7 Wahrheiten über Go-to-Market und KI

KI verändert, wie wir arbeiten. Die Maschine entwickelt sich vom Tool zum Assistenten.  
Künstliche Intelligenz ist im Unternehmensalltag angekommen. Laut Stanford KI Index nutzten 2024 bereits 78 Prozent der befragten Organisationen KI; gegenüber 55 Prozent im Vorjahr. Gleichzeitig gelingt es bislang nur einer Minderheit, aus Experimenten oder Initiativen einen messbaren und skalierbaren Geschäftsvorteil zu machen. 

Das ist die eigentliche Herausforderung: Der Zugang zu leistungsfähiger Technologie allein schafft noch keine Differenzierung. Entscheidend ist, wie konsequent ein Unternehmen KI mit Kundenerlebnis, Wissen, Daten, Prozessen und Verantwortung verbindet. 

Für ein zukunftsfähiges Go-to-Market gelten deshalb sieben Wahrheiten. 

1. KI entwickelt sich vom Tool zum Wachstumsmodell 

KI punktet vor allem durch die Neugestaltung kommerzieller Wertschöpfung. 

78 Prozent der Unternehmen nutzten 2024 bereits KI. Ein Jahr zuvor waren es erst 55 Prozent. KI entwickelt sich damit von einem Differenzierungsmerkmal zur grundlegenden Unternehmensfähigkeit. (Stanford KI Index 2025) 

Umsatzsteigerungen durch KI verzeichnen besonders häufig Marketing und Vertrieb. Weitere Funktionen mit hoher Umsatzwirkung sind Strategie, Corporate Finance sowie Produkt- und Serviceentwicklung. (McKinsey, State of KI 2025) 

Die gesamtwirtschaftliche Wirkung bleibt dennoch begrenzt: Nur 39 Prozent der von McKinsey Befragten führen überhaupt einen Anteil ihres EBIT auf KI zurück. Bei den meisten dieser Unternehmen liegt dieser Anteil unter fünf Prozent. 

Fazit 

Die relevante Managementfrage lautet: „An welchen Stellen kann KI unser Wachstumssystem strukturell verbessern?“ 

Dazu gehören beispielsweise eine bessere Markt- und Kundenanalyse, präzisere Segmentierung, intelligente Angebotsprozesse, personalisierte Commerce-Erlebnisse und ein serviceorientierter Vertrieb. 

Technologie ist der Enabler. Wachstum ist das Ziel. 

2. Die Customer Journey ist das neue Operating Model 

Kunden erleben ein Unternehmen, oder dessen organisatorische Brüche. 

69 Prozent der Verbraucher erwarten konsistente Interaktionen über Abteilungsgrenzen hinweg. Gleichzeitig bevorzugen fast 60 Prozent möglichst wenige Kontaktpunkte, um Informationen zu erhalten oder einen Vorgang abzuschließen. (Salesforce, State of the KI Connected Customer) 

76 Prozent der Marketingverantwortlichen geben an, dass Datensilos eine Personalisierung in Echtzeit behindern. 75 Prozent können Kunden deshalb an entscheidenden Momenten der Journey nicht angemessen ansprechen. (Adobe, KI and Digital Trends 2025) 

73 Prozent berichten von inkonsistenten Erlebnissen über verschiedene Kanäle hinweg. 72 Prozent sehen sogar widersprüchliche Botschaften als Folge fragmentierter Daten. 

Fazit 

Solange Marketing, Vertrieb, Commerce und Service mit unterschiedlichen Daten, Systemen und Zielbildern arbeiten, kann auch KI kein konsistentes Kundenerlebnis erzeugen. 

Ein KI-natives Go-to-Market richtet Verantwortlichkeiten, Datenflüsse und Prozesse entlang der tatsächlichen Customer Journey aus.  

3. Relevanz schlägt Reichweite

KI senkt die Kosten der Content-Produktion. Damit steigt jedoch nicht automatisch die Qualität der Kommunikation. Zunächst steigt vor allem deren Menge. 

