Agentische Entscheidungsintelligenz : Wie KI Geschäftsfragen in konkrete Maßnahmen umsetzt

KI entwickelt sich zum einfachsten Weg, auf Daten, Analysen, Szenarien und Geschäftsprozesse zuzugreifen. Doch für eine effektive Unternehmens-KI braucht es mehr als eine dialogbasierte Schnittstelle. Im Gespräch mit dem Actually Podcast erklärt Matteo Emiliani, CEO von Natzka, warum KI der Wegbereiter ist und warum Agentic Decision Intelligence die Grundlage für ihre Leistungsfähigkeit bildet.

Matteo Emiliani war zu Gast im Actually Podcast, um über die tatsächlichen Auswirkungen von KI auf Unternehmen, Berufsrollen und unternehmerische Entscheidungsfindung zu sprechen.

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Zusammenfassung

• KI kann der einfachste Weg werden, auf Unternehmensfunktionen zuzugreifen. Nutzer können fragen, was sich geändert hat, die Gründe dafür verstehen, Optionen vergleichen und den nächsten Schritt einleiten.
• Eine Schnittstelle allein genügt nicht. KI benötigt vertrauenswürdige Daten, gemeinsame Geschäftslogik, explizite Arbeitsabläufe und klare Verantwortlichkeiten.
• Nicht jede Entscheidung eignet sich für die Automatisierung. Der Grad der Autonomie sollte sich nach der Wichtigkeit, dem Risiko und der Wiederholbarkeit jeder einzelnen Entscheidung richten.
• Die Berufsrollen werden sich verändern. Teams werden weniger Zeit mit dem Sammeln von Informationen verbringen und mehr Zeit damit, diese zu interpretieren, das Unternehmen zu beraten und entsprechend zu handeln.
• Die eigentliche Chance liegt nicht darin, weitere KI-Tools hinzuzufügen. Sie liegt vielmehr darin, den Entscheidungsprozess von der Informationsverarbeitung hin zu koordiniertem Handeln neu zu gestalten.

Die Kernaussage ist einfach. KI kann die Schnittstelle sein. Agentic Decision Intelligence sorgt dafür, dass die Antworten nützlich, vertrauenswürdig und umsetzbar sind.

Verändert KI tatsächlich Unternehmen?

Die öffentliche Debatte um künstliche Intelligenz schreitet rasant voran. Jede Woche werden neue Modelle, Agenten, Assistenten oder KI-Lösungen für Unternehmen angekündigt. Von außen betrachtet scheinen autonome Agenten bereits wie ganz normale Mitarbeiter zu arbeiten, Informationen zu recherchieren, Analysen zu erstellen und im Auftrag von Angestellten zu handeln.

In vielen Organisationen sieht die Realität noch weniger fortschrittlich aus. Daten sind über ERP-Systeme, Geschäftsanwendungen, Dokumente und Tabellenkalkulationen verteilt. Entscheidungen werden nach wie vor in regelmäßigen Meetings getroffen. Teams verbringen immer noch Zeit damit, herauszufinden, welche Zahl stimmt, wer für den nächsten Schritt zuständig ist und ob eine genehmigte Maßnahme tatsächlich abgeschlossen wurde.

Folglich klafft eine große Lücke zwischen den KI-Ambitionen und der organisatorischen Bereitschaft.

Das bedeutet nicht, dass Unternehmen mit der Einführung von KI warten sollten. Vielmehr müssen sie verstehen, worauf KI zugreifen, was sie unterstützen und verbessern soll. Genau diese Lücke will Agentic Decision Intelligence schließen.

KI ist der Wegbereiter

Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Menschen mit Unternehmenssoftware interagieren. Anstatt sich durch mehrere Anwendungen zu navigieren, Berichte zu öffnen und den Geschäftskontext manuell zu rekonstruieren, kann ein Benutzer zunehmend mit einer Frage beginnen: Was hat sich geändert und warum? Welche Variablen beeinflussen das Ergebnis? Welche Optionen haben wir, was würde in den einzelnen Szenarien geschehen und welche Maßnahme ist die nächste?

