungsdimensionen: Statt KI offen nach Optionen zu fragen, wird der Suchraum entlang konkreter Achsen strukturiert: Technologien, Absatzkanäle, Regionen, Wertschöpfungstiefe, Anwendungskontexte. Jede Dimension öffnet einen anderen Blickwinkel auf das Unternehmen. Das verhindert, dass KI einfach die naheliegendsten Branchenmuster wiederholt.
Das zweite Instrument: das Adjacency-Prinzip: Die Grundregel lautet: Je grösser die Distanz zum bestehenden Geschäft, desto höher das Risiko. Optionen werden deshalb bevorzugt in anliegenden Bereichen gesucht – nicht gleichzeitig in mehreren Dimensionen, weil sich Risiken sonst potenzieren. Das gibt der Optionsentwicklung eine strategische Logik, die über Brainstorming hinausgeht.
Beide Instrumente zusammen verändern nicht, was KI grundsätzlich kann. Sie verändern, worauf KI ihre Mustererkennung anwendet.
Was daraus wird – am Beispiel
Aus «Digitalisierung zur Effizienzsteigerung» wurde mit diesem Rahmen eine konkrete Option:
Doors & Windows entwickelt einen webbasierten Konfigurator, der Fachhandelspartnern die eigenständige Produkt- und Variantenkonfiguration ermöglicht – inklusive technischer Spezifikation und Bestellauslösung. Der Konfigurator reduziert den Aufwand im Innenvertrieb, verkürzt den Angebotsprozess und stärkt die Fachhandelsbindung durch einen Mehrwert im täglichen Geschäft. Entwicklungsdimension: Absatzkanal, adjacent zum bestehenden Geschäft. Geschätztes Potenzial: 15–20% Reduktion der Vertriebskosten, skalierbar.
Aus «Stärkung der Kundenbindung durch nachhaltige Produkte» wurde:
Doors & Windows entwickelt ein Sortiment, das die gängigen Nachhaltigkeitszertifizierungen für öffentliche Bauprojekte erfüllt und damit systematisch ein Kundensegment erschliesst, das bisher kaum bearbeitet wurde – öffentliche Bauherren und Generalunternehmer mit ESG-Verpflichtungen. In diesem Segment ist der internationale Preisdruck strukturell geringer. Entwicklungsdimension: Kundengruppe, adjacent zur bestehenden Produktkompetenz. Mittelfristiges Potenzial: 10–15% Umsatzanteil in einem margenstärkeren Segment.
Der Unterschied ist nicht kosmetisch. Die erste Version benennt eine Richtung. Die zweite beschreibt eine Option, die sich bewerten, priorisieren und zu einer strategischen Stossrichtung verdichten lässt.
Was sich verändert – und was nicht
Seit wir den Arbeitsdialog mit KI auf diese Weise strukturieren, hat sich die Qualität der Ergebnisse in einem Punkt grundlegend verbessert: die Optionen sind einordnungsfähig. Sie haben eine nachvollziehbare strategische Logik, ein erkennbares Potenzial und eine klare Verbindung zur Ausgangslage des Unternehmens.
Was sich nicht verändert hat, verdient eine ehrliche Benennung. KI erfindet keine Zukunft. Sie verdichtet, strukturiert und variiert – innerhalb des Rahmens, den man ihr gibt. Die Optionen, die aus dem zweiten Durchlauf entstanden, waren besser vorbereitet. Ob sie die richtigen sind, ob das Potenzial realistisch ist, ob das Unternehmen die nötigen Fähigkeiten hat – das entscheidet kein Sprachmodell.
Damit ist das Problem aber noch nicht gelöst!
Der Rahmen verbessert zwar die Qualität der Optionen deutlich, aber er berührt eine tiefere Frage nicht – eine, die ich im nächsten Beitrag beschreibe.
