Exploration oder Judgment? Wachstum braucht beides.Exploration or judgement? Growth needs both.

Neun Teilnehmer eines Experiments haben ihrem Spielzeug unabhängig voneinander denselben Namen gegeben: Build-a-Breeze Castle. Die Aufgabe lautete, aus einem Ventilator und einem Ziegelstein ein Spielzeug zu machen, und die neun hatten eines gemeinsam. Sie arbeiteten mit ChatGPT.Nine participants in an experiment independently gave their toy the same name: Build-a-Breeze Castle. The task was to make a toy out of a fan and a brick, and the nine had one thing in common. They were working with ChatGPT.

Die ursprüngliche Studie hatte gezeigt, dass ChatGPT die einzelne Idee im Schnitt kreativer macht. Eine Neuauswertung von Forschern der Wharton School, 2025 in Nature Human Behaviour erschienen, zeigt, was dabei verloren geht: Unter den Ideen mit ChatGPT teilten 94 Prozent überlappende Konzepte, in der Gruppe ohne Hilfsmittel war jede Idee eine andere. Für ein Spielzeug ist das eine Anekdote. Für ein Unternehmen, das mit KI nach seinem nächsten Geschäft sucht, ist es ein Befund mit Preisschild.The original study had shown that ChatGPT makes the individual idea more creative on average. A re-analysis by researchers at the Wharton School, published in Nature Human Behaviour in 2025, shows what gets lost along the way: among the ideas produced with ChatGPT, 94 percent shared overlapping concepts, while in the group without any aid every idea was different. For a toy, that is an anecdote. For a company using AI to look for its next business, it is a finding with a price tag.

Die Frage dahinter verhandelt gerade die Agenturbranche: Was bleibt vom Menschen, wenn die Maschine die Ideen liefert? Die britische Kreativorganisation D&AD hat im August die Sicht von 197 Kreativverantwortlichen ausgewertet und setzt auf Urteilskraft. Die erfolgreichsten Agenturen berechneten inzwischen die Entscheidung und das geistige Eigentum statt der Lieferung.The agency world is currently debating the question behind it: what remains of the human when the machine supplies the ideas? In August, the British creative organisation D&AD analysed the views of 197 creative leaders and came down on the side of judgement. The most successful agencies, it says, now charge for the decision and the IP rather than the delivery.

Sebastian Wolf, Professor an der Hochschule der Medien in Stuttgart, hält das für ein Missverständnis. Viele sähen die Zukunft der Agentur im Urteil, im Bewerten und Auswählen, und der D&AD nenne dieses Modell Judgment Agency. Doch KI werde immer besser darin, Varianten zu vergleichen, Ergebnisse zu testen und die wahrscheinlich wirksamste Lösung auszuwählen. Der entscheidende menschliche Beitrag liege eine Stufe früher, bei Fragen, auf die vorher niemand gekommen ist. Die Agentur, die das verkauft, nennt er Exploration Agency. Ihr gehöre die Zukunft.Sebastian Wolf, a professor at the Hochschule der Medien in Stuttgart, considers that a misunderstanding. Many, he writes, see the agency’s future in judgement, in evaluating and selecting, and D&AD calls this model the Judgment Agency. Yet AI is getting better and better at comparing variants, testing results and picking the solution most likely to work best. The decisive human contribution lies one step earlier, with questions nobody had thought of before. He calls the agency that sells this the Exploration Agency. The future, he says, belongs to it.

Beide Seiten beantworten dieselbe Frage, Wolf stellt sie am Ende selbst: Wofür werden kreative Menschen künftig noch bezahlt? Für Agenturen ist das die richtige Frage. Aufschlussreich ist seine Begründung. Kreative Prozesse bestünden aus zwei Bewegungen, schreibt er mit Verweis auf den Double Diamond: Möglichkeiten öffnen und Möglichkeiten reduzieren. Fürs Aussortieren gebe es auch noch den Kunden, die Marktforschung und den Konsumenten. Die Hälfte, die er der Agentur abnimmt, geht also an die Maschine und an den Kunden. Auf dieser Seite des Tisches arbeite ich, und dort merke ich, dass Unternehmen beides erwarten und beides verlangen. Wie sich ein Anbieter spezialisiert, ist seine Sache. Ob der Weg von der Möglichkeit bis zur Entscheidung vollständig ist, ist die des Unternehmens.Both sides answer the same question, and Wolf asks it himself at the end: what will creative people still be paid for in future? For agencies, that is the right question. His reasoning is revealing. Creative processes, he writes with reference to the Double Diamond, consist of two movements: opening up possibilities and narrowing them down. And the sorting out, he adds, can also be done by the client, market research and the consumer. The half he takes off the agency’s plate therefore goes to the machine and to the client. That is the side of the table I work on, and there I notice that companies expect both and demand both. How a provider specialises is its own business. Whether the path from possibility to decision is complete is the company’s.