56 Prozent der Kunden erwarten personalisierte Angebote. Personalisierung ist damit keine überraschende Zusatzleistung mehr, sondern Teil der Grunderwartung. (Salesforce, State of the Connected Customer) 

43 Prozent der Verbraucher schließen einen Wiederkauf nach einer schlechten Serviceerfahrung aus. Mehr als ein Drittel würde eine Marke wegen unnötig komplizierter Prozesse verlassen. (Salesforce, State of the KI Connected Customer) 

60 Prozent sagen, dass KI den Faktor Vertrauen in Unternehmen zusätzlich erhöht. Gleichzeitig halten 65 Prozent Organisation beim Umgang mit Kundendaten für leichtfertig. 

Fazit 

Mehr automatisierte Kommunikation ist nicht zwingend ein Wettbewerbsvorteil. Relevant wird Kommunikation, wenn sie Kontext versteht, ein konkretes Problem löst und im richtigen Moment erfolgt. 

KI kann Kundensignale analysieren, Inhalte variieren und nächste Schritte empfehlen. Ohne klare Positionierung, hochwertige Daten und ein echtes Verständnis der Kunden automatisiert sie jedoch lediglich Irrelevanz. 

Wer irrelevante Kommunikation automatisiert, produziert effizienteres Rauschen.

4. Unternehmenswissen wird zur kommerziellen Infrastruktur

Die Qualität einer KI-Anwendung wird nicht nur durch das verwendete Modell bestimmt. Sie hängt wesentlich davon ab, auf welches Wissen die Anwendung zugreifen kann. 

62 Prozent der Beschäftigten berichten, dass sie zu viel Zeit mit der Suche nach Informationen verbringen. 68 Prozent fehlt ausreichend ununterbrochene Zeit für konzentrierte Arbeit. (Microsoft Work Trend Index) 

75 Prozent der Wissensarbeiter nutzten 2024 bereits KI bei der Arbeit. 46 Prozent hatten weniger als sechs Monate zuvor damit begonnen. Die individuelle Nutzung entwickelt sich damit häufig schneller als die unternehmensweite Steuerung. (Microsoft und LinkedIn, Work Trend Index 2024) 

64 Prozent der CEOs sagen, dass der Erfolg generativer KI stärker von der Akzeptanz der Menschen als von der Technologie selbst abhängt. (IBM Institute for Business Value) 

Fazit 

Produktinformationen, Kundenerfahrungen, Projektdokumentationen, Marktkenntnisse und bewährte Vertriebsargumente müssen auffindbar, aktuell und sicher nutzbar sein. 

Es reicht nicht, Dokumente in einer weiteren Datenbank abzulegen. Unternehmen benötigen eine aktive Wissensarchitektur: mit eindeutigen Quellen, Verantwortlichkeiten, Zugriffsrechten und Qualitätsstandards. 

KI skaliert nicht automatisch Intelligenz. Sie skaliert zunächst das Wissen – und auch die Wissenslücken –, die ein Unternehmen ihr zur Verfügung stellt.

5. Automatisiere die Routine. Stärke die Beziehung.

Die richtige Automatisierung ersetzt nicht die Kundenbeziehung. Sie gibt Menschen mehr Zeit, diese Beziehung professionell zu gestalten. 

Vertriebsmitarbeitende verbringen 70 Prozent ihrer Arbeitszeit mit Aufgaben, die nicht unmittelbar dem Verkauf dienen. Dazu gehören administrative Tätigkeiten, Dateneingabe, interne Abstimmung und Deal Management. (Salesforce, State of Sales 2024) 

83 Prozent der Sales-Teams mit KI berichteten von Umsatzwachstum. Bei Teams ohne KI waren es 66 Prozent. Die Ergebnisse zeigen einen deutlichen Zusammenhang, auch wenn sich daraus allein keine Kausalität ableiten lässt. 

Menschliche Fähigkeiten bleiben trotz KI zentral. Im Future of Jobs Report gehören Führung, soziale Einflussfähigkeit, kreatives Denken, Resilienz und Zusammenarbeit weiterhin zu den Kompetenzen mit stark wachsender Bedeutung. (World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025) 

Fazit 

KI eignet sich besonders für Recherche, Dokumentation, Zusammenfassungen, Priorisierung, Vorbereitung und standardisierte Kommunikation. 