Dies stellt einen grundlegenden Wandel in der Nutzung von Unternehmens-IT dar. Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht einen einfacheren Zugang zu fortschrittlichen Daten, Analysen und Planungsfunktionen, indem sie die Distanz zwischen einer geschäftlichen Fragestellung und den zu ihrer Beantwortung benötigten Informationen verkürzt.

Doch der Zugang ist nur der Anfang. Eine glaubwürdige Antwort hängt weiterhin von der zugrundeliegenden Struktur ab. Sie erfordert zuverlässige Daten, gemeinsame Definitionen, Geschäftslogik und analytische Modelle. Ebenso notwendig sind Rollen und Berechtigungen, Entscheidungsbefugnisse, Genehmigungsprozesse, geregelte Arbeitsabläufe sowie eine Dokumentation von Aktionen und Ergebnissen. Ohne diese Grundlagen kann ein KI-Assistent zwar eine Antwort generieren, versteht aber weder die tatsächliche Funktionsweise der Organisation noch die nächsten Schritte.

Deshalb betrachten wir KI nicht als isoliertes Feature, das einer Unternehmensplattform nachträglich hinzugefügt wird. KI ist vielmehr der Wegbereiter, der es Nutzern ermöglicht, auf die umfassenderen Funktionen von Natzka zuzugreifen. Agentic Decision Intelligence liefert den Kontext und die Betriebsstruktur, die diese Interaktionen zuverlässig machen.

Was ist Entscheidungsintelligenz?

Decision Intelligence unterstützt Organisationen dabei, ihre Entscheidungsprozesse – von der Entscheidungsfindung über die Steuerung und Umsetzung bis hin zur Bewertung – zu optimieren. Sie vereint Elemente, die üblicherweise in separaten Systemen und Abteilungen angesiedelt sind: Geschäftsdaten, analytische und prädiktive Modelle, menschliches Fachwissen, Geschäftsregeln, Szenarien und Einschränkungen, Entscheidungsbefugnisse, Arbeitsabläufe, KI-Unterstützung und Ergebnismessung.

Ziel ist es nicht einfach, eine weitere Empfehlung abzugeben. Es geht darum, die Entscheidung transparent zu machen. Welche Frage muss beantwortet werden, und wer trägt die Entscheidungsgewalt? Welche Informationen sind relevant, welche Regeln gelten, und welche Optionen stehen zur Verfügung? Welche Schritte bedürfen der Genehmigung durch eine Person, welche Maßnahmen folgen, und wie wird die Organisation den Erfolg messen?

Sobald diese Elemente klar sind, kann KI die Entscheidung sicher und sinnvoll unterstützen.

Welche Entscheidungen sollte die KI treffen?

Wo verläuft die Grenze zwischen menschlicher und maschineller Entscheidungsfindung? Die entscheidende Frage ist nicht einfach, ob KI eine Entscheidung treffen kann , sondern ob sie dies tun sollte , unter welchen Bedingungen und wer die Verantwortung trägt.

Wir gehen dabei über drei Ebenen der Entscheidungsintelligenz vor.

Entscheidungsunterstützung

Bei strategischen, komplexen oder folgenreichen Entscheidungen unterstützt KI Menschen dabei, die Situation zu verstehen. Sie kann Informationen aggregieren, Muster erkennen, Veränderungen erklären, Risiken identifizieren und relevante Optionen aufzeigen, während die Entscheidungsfindung selbst weiterhin vom Menschen geleitet wird. Denken Sie an den Eintritt in einen neuen Markt, die Änderung der Unternehmensstrategie, eine bedeutende Investition, die Umstrukturierung eines Unternehmens oder die Überarbeitung einer wichtigen Preispolitik. Diese Entscheidungen beinhalten Urteilsvermögen, Wertvorstellungen und Konsequenzen, die sich durch keine einfache Berechnung erfassen lassen.

