Was ist ein AI ? Eine kurze Erläuterung

Was genau ist also ein AI ? Im Gegensatz zu herkömmlicher AI , die nach vordefinierten Regeln arbeitet, ist ein AI eine Softwarekomponente, die im Namen eines Benutzers oder eines Systems handeln kann. Er arbeitet nach dem Prinzip "Wahrnehmen - Denken - Handeln": Er nimmt seine Umgebung und data wahr, zieht aus diesen Informationen Schlüsse, um Erkenntnisse zu gewinnen, und handelt durch autonome oder unterstützte Entscheidungen. Auf diese Weise können Agenten komplexe Arbeitsabläufe orchestrieren, mehrere spezialisierte Subagenten koordinieren und Logik anwenden, um Probleme mit einem hohen Maß an Autonomie zu lösen. Sie sind in der Lage, Bedürfnisse proaktiv zu antizipieren und sich an veränderte Bedingungen anzupassen, indem sie fortschrittliche kontextbezogene Argumente für die Entscheidungsfindung nutzen. Diese Entwicklung von statischen Werkzeugen zu dynamischen, problemlösenden Partnern macht die AI zu einem einzigartigen Instrument, um spürbare geschäftliche Veränderungen voranzutreiben.

Wie AI die wirtschaftliche Transformation vorantreiben

AI sind eine vielseitige Kraft zur Verbesserung von Geschäftsabläufen und zur Vertiefung von Kundenbeziehungen. Indem sie ihre Fähigkeiten auf spezifische kommerzielle Funktionen ausrichten, können Unternehmen eine noch nie dagewesene Effizienz und Wachstum freisetzen. Eine kürzlich durchgeführte Studie zeigt, dass viele Unternehmen diese AI Tools integrieren. 58 % der Unternehmen setzen bereits eine Art von KI in bestimmten Geschäftsbereichen ein und weitere 35 % prüfen aktiv die Implementierung [3]. Betrachtet man die heutige Landschaft großer Unternehmen in vielen Branchen, so kristallisieren sich vier Hauptbereiche heraus, die für die Anwendung von AI in kommerziellen Funktionen am wichtigsten sind. Diese Bereiche bieten eine strukturierte Sichtweise, um zu verstehen, wo Unternehmen die größte Wirkung erzielen können.

1. Revolutionierung des Kundenbeziehungsmanagements

Der Einfluss von AI ist im Handel und im Kundenbeziehungsmanagement besonders groß. Bouygues Telecom hat sich mit Artefact zusammengetan, um ein überzeugendes Beispiel aus der Praxis zu liefern. Angesichts einer komplexen Reihe von Mobilfunkangeboten, die zur Frustration der Kunden führten, führte das Unternehmen einen generativen AI Verkaufsassistenten ein [7]. Der Assistent, der auf Googles Agent Builder basiert, bietet rund um die Uhr Beratung, natürliche Konversationen und maßgeschneiderte Empfehlungen. Er synchronisiert den Chat mit der Website und führt die Nutzer wie ein Assistent im Laden durch den Kaufprozess.

"Wir waren in der Lage, dieses Verhalten in eine Eingabeaufforderung für Vertex AI Agent Builder umzuwandeln. Die ersten Tests zeigten echtes Potenzial." - François Gette, Lead Open Innovation, Bouygues Telecom über die Nutzung der AI von Google Cloud[7].

Diese Technologie ist nicht nur für textbasierte Assistenten gedacht. In einer anderen strategischen Implementierung für ein großes CPG-Unternehmen (Consumer Packaged Goods) werden AI entwickelt, die als leistungsstarke Verbündete für das B2B-Telesales-Team fungieren sollen. Das Hauptziel besteht darin, das Team dabei zu unterstützen, Tausende kleinerer Kunden zu erreichen, die zuvor telefonisch nicht erreichbar waren. Sie werden so geschult, dass sie intelligente Upselling-Vorschläge machen können, z. B. einen günstigeren Preis für ein größeres Produktpaket anbieten. Um eine menschlichere und lokalere Verbindung zu schaffen, können die Agenten sogar mit verschiedenen regionalen Akzenten sprechen, die auf den Standort des Kunden abgestimmt sind. Die potenziellen Vorteile sind beträchtlich: höhere Umsätze auf einem bisher unerschlossenen Markt, verbesserte betriebliche Effizienz und eine hochwertige, persönliche Betreuung bei jedem einzelnen Anruf.

