Willkommen zum ersten Beitrag unserer neuen Blogserie, in der wir Sie Kapitel für Kapitel durch unser neues Buch „Ignite Your GTM With AI“ (Zünden Sie Ihr GTM mit KI) führen. Wir beginnen mit dem Kapitel, das die Grundlage für alles legt: Kapitel 1: „Die KI-Landschaft im Jahr 2025“.
Und wir beginnen damit, ehrlich zu Ihnen zu sein: Der Zustand der KI ist laut und unübersichtlich.
Jeden Tag gibt es einen neuen Durchbruch in der generativen KI. Sie lesen über OpenAI, Googles Gemini oder Anthropics Claude. Sie sehen, wie Microsoft Copilot in jede Anwendung integriert. Ihnen wird ständig erzählt, dass Automatisierung die Zukunft ist, dass LLMs (Large Language Models) alles verändern werden und dass Sie jetzt sofort eine KI-Strategie brauchen.
In diesem Rausch geraten die meisten Führungskräfte in Panik. Sie fragen: „Welche KI-Tools sollen wir kaufen?“ oder „Wie bauen wir Chatbots für unsere Website?“
Aber was, wenn das die falschen Fragen sind?
In Kapitel 1 beginnen wir mit einer aufrüttelnden Erkenntnis von Jacco Van Der Kooij, dem Gründer von Winning by Design. Er stellt einem Raum voller Führungskräfte eine einfache Frage: „Wie viele Unternehmen sind Ihrer Meinung nach in den letzten 18 bis 24 Monaten von 1 auf 100 Millionen Dollar gewachsen?“
Die Antwort lautet nicht eins oder zwei. Es sind ein paar Dutzend.
Während der Großteil der Geschäftswelt kämpft, erzielt eine kleine Kohorte von „KI-Natives“ (KI-nativen Unternehmen) ein unmögliches Hyperwachstum. Das ist keine Ausnahme; es ist ein neues Muster.
Aber der Grund für ihren Erfolg ist nicht der, den Sie denken. Und die meisten Unternehmen werden bereits abgehängt, weil sie für ein Spiel optimieren, das bereits vorbei ist.
Kapitel 1 zerlegt sofort die beiden häufigsten Annahmen darüber, wie diese KI-Natives gewinnen.
Die vorherrschende Meinung ist, dass die Zukunft „Pay-as-you-go“ heißt. Jeder nimmt an, dass diese neuen Unternehmen auf der Welle der Verbrauchsmodelle reiten.
Die Realität? Die Mehrheit dieser Hyperwachstums-KI-Natives arbeitet mit Abonnementmodellen oder vorab zugesagten Credits (Pre-committed Credits).
Denken Sie an ChatGPT Plus – es ist ein monatliches Abonnement. Oder API-Verpflichtungen, die im Wesentlichen eine im Voraus bezahlte Nutzung darstellen. Reine verbrauchsbasierte Abrechnung ist die Ausnahme, nicht die Regel.
Wenn es also nicht das Geschäftsmodell ist, was ist es dann?
Die zweite Annahme ist, dass diese Unternehmen gewinnen müssen, weil ihre Websites magisch sind. Sie müssen erstaunliche, menschenähnliche KI-Agenten haben, die einen begrüßen und radikal bessere Anwendungsfälle und Erfahrungen bieten als jeder andere.
Auch hier widerlegen die Daten diesen Mythos.
Jacco weist darauf hin, dass „kaum eines“ dieser Durchstarter-Unternehmen einem tatsächlich eine „KI-ähnliche Erfahrung auf seiner Website“ bietet.
Sie gewinnen also weder mit revolutionärer Preisgestaltung noch mit einem auffälligen KI-gestützten Frontend.
Das bedeutet, dass unzählige Unternehmen „für die falschen Variablen optimieren“. Sie jagen oberflächlichen Implementierungen hinterher und übersehen dabei völlig „die architektonischen Veränderungen, die einen exponentiellen Vorteil schaffen“.
Wenn die Mythen falsch sind, was ist dann die Wahrheit? Kapitel 1 enthüllt zwei „Geheimnisse“, die neu definieren, wie KI-Natives operieren.
Dies ist eine grundlegende Verschiebung darin, wie die KI-Einführung (Adoption) geschieht.
In traditionellen SaaS-Native-Unternehmen sind die Leute, die die Software nutzen, nicht die Leute, die entscheiden, sie zu kaufen. Denken Sie 20 Jahre zurück: Ein Führungsteam entschied: „Ihr werdet Microsoft Excel benutzen... lernt damit zu leben“. Der Nutzer hatte keine Wahl.