Entscheidungserweiterung

Auf der nächsten Stufe wird KI zu einem aktiveren Entscheidungspartner. Sie kann Szenarien vergleichen, Abwägungen vornehmen, Maßnahmen empfehlen und den entsprechenden Arbeitsablauf vorbereiten, während die verantwortliche Person die Empfehlung prüft und die Verantwortung behält.

Für viele Unternehmensentscheidungen bietet die Datenerweiterung die optimale Lösung. Künstliche Intelligenz (KI) sorgt für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und die Fähigkeit, mehr Informationen zu analysieren. Der Mensch trägt mit Kontextwissen, Verantwortungsbewusstsein und einem Verständnis für Konsequenzen bei, die die Daten möglicherweise nicht vollständig abbilden.

Entscheidungsautomatisierung

Routinemäßige, wiederholbare und risikoarme Entscheidungen können schrittweise delegiert werden. Beispielsweise könnte ein Mitarbeiter eine Ausnahme an den zuständigen Verantwortlichen weiterleiten oder einen Nachschubprozess innerhalb genehmigter Grenzen auslösen. Er könnte ebenso ungewöhnliche Finanzbewegungen melden, Ressourcen innerhalb definierter Schwellenwerte umverteilen oder eine etablierte Wartungsprozedur starten. In diesen Fällen hat das Unternehmen bereits Ziel, Regeln, Grenzwerte und Eskalationswege festgelegt. Der Mitarbeiter erfindet keine neuen Richtlinien, sondern agiert innerhalb der vom Unternehmen vorgegebenen Vorgaben.

Autonomie sollte dem Risiko folgen

Der angemessene Grad an Autonomie hängt von der strategischen Bedeutung, den finanziellen und operativen Auswirkungen, der Häufigkeit, der Reversibilität und der regulatorischen Sensibilität ab. Er hängt außerdem von der Qualität der verfügbaren Daten, dem Vertrauen in die zugrunde liegenden Regeln und der Klarheit der Verantwortlichkeiten ab. Je größer die Unsicherheit und die potenziellen Auswirkungen, desto wichtiger sollte das menschliche Urteilsvermögen bleiben.

Wie agentische Entscheidungsintelligenz Antworten in Handlungen umsetzt

Ein Chatbot reagiert auf eine Eingabeaufforderung. Ein Enterprise-Agent übernimmt Aufgaben innerhalb eines umfassenderen Prozesses. Er kann beispielsweise ein Ereignis überwachen, eine Ausnahme untersuchen, mögliche Aktionen vergleichen, eine Antwort empfehlen, eine genehmigte Aufgabe ausführen oder die nächsten Schritte koordinieren.

Um dies erfolgreich umzusetzen, benötigt der Agent mehr als nur Zugriff auf ein LLM. Er muss das Geschäftsziel, den organisatorischen Kontext, die vertrauenswürdigen Informationsquellen und die Entscheidungsregeln verstehen. Außerdem muss er wissen, wer beteiligt ist, welche Maßnahmen zulässig sind, unter welchen Bedingungen eine Eskalation erforderlich ist und welches Ergebnis zu erwarten ist.

Hier stoßen viele KI-Initiativen an ihre Grenzen. Die KI kann zwar eine intelligente Antwort generieren, doch dem Unternehmen fehlt eine zuverlässige Möglichkeit, diese Antwort mit Zuständigkeiten, Steuerung und Umsetzung zu verknüpfen. Daher muss die Empfehlung weiterhin manuell interpretiert, in ein anderes System übertragen und die Nachbereitung per E-Mail und in Meetings koordiniert werden.

Agentic Decision Intelligence schließt diese Lücke, indem KI in einen expliziten Entscheidungsworkflow integriert wird.

Das Finanzteam der Zukunft

„Weniger Buchhalter, mehr Controller; weniger Analysten, mehr Geschäftspartner.“

Es geht nicht darum, dass Finanzen an Bedeutung verlieren. Im Gegenteil, sie gewinnen an strategischer Relevanz.