Dieser Wandel wird durch Branchenuntersuchungen bestätigt, die zeigen, dass fast die Hälfte (46 %) der Geschäftskunden heute einen AI einem Menschen vorziehen würden, nur um schneller bedient zu werden [10]. Erica, die virtuelle Assistentin der Bank of America, hat mehr als 1,5 Milliarden Kundeninteraktionen bearbeitet und damit die Leistungsfähigkeit von Agenten bei der Aufrechterhaltung eines stets verfügbaren, effektiven Kundenbeziehungsmanagements unter Beweis gestellt [6].

Die Vision der Zusammenarbeit zwischen AI und KI wird im täglichen Arbeitsablauf der Vertriebsmitarbeiter greifbar. Anstatt den Morgen mit dem manuellen Durchsuchen von data zu beginnen, erhält ein Vertriebsmitarbeiter ein proaktives Briefing von seinem AI . "Guten Morgen. Ihre oberste Priorität ist die Erneuerung der ACME Corp, die aufgrund der geringen Akzeptanz von Funktionen gefährdet ist. Ich habe die data des Unternehmens analysiert, eine personalisierte E-Mail verfasst, in der ich den Wert der zu wenig genutzten Funktionen hervorhebe, und ein 15-minütiges Gespräch vorgeschlagen. Möchten Sie sie genehmigen und abschicken?" Dieser Agent kümmert sich um die data , so dass sich der Vertriebsmitarbeiter auf hochwertige strategische Gespräche konzentrieren kann.

2. Steigerung der kommerziellen Effizienz

Das oft übersehene Back-Office ist ein erstklassiger Bereich, in dem AI für erhebliche Effizienzsteigerungen sorgen können. Agenten sind hervorragend in der Lage, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, die viel Zeit in Anspruch nehmen, wie z. B. Kunden- und Produktregistrierung, Auftragsmanagement und Statusabfragen.

So kann beispielsweise ein Fertigungshändler einen AI einsetzen, um per E-Mail gesendete Bestellungen zu bearbeiten. Der Agent liest die angehängte PDF-Datei, überprüft das Kundenkonto, gleicht SKUs mit dem Bestand im ERP-System ab und gibt die Bestellung in das System ein. Auf diese Weise wird nicht nur die Zeit für die Auftragsabwicklung von Stunden auf Minuten reduziert, sondern es werden auch kostspielige manuelle data vermieden, was zu einer erheblichen Senkung der Betriebskosten in den damit verbundenen Funktionen führt.

Eine weitere überzeugende Anwendung von AI in der kommerziellen Effizienz liegt in der Steigerung der Produktivität der Vertriebsmitarbeiter durch synthetische Personas und erweiterte Business Intelligence (BI). Bei der ersten Anwendung handelt es sich um generative AI , die auf der Grundlage historischer data trainiert wurden und eine Vielzahl von Kundenprofilen simulieren können. Vertriebsmitarbeiter treten mit diesen virtuellen Personas über chatbasierte Szenarien in Kontakt und können so maßgeschneiderte Ansätze in einer risikofreien Schulungsumgebung üben und verfeinern. Die zweite Anwendung befasst sich mit einer allgemeinen Herausforderung, mit der viele Unternehmen konfrontiert sind: die Demokratisierung data Entscheidungsfindung, ohne die Vertriebsmitarbeiter mit zeitaufwändigen Dashboards oder statischen reports zu belasten. Erweiterte BI-Assistenten bieten eine elegante Lösung, indem sie personalisierte Leistungseinblicke über dialogorientierte Schnittstellen bereitstellen. So könnte beispielsweise ein Außendienstmitarbeiter über ein vertrautes Tool wie WhatsApp auf Echtzeit-Verkaufsmetriken zugreifen und so wichtige Informationen nahtlos in seinen täglichen Arbeitsablauf einbinden.

3. Optimierung von Revenue Growth Management (RGM) und Preisgestaltung

AI sind einzigartig ausgestattet, um die Komplexität von RGM zu bewältigen. Durch die Analyse von data, Konkurrenzpreisen, Lieferkettenlogistik und historischen Verkaufstrends können Agenten optimale Preis- und Promotionsstrategien empfehlen und sogar ausführen. Sie können die Auswirkungen einer Preisanpassung oder eines Werbeangebots auf den Umsatz und die Gewinnspanne simulieren und ermöglichen es den Teams, Entscheidungen auf der Grundlage von data und nicht nur intuitiv zu treffen.

Nehmen wir zum Beispiel ein Konsumgüterunternehmen, das einen AI einsetzt, um die Preise der Wettbewerber auf E-Commerce-Plattformen zu überwachen. Der Agent könnte den Preis seines Flaggschiffprodukts selbstständig um ein paar Cent anpassen, um das digitale Regal zu gewinnen, oder eine Werbeaktion mit hoher Gewinnspanne ankündigen, wenn ein wichtiger Wettbewerber nicht mehr auf Lager ist, und so den Umsatz ohne ständiges menschliches Eingreifen direkt maximieren.

4. Verbesserung der Leistung des Außendienstes und der Route-to-Market (RTM)-Strategie

Hier entwickeln sich die AI von Analysetools zu strategischen Partnern für den Vertrieb. Für die RTM-Strategie können sie Marketingkampagnen schärfen, indem sie als AI Persona-Generatoren dienen [8], große Datensätze analysieren, um unterversorgte Segmente zu identifizieren, und Expansionsmöglichkeiten modellieren.

Ein überzeugendes Beispiel für dieses Potenzial ist Sanofi, das seine Marketing- und Vertriebsaktivitäten mithilfe von AI umgestaltet. Anstatt einfach ein Q&A-System zu entwickeln, setzt Sanofi AI ein, die direkt auf riesige data aus der Marktforschung zugreifen und diese analysieren können, um strategische Erkenntnisse für die Einführung neuer Produkte zu gewinnen - ein Prozess, der die Markteinführung zu beschleunigen und die kommerzielle Wirkung zu optimieren verspricht [9].

Von der Umsetzung zur Wirkung: Ein strategischer Ausblick

Die Einführung von AI bringt eine klare und messbare Rendite. Untersuchungen zeigen, dass Unternehmen, die diese Lösungen einsetzen, einen erwarteten ROI von 13,7 % erzielen [3]. Dies unterstreicht den greifbaren Wert der agentenbasierten AI und untermauert ihr Potenzial als strategischer Treiber für Effizienz und geschäftliche Auswirkungen.

Die Ausschöpfung dieses Potenzials erfordert jedoch einen strategischen Ansatz, der über die reine Technologie hinausgeht. Zwar experimentieren viele Unternehmen mit agentenbasierter AI, aber es ist bemerkenswert, dass die meisten dieser Projekte nicht über das Proof-of-Concept-Stadium hinauskommen. Der Weg dorthin erfordert eine akribische Planung:

  • Strategische Übernahme: Unternehmen müssen die wichtigsten Bereiche für den Einsatz identifizieren. Der Wert wird in der Regel innerhalb von 13 Monaten realisiert, wobei die Implementierung durchschnittlich 4 bis 6 Monate dauert, wie interne Studien Artefact zeigen.
  • Integration mit bestehenden Systemen: Entscheidend ist, dass AI nahtlos in bestehende Unternehmenssysteme wie CRM und ERP integriert werden können, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.
  • Kombination von Technologie und kulturellem Wandel: Für eine erfolgreiche Umsetzung ist es notwendig, eine Kultur zu kultivieren, die AI als Erweiterung menschlicher Fähigkeiten begreift.

