Der Technologiemarkt steht vor einem großen Widerspruch. Künstliche Intelligenz (KI) wird zwar als wichtigster Motor für Wohlstand und Produktivität unserer Zeit gefeiert, doch hinter den Kulissen der Unternehmenswelt sehen sich Führungskräfte mit einer ernüchternden Statistik konfrontiert: 95 % aller KI-Projekte scheitern. Und auch bei KI-Tools zur Verbesserung der Unternehmensleistung wiederholt sich dieses negative Szenario.
Wenn die Technologie so revolutionär ist, warum ist die Misserfolgsrate dieser Projekte dann so hoch?
In Folge 12 von Builders by Skycast( Robson Del Fiol Director of Education bei Skyone), Guilherme Goulart(Director of Partner Sales) und Bruno Custódio (Enterprise Sales Specialist), dass die Antwort nicht in mangelnder Leistungsfähigkeit der Algorithmen liegt, sondern vielmehr in einer chronischen Umsetzungslücke.
Im Folgenden erläutern wir die wichtigsten Strategien, die von Experten diskutiert werden, um Ihnen dabei zu helfen, Ihre Vertriebspipeline zu optimieren, Ihre Daten zu strukturieren und KI und Storytelling zu kombinieren, um mehr zu verkaufen und bessere Margen zu erzielen.
Im B2B-Vertriebsumfeld hat sich der Vertriebsprozess zu einem äußerst volatilen Ökosystem entwickelt. Anders als bei kleineren Transaktionen ist die heutige Unternehmenslandschaft geprägt von ständigen Fusionen und Übernahmen, einem hohen Wechsel von Führungskräften in Entscheidungspositionen und zunehmend großen und analytisch agierenden Einkaufskomitees.
In diesem Szenario ist der Versuch, generative KI-Werkzeuge ohne entsprechende Anpassung einzusetzen, zum Scheitern verurteilt. Wie Goulart treffend feststellte:
Ein oberflächlicher Kontext führt zu oberflächlichen und allgemeinen Reaktionen.
Guilherme Goulart
Wenn Sie Ihre KI mit oberflächlichen Daten füttern, liefert sie allgemeine Erkenntnisse, die in komplexen Verhandlungen nicht weiterhelfen. Um wirklich kreative, innovative und unkonventionelle Antworten zu erhalten, muss der Experte das Modell mit möglichst vielen spezifischen Informationen ausstatten: von der vollständigen Kontohistorie bis hin zu den makroökonomischen Schwachstellen der Branche des Kunden.
Einer der größten operativen Fehler von Unternehmen ist es, KI als eine einzige, magische Instanz zu betrachten, die alle Vertriebsprobleme auf einmal löst. Der von Bruno Custódio propagierte Ansatz ist genau das Gegenteil: die Entwicklung spezialisierter KI-Agenten für spezifische Phasen des Vertriebsprozesses.
Anstelle eines generischen Assistenten wird operative Exzellenz durch das kooperative Zusammenwirken mehrerer KIs erreicht:
| Vorbereitung auf Besprechungen | ➔ | Es bildet den Marktkontext, Unternehmensdaten und das Profil des Gesprächspartners ab. |
| ↓ | ||
| Nach dem Treffen | ➔ | Die Notizen transkribieren und strukturieren sowie die Grundpfeiler der Lösung formatieren. |
| ↓ | ||
| Vorschlag für den Bau | ➔ | Überprüfen Sie die Erzählweise und passen Sie den Vorschlag an den Tonfall des Kunden an. |
Damit dieser Mechanismus funktioniert, ohne die berüchtigten „Halluzinationen“ zu erzeugen (wenn KI auf der Grundlage falscher Anreizsysteme fiktive Daten erfindet), ist eine Systemintegration zwingend erforderlich.
Es ist sinnlos, Daten über CRM-Systeme, WhatsApp und aufgezeichnete Anrufe zu verteilen, wenn diese nicht miteinander kommunizieren. Daher ist es notwendig, den Data Lake und moderne Governance- und Architekturframeworks anzuwenden, damit KI private, geprüfte und strukturierte Informationen nutzen kann.
Die Demokratisierung der künstlichen Intelligenz hat einen gefährlichen Nebeneffekt in der Geschäftstätigkeit hervorgebracht: Slop, das aus "Müll" oder minderwertigen Inhalten besteht, die massenhaft von KI innerhalb der Arbeitsumgebung generiert werden.
Übermäßiges Vertrauen auf Werkzeuge ohne menschliche Aufsicht birgt erhebliche Risiken für die Belegschaft:
Das traditionelle Modell des operativen Vertriebsmitarbeiters, dessen Hauptaufgabe die manuelle Dateneingabe in diverse Systeme, die Erstellung bürokratischer Berichte und die Entgegennahme wiederkehrender Bestellungen ist, hat ausgedient. Mit der Übernahme dieser operativen Aufgaben durch intelligente Automatisierung entsteht eine neue Berufsgruppe: der strategische Vertriebsmitarbeiter oder Beziehungsarchitekt.
| Attribut | Der operative Vertriebsmitarbeiter (im Rückgang) | Der strategische Verkäufer (Die Zukunft) |
| Schwerpunkt der Aktivität | Verfahrensorientiert, mit Schwerpunkt auf dem Ausfüllen von CRM-Formularen. | Beziehungsorientiert, mit Fokus auf die Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen. |
| Zeitnutzung | Stundenlanges Kopieren und Einfügen von Daten zwischen Systemen. | Hyperpersonalisierung von Interaktionen und Analyse von Verhaltensweisen. |
| Pipeline-Übersicht | Reaktiv, wodurch Engpässe erst am Monatsende entdeckt werden. | Vorausschauend, Anpassungen werden in der ersten Woche des Zyklus antizipiert. |
| Nutzen für den Kunden | Transaktionsorientiert und strikt auf den Preis fokussiert. | Beratende Funktion mit dem Ziel, Mehrwert in das Ökosystem des Kunden zu integrieren. |
Wie Goulart betonte, haben Fachkräfte mit KI-Kenntnissen und Datenkompetenz in den aktuellen Auswahlverfahren einen enormen Vorteil. Sie zeigen ein aktives Engagement für kontinuierliches Lernen und können die Markteinführungszeit von kommerziellen Angeboten deutlich verkürzen.
Zum Abschluss der Diskussion stellten die Führungskräfte zwei Taktiken vor, die sich in ihren Arbeitsabläufen etabliert haben, um den maximalen ROI aus der Technologie zu erzielen:
Nutzen Sie KI, um die unübersichtlichen Besprechungsnotizen und -protokolle in einen strukturierten Geschäftsvorschlag im Format einer Managementpräsentation. Der Vorschlag sollte die gesammelten Daten und Informationen so aufbereiten, dass Ihr interner Ansprechpartner ihn direkt demVorstandund das Projekt so präsentieren kann, als hätte er es selbst entwickelt. Dies schafft ein starkes Gefühl der Mitwirkung und der Eigenverantwortung.
Anstatt bis zum Monats- oder Quartalsende mit der Anpassung von Maßnahmen zu warten, sollten Sie aggregierte Datenanalysetools nutzen, um den Zustand Ihrer Pipeline zu überwachen und die Prognosegenauigkeit wöchentlich zu verbessern. Dank prädiktiver Indikatoren, die innerhalb der ersten sieben Tage des Monats ausgelöst werden, gewinnen Führungskräfte an Agilität, um ihre Bemühungen neu auszurichten, operative Abweichungen mit Partnern zu korrigieren und die Umsatzprognosesicherheit zu gewährleisten.
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