Menschliche Fähigkeiten werden dagegen dort wertvoller, wo Kontext, Empathie, Urteilskraft, Kreativität und Verantwortung gefragt sind. 

Die entscheidende Frage lautet: „Welche Arbeit können wir Menschen abnehmen, damit sie für Kunden wertvoller werden?“ 

6. Erfolgreiches Go-to-Market braucht einen gemeinsamen kommerziellen Motor

Lokale KI-Piloten und isolierte Systeme erzeugen lokale Verbesserungen. Skalierbares Wachstum entsteht erst durch ein verbundenes System. 

Nur 26 Prozent der Unternehmen verfügen über die notwendigen Fähigkeiten, um KI über Proofs of Concept hinaus zu skalieren und messbaren Wert zu erzeugen. 74 Prozent kämpfen weiterhin mit der Wertrealisierung und Skalierung. (BCG, Where’s the Value in KI?) 

Nur rund ein Drittel der Unternehmen skaliert KI-Programme unternehmensweit. Große Unternehmen sind dabei deutlich weiter als kleinere Organisationen. (McKinsey, State of KI 2025) 

Fragmentierte Daten verhindern die einheitliche Sicht auf Kunden. Das führt laut Adobe bei 73 Prozent der befragten Praktiker zu inkonsistenten Erlebnissen und bei 72 Prozent zu widersprüchlichen Botschaften. 

Fazit 

Unternehmen dürfen CRM, Marketing Automation, Commerce, Service, Datenplattformen und KI-Anwendungen nicht als unabhängige Projekte betrachten. 

Ein gemeinsamer kommerzieller Motor braucht: 

ein verbindliches Kunden- und Datenmodell, 

integrierte Plattformen und Prozesse, 

klare Governance und Sicherheitsstandards, 

gemeinsame Erfolgskennzahlen, 

lokale Handlungsspielräume für Märkte und Teams. 

Die Infrastruktur sollten Unternehmen zentral orchestrieren. Die Arbeit am Kunden muss dezentral, schnell und eigenverantwortlich erfolgen können. 

7. Transformation ist Routine und kein Projekt 

KI entwickelt sich schneller als klassische Transformationsprogramme. Unternehmen brauchen deshalb keine einmalige Einführung, sondern ein dauerhaftes System für Lernen und Skalieren. 

Ein Drittel der Unternehmen stoppt KI-Anwendungsfälle nach der Pilotphase. Die entscheidende Hürde ist nicht das Experiment, sondern die Überführung in belastbare Arbeitsabläufe. (IBM Institute for Business Value) 

39 Prozent der Kernkompetenzen von Beschäftigten werden sich nach Einschätzung der Arbeitgeber bis 2030 verändern. (World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025) 

77 Prozent der Arbeitgeber planen, ihre Beschäftigten für die Zusammenarbeit mit KI weiterzubilden. 49 Prozent wollen ihre Geschäftsmodelle auf neue KI-basierte Chancen ausrichten. (World Economic Forum, Workforce Strategies) 

Fazit

Erfolgreiche Unternehmen etablieren einen kontinuierlichen Kreislauf: 

Chancen erkennen → Hypothesen formulieren → Lösungen testen → Wirkung messen → Wissen teilen → erfolgreiche Ansätze skalieren 

Nicht die Anzahl der Pilotprojekte entscheidet über den Erfolg. Entscheidend ist, wie schnell ein Unternehmen aus einem Experiment einen besseren Prozess und aus diesem Prozess messbare Wirkung entwickelt. 

Transformation ist kein Programm mit einem Enddatum. Sie wird zu einer organisatorischen Fähigkeit.

Der KI-Vorteil entsteht im Zusammenspiel

KI-Nutzung wird zur Normalität. Der Zugang zu Modellen und Tools allein bietet deshalb immer weniger Differenzierung. 

Der nachhaltige Vorteil entsteht durch das Zusammenspiel von: 

einer klaren Wachstumsstrategie, 

einem kundenzentrierten Operating Model, 

verbundenen Daten und Systemen, 

nutzbarem Unternehmenswissen, 

befähigten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, 

klarer Governance, 

und einer Organisation, die kontinuierlich lernt. 

