Beispiele wie Accenture, McKinsey etc. mit GenAI Geld verdienen!
Accenture: 3 Milliarden US-Dollar Umsatz allein mit GenAI.
McKinsey: 40 % der Projekte drehen sich um Künstliche Intelligenz.
KPMG: Über 1 Milliarde Jahresumsatz mit KI-Beratung.
Während viele Unternehmen noch darüber diskutieren, ob sie Künstliche Intelligenz einsetzen sollten, verdienen die großen Beratungshäuser Milliarden mit konkreten Projekten.
Was treibt die Unternehmen an, große Beratungen zu beauftragen?
Führungskräfte erkennen die Zeichen der Zeit – und setzen auf den First-Mover Vorteil. Niemand will der Letzte sein, der auf den Effizienz-Zug aufspringt. Also wird investiert: in Pilotprojekte, in Strategien, in AI-Roadmaps. Und wer darf liefern? McKinsey, Deloitte, Accenture & Co.
Doch was steckt wirklich hinter den Projekten?
Was wurde verkauft, was wurde umgesetzt – und hat es funktioniert?
Wir haben uns reale Projekte der großen Beratungen angeschaut und zeigen:
Was wurde verkauft, was wurde gebaut – und was können Sie daraus machen.
Bain & Company & Coca-Cola: Generative KI für Marketing-Innovation
Was wurde verkauft:
Coca-Cola wollte mit Generativer KI kreativer werden – intern wie extern. Bain & Company entwickelte gemeinsam mit OpenAI die Vision eines AI-gestützten Kreativtools: Kunden sollten eigene Coca-Cola-Kunstwerke generieren können, gleichzeitig sollte das Marketing-Team intern schneller Inhalte erstellen.
Was wurde umgesetzt:
Entstanden ist die Plattform „Create Real Magic“ – eine Kombination aus GPT-4 und DALL·E, mit der Fans weltweit KI-generierte Kunstwerke mit Coca-Cola-Elementen gestalten konnten. Gleichzeitig testeten interne Marketingteams den Einsatz von GenAI zur schnelleren Contenterstellung, z. B. für Social-Media-Kampagnen und Werbetexte.
Was ist passiert:
Die Kampagne erzielte globale Aufmerksamkeit: Top-Kunstwerke wurden auf Times Square und Piccadilly Circus gezeigt. Intern berichtet Coca-Cola von deutlich verkürzten Produktionszeiten und einem echten Innovationsschub im Marketing. Das Projekt gilt als einer der ersten großen GenAI-Einsätze einer globalen Consumer Brand.
Unsere Anmerkungen:
GenAI im Marketing ist ein ideales Einsatzgebiet: Es verzeiht Fehler, muss nicht zu 100 % korrekt sein und ermöglicht die schnelle Erstellung von Varianten. So entsteht Raum für neue Kreativität und datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit – ein echter Hebel für Unternehmen mit hoher Taktung in der Kommunikation.
Accenture & Best Buy: Kundenservice mit KI neu gedacht
Was wurde verkauft:
Best Buy wollte den Kundenservice skalieren, Wartezeiten reduzieren und das Support-Erlebnis verbessern – ohne mehr Personal. Accenture schlug ein umfassendes GenAI-System vor, das sowohl für Kund:innen als auch für Service-Mitarbeiter:innen als Co-Pilot fungieren sollte.
Was wurde umgesetzt:
Accenture entwickelte eine Kombination aus virtuellem KI-Assistenten für Kund:innen (auf Website, App und Telefon) und einem GPT-basierten Co-Pilot für Service-Agent:innen, der automatisch passende Antworten, interne Artikel und Zusammenfassungen liefert. Wiederkehrende Anfragen werden automatisch beantwortet, komplexe Fälle nahtlos an Menschen übergeben – inklusive Kontext und Lösungsvorschlägen.
Was ist passiert:
Das System hat laut Best Buy den Kundenservice „personalisiert und menschlicher gemacht“. Es reduziert Wartezeiten, bearbeitet einfache Anfragen rund um die Uhr und entlastet Mitarbeitende deutlich. Interne Teams berichten von spürbar höherer Effizienz, da der Co-Pilot Nachbearbeitung und Wissenssuche automatisiert.
Unsere Anmerkung:
Customer Service ist ein besonders geeigneter Anwendungsbereich für Generative KI. Viele Anfragen lassen sich – insbesondere in Peak-Zeiten – effizient vorsortieren oder vollständig automatisiert beantworten. Kleinere Ungenauigkeiten sind in diesem Kontext meist tolerierbar, da komplexere Fälle weiterhin von Menschen bearbeitet werden. So lassen sich Wartezeiten deutlich reduzieren, während Kund:innen bereits vorab relevante Informationen einfach und schnell erhalten.
