Generative KI erfordert eine Neuausrichtung der Geschäftsstrategie

Nicht die Technologie selbst, sondern ihre Anwendung bestimmt den Wert

Während der Konsumgüterbereich bereits seit Jahren von datengestütztem Marketing und automatisierten Kundeninteraktionen profitiert, bleibt der B2B-Sektor – und insbesondere der Bereich der Unternehmensdienstleistungen – auffallend konservativ. Doch der Druck zur Digitalisierung nimmt zu. Die Erwartungen der Geschäftskunden ändern sich, die Verkaufszyklen werden kürzer, und die Notwendigkeit, Prozesse effizienter zu gestalten, ist größer denn je.

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Generative künstliche Intelligenz (Gen-AI) scheint nun auch die Geschäftsprozesse von Unternehmensdienstleistern zu beeinflussen. Nicht als Modewort oder experimentelles Spielzeug, sondern als konkreter Beschleuniger für die Lead-Generierung, das Kundenmanagement und den Vertrieb. Dennoch ist die Nutzung vorerst noch begrenzt. Laut der jüngsten B2B Pulse Survey von McKinsey nutzen nur 19 % der Unternehmen Gen-AI tatsächlich in ihren Geschäftsprozessen. Eine fast ebenso große Gruppe (23 %) ist mit der Implementierung beschäftigt, während die Mehrheit vor allem noch abwartet.

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Die digitale Reife hinkt hinterher

Der B2B-Markt für Unternehmensdienstleistungen ist traditionell beziehungsorientiert aufgebaut. Account-Manager mit langjährigen Kundenbeziehungen, manuelle Ausschreibungsverfahren und eine Vertriebsstruktur, in der Technologie lange Zeit nur eine unterstützende Rolle spielte.

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Das Kundenverhalten verändert sich jedoch grundlegend. Die Recherche, der Vergleich und sogar der Kauf finden immer häufiger digital statt. Auch im B2B-Bereich ist „Self-Service“ die neue Normalität. Kunden erwarten sofortige Informationen, Transparenz hinsichtlich Preis und Verfügbarkeit sowie eine personalisierte Kommunikation. Für Dienstleister bedeutet dies, dass ihre kommerzielle Infrastruktur neu gestaltet werden muss – skalierbar, digital und datengesteuert.

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Und genau hier kommt die generative KI ins Spiel.

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Vom Verkäufer zum Datennutzer

Generative KI wird oft mit der Textgenerierung oder Chatbots in Verbindung gebracht, doch ihre wahre Stärke liegt in der Verknüpfung von Daten mit geschäftlichen Entscheidungsprozessen. McKinsey hat sieben Anwendungsfälle identifiziert, die in B2B-Umgebungen einen unmittelbaren Mehrwert bieten:

1. „Next-best opportunity“ – automatische Priorisierung der vielversprechendsten Leads auf der Grundlage interner und externer Daten.
2. „Next-best action“, verbindliche Empfehlungen für den nächsten Schritt im Kundenprozess: Nachfassen, anrufen oder pflegen.
3. Unterstützung bei Besprechungen, automatisch erstellte Besprechungsvorbereitung einschließlich Kundeninformationen und Besprechungsziele.
4. Proposal Responder: Beschleunigung von Angebotsprozessen durch automatische Antwortentwürfe auf Ausschreibungen.
5. Smart Pricing, dynamische Preisverhandlungen auf der Grundlage von Kundensegmentierung und Verhandlungsmacht.
6. Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Echtzeit-Kunden- und Wettbewerbsanalyse als Grundlage für Vertrieb und Marketing.
7. Intelligentes Coaching, Analyse von Verkaufsgesprächen für individuelles Feedback und gezieltes Training.

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Diese Anwendungen sind keine Zukunftsmusik. Sie kommen bereits in Branchen wie der Industrie, der Versicherungsbranche und im Bereich der professionellen Dienstleistungen zum Einsatz. Die Ergebnisse sind greifbar: kürzere Verkaufszyklen, höhere Konversionsraten und fundiertere Kundeninteraktionen.

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Aber… kein Allheilmittel

Dennoch ist Vorsicht geboten. Gen-KI bietet viele Möglichkeiten, hat aber auch ihre Grenzen:

• Die Technologie erfordert gut strukturierte und integrierte Daten. In vielen Unternehmen fehlt diese Grundlage.
• Es besteht die Gefahr von „Halluzinationen“: sachliche Unrichtigkeiten, die überzeugend als Wahrheiten dargestellt werden.
• Vertriebsteams brauchen Zeit, um neue Technologien zu übernehmen. Ohne Schulungen und Change Management bleiben die gewünschten Effekte aus.
• Die Integration in bestehende CRM-, ERP- und Marketingplattformen erfordert technisches Know-how und Weitsicht.

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Kurz gesagt: Wer sich ohne Strategie mit KI beschäftigt, erhöht eher die Komplexität als die Produktivität.

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Kaufen Sie Standardprodukte, schaffen Sie das Besondere

Eine wichtige Überlegung für die Unternehmensleitung ist die Abwägung zwischen „Kaufen“ und „Entwickeln“. Viele generative KI-Anwendungen, wie beispielsweise Transkription, Zusammenfassungen und Textgenerierung, sind als fertige Lösungen verfügbar. Für strategischere Anwendungen, wie proaktives Lead-Scoring oder Kundencoaching, lohnt es sich, ein eigenes Modell zu entwickeln, das auf die spezifische Marktposition zugeschnitten ist.

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Auch das Tempo der Umsetzung spielt eine Rolle. Schnelle Experimente mit MVPs können für interne Akzeptanz sorgen. Doch ohne eine langfristige Vision, die auch Data Governance, Architektur und Schulungen umfasst, bleibt KI ein isoliertes Projekt.

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(Gen) KI ist keine Option, sondern eine strategische Notwendigkeit

Der Einsatz von KI ist keine Frage des „Ob“, sondern des „Wann“ und „Wie“. Unternehmensdienstleister, die jetzt in kommerzielle Innovation investieren, verschaffen sich einen strukturellen Wettbewerbsvorteil. Nicht, indem sie alles automatisieren, sondern indem sie Menschen mit Daten, Erkenntnissen und digitalen Tools unterstützen.

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Für alle, die das Geschäft ernst nehmen, ist KI kein Hype, sondern wird immer mehr zur Notwendigkeit.

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