Die Gewinner werden nicht zwangsläufig die Unternehmen mit der fortschrittlichsten Technologie sein. Es werden jene sein, die Erkenntnisse am schnellsten in Kundennutzen, und Kundennutzen am schnellsten in Wachstum, verwandeln.

Wie Collective Minds Unternehmen dabei unterstützt 

Collective Minds verbindet strategische Beratung, Organisationsentwicklung und technologische Umsetzung. Statt mit einem isolierten KI-Projekt zu beginnen, setzen wir an den konkreten Wachstums- und Kundenproblemen eines Unternehmens an. 

Option 1: KI-natives Go-to-Market Assessment

Eine kompakte Standortbestimmung für Geschäftsführung und kommerzielle Führungsteams. 

Ergebnisse: 

Bewertung von Strategie, Customer Journey, Daten, Technologie und Organisation 

Identifikation der größten kommerziellen KI-Potenziale 

Priorisierung nach Wertbeitrag, Machbarkeit und Risiko 

gemeinsames Zielbild für das zukünftige Go-to-Market 

umsetzbare Roadmap für die nächsten 90 bis 180 Tage 

Option 2: Customer Journey & Commerce Transformation 

Neugestaltung der kommerziellen Prozesse entlang des tatsächlichen Kundenverhaltens. 

Ergebnisse: 

durchgängige Customer Journeys über Marketing, Sales, Commerce und Service 

Identifikation kritischer Brüche und Umsatzverluste 

Zielbild für Prozesse, Rollen, Daten und Plattformen 

priorisierte Verbesserungen und neue digitale Services 

schrittweise Umsetzung mit messbaren Business-KPIs 

Option 3: KI-enabled Marketing & Sales

Einführung konkreter KI-Workflows für Marketing- und Vertriebsteams.

Mögliche Anwendungsfälle: 

Markt-, Account- und Kundenrecherche 

Lead-Qualifizierung und Priorisierung 

personalisierte Kampagnen und Vertriebsansprache 

Vorbereitung und Dokumentation von Kundengesprächen 

Angebots- und Ausschreibungsprozesse 

Next-Best-Action-Empfehlungen 

Vertriebscoaching und Wissenszugriff 

Option 4: Enterprise KI & Knowledge Enablement 

Aufbau einer sicheren, kollaborativen KI- und Wissensumgebung für das Unternehmen. 

Ergebnisse: 

strukturierter Zugriff auf internes Unternehmenswissen 

sichere Einbindung relevanter Daten und Dokumente 

rollenbasierte Zugriffs- und Governance-Konzepte 

gemeinsame Prompt- und Workflow-Bibliotheken 

Nutzung unterschiedlicher Modelle innerhalb einer kontrollierten Umgebung 

systematisches Wissensmanagement über Teams und Standorte hinweg 

Option 5: Commercial Operating Model & Enablement

Verankerung der Veränderung in Organisation, Führung und täglicher Arbeit.

Ergebnisse: 

klare Verantwortlichkeiten zwischen Business, Marketing, Sales und IT 

Governance für Daten, Plattformen und KI-Anwendungen 

messbare Ziele und ein gemeinsames KPI-System 

Befähigung von Führungskräften und Teams 

Aufbau eines kontinuierlichen Test-and-Learn-Prozesses 

Skalierung erfolgreicher Use Cases über Bereiche und Märkte hinweg

Der sinnvollste Einstieg ist selten ein großes KI-Programm

Der bessere Anfang ist ein konkretes Wachstumsproblem.

Wo verlieren Kunden Zeit? Wo verliert der Vertrieb Wirkung? Wo verhindern Datensilos ein konsistentes Erlebnis? Wo ist wertvolles Wissen nicht verfügbar? Und welche wiederkehrenden Aufgaben halten Menschen davon ab, sich auf Kunden und Wachstum zu konzentrieren?

Wer diese Fragen beantwortet, findet nicht nur den richtigen KI-Use-Case.

Er beginnt, sein Go-to-Market neu zu gestalten.