Der Traum von der allwissenden Maschine, die jede Frage beantworten kann, weicht einer nüchterneren Erkenntnis: Die Zukunft der KI liegt nicht in der Breite, sondern in der Tiefe. Während horizontale AI-Plattformen wie ChatGPT oder Claude als universelle Werkzeuge beeindrucken, entfaltet sich das eigentliche Transformationspotenzial dort, wo KI tief in die Fachlogik einer Branche eindringt – als Vertical AI.
Was ist Vertical AI?
Vertical AI bezeichnet KI-Systeme, die nicht als generische Allzwecktools konzipiert sind, sondern für spezifische Branchen, Domänen oder Anwendungsfälle entwickelt werden. Statt ein Sprachmodell zu fragen, wie man eine Bilanzprüfung durchführt, nutzt ein FinTech eine spezialisierte KI, die regulatorische Anforderungen, historische Finanzdaten und branchenspezifische Risikoprofile bereits verinnerlicht hat.
Der Unterschied ist fundamental:
- Horizontal AI: Breites Wissen, oberflächliche Anwendbarkeit, erfordert intensive menschliche Führung
- Vertical AI: Tiefes Domänenwissen, spezifische Anwendbarkeit, kann autonom in definierten Grenzen agieren
Diese Spezialisierung ermöglicht etwas, das bei generischen Modellen kaum möglich ist: Embedded Decisioning – die nahtlose Integration von KI-gestützten Entscheidungen in bestehende Geschäftsprozesse.
Embedded Decisioning: Die unsichtbare Revolution
Embedded Decisioning bedeutet, dass KI nicht mehr als separates Tool existiert, das man aktiv konsultiert, sondern als integraler Bestandteil von Workflows Entscheidungen trifft oder vorbereitet – oft ohne dass der Nutzer dies bewusst wahrnimmt.
Beispiele sind allgegenwärtig:
- Die automatische Bonitätsprüfung bei der Kreditvergabe
- Die Priorisierung von Support-Tickets nach Dringlichkeit und Kundenrelevanz
- Die dynamische Preisgestaltung im E-Commerce
- Die vorausschauende Wartung in der Fertigung
Was diese Entwicklung so bedeutsam macht: Die Entscheidungshoheit verschiebt sich. Nicht abrupt, nicht offensichtlich, aber stetig. Jede eingebettete KI-Entscheidung ist eine Entscheidung weniger, die ein Mensch bewusst trifft.
Der Trade-off: Effizienz versus kreative Kontrolle
Hier liegt die eigentliche Spannung. Embedded Decisioning verspricht enorme Effizienzgewinne – schnellere Prozesse, konsistentere Ergebnisse, Skalierung ohne proportionalen Personalaufbau. Doch dieser Gewinn hat einen Preis, der selten explizit diskutiert wird: den schleichenden Verlust kreativer Entscheidungsgewalt.
Kreativität im geschäftlichen Kontext bedeutet nicht nur Innovation im klassischen Sinne. Sie umfasst:
- Das Erkennen von Ausnahmen: Situationen, in denen die Standardlogik nicht greift
- Das Infragestellen von Annahmen: Die Fähigkeit, etablierte Muster zu hinterfragen
- Das Eingehen kalkulierter Risiken: Entscheidungen jenseits der statistischen Optimierung
- Das Einbeziehen von Kontext: Faktoren, die in keinem Datenmodell abgebildet sind
Je mehr Entscheidungen wir an eingebettete Systeme delegieren, desto mehr verkümmert diese kreative Muskulatur. Nicht weil die KI schlecht entscheidet – oft entscheidet sie sogar “besser” im Sinne messbarer Metriken – sondern weil wir verlernen, überhaupt zu entscheiden.
Die drei Horizonte der Entscheidungsautonomie
Ich sehe drei Stufen, wie Unternehmen mit der Frage der Entscheidungsautonomie umgehen werden:
Stufe 1 – Assistenz: KI bereitet Entscheidungen vor, aber der Mensch hat das letzte Wort. Dies ist der Status quo in den meisten Anwendungsfällen. Die KI ist ein intelligenter Zuarbeiter, der Optionen aufzeigt und Empfehlungen gibt.
