Künstliche Intelligenz als CEO: Eine Revolution in der Unternehmensführung oder doch nur Science-Fiction?

Einleitung:
Die Vorstellung, dass eine Künstliche Intelligenz (KI) eines Tages die Rolle eines CEOs übernehmen könnte, mag zunächst wie Science-Fiction erscheinen. Doch der rasante Fortschritt von generativer KI in komplexen Bereichen wie der Proteinforschung oder Softwareentwicklung lässt diese Möglichkeit realistischer erscheinen. Ein Experiment mit der KI GPT-4o, das in einer realitätsnahen Simulation der US-Automobilindustrie durchgeführt wurde, liefert überraschende Erkenntnisse darüber, wie gut KI als Entscheidungsträger in der Unternehmensführung abschneiden kann. Dabei zeigt sich jedoch auch, dass es klare Grenzen gibt, insbesondere in Krisensituationen.

Wenn man sich die Sache mal genauer ansieht, klingt es vielleicht erst mal ziemlich abwegig, dass KI einen CEO ersetzen könnte. Genauso, wie es ziemlich unwahrscheinlich ist, dass ein Junioranalyst Vorstandsvorsitzender wird. KI ist eben auch nur ein Mensch und macht Fehler. Zum Beispiel kann es zu falschen oder irreführenden Informationen kommen. Und KI verliert auch mal den Überblick über eine Aufgabe. Das sind Eigenschaften, die man nicht unbedingt mit guter Führung in Verbindung bringt, vor allem nicht in einer Position, in der man die Interessen verschiedener Gruppen ausgleichen, historische Trends analysieren, subtile Veränderungen auf dem Markt erkennen und strategische Entscheidungen treffen muss, die die Zukunft eines Unternehmens prägen.

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Trotzdem verändert generative KI schon jetzt Branchen, in denen es auf Präzision und Kreativität ankommt. AlphaFold hat die Proteinfaltung revolutioniert und das Feld der Biophysik verändert. OpenAIs Codex kann ganze Softwareprogramme aus einfachen menschlichen Anweisungen generieren und erweitert so die Möglichkeiten der Softwareentwicklung. Das sind ziemlich knifflige Aufgaben, die noch vor ein paar Jahren als viel zu anspruchsvoll für KI galten. Warum sollte es also unmöglich sein, eine CEO-Rolle zu übernehmen?

Es gibt noch nicht so viele Daten, die zeigen, wie gut KI als CEO in echten Situationen funktioniert, vor allem im Vergleich zu menschlichen Entscheidungen unter ähnlichen Bedingungen. Man muss KI echt in vielen verschiedenen Situationen testen, um herauszufinden, wo sie gut ist und wo nicht. Wir haben mit einem großen, praktischen Experiment einen ersten Schritt in diese Richtung gemacht und damit die Tür für eine genauere Erforschung der potenziellen Rolle und Wirkung von KI in der Führungsetage geöffnet.

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Ein Spielfeld für CEOs
Unser Experiment lief von Februar bis Juli 2024 und umfasste 344 Teilnehmer, darunter Bachelor- und Masterstudenten von zentral- und südasiatischen Universitäten sowie leitende Angestellte einer südasiatischen Bank. Außerdem haben wir GPT-4o eingesetzt, ein modernes Large Language Model (LLM), das von OpenAI entwickelt wurde. Die Teilnehmer haben eine spielerische Simulation durchlaufen, die darauf ausgelegt war, die Art von Entscheidungsherausforderungen nachzubilden, mit denen CEOs konfrontiert sind. Dabei wurden verschiedene Metriken eingesetzt, um die Qualität ihrer Entscheidungen zu messen. Die Simulation war ein ziemlich detaillierter digitaler Zwilling der US-amerikanischen Automobilindustrie. Dabei wurden mathematische Modelle verwendet, die auf echten Daten zu Autoverkäufen, Marktverschiebungen, historischen Preisstrategien und Elastizität basieren. Außerdem wurden Wirtschaftstrends und die Auswirkungen von Covid-19 berücksichtigt. Kleiner Hinweis: Das Spiel wurde von unserem Startup Strategize.inc entwickelt, das in Cambridge, England, ansässig ist.

