Seit Jahrzehnten bilden standardisierte Branchencodes das Rückgrat wirtschaftlicher Analysen. Die deutsche Wirtschaftszweig-Klassifikation (WZ 2008) und internationale Standards wie die NACE-Codes ermöglichen es, wirtschaftliche Aktivitäten systematisch zu erfassen und aggregierte Einblicke in Wirtschaftssektoren zu gewinnen. Ob zur Bestimmung der Unternehmensanzahl im verarbeitenden Gewerbe oder zur Analyse makroökonomischer Trends – traditionelle Branchencodes haben einen festen Platz in der Wirtschaftsstatistik. Doch diese scheinbare Stärke entpuppt sich zunehmend als fundamentale Schwäche: Die Starrheit dieser Systeme kann mit der Dynamik moderner Märkte nicht mehr Schritt halten.
Die Unzulänglichkeiten traditioneller Branchencodes zeigt sich besonders deutlich in der Granularität der Klassifizierung in neueren Wirtschaftszweigen. Während die Landwirtschaft über eine Vielzahl hochdetaillierter Codes verfügt, beispielsweise für den Anbau spezifischer Hülsenfrüchte, wird die IT-Branche auf wenige grobe Kategorien reduziert.
Das Ergebnis: App-Entwickler werden mit Anbietern hochspezialisierter Maschinenbau-Software in einen einzigen Code zusammengefasst. Eine differenzierte Betrachtung disruptiver Subsektoren ist unmöglich. Wer heute Marktanalysen durchführen oder strategische Entscheidungen treffen will, stößt auf systematische Erfassungslücken genau dort, wo Innovation stattfindet.
Grundlagentechnologien, wie beispielsweise Künstliche Intelligenz, können nahezu alle Wirtschaftsbereiche durchdringen. Diese horizontale Verbreitung entzieht sich per Definition vertikalen Branchencodes. Die Konsequenz: Entscheidungsträger aus Wirtschaft, Forschung und Politik können weder die Gesamtzahl der KI-Unternehmen erfassen noch deren spezifische Technologien und Anwendungsfelder differenzieren.
Selbst in traditionellen Industrien stoßen Branchencodes an ihre Grenzen, sobald detaillierte Markteinblicke erforderlich sind. Ein Maschinenbauunternehmen lässt sich identifizieren – ein Hersteller von Verpackungsmaschinen für Bambusmaterialien hingegen nicht. Die erforderliche Granularität existiert schlicht nicht in den Klassifizierungssystemen.
Unternehmen passen ihre Portfolios kontinuierlich an Marktveränderungen an. Traditionelle Branchencodes können diese Entwicklung nicht nachvollziehen, da sie auf statischen Zuordnungen basieren. Ein ursprünglich reiner Maschinenbauer, der nun auch innovative Lösungen mit integrierter KI anbietet, unterscheidet sich nach seinem Branchencode nicht von einem Konkurrenten, der das nicht tut.
ISTARI begegnet dieser Herausforderung mit einem fundamentalen Paradigmenwechsel: Statt starrer Codes werden aktuelle Aktivitätsprofile mittels KI-agentischer Analyse-Workflows in Echtzeit generiert. Hierfür analysieren autonome KI-Agenten alle öffentlich verfügbaren Quellen:
Auf dieser Basis entstehen dynamische Unternehmensprofile, die aktuelle Aktivitäten präzise abbilden – unabhängig von historischen Branchenzuordnungen. Die Inhalte dieser Profile kann dabei individuell an den Anwendungsfall angepasst werden. So lassen sich Unternehmen und Märkte nach beliebigen Kriterien identifizieren und beobachten.
Traditionelle Branchencodes werden nicht vollständig verschwinden. Für hochaggregierte, makroökonomische Betrachtungen und langfristige Zeitreihen behalten sie ihren Wert.
Die Zukunft gehört jedoch hybriden Ansätzen: Während Branchencodes die Makro-Ebene abbilden, ermöglichen KI-agentische Systeme hochindividuelle Suchschemata für feingranulare Analysen. Unternehmen und Organisationen lassen sich über präzise Eigenschaften identifizieren, sei es durch spezifische Produktmerkmale, Technologieeinsatz oder Netzwerkeinbindung.
Diese Flexibilität ist keine technologische Spielerei, sondern wirtschaftliche Notwendigkeit: In einer Ära beschleunigter Innovation und fluider Marktgrenzen benötigen Entscheidungsträger Analysewerkzeuge, die mit der Realität Schritt halten können.