Von diesem Stuhl aus sind Exploration und Judgment keine Lager. Sie sind zwei Hälften einer Schleife. Gute Exploration verändert, worüber überhaupt entschieden werden kann. Gutes Urteil bestimmt, welche Unsicherheit die nächste Exploration verdient. Entdecken ohne Entscheiden kennt jeder, der ein Offsite mit einer langen Liste verlassen hat, über die drei Monate später dieselbe Diskussion läuft. Entscheiden ohne Entdecken ist das Tagesgeschäft: Man wählt zwischen den Optionen auf dem Tisch und übersieht die, die niemand vertritt.From where I sit, exploration and judgement are not camps. They are two halves of one loop. Good exploration changes what can be decided in the first place. Good judgement determines which uncertainty deserves the next round of exploration. Exploring without deciding is familiar to anyone who has left an offsite with a long list and had the same discussion three months later. Deciding without exploring is business as usual: you choose between the options on the table and overlook the ones nobody is championing.

Meist werden beide Wörter zu klein gedacht. Exploration heißt, neue Probleme, Kunden, Perspektiven und Geschäftsmöglichkeiten zu finden. Varianten desselben Gedankens gehören nicht dazu, und genau die liefert KI am leichtesten. In der Neuauswertung aus Wharton waren die Ideen mit ChatGPT in 37 von 45 Vergleichen signifikant weniger vielfältig. Wer Exploration an der Zahl der Vorschläge misst, misst deshalb das Falsche. Hundert Ideen können weniger Richtungen enthalten als zehn.Both words are usually thought of too narrowly. Exploration means finding new problems, customers, perspectives and business opportunities. Variants of the same thought do not count, and those are exactly what AI supplies most easily. In the Wharton re-analysis, ideas generated with ChatGPT were significantly less diverse in 37 out of 45 comparisons. Anyone who measures exploration by the number of proposals is therefore measuring the wrong thing. A hundred ideas can contain fewer directions than ten.

Beim Urteil ist die Verkürzung folgenreicher. Es gibt mindestens drei Arten davon. Das handwerkliche fragt, ob ein Entwurf verständlich, richtig und markengerecht ist. Das wirkungsbezogene fragt, welche Variante unter gegebenen Bedingungen ihr Ziel erreicht. Das unternehmerische fragt, welches Ziel man überhaupt verfolgt, mit welchem Angebot, für welche Kunden und auf Kosten welcher Alternative.With judgement, the shorthand has bigger consequences. There are at least three kinds. Craft judgement asks whether a draft is clear, correct and on brand. Effectiveness judgement asks which variant reaches its objective under given conditions. Business judgement asks which objective to pursue in the first place, with which offer, for which customers and at the expense of which alternative.

Wolfs Einwand trifft das Urteil über Varianten, und dort hat er recht. Kantar verkauft eine Kreativbewertung, die nach eigenen Angaben auf mehr als 300.000 Anzeigentests beruht und in Minuten vorhersagt, wie ein Werbemittel wirkt. Wolf schreibt selbst, KI sei besonders stark, wenn Ziel, Kriterien und Suchraum definiert sind. Wer sie definiert, urteilt, nur eine Ebene höher. Für dieses unternehmerische Urteil gibt es keine Datenbank. Bei einem neuen Markt oder einem neuen Preismodell stehen die Optionen nicht fest, die Rückmeldung kommt in Quartalen, Vergleichsfälle sind selten. Wer die beste Anzeige auswählen kann, hat damit noch nicht entschieden, in welches Geschäft ein Unternehmen investieren sollte.Wolf’s objection applies to judgement about variants, and there he is right. Kantar sells a creative evaluation that, by its own account, draws on more than 300,000 ad tests and predicts within minutes how a piece of advertising will perform. Wolf himself writes that AI is particularly strong when the objective, criteria and search space are defined. Whoever defines them is judging, just one level higher. There is no database for that business judgement. With a new market or a new pricing model, the options are not fixed, feedback takes quarters to arrive and comparable cases are rare. Being able to pick the best ad does not mean you have decided which business a company should invest in.

Wie die beiden Hälften zusammenspielen, hat ein Feldexperiment bei Procter & Gamble untersucht, das im Juni online in Organization Science erschienen ist. 791 Fachleute arbeiteten an echten Aufgaben ihrer Geschäftsbereiche, allein oder zu zweit, mit KI oder ohne. Einzelne mit KI erreichten das Niveau von Zweierteams ohne KI, und ihre Vorschläge verbanden technische und kommerzielle Sicht ausgewogener. Die Zerlegung des Prozesses legt eine Arbeitsteilung nahe: Die KI hob vor allem die Qualität der erzeugten Ideen, das menschliche Urteil behielt seinen Wert bei der Auswahl. Gemessen wurden Juroren-Bewertungen der Vorschläge, keine Umsätze.How the two halves work together was examined in a field experiment at Procter & Gamble, published online in Organization Science in June. 791 professionals worked on real tasks from their own business units, alone or in pairs, with AI or without. Individuals with AI reached the level of two-person teams without AI, and their proposals balanced technical and commercial perspectives more evenly. The breakdown of the process suggests a division of labour: AI mainly raised the quality of the ideas generated, while human judgement kept its value in the selection. What was measured were expert ratings of the proposals, not revenue.