In der KI-Native-Welt ist dieses Modell umgekehrt.
Die Nutzer sind die Entscheider und Champions. Weil sie diejenigen sind, die das Produkt nutzen, „wissen sie, was sie wollen, sie wissen, was sie mögen, und sie können die Entscheidung erzwingen“. Dies schafft eine Akzeptanz, die sich verbreitet, weil die Leute die Lösung wirklich wollen, und nicht, weil die Beschaffungsabteilung es angeordnet hat. Die KI-Anwendungen, die sie wählen, werden von unten nach oben (Bottom-up) mit unglaublicher Geschwindigkeit eingeführt.
Dieses zweite Geheimnis erklärt ihre atemberaubenden Wachstumsraten.
In einem typischen SaaS-Native-Unternehmen: Wenn eine Verkaufsabschlussquote von 22 % auf 27 % springt, kann es vier Wochen dauern, bis dieses Signal zur Führungsebene „hochsprudelt“, und drei Monate, bis eine Maßnahme ergriffen wird.
Wie lange dauert das in einem KI-Native-Unternehmen? „Stunden, höchstens einen Tag“.
Dies ist der Kern der neuen Technologie. Intelligenz ist „in das Gewebe der Entscheidungsfindung selbst eingewoben, anstatt an veraltete Arbeitsabläufe angeflanscht zu werden“. KI-Natives sind auf einer Echtzeit-Dateninfrastruktur aufgebaut.
Das wirkliche Unterscheidungsmerkmal ist kein auffälliger Chatbot. Es sind „Echtzeitdaten und geschlossene Kreislaufsysteme (Closed-Loop Systems)“.
Während KI-Natives ihre Operationen um diese intelligenten Datenflüsse herum aufbauen, stecken die meisten traditionellen Unternehmen fest. Kapitel 1 skizziert vier grundlegende Probleme, die sie daran hindern, jemals konkurrenzfähig zu sein.
Fragen Sie sich beim Lesen, ob Ihnen diese bekannt vorkommen.
1. Unstrukturierte Daten
Ihr Unternehmen ertrinkt in wertvollen Erkenntnissen, die es nicht nutzen kann. 95 % der Konversationen bleiben unformatiert und ungenutzt. Denken Sie an all die Intelligenz, die in Slack-Nachrichten, Transkripten von Verkaufsgesprächen, Kunden-E-Mails und Produktlogs eingeschlossen ist. Es sind alles „Freitext-Konversationen“, die ein KI-System nicht konsistent verarbeiten kann. Ohne ein strukturiertes Format (eine „gemeinsame Sprache“) raten Ihre Machine-Learning-Modelle nur.
2. Inkompatible Daten
Selbst wenn Ihre Daten strukturiert sind, sprechen Ihre Quellen nicht miteinander. Ihre Verkaufsgespräche sind in Gong, Ihre CRM-Daten in Salesforce, Ihre Support-Tickets in Zendesk und Ihre Produktmetriken in Amplitude. Jede Funktion nutzt ihr eigenes Format, sodass Muster nicht verglichen werden können.
Ein Kunde beschwert sich vielleicht in einem Support-Gespräch über eine fehlende Funktion, der Vertrieb notiert im CRM „Interesse an erweiterten Funktionen“, und die Produktdaten zeigen, dass er Nutzungsgrenzen erreicht. Diese drei Signale zusammen schreien nach „Erweiterungsmöglichkeit“ (Upsell). Aber weil Ihre KI-Systeme diese Punkte nicht verbinden können, wird die Gelegenheit komplett verpasst.
3. Unverbundene Daten (Disconnected Data)
Dies ist das schädlichste Problem: Ihre Feedbackschleifen sind kaputt. Erkenntnisse „fließen nicht in das System zurück“.
Ihr Produktteam entdeckt, dass Nutzer, die Feature X in der ersten Woche anwenden, eine um 80 % höhere Kundenbindung (Retention) haben. Das ist Gold wert! Aber diese Intelligenz bleibt beim Produktteam. Der Vertrieb erfährt nie davon, also verkaufen sie weiter generische Vorteile. Das Marketing weiß es nicht, also zielen sie weiter auf die falsche Zielgruppe ab.
KI-Natives hingegen sind auf „kontinuierlichen Feedbackschleifen“ aufