KI - Der Problemlöser?

Aktuell ist die Salesforce Agentforce World Tour in vollem Gange. Viele Kunden und Interessenten können dort hautnah erleben, was heute technologisch alles möglich ist - generative KI, Agenten, Automatisierung über alle Kundenprozesse hinweg. Das ist zweifellos faszinierend – doch während Protagonisten auf Veranstaltungen gerne über disruptive Innovationen reden, stellen sich manche Verantwortliche aus dem Mittelstand ganz andere Fragen. Kann KI Unternehmen, in einem angespannten Marktumfeld mit hohem Effizienzdruck, Fachkräftemangel und stagnierenden Auftragseingängen konkret und vor allem schnell helfen?

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Die Antwort hierauf ist ein überzeugtes ja, aber! Ja, es gibt seit geraumer Zeit praxistaugliche KI-Anwendungen, die keine Vision mehr sind, sondern echten Mehrwert schaffen – etwa in Marketing, Vertrieb und Service. Nicht als Ersatz für Menschen, sondern als intelligentes Werkzeug, das Mitarbeitende entlastet. Der erfolgreiche Einsatz von KI setzt aber voraus, dass das das Unternehmen bereit ist oder den Willen hat sich konsequent zu verändern und auf das Notwendige einzulassen.

KI in der Praxis

Beispiele gefällig? Nehmen wir den Vertrieb. In vielen mittelständischen Unternehmen ist die Vertriebsmannschaft permanent am Limit. Es fehlt die Zeit, alle potenziellen Kunden sorgfältig zu bewerten, während gleichzeitig eine Vielzahl an Kontakten – Bestandskunden, Messekontakte oder Website-Anfragen– bedient werden muss. KI kann hier gezielt entlasten. Intelligente Modelle bewerten Kontakte automatisch nach Relevanz und Abschlusswahrscheinlichkeit. So landet der Fokus auf den richtigen Verkaufschancens – und nicht auf den lauten, aber uninteressanten. Auch bei der Angebotserstellung kannt KI unterstützen. Verkäufer komplexer, variantenreicher Produkte sparen mit KI-gestützten Konfigurations- und Preisvorschlägen nicht nur Zeit, sondern reduziert auch Fehler und erhöht die Abschlussgeschwindigkeit.

Machen wir weiter im Marketing. Marketing gilt in klassischen mittelständischen Herstellerstrukturen von jeher als Cost Center. Daher herrscht dort häufig anhaltender Ressourcendruck. Die Erwartungen an Sichtbarkeit, Leadgenerierung und Content-Qualität aber steigen. KI-basierte Tools können hier Spielräume schaffen. Texte für Kampagnen, Produktbeschreibungen oder Social Media lassen sich automatisiert erstellen und zielgruppengerecht zuschneiden. Noch spannender wird es, wenn KI entscheidet, wann ein Kontakt am besten angesprochen wird – und über welchen Kanal. So entstehen relevante, datengestützte Kampagnen, die wirken, ohne das Team zu belasten. Und durch die Analyse von externen Branchensignalen lassen sich sogar potenzielle Kunden identifizieren und proaktiv ansprechen, bevor sie selbst aktiv werden.

Um das Bild rund um den Kunden vollständig zu machen werfen wir noch einen Blick zum Service. Hier schlagen, wie auch in anderen Bereichen, die Auswirkungen des Fachkräftemangels besonders zu. Steigende Erwartungen der Kunden, aber zu wenig Personal, um sie in gewohnter Qualität zu bedienen. KI-basierte Assistenten können helfen, Routineaufgaben zu übernehmen – etwa mit Chatbots, die Standardanfragen rund um die Uhr beantworten. Noch stärker wird der Effekt, wenn Servicetickets automatisch analysiert und den richtigen Ansprechpartnern im Unternehmen zugewiesen werden. Das spart wertvolle Zeit und steigert die Erstlösungsquote. Und, wer seine Maschinen vernetzt, kann durch KI frühzeitig erkennen, wann ein technisches Problem droht. Predictive Maintenance macht Serviceeinsätze planbarer, reduziert Ausfälle und stärkt die Kundenbindung durch echte Proaktivität.

Von nichts kommt nichts

So greifbar die Vorteile der aufgezeigten Beispiele sind – der erfolgreiche Einsatz von KI ist kein IT-Projekt, das man „nebenbei“ startet. Vielmehr geht es darum, die eigene Organisation fit für datenbasierte Arbeit zu machen. Denn KI ist kein Stand-alone. KI muss in den Unternehmensalltag integriert werden. Das heißt, Prozesse müssen neu gedacht, Aufgaben neu verteilt, Abläufe konsequent digitalisiert werden. Es reicht nicht, neue Tools einzuführen – Arbeit muss neu organisiert werden. Das erfordert Mut zur Veränderung. Wer an bisherigen Strukturen festhält, wird Geld investieren aber die Möglichkeiten von KI nicht annähernd ausschöpfen können.

Hinzu kommen die technischen Grundlagen. Ohne vernetzte Systeme und Plattformen und ohne belastbare, qualitativ hochwertige Daten ist keine KI sinnvoll einsetzbar. CRM-, PIM-, ERP- und Servicesysteme müssen integriert sein, Daten aktuell und konsistent gepflegt werden. Ein klarer Rahmen für Data Governance ist unerlässlich. Wer ist wofür verantwortlich? Welche Systeme sind führend. Wie werden Daten verwaltet, strukturiert, verwendet? Ohne Antworten auf diese Fragen verpuffen KI-Initiativen schnell im Aktionismus.

Wer schnell sein will muss langsam machen

Gerade für mittelständische Unternehmen lohnt sich daher bei aller gebotenen Dringlichkeit, ein schrittweises Vorgehen. Ein Pilotprojekt – zum Beispiel im Lead-Scoring oder bei der Serviceautomatisierung – kann wertvolle Erkenntnisse bringen und zeigt schnell, wo organisatorisch nachjustiert werden muss. Entscheidend ist nicht, sofort alles zu verändern, sondern die richtigen Weichen zu stellen: für mehr Effizienz, für gezieltere Kundenansprache – und für eine Organisation, die bereit und in der Lage ist KI wertschöpfend für sich zu nutzen.