Chinas AI-Transformation – Ein ganz anderes Spiel

Vom Durchbruch von DeepSeek R1 bis hin zum viralen Trend “Hummer züchten” (Einführung von OpenClaw) – all dies innerhalb nur eines Jahres: AI wird in China auf eine grundlegend andere Weise eingeführt und skaliert, was sich rasch in greifbaren wirtschaftlichen Nutzen niederschlägt.

Laut dem KI-Indexbericht der Stanford University stehen 83% der chinesischen Verbraucher KI-Produkten und -Dienstleistungen positiv gegenüber, deutlich mehr als in Ländern wie den USA und Frankreich. Diese breite gesellschaftliche Akzeptanz in Kombination mit einem einzigartigen lokalen Technologie-Stack und Ökosystem bedeutet, dass KI in China nie nur ein Produktivitätswerkzeug war.

Warum Chinas KI-Transformation ein anderes Spiel ist

Im Vergleich zu westlichen Märkten, in denen die KI-Transformation vor allem von der Kosteneffizienz getrieben wird, neigen chinesische Unternehmen eher dazu, KI direkt in die Wachstumsmotoren einzubetten und das Kundenerlebnis und die Geschäftsmodelle so umzugestalten, dass der Umsatz im Mittelpunkt steht. Diese Divergenz ist auf drei Schlüsselfaktoren zurückzuführen:

1. Einzigartige Stiftung

Aufgrund von architektonischen und regulatorischen Einschränkungen können Unternehmen, die in China tätig sind, ihre globalen KI-Systeme oft nicht direkt nachbilden. Stattdessen müssen sie ihre Fähigkeiten auf lokalen Plattformen (wie Alibaba Cloud oder Volcano Engine) aufbauen.

Kurzfristig erhöht diese Duplizierung die Komplexität. Langfristig jedoch hat sie die Entstehung eines höchst autonomen und wettbewerbsfähigen lokalen Ökosystems beschleunigt. Einerseits erreichen die einheimischen Modelle in Bereichen wie multimodale Fähigkeiten und Codierung schnell die globale Spitzenklasse. Andererseits sorgen lokalisierte Technologien für eine schnellere Reaktionsfähigkeit auf dem Markt und die Einhaltung von Vorschriften.

Dieser Trend ist besonders bei multinationalen Unternehmen zu beobachten, deren KI-Einsatz in China in der Regel drei Phasen durchläuft:

• Vollständige Übernahme der globalen Architektur: Verwendung von Überseemodellen oder Zugriff auf vereinheitlichte globale Lösungen über VPN
• Globale Lösungen mit lokaler Anpassung: Zum Beispiel die Bereitstellung von Microsoft Copilot auf Azure für allgemeine Anwendungsfälle (z.B. Konversations-KI), während Sie sich weiterhin auf Modelle aus Übersee verlassen
• Vollständig lokalisierte Fundamente: Aufbau von End-to-End-KI-Fähigkeiten auf chinesischen cloud- und Modell-Ökosystemen (z. B. Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Volcano Engine), oft in Kombination mit Plattformen wie Dify, die eine tiefe Integration in lokales Marketing, E-Commerce und interne Systeme gewährleisten

In der Praxis gehen multinationale Marken schnell von der globalen Standardisierung zu einem “local-first”-Ansatz über, insbesondere bei neu entstehenden KI-Agentenanwendungen, bei denen lokale Modelle und Infrastrukturen zum Standard gehören.

2. Top-Line orientierte Anwendungsfälle

Während westliche Märkte den Schwerpunkt auf Kostensenkung und Effizienz legen, konzentrieren sich chinesische Unternehmen eher auf Wachstum. Infolgedessen sind umsatzfördernde Funktionen wie Marketing, Vertrieb und Kundenbetreuung zu den wichtigsten Schlachtfeldern für die Einführung von KI geworden.

Fall 1: Von der Erkenntnis zur Entscheidungsfindung

Herkömmliche Tools zum Abhören von sozialen Netzwerken beschränken sich oft auf Schlüsselwörter und Volumenmetriken und sind daher für komplexe Entscheidungen nicht ausreichend. Eine multinationale Verbrauchermarke nutzte GenAI, um ein tiefgreifendes semantisches Verständnis sozialer Inhalte zu erlangen und so Verbraucherszenarien und zugrunde liegende Motivationen zu identifizieren. So konnte die KI beispielsweise aus fragmentierten Beschwerden wie “kurze Momente der Erschöpfung bei der Betreuung der Kinder” den wahren Wunsch junger Mütter nach “effizienter Energieauffüllung” herauslesen und so die Inhaltsstrategie und die Produktdarstellung steuern.