Legt man die Neuauswertung aus Wharton daneben, hat keine Seite der Agenturdebatte allein recht: KI hebt die Qualität und kann die Spannweite verengen, bei der Auswahl bleibt der Mensch gefragt. Wenn Vorschläge fast nichts mehr kosten, wird etwas anderes knapp: der Schritt, der aus einem Vorschlag eine Wette macht, mit Budget, mit einem Namen daneben und mit einem Termin, an dem geprüft wird.Put the Wharton re-analysis next to it, and neither side of the agency debate is right on its own: AI raises quality and can narrow the range, while the human is still needed in the selection. When proposals cost next to nothing, something else becomes scarce: the step that turns a proposal into a bet, with a budget, a name next to it and a date on which it will be reviewed.

In der jüngsten KI-Umfrage von McKinsey sagen acht von zehn Befragten, KI habe ihre Produktivität erhöht, etwa die Hälfte, sie habe ihnen geholfen, neue Fähigkeiten zu entwickeln und bessere Entscheidungen zu treffen. Einen Effekt auf das EBIT, und sei er klein, schreiben ihr 37 Prozent zu. Die finanzielle Wirkung auf Unternehmensebene, so McKinsey, sei der Produktivität nicht im gleichen Maß gefolgt. Verrechnen lassen sich die Zahlen nicht, sie messen Verschiedenes. Aber sie stellen jeder Geschäftsführung eine Prüffrage: Unsere Analysen werden schneller, unsere Optionen zahlreicher. Werden daraus auch schneller verbindliche Prioritäten?In McKinsey’s latest AI survey, eight in ten respondents say AI has improved their productivity; about half say it has helped them develop new skills and make better decisions. Thirty-seven percent attribute at least some EBIT impact to it. Enterprise-level financial impact, McKinsey notes, has not followed the same trajectory. The figures measure different things and cannot be netted against each other. But they put a test question to every leadership team: our analyses are getting faster and our options more numerous. Are they also turning into binding priorities faster?

Die bloße Menge ist dabei das kleinere Problem. Die Forschung zur Wahlüberlastung ist vorsichtiger als die Vortragsfolien: Eine Metaanalyse fand 2010 im Mittel praktisch keinen Effekt, bei großer Streuung. Eine spätere findet ihn dort, wo das Angebot komplex, die Aufgabe schwierig und die eigenen Präferenzen unklar sind oder man vor allem Aufwand sparen will. Das sind Studien über Konsumenten, doch der Hinweis trägt über das Regal hinaus: Viele Optionen werden dort zum Problem, wo vorher niemand gesagt hat, woran man eine gute erkennt.The sheer quantity is the smaller problem. Research on choice overload is more cautious than the conference slides: a 2010 meta-analysis found a mean effect of virtually zero, with wide variance. A later one finds it where the choice set is complex, the task difficult and preferences unclear, or where people mainly want to save effort. These are studies of consumers, but the point holds beyond the supermarket shelf: many options become a problem where nobody has said in advance how to recognise a good one.

Dazu kommen die bekannten Bremsen. Die Empfehlung ist fertig, aber niemand darf das Budget zuweisen. Die Idee überzeugt, sagt aber nichts über die Zahlungsbereitschaft. Und weil die nächste Analyse kaum noch etwas kostet, wird sie eben noch einmal gemacht. Die billigste Art, eine Entscheidung zu vertagen, ist heute ein weiterer Prompt.Then come the familiar brakes. The recommendation is ready, but nobody is allowed to allocate the budget. The idea is convincing, but says nothing about willingness to pay. And because the next analysis costs almost nothing, it simply gets run once more. The cheapest way to postpone a decision today is another prompt.

Was die beiden Hälften koppelt, ist eine Regel über Beweise. Eine frische Chance muss zunächst nur einen begrenzten Test rechtfertigen. Für eine größere Investition braucht sie stärkere Evidenz, für den Aufbau eines Geschäfts die stärkste. Wer zu früh volle Sicherheit verlangt, benachteiligt jede neue Chance, denn belastbare Zahlen hat nur, was es schon gibt. Wer zu spät prüft, finanziert lange eine Hoffnung. Fehlt die Regel, entsteht eine Asymmetrie, die beide Fehler zugleich macht: Neue Ideen sollen beweisen, was sie noch nicht wissen können, und laufende Vorhaben müssen gar nichts mehr beweisen.What couples the two halves is a rule about evidence. A fresh opportunity only has to justify a limited test at first. For a larger investment it needs stronger evidence, and for building a business the strongest. Demanding full certainty too early puts every new opportunity at a disadvantage, because only what already exists has reliable numbers. Reviewing too late means financing a hope for a long time. Without the rule, an asymmetry emerges that makes both mistakes at once: new ideas are expected to prove what they cannot yet know, and ongoing initiatives no longer have to prove anything at all.

