Wer KI in der Analyse einsetzen will, muss die Methoden beherrschen
Viele Teams testen bereits KI für die Markt- und Wettbewerbsanalyse. Die Frage ist, wie sich KI in Analyseverfahren einsetzen lässt, auf die strategische Entscheidungen gestützt werden, ohne Qualität und Nachvollziehbarkeit zu verlieren.
Wie Sie KI in Structured Analytic Techniques einsetzen, ohne Bewertungen und Entscheidungen aus der Hand zu geben, zeigt unser Whitepaper How to Get Started with AI for Strategic Analysis Techniques. Es enthält eine Methode, um jede Analysetechnik in fünf Spalten zu zerlegen, und einen sofort nutzbaren Prompt. Zum Whitepaper
Der Ansatz baut auf dem bewährten Handwerk der Intelligence-Analyse auf. Neue Werkzeuge braucht es dafür nicht. Was das für die Qualifikation von Analysten bedeutet, zeigt dieser Beitrag.
Analyse zerlegen und nachvollziehbar machen
Strukturierte Analysetechniken (Structured Analytic Techniques, SATs) zerlegen das analytische Denken in einzelne Schritte. So wird jeder Schritt sichtbar und lässt sich hinterfragen. Das ist ein Grundprinzip der Intelligence-Tradition von Richards J. Heuer und Randolph Pherson. Wer seine Überlegungen offenlegt, schützt sich vor übersteigerter Selbstsicherheit.
Der Einsatz von KI stellt dieses Prinzip in Frage. Ein Sprachmodell liefert in Sekunden eine flüssige und vollständige Analyse. Der Weg dorthin bleibt unsichtbar. Das Whitepaper überträgt deshalb die bewährte Disziplin auf KI-gestützte Analysen:
- Die Technik in Einzelschritte zerlegen. Für jeden Schritt wird festgelegt, was die KI vorbereiten darf und welche Bewertungen und Entscheidungen beim Analysten bleiben.
- Jeden Schritt überprüfbar machen. Jeder Schritt erhält einen konkreten Kontrollpunkt. Zum Beispiel werden drei Bewertungen stichprobenartig gegen die Rohnotizen geprüft.
- Schrittweise arbeiten. Die KI liefert Zwischenergebnisse. Der Analyst gibt jeden Schritt frei, bevor es weitergeht.
- Prüftiefe am Risiko ausrichten. Bei reversiblen Entscheidungen genügen bewährte Verfahren. Bei irreversiblen Entscheidungen muss der Weg zum Ergebnis vollständig nachvollziehbar sein.
Am Ende muss sich beantworten lassen, welche Teile der Analyse mit KI erstellt wurden und wie sie überprüft wurden.
Methodenkompetenz bleibt die Basis
Eine Analysetechnik lässt sich nur zerlegen, wenn man sie versteht. Wer die Annahmen hinter einer SWOT-Analyse nicht kennt, kann die Ergebnisse der KI nicht bewerten. Das gilt ebenso für die Branchenstrukturanalyse nach Porter und für die Analyse konkurrierender Hypothesen (ACH). Ohne dieses Wissen fehlen die richtigen Kontrollpunkte.
Das Whitepaper nennt noch einen zweiten Effekt. KI senkt den Aufwand für mechanische Analyseschritte deutlich. Aufwendige Verfahren, die bisher am Zeitbudget scheiterten, werden damit praktikabel. Auch dafür müssen Analysten die Verfahren kennen und situativ auswählen können.
Die Verantwortung für Bewertungen und Entscheidungen bleibt beim Menschen. Ein Modell kann dafür nicht haftbar gemacht werden.
ICI-06: Das methodische Fundament
An dieser Stelle setzt der Workshop ICI-06: Grundlegende Verfahren zur Markt- und Wettbewerbsanalyse an. Er vermittelt die Analysekompetenz, die auch bei KI-gestützter Arbeit unverzichtbar bleibt: aus Daten und Informationen handlungsorientierte Intelligence zu erzeugen.
Im Fokus stehen grundlegende Markt- und Wettbewerberanalysen. Sie wenden die Methoden in Gruppenfallstudien an und entwickeln Ihr eigenes Methodenportfolio. Schwerpunkte sind unter anderem:
- Advanced SWOT-Analyse: aus den Ergebnissen konkrete Maßnahmen ableiten
- Porters 5-Kräfte-Modell und strategische Gruppenanalyse: die Kräfte erkennen, die die Zukunft einer Branche prägen
- Wettbewerberprofile, unter anderem mit der Business Model Canvas
- Portfolio-, Attraktivitäts-, Bedrohungs- und Gap-Analysen für Wettbewerberlandschaften
- 4-Corners-Analyse zur Vorhersage von Wettbewerberinitiativen
- Competitive Benchmarking von Prozessen, Technologien und Anbietern
- Battle Cards zur Unterstützung des Direktvertriebs und Win/Loss-Analysen
- Distant Profiling: Persönlichkeitsprofile von Top-Managern ohne direkten Zugang
- Induktives Schließen für evidenzbasierte Analysen und Frühwarnung
- Analyse konkurrierender Hypothesen (ACH) zur Absicherung von Schlussfolgerungen mit hohem Fehlerrisiko
- Visualisierung großer, komplexer Datenbestände für erste analytische Erkenntnisse
- Erkennen von Fake News, am Beispiel manipulierter Fotografien
Die Eckdaten
- Termin: 19. bis 20. Oktober 2026 (jeweils 9:00 bis 18:00 Uhr)
- Ort: Frankfurt, Teilnahme vor Ort oder remote möglich
- Referent: Rainer Michaeli
- Preis: 1.295 Euro zzgl. MwSt.
Fazit
KI beschleunigt die Analyse. Ob die Ergebnisse tragen, hängt weiter von der Methodenkompetenz der Analysten ab. Wer SWOT, Porter oder ACH sicher beherrscht, überlässt der KI die mechanischen Schritte und behält Bewertung und Entscheidung selbst in der Hand.
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