Natürlich ist dieser Weg nicht ohne erhebliche Reibungsverluste. Die nahtlose Integration von Agenten in bestehende CRM- und ERP-Systeme ist ein gewaltiges technisches und finanzielles Unterfangen, das oft eine Investition in Höhe von mehreren Millionen Dollar in tiefgreifende architektonische Arbeiten und data Governance bedeutet. Eine ebenso große Herausforderung stellt der Kulturwandel dar. Hier geht es nicht einfach nur um eine neue Software-Schulung, sondern um die Umstellung zentraler Arbeitsabläufe und den Aufbau von Vertrauen in automatische Empfehlungen. Um diese Hürden erfolgreich zu meistern, bedarf es einer nachhaltigen Unterstützung durch die Unternehmensleitung und einer gezielten Change-Management-Strategie, die bestätigt, dass es sich bei der Implementierung von AI um eine tiefgreifende, strategische Transformation handelt und nicht um eine einfache Plug-and-Play-Lösung.

Die Zukunft dieser Technologie ist unbestreitbar agentenbasiert. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 33 % der Unternehmenssoftwareanwendungen agentenbasierte AI enthalten werden [5]. Gleichzeitig wird erwartet, dass sich AI Arbeitsabläufe schnell in Unternehmen verbreiten und von Nischenpiloten zu einem integralen Bestandteil der Kerngeschäftsabläufe werden.

Trotz des transformativen Potenzials der agentenbasierten AI bleibt die Skalierung eine große Herausforderung. Gartner weist darauf hin, dass die Prototypenerstellung zwar relativ einfach ist, dass aber bis 2027 mehr als 40 % der Projekte aufgrund des unklaren Werts oder steigender Kosten abgebrochen werden und dass nur etwa ein Viertel der Projekte über das Proof-of-Concept-Stadium hinausgeht [4]. Dies unterstreicht die Kluft zwischen der Erprobung und der nachhaltigen Einführung in der Produktion.

Schlussfolgerung

AI werden die kommerzielle Effizienz grundlegend neu definieren und eine echte geschäftliche Transformation bewirken. Indem sie sich von einer Technologiediskussion auf die Lösung zentraler Geschäftsprobleme konzentrieren, können Unternehmen ein noch nie dagewesenes Produktivitätsniveau, erhebliche Kostensenkungen und eine höhere Kundenzufriedenheit erreichen. Die strategische Umsetzung der digitalen Transformation, die Förderung einer soliden Zusammenarbeit zwischen Mensch AI KI und kluge Investitionen in diese intelligenten Systeme werden Unternehmen in die Lage versetzen, die transformative Kraft der AI voll auszuschöpfen, sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu sichern und ein nachhaltiges Umsatzwachstum im Zeitalter der AI zu gewährleisten.

Referenzen

  1. Vorrangige Forschung. (2024). AI https://www.ai
  2. Gartner. (2025). Innovation Insight for the AI Agent Platform Landscape (Leinar Ramos, Gabriel Rigon, et al.). 26. März 2025.
  3. BCG. (2025a). AI verlagert IT-Budgets auf Wachstumsinvestitionen. https://www.ai
  4. Gartner. (2025). Gartner prognostiziert, dass mehr als 40 Prozent der AI für Agenten bis Ende 2027 abgebrochen werden. https://www.ai
  5. Gartner. (2025). AI - Die nächste Evolution in der Automatisierung. https://www.ai
  6. Voicebotai. (2023). Erica, die AI der Bank of America, hat 1,5 Milliarden Interaktionen hinter sich. https://voicebot.ai
  7. Artefact. (2025). Bouygues Telecom bringt seinen AI auf den Markt. https://www.ai
  8. Artefact. (2024). Retail Media, GenAI Persona Generator - e-Commerce Berlin Expo 2024 in a nutshell. https://www.artefact
  9. Artefact. (2024). Von der Einsicht zum Markt: Der Einfluss von AI auf den kommerziellen Erfolg bei Sanofi. 15. Mai 2024. https://www.ai
  10. Salesforce Forschung. (2024). State of the AI Connected Customer (Siebte Ausgabe).September 2024