Die Beweislast wächst mit dem Einsatz.The burden of proof grows with the stake.

Ein konstruiertes Beispiel macht die Schleife greifbar. Ein Hersteller von Industriekomponenten soll wachsen, und die KI liefert fünf Richtungen: Internationalisierung, Serviceabos, neue Branchen, Direktvertrieb, eine Plattform. Ein Urteil nach historischen Margen landet beim Kerngeschäft, weil nur das eine Margengeschichte hat. Reine Exploration liefert in der Woche darauf fünf weitere Richtungen. Der gekoppelte Weg fragt zuerst, welches ungelöste Kundenproblem hinter dem Serviceabo stecken könnte. Gespräche mit Kunden und Vertrieb grenzen es ein, eine erste Rechnung zeigt, unter welchen Annahmen sich das Angebot lohnt, ein begrenzter Pilot prüft Zahlungsbereitschaft und Betreuungsaufwand. Erst dann wird über den Aufbau entschieden. Das erste Urteil lautet also: Diese Unsicherheit verdient den nächsten Test. Das Urteil über das Geschäftsmodell kommt später, und es kommt mit Zahlen.A hypothetical example makes the loop tangible. A manufacturer of industrial components is expected to grow, and AI supplies five directions: internationalisation, service subscriptions, new industries, direct sales, a platform. A judgement based on historical margins lands on the core business, because only the core has a margin history. Pure exploration supplies five more directions the following week. The coupled path first asks which unsolved customer problem might sit behind the service subscription. Conversations with customers and sales narrow it down, a first calculation shows under which assumptions the offer pays off, and a limited pilot tests willingness to pay and support effort. Only then is a decision made on the build-out. The first judgement is therefore: this uncertainty deserves the next test. The judgement on the business model comes later, and it comes with numbers.

Der erste Einwand lautet, der eigentliche Engpass sei die Umsetzung. Das kann stimmen. Je nach Unternehmen hängt es an der Suche, an der Prüfung, an den Entscheidungsrechten oder an der Umsetzung, und die Diagnose gehört vor die Wahl des Mittels. Der zweite lautet, die KI werde auch das Entscheiden übernehmen. Für viele klar begrenzte Entscheidungen stimmt das schon heute. Ziele, Grenzen und Vollmachten muss ein Unternehmen trotzdem selbst setzen, und die Folgen trägt jemand, der beim nächsten Quartalsgespräch noch im Raum sitzt.The first objection is that the real bottleneck is execution. That may be true. Depending on the company, things stall in the search, the review, the decision rights or the execution, and the diagnosis has to come before the choice of remedy. The second is that AI will take over deciding as well. For many clearly bounded decisions, that is already true today. Objectives, limits and authority still have to be set by the company itself, and the consequences are borne by someone who is still in the room at the next quarterly review.

Der dritte Einwand trifft mich selbst. Ich verkaufe Urteil, und man kann das Wort für eine Schutzbehauptung erfahrener Berater halten, die ihre Honorare verteidigen. Solange Urteil als Eigenschaft einer Person verkauft wird, ist der Einwand berechtigt. Erfahrung allein begründet nichts. Ein Urteil, das sein Geld wert ist, legt seine Kriterien offen, benennt, was es nicht weiß, und schreibt vorher auf, woran man erkennen wird, dass es falsch war.The third objection is aimed at me. I sell judgement, and you could dismiss the word as the self-serving claim of experienced consultants protecting their fees. As long as judgement is sold as a personal trait, the objection stands. Experience alone justifies nothing. A judgement worth its fee discloses its criteria, names what it does not know and writes down in advance how you will recognise that it was wrong.

Für die nächste Geschäftsführungsrunde reicht deshalb eine Frage: Welche Entscheidung hat die letzte Analyse tatsächlich möglich gemacht, und was ist danach passiert? Wer darauf eine kurze Antwort hat, beherrscht den Wechsel. Wer eine lange hat, sammelt noch.For the next leadership meeting, one question is therefore enough: which decision did the last analysis actually make possible, and what happened afterwards? Anyone with a short answer has mastered the switch. Anyone with a long one is still collecting.

Exploration macht den Raum größer. Judgment macht ihn bezahlbar.Exploration makes the space bigger. Judgement makes it affordable.