Fall 2: Vertriebskapazitäten skalierbar machen

Im Einzelhandel besteht eine ständige Herausforderung in der Schwierigkeit, menschliches Fachwissen zu standardisieren. Eine globale Sportmarke setzte ein KI-gestütztes Coaching-System ein, das die Verkaufsschulung in eine skalierbare Fähigkeit verwandelt. Durch simulierte Rollenspiele und Leistungsanalysen in Echtzeit wurde die Trainingseffizienz deutlich verbessert, während zuvor erfahrungsbasierte Fähigkeiten strukturiert, wiederholbar und übertragbar wurden.

3. Schnelle Akzeptanz durch Ökosystem-Integration

Die tiefe Integration von sozialen Netzwerken, E-Commerce und Zahlungssystemen schafft eine natürlich verbundene data- und Konsumumgebung. KI kann direkt in die Berührungspunkte mit dem Nutzer eingebettet werden und skaliert nahtlos von der Inhaltsempfehlung bis zur Transaktion.

Dieser Vorteil des Ökosystems führt zu einer bemerkenswerten KI-Einführung. Qwen von Alibaba wurde beispielsweise in Plattformen wie Taobao, Alipay, Fliggy und Amap integriert und ermöglicht ein einheitliches KI-Erlebnis von der Entdeckung bis zum Kauf. Während des chinesischen Neujahrsfestes wurden in nur fünf Tagen mehr als 120 Millionen Essensbestellungen abgewickelt, wobei die Nutzer durchschnittlich 14,4 Mal pro Tag interagierten.

Die rasche Akzeptanz durch das Ökosystem beschleunigt nicht nur den Einsatz von KI im großen Maßstab, sondern verändert auch die Art und Weise, wie Marken mit den Verbrauchern in Kontakt treten, was sowohl neue Herausforderungen als auch Chancen mit sich bringt.

Neue Herausforderung: KI-Agenten als “Torwächter der Entscheidung”

KI-Agenten definieren die Customer Journey neu.

Früher navigierten die Verbraucher durch mehrere Plattformen, um zu suchen, zu vergleichen und zu entscheiden. Heute können große Modelle Informationen bündeln, personalisierte Empfehlungen geben und sogar Transaktionen in einem Fluss abwickeln, so dass Marken in KI-gesteuerte Entscheidungsprozesse eingebunden werden.

Dieser Wandel verlangt von den Unternehmen, ihre Rolle zu überdenken und zu lernen, mit Agenten zu koexistieren. Einerseits müssen sie Produkte und Inhalte data so strukturieren, dass sie von der KI genau verstanden und abgerufen werden können. Andererseits müssen sie ihre “Auffindbarkeit” in generativen Umgebungen (GEO) optimieren und neue Marketing- und Werbestrategien entwickeln, die auf agentengesteuerte Interaktionen ausgerichtet sind.

Neue Möglichkeiten: von digitalen Assets zur “Hyper-Personalisierung”

Gleichzeitig verändert KI die digitalen Assets von Marken.
KI-gesteuerter Datenverkehr steckt noch in den Kinderschuhen, nimmt aber schnell zu. Data zeigt, dass der durch KI generierte Verkehr auf Websites im Vergleich zum letzten Jahr etwa um das Achtfache gestiegen ist. Im Gegensatz zu den traditionellen klickbasierten data generieren KI-Interaktionen kontinuierlich eine hohe Dichte an Nutzersignalen. So kann jede Interaktion mit OpenAI-Systemen etwa 600 Tags erzeugen, was mehr als 200.000 Tags pro aktivem Nutzer pro Jahr ausmacht. Eine ähnliche Dynamik ist in Ökosystemen wie Tencent zu beobachten.

Diese “Tagging”-Funktion eröffnet ungeahnte Möglichkeiten der Hyper-Personalisierung:

• Extrahieren strukturierter Absichtssignale: Marken können die Absichten der Benutzer aus natürlichsprachlichen Interaktionen “lesen”, indem sie Konsumszenarien (z. B. gesellige Zusammenkünfte, Workouts), gesundheitliche Präferenzen (z. B. zuckerarm, glutenfrei), Kaufmotive (z. B. Vorrat oder einmalig) und Preissensibilität erfassen.
• Aktivieren Sie die Echtzeit-Personalisierung: Basierend auf diesen Signalen können Marken dynamisch Produkte empfehlen, Pakete erstellen, gezielte Werbeaktionen auslösen, den Tonfall der Botschaften in Echtzeit anpassen und Cross- und Upsell-Verkäufe optimieren.
• Aufbau eines Langzeitgedächtnisses beim Verbraucher: Im Laufe der Zeit bildet das gesammelte data eine “Gedächtnisschicht” von Nutzern, die es Marken ermöglicht, zukünftige Bedürfnisse zu antizipieren, Mitgliedschafts- und Marketingsysteme zu verfeinern und sogar Produktinnovationen vorzunehmen.

Trotz der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Technologie und Geschäftsmodellen hat Chinas KI-Transformation bereits einen eigenen Weg eingeschlagen, der wachstums- und anwendungsorientiert ist und tief in seinem einzigartigen Marktumfeld verwurzelt ist.