Stufe 2 – Delegation: KI trifft Routineentscheidungen autonom, während Menschen nur bei Ausnahmen und strategischen Fragen eingreifen. Dies ist die Richtung, in die Embedded Decisioning drängt. Der Mensch wird zum Supervisor eines größtenteils automatisierten Systems.
Stufe 3 – Orchestration: Mehrere spezialisierte KI-Systeme interagieren miteinander und treffen gemeinsam komplexe Entscheidungen. Der Mensch definiert nur noch Rahmenbedingungen und Ziele. Dies ist die Vision vieler Vertical AI-Startups – und gleichzeitig das Szenario, das die größten Fragen aufwirft.
Warum Vertical AI dennoch der richtige Weg ist
Trotz dieser Bedenken bin ich überzeugt, dass Vertical AI der richtige Entwicklungspfad ist – aus mehreren Gründen:
- Transparenz durch Spezialisierung: Ein vertikales System, das seine Domäne kennt, kann seine Entscheidungslogik besser erklären als ein generisches Modell, das auf unzähligen Datenquellen trainiert wurde.
- Kontrollierbare Grenzen: Vertical AI operiert in definierten Grenzen. Man kann – und sollte – explizit festlegen, welche Entscheidungen das System treffen darf und welche menschliche Freigabe erfordern.
- Domänenexpertise als Differenzierung: Unternehmen, die ihre eigene Vertical AI entwickeln, codieren ihr institutionelles Wissen. Dies schafft einen Wettbewerbsvorteil, der schwer zu kopieren ist.
- Freiraum für höherwertige Arbeit: Wenn repetitive Entscheidungen automatisiert werden, entsteht theoretisch Raum für die kreativen, strategischen Aufgaben, die Menschen einzigartig gut können.
Der letzte Punkt ist der entscheidende – und gleichzeitig der fragwürdigste. Ob dieser Freiraum tatsächlich genutzt wird oder ob er in der Praxis einfach zu Personalabbau führt, ist eine Frage der Unternehmenskultur, nicht der Technologie.
Die menschliche Dimension
Wie in meinen anderen Artikeln betone ich auch hier: Die eigentliche Differenzierung liegt letztlich beim Menschen. Vertical AI und Embedded Decisioning sind mächtige Werkzeuge, aber sie sind eben das – Werkzeuge. Ihr Wert bemisst sich nicht daran, wie viele Entscheidungen sie treffen können, sondern daran, wie sie Menschen befähigen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Das erfordert ein bewusstes Design:
- Transparenz: Nutzer müssen verstehen können, warum ein System eine bestimmte Entscheidung empfiehlt
- Eingriffsmöglichkeiten: Es muss immer möglich sein, eine automatische Entscheidung zu übersteuern
- Feedback-Schleifen: Das System muss aus menschlichen Korrekturen lernen können
- Bewusste Grenzen: Nicht alles, was automatisiert werden kann, sollte automatisiert werden
Fazit
Vertical AI und Embedded Decisioning werden die Art, wie Unternehmen operieren, fundamental verändern. Die Frage ist nicht ob, sondern wie wir diese Transformation gestalten. Der Schlüssel liegt darin, die Effizienzgewinne zu nutzen, ohne dabei die kreative Entscheidungsfähigkeit zu opfern, die Unternehmen anpassungsfähig und innovativ hält.
Die beste Vertical AI ist nicht diejenige, die die meisten Entscheidungen trifft, sondern diejenige, die Menschen befähigt, die richtigen Entscheidungen zu treffen – und ihnen den Raum lässt, auch einmal absichtlich falsch zu liegen. Denn manchmal beginnt echte Innovation genau dort, wo ein Mensch entscheidet, der Empfehlung der Maschine nicht zu folgen.