Accenture & BMW: Mit GenAI zur Wissensplattform für Mitarbeiter:innen
Was wurde verkauft:
BMW North America wollte internes Wissen besser nutzbar machen – von Vertriebsinformationen über Technikdaten bis hin zu Logistikprozessen. Accenture schlug eine Generative-KI-gestützte Wissensplattform vor, die Mitarbeitenden auf natürliche Sprachabfragen hin sofort die richtigen Informationen aus verschiedenen Datenquellen liefert.
Was wurde umgesetzt:
Gemeinsam entwickelten BMW und Accenture die Plattform EKHO – Enterprise Knowledge Harmonizer and Orchestrator. Sie basiert auf GPT-Technologie und verknüpft strukturierte wie unstrukturierte Daten (z. B. Handbücher, Vertriebsunterlagen, Prozessbeschreibungen). Mitarbeiter:innen können über eine Chat-Oberfläche Fragen stellen – EKHO sucht automatisch die relevanten Quellen, erstellt eine verständliche Antwort und verweist auf die Originaldokumente. Die Plattform lernt kontinuierlich mit und wird laufend aktualisiert.
Was ist passiert:
Die Plattform führte in ersten Bereichen – z. B. Vertrieb und Fertigung – zu einer Produktivitätssteigerung von 30 bis 40 %. Prozesse, die zuvor Stunden oder Tage dauerten (z. B. Fahrzeugspezifikationen prüfen, Dokumente durchsuchen), wurden in wenigen Minuten erledigt. EKHO ist modular aufgebaut und soll künftig in weiteren Abteilungen (z. B. Marketing, Supply Chain) ausgerollt werden.
Unsere Anmerkung:
Interne Wissensdatenbanken zählen zu den einfachsten Einsatzfeldern für GenAI im Unternehmenskontext. Gerade in großen Organisationen ist relevantes Wissen oft verteilt, schwer zugänglich oder veraltet. Eine smarte Lösung wie EKHO macht vorhandenes Wissen endlich nutzbar – schnell, kontextbezogen und skalierbar. Besonders wertvoll: Die Plattform steigert nicht nur Effizienz, sondern stärkt die Entscheidungsqualität über Abteilungsgrenzen hinweg.
PwC & SSE: Audit-Dokumente mit GenAI schneller verstehen
Was wurde verkauft:
Das Energieunternehmen SSE wollte den internen Audit-Prozess effizienter gestalten. PwC schlug eine Lösung vor, bei der Generative KI große Mengen an Richtlinien, Verträgen und internen Dokumenten analysiert, um Prüfer:innen schneller zu den relevanten Informationen zu führen – inklusive Risiko- und Compliance-Hinweisen.
Was wurde umgesetzt:
PwC entwickelte gemeinsam mit SSE ein GenAI-gestütztes Dokumentenanalyse-Tool, das unstrukturierte Texte (z. B. PDF-Richtlinien, Verträge, Prozessbeschreibungen) automatisch durchsucht und prüft. Prüfer:innen konnten Fragen wie „Welche Verträge entsprechen nicht der Einkaufspolitik?“ in natürlicher Sprache stellen. Die KI lieferte präzise Antworten – inklusive Verweis auf die jeweilige Quelle im Dokument.
Was ist passiert:
Das SSE-Team konnte dadurch die Audit-Vorbereitung deutlich beschleunigen – viele Analysen, die früher Tage dauerten, waren nun in wenigen Minuten verfügbar. Durch die automatisierte Auswertung konnten Risiken schneller erkannt und manuelle Prüfaufwände drastisch reduziert werden. Das Tool wurde intern sehr gut angenommen und soll auf weitere Prüfbereiche ausgeweitet werden.
Unsere Anmerkung:
Gerade in regulierten Branchen wie Energie oder Finanzen ist Dokumentenprüfung ein aufwändiger Engpass. GenAI kann hier nicht nur Zeit sparen, sondern hilft auch, Risiken frühzeitig zu erkennen – und das mit hoher Nachvollziehbarkeit. Wichtig: PwC legte bei diesem Projekt besonderen Wert auf Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Antworten, ein entscheidender Faktor für die Akzeptanz bei Audits und Compliance-Themen.