Heutzutage verbringen viele Finanzexperten viel Zeit damit, Daten aus verschiedenen Systemen zusammenzutragen, inkonsistente Definitionen zu korrigieren und Abteilungszahlen abzugleichen. Sie aktualisieren Tabellenkalkulationsmodelle, erstellen regelmäßig Berichte, bitten Kollegen um Erläuterungen und verfolgen Genehmigungen per Meeting und E-Mail. Diese Tätigkeiten gleichen die Fragmentierung innerhalb der Organisation aus. Sobald ein Unternehmen seine Daten, Geschäftslogik und Entscheidungsprozesse miteinander verknüpft hat, kann die Finanzabteilung weniger Zeit mit der Kontextvorbereitung verbringen und sich stattdessen verstärkt der Entscheidungsfindung im Unternehmen widmen.

Finanzdaten benötigen einen geschäftlichen Kontext.

Finanzdaten haben isoliert betrachtet nur begrenzten Wert. Beispielsweise kann eine Margenreduzierung durch den Produktmix, Lieferantenkosten, Werbemaßnahmen, Personalkapazitäten, die Logistikleistung oder Veränderungen der Kundennachfrage bedingt sein. Ebenso können Probleme mit dem Betriebskapital mit Lagerhaltungsrichtlinien, Zahlungsbedingungen, Produktionsentscheidungen und Absatzprognosen zusammenhängen.

Der Finanzexperte der Zukunft arbeitet daher funktionsübergreifend. Anstatt lediglich über Leistungsveränderungen zu berichten, kann die Finanzabteilung dazu beitragen, die Ursachen dieser Veränderungen zu ermitteln – ob es sich um vorübergehende oder strukturelle Veränderungen handelt – und die beeinflussbaren Faktoren des Unternehmens aufzuzeigen. Darauf aufbauend kann das Team die verfügbaren Optionen darlegen und deren Auswirkungen auf Umsatz, Marge, Liquidität und Risiko erläutern. Anschließend kann das Team klären, wer handeln muss und wie das Unternehmen die Ergebnisse messen wird.

Das ist die Rolle des Finanz-Business-Partners: jemand, der finanzielle Disziplin mit einem Verständnis für das gesamte Unternehmen verbindet.

Von der Pyramide zum Diamanten

Das traditionelle Unternehmen ähnelt einer Pyramide, mit vielen Einstiegspositionen an der Basis und immer weniger Führungskräften darüber. Mit der zunehmenden Automatisierung von Routinearbeiten könnte diese Struktur einer Raute ähneln.

Es wird möglicherweise weniger Stellen geben, die sich ausschließlich mit der manuellen Datenaufbereitung und -koordination befassen. Gleichzeitig benötigen Unternehmen mehr Mitarbeiter, die fachliche Expertise, analytisches Verständnis, unternehmerisches Urteilsvermögen und die Fähigkeit zum effektiven Umgang mit KI vereinen.

Diese Entwicklung wirft eine grundlegende Frage für Bildung und berufliche Weiterbildung auf. Unternehmen können nicht einfach die Aufgaben von Nachwuchskräften streichen, ohne zu überdenken, wie zukünftige Fachkräfte Erfahrung sammeln; Arbeitsgestaltung, Ausbildung und Karrierewege müssen sich mit dem technologischen Fortschritt weiterentwickeln. Die Einführung von KI ist daher nicht nur eine Softwareinitiative, sondern ein organisatorischer Wandel.

Warum Natzka kein weiteres Dashboard ist

Ist Natzka letztendlich ein großes, fortschrittlicheres Dashboard?

„Absolut nicht.“

Diese Unterscheidung ist wichtig, da ein Dashboard normalerweise dort endet, wo die Entscheidungsfindung beginnt. Ein Dashboard kann beispielsweise anzeigen, dass die Nachfrage gestiegen ist, die Kosten steigen, ein Projekt im Verzug ist oder eine Prognose nicht mehr zutrifft. Es hilft dem Nutzer, das Problem zu erkennen. Die Organisation muss jedoch weiterhin die Ursachen ermitteln, die Handlungsoptionen abwägen und die jeweiligen Vor- und Nachteile abwägen. Außerdem muss entschieden werden, wer die Genehmigung erteilt, welche Maßnahmen ergriffen werden und wer die Umsetzung koordiniert.