Die Spieler haben über eine Spieloberfläche eine Reihe von Unternehmensstrategieentscheidungen getroffen, und zwar pro Runde. Jede Runde entsprach einem Geschäftsjahr. So konnten die Teilnehmer über mehrere simulierte Jahre hinweg strategische Herausforderungen meistern. Das heißt, es gab über 500.000 mögliche Kombinationen aus Entscheidungen pro Runde und keine feste Gewinnformel. Das Ziel des Spiels war einfach: So lange wie möglich überleben, ohne von einem virtuellen Vorstand gefeuert zu werden, und dabei die Marktkapitalisierung maximieren. Wie lange du im Spiel bleibst, hängt von ein paar speziellen Kennzahlen ab, die der Vorstand festlegt. Und wie erfolgreich du dabei bist, hängt davon ab, wie schnell dein Unternehmen wächst und wie viel Geld du einnimmst. So konnte man gut sehen, was ein CEO in der Realität leisten muss.

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Nachdem die menschlichen Teilnehmer ihren Zug beendet hatten, übergaben wir die Kontrolle an GPT-4o. Danach haben wir die Leistung von GPT-4o mit der von vier menschlichen Teilnehmern verglichen – den beiden besten Studenten und zwei Führungskräften. Die Ergebnisse waren echt überraschend und provokativ. Sie haben uns ziemlich Kopfzerbrechen bereitet, weil sie viele unserer Annahmen über Führung, Strategie und die potenzielle Rolle von KI bei der Entscheidungsfindung auf höchster Unternehmensebene in Frage gestellt haben.

KI ist auf dem ersten Blick eine tolle Sache. Aber zu welchem Preis?
GPT-4o hat sich als CEO echt gut geschlagen. Der LLM war einfach besser als die menschlichen Top-Teilnehmer. Er entwarf Produkte mit chirurgischer Präzision, machte sie für Kunden attraktiver und hielt gleichzeitig die Kosten unter Kontrolle. Er hat gut auf Marktsignale reagiert, seine nicht generativen KI-Konkurrenten in Schach gehalten und eine so starke Dynamik aufgebaut, dass er den Marktanteil und die Rentabilität des besten Studenten drei Runden im Voraus übertroffen hat.

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Aber es gab auch einen entscheidenden Fehler: GPT-4o wurde vom virtuellen Brett schneller rausgeworfen als die Studenten, die das Spiel spielten.

Warum ist das so? Die KI hatte mit Black-Swan-Ereignissen zu kämpfen, zum Beispiel mit Markteinbrüchen während der Covid-19-Pandemie. Wir hatten diese unvorhersehbaren Schocks so programmiert, dass sie die Kundennachfrage veränderten, die Preise purzelten und die Lieferketten überlastet wurden. Die klügsten Studenten setzten auf langfristige Strategien, um auf solche Ereignisse vorbereitet zu sein. Sie haben keine starren Verträge abgeschlossen, das Lagerrisiko so klein wie möglich gehalten und sind beim Wachstum eher vorsichtig vorgegangen, um bei sich ändernden Marktbedingungen flexibel zu bleiben. Ihr Plan war klar: Sie wollten sich nicht auf kurzfristige Gewinne stürzen, sondern lieber flexibel bleiben.

GPT-4o hat nach einer Reihe von Anfangserfolgen eine Strategie gefahren, bei der Wachstum und Rentabilität unerbittlich maximiert wurden. Das ging so lange gut, bis ein Marktschock seine Erfolgssträhne zunichte gemacht hat. KI kann in einer kontrollierten Umgebung schnell lernen und wiederholen, was sie weniger gut geeignet macht für die Bewältigung von Ereignissen, die ganz plötzlich und unerwartet auftreten. Da ist dann menschliche Intuition und Voraussicht gefragt. Auch die Chefs tappten in die gleiche Falle. Sie wurden sogar schneller gefeuert als die Studenten. Sowohl GPT-4o als auch die Führungskräfte haben sich dem gleichen Fehler hingegeben – sie haben zu sehr auf ein System vertraut, das Flexibilität und langfristiges Denken genauso belohnt wie aggressiven Ehrgeiz.

Ist KI jetzt der neue Boss?
Trotzdem hat GPT-4o eine echt beeindruckende Leistung abgeliefert. Trotz häufigerer Entlassungen als die besten menschlichen Spieler konnte sich GPT-4o gegen die Besten und Klügsten unter unseren 344 Teilnehmern aus aller Welt behaupten. Welche Konsequenzen hat dieses Experiment für die Entwicklung von Meta-Strategien in der realen Welt? Hier sind ein paar erste Gedanken dazu:

Ich glaube, generative KI ist eine wichtige strategische Ressource.
Es ist an der Zeit, generative KI nicht länger zu ignorieren, wenn es um Unternehmensstrategien geht. Das Experiment zeigt: Selbst nicht abgestimmte Modelle können zu einzigartigen und kreativen Ansätzen für Strategien führen, wenn man sie richtig einsetzt. Damit lassen sich starke Ergebnisse erzielen. Wenn generative KI dabei hilft, den Shareholder Value effektiver zu maximieren, warum sollte man sich dann dagegen wehren? Schließlich ist es ja die Aufgabe des CEOs, den Shareholder Value zu maximieren.

Die Datenqualität ist das A und O.
Damit KI in der Unternehmensstrategie erfolgreich sein kann, braucht sie erst mal gute Daten. GPT-4o hat in diesem Experiment gut abgeschnitten, weil es auf jede Menge Daten aus dem Simulator zurückgreifen konnte. Viele Unternehmen haben aber einfach nicht genug Daten, die schnell genug, in ausreichender Menge, wahrhaftig und vielfältig sind. Bevor man generative KI in den Vorstandsetagen einsetzt, muss man erst mal eine robuste Dateninfrastruktur aufbauen.

Hier gilt es abzuwägen: Effizienz vs. Risiko.
KI kann zwar für mehr Effizienz sorgen und dadurch Gewinne steigern, birgt aber auch Risiken. Wenn Führungskräfte ohne ausreichende Aufsicht nur auf die Aktienkursmaximierung aus sind, kann das für ein Unternehmen richtig nach hinten losgehen. Auch eine KI, die ohne Aufsicht arbeitet, kann das nicht besser. Und genauso ist es bei einem Menschen, der eine KI ohne Aufsicht einsetzt.

Und natürlich stellt sich auch die Frage der Rechenschaftspflicht.
Es ist quasi unmöglich, KI auf die gleiche Weise zur Rechenschaft zu ziehen wie einen menschlichen CEO. Auch wenn man das System löscht, sind die falschen Entscheidungen trotzdem passiert. Das wirft natürlich Fragen zur Haftung und zum Schutz der Öffentlichkeit auf. Es ist total wichtig, dass man Leitplanken einrichtet, die dafür sorgen, dass KI-gesteuerte Entscheidungen mit den Unternehmenswerten und dem gesellschaftlichen Wohl übereinstimmen. So kann man verhindern, dass es zu unbeabsichtigten Folgen kommt.

Die Rolle von digitalen Zwillingen ist dabei auch wichtig.
Stellt euch mal vor, es gäbe einen realistischen digitalen Zwilling des Ökosystems eines Unternehmens, bevölkert von mehreren LLM-Agenten. So eine Art Sandbox für KI-Führung. Das wäre doch super, oder? Damit könnte man die KI erstmal üben lassen, ohne dass gleich die ganze Firma in Gefahr ist. Und gleichzeitig könnte man als CEO noch ein paar wertvolle Erkenntnisse für gute Entscheidungen gewinnen. In so einer geschlossenen Umgebung kann KI Fehler machen, Wertpools identifizieren und mit optimierten Strategien zurückkehren, um die Ziele eines Unternehmens zu erreichen. Wir denken da an eine ganze Reihe von LLM-Agenten, die nur für den digitalen Zwilling eines Unternehmens gedacht sind. Die entwickeln sich dann in einer Art Sandbox-Umgebung, die genau auf diese Organisation und ihr Ökosystem zugeschnitten ist. Wir von Strategize.inc arbeiten daran, Unternehmen und Regierungsbehörden solche Fähigkeiten zur Verfügung zu stellen.

Die Strategieberatung erlebt gerade eine ziemlich große Umwälzung.
Der Aufstieg der „künstlichen CEOs“ könnte dafür sorgen, dass die traditionelle Strategieberatung und die internen Strategieabteilungen sich ganz neu aufstellen müssen. Vielleicht merken Firmen wie McKinsey ja, dass sie ihre Dienstleistungen durch KI-Systeme ergänzen – oder sogar ersetzen – lassen können, die auf die Ökosysteme ihrer Kunden zugeschnitten sind.

Wenn wir mal einen Schritt zurücktreten, sehen wir, dass KI trotz ihrer beeindruckenden Leistung nicht die volle Verantwortung eines CEO in Märkten übernehmen kann, die Menschen bedienen. So kann KI den strategischen Planungsprozess verbessern und dazu beitragen, dass weniger kostspielige Fehler gemacht werden. KI der ersten Generation hat bei Technologiegiganten wie Amazon und Google schon gezeigt, was sie kann. Sie optimiert Mikrostrukturen auf Funktionsebene, zum Beispiel bei Preisanpassungen und der Anzeigenbestandsverwaltung. Das ist das Erfolgsgeheimnis dieser Unternehmensriesen – starke Lern- und Netzwerkeffekte machen es möglich. Die nächste logische Weiterentwicklung dieses Betriebsmodells ist die generative KI. Das ist eine Meta-KI, die als CEO fungiert und mit anderen KIs in einer digitalen Zwillings-Sandbox konkurriert und zusammenarbeitet. Dadurch treffen menschliche CEOs bessere Entscheidungen, als sie es sonst tun würden.

Die größte Stärke der generativen KI ist nicht, menschliche CEOs zu ersetzen, sondern die Entscheidungsfindung zu verbessern. KI kann menschliche Führungskräfte dabei unterstützen, sich auf strategische Urteilsfähigkeit, Empathie und ethische Entscheidungsfindung zu konzentrieren. Denn KI kann Daten analysieren und komplexe Szenarien modellieren. Das sind Bereiche, in denen Menschen überragend sind.

Und was ist eigentlich das größte Risiko für menschliche CEOs? Die Vorstellung, dass wir auch in Zukunft die Zügel in der Hand halten werden, ist eine Illusion. Die Zukunft der Führung ist hybrid – KI ergänzt menschliche CEOs, die sich auf Visionen, Werte und langfristige Nachhaltigkeit konzentrieren. Die CEOs, die hier erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die diese Synergie beherrschen und KI nicht als Rivalen, sondern als Partner bei der Entscheidungsfindung nutzen.

Fazit:
Das Experiment zeigt, dass KI als CEO in vielen Bereichen beeindruckende Fähigkeiten besitzt, wie etwa die präzise Analyse und Reaktion auf Marktdynamiken. Dennoch bleibt die menschliche Intuition in Krisenzeiten unersetzbar, besonders bei unvorhersehbaren Ereignissen, die langfristiges Denken erfordern. Obwohl GPT-4o in der Simulation einige der menschlichen Teilnehmer übertraf, führte ihre Unflexibilität bei Marktschocks zum frühzeitigen Scheitern. Die Zukunft der Unternehmensführung liegt daher in einer hybriden Zusammenarbeit zwischen KI und Menschen, bei der beide ihre Stärken optimal einbringen können, um strategische Entscheidungen zu verbessern und langfristigen Erfolg zu sichern.

FAQs:

1. Kann KI tatsächlich die Rolle eines CEOs übernehmen?
   KI kann in bestimmten Bereichen eine CEO-Rolle übernehmen, besonders wenn es um datenbasierte Entscheidungen geht. Doch in Krisensituationen oder bei unvorhersehbaren Ereignissen bleibt die menschliche Intuition unerlässlich.
2. Wie gut hat sich GPT-4o im Vergleich zu menschlichen CEOs geschlagen?
   GPT-4o war in der Lage, einige der besten menschlichen Teilnehmer zu übertreffen, indem es Marktstrategien präzise analysierte und umsetzte. Dennoch scheiterte es schneller als die menschlichen Teilnehmer bei unvorhersehbaren Markteinbrüchen.
3. Was sind die größten Stärken von KI in der Unternehmensführung?
   KI kann Daten effizient analysieren, komplexe Szenarien modellieren und schnelle Entscheidungen treffen. Sie unterstützt den CEO bei der Maximierung des Shareholder Value und hilft, strategische Fehler zu vermeiden.
4. Welche Risiken birgt der Einsatz von KI als CEO?
   KI ist anfällig für Black-Swan-Ereignisse, wie etwa unvorhersehbare Marktschocks. Zudem fehlt es ihr an langfristiger strategischer Flexibilität und menschlicher Intuition, was in dynamischen und volatilen Märkten entscheidend ist.
5. Wird KI den menschlichen CEO ersetzen?
   Es ist unwahrscheinlich, dass KI menschliche CEOs vollständig ersetzt. Stattdessen wird die Zukunft der Führung hybrid sein, wobei KI menschliche CEOs unterstützt, um bessere und informiertere Entscheidungen zu treffen.

Quellenangaben:

• Harvard Business Review: The Future of AI in Leadership
• MIT Technology Review: AI and Decision Making
• Forbes: How AI is Changing Business Leadership