McKinsey & ING: Generative KI für besseren Kundenservice
Was wurde verkauft:
ING wollte den Kundenservice verbessern, Wartezeiten reduzieren und gleichzeitig regulatorische Anforderungen einhalten. McKinsey, gemeinsam mit seiner KI-Einheit QuantumBlack, schlug vor, einen maßgeschneiderten Generative-AI-Chatbot zu entwickeln, der sofortige, personalisierte Unterstützung bietet und dabei strenge Sicherheits- und Compliance-Richtlinien berücksichtigt.
Was wurde umgesetzt:
In nur sieben Wochen entwickelten ING und McKinsey einen GenAI-Chatbot, der Kundenanfragen in Echtzeit beantwortet. Der Chatbot nutzt eine mehrstufige Pipeline, um relevante Antworten aus verschiedenen Datenquellen zu generieren und zu bewerten. Dabei wurden spezifische Sicherheitsmechanismen implementiert, um beispielsweise keine Beratung zu Hypotheken oder Investitionen zu geben. Der Chatbot wurde zunächst mit 10 % der mobilen App-Nutzer in den Niederlanden getestet.
Was ist passiert:
Der neue Chatbot verbesserte die Kundenerfahrung signifikant: Innerhalb der ersten sieben Wochen konnten 20 % mehr Kundenanfragen ohne menschliches Eingreifen gelöst werden. Die Lösung wurde als erste ihrer Art in Europa eingeführt und soll auf bis zu 37 Millionen Kunden in 10 Märkten ausgeweitet werden. ING wurde für diesen innovativen Einsatz von GenAI als eine der vier innovativsten Banken weltweit ausgezeichnet.
Unsere Anmerkung:
Der Einsatz von GenAI im Kundenservice zeigt, wie Technologie und menschliche Expertise kombiniert werden können, um sowohl Effizienz als auch Compliance zu gewährleisten. Durch die Integration von Sicherheitsmechanismen und die enge Zusammenarbeit mit Risiko- und Compliance-Teams konnte ING eine Lösung entwickeln, die sowohl kundenfreundlich als auch regulatorisch konform ist.
BCG & Schneider Electric: Generative KI für technische Dokumentation und Marketing
Was wurde verkauft:
Schneider Electric strebte an, die Effizienz in der Erstellung technischer Dokumentationen und Marketinginhalte zu steigern. BCG schlug vor, Generative KI einzusetzen, um die Erstellung, Aktualisierung und Personalisierung von Inhalten zu automatisieren und zu beschleunigen.
Was wurde umgesetzt:
Gemeinsam entwickelten BCG und Schneider Electric eine KI-gestützte Plattform, die technische Dokumentationen und Marketingmaterialien automatisch generiert und aktualisiert. Die Plattform nutzt Generative KI, um Inhalte zu erstellen, die sowohl technisch präzise als auch auf die Zielgruppe zugeschnitten sind. Dadurch konnten Prozesse, die zuvor manuell und zeitaufwendig waren, automatisiert und beschleunigt werden.
Was ist passiert:
Durch den Einsatz der Generative-KI-Plattform konnte Schneider Electric die Effizienz in der Erstellung von Dokumentationen und Marketinginhalten erheblich steigern. Die Automatisierung führte zu einer schnelleren Markteinführung von Produkten und einer verbesserten Kundenkommunikation. Zudem ermöglichte die Plattform eine konsistente und qualitativ hochwertige Erstellung von Inhalten über verschiedene Abteilungen hinweg.
Unsere Anmerkung:
Die Anwendung von Generativer KI in der technischen Dokumentation und im Marketing kombiniert die Stärken von GenAI: Texte erfassen, zusammenfassen und Neues generieren. Besonders in technisch komplexen Branchen ermöglicht der Einsatz von KI eine konsistente und zielgruppengerechte Kommunikation, die sowohl die internen Prozesse optimiert als auch die Kundenzufriedenheit steigert.
Unser Fazit
In allen Use Cases zeigt sich ein klares Muster: GenAI entfaltet ihren größten Nutzen dort, wo sie kreative Kundenkommunikation mit intelligenter Datennutzung verbindet. Ob im Marketing, Kundenservice oder internen Wissensmanagement – große Datenmengen werden in Sekundenschnelle verarbeitet und nutzbar gemacht, oft über einfache Chat-Interfaces oder Co-Piloten. Genau hier liegen konkrete Einstiegsfelder für Unternehmen: praktische, sichtbare Anwendungsfälle mit schneller Wirkung. Wer jetzt startet, kann nicht nur kreative Prozesse beschleunigen, sondern auch die betriebliche Effizienz massiv steigern. Den Effizienz-Zug sollte man nicht verpassen.