Diese Arbeit findet oft außerhalb des Dashboards statt, in Tabellenkalkulationen, Präsentationen, Besprechungen, Nachrichten und persönlichen Nachfassaktionen.

„Das Armaturenbrett gewährt einen Einblick in die Vergangenheit.“

Agentic Decision Intelligence erweitert den Prozess über die reine Sichtbarkeit hinaus, indem es Beobachtung mit Erklärung, Szenariobewertung, Entscheidungsfindung und Umsetzung verknüpft. Eine entscheidungsorientierte Plattform kann Signale erkennen, die zugrunde liegenden Einflussfaktoren erklären und mögliche Reaktionen vergleichen. Anschließend kann sie Verantwortlichkeiten zuweisen, Genehmigungsregeln anwenden und den ausgewählten Workflow starten. Abschließend werden die Entscheidung und ihre Begründung protokolliert und das Ergebnis gemessen, sodass jedes Ergebnis die nächste Entscheidung verbessert.

Das Dashboard ist nach wie vor nützlich. Es ist nur nicht mehr das Ziel.

Was Natzka baut

Wir haben Natzka auf einer einfachen Prämisse aufgebaut: Informationen schaffen nur dann Wert, wenn sie einer Organisation helfen, Entscheidungen zu treffen und zu handeln.

Die Plattform vereint Funktionen, die üblicherweise im gesamten Unternehmen verteilt sind. Dazu gehören Daten aus verschiedenen Quellen, Analysemodelle, Szenarien und Prognosen, Geschäftsregeln und Verantwortlichkeiten der Mitarbeiter. Ebenfalls enthalten sind Entscheidungsprozesse, KI-Empfehlungen und -Agenten, die team- und systemübergreifende Ausführung sowie Feedback zu den Ergebnissen.

KI bietet einen intuitiveren Zugang zu diesen Funktionen. Nutzer können Fragen stellen, Veränderungen nachvollziehen, Optionen vergleichen und den nächsten Schritt einleiten. Natzka stellt dabei den gemeinsamen Kontext, die Entscheidungslogik und die Steuerung bereit, die eine vertrauenswürdige Interaktion gewährleisten. Das ist Agentic Decision Intelligence in der Praxis.

Das Ergebnis ist keine autonome Organisation, in der menschliches Fachwissen irrelevant wird. Es ist vielmehr eine entscheidungsorientierte Organisation, in der wiederkehrende Entscheidungen explizit, koordiniert, nachvollziehbar und messbar sind und in der Menschen und KI gemäß klar definierten Rollen zusammenarbeiten.

„Unser Motto lautet: Wir verändern die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden.“

Die eigentliche Auswirkung von KI beginnt mit der Entscheidung

Die wichtigste Erkenntnis aus diesem Gespräch ist nicht, dass KI einen bestimmten Beruf überflüssig machen oder eine bestimmte Kategorie von Unternehmenssoftware ersetzen wird. Vielmehr bietet KI Unternehmen die Möglichkeit, Arbeitsabläufe neu zu gestalten, die seit Jahrzehnten fragmentiert sind.

Unternehmen haben Daten, Anwendungen, Dashboards und Berichte angehäuft. Dennoch hängen Entscheidungen weiterhin davon ab, dass Einzelpersonen den Kontext manuell rekonstruieren und Maßnahmen koordinieren. KI kann den Zugriff auf Unternehmensfunktionen vereinfachen. Agentische Entscheidungsintelligenz kann die Ergebnisse vertrauenswürdig, nachvollziehbar und umsetzbar machen.

Die führenden Organisationen werden nicht unbedingt diejenigen sein, die die meisten Agenten einsetzen. Es werden diejenigen sein, die verstehen, welche Entscheidungen wichtig sind, diese Entscheidungen bewusst gestalten und Menschen und KI eine zuverlässige Möglichkeit zum gemeinsamen Handeln bieten.

Das Erlebnis könnte mit KI beginnen.

Der Wert beginnt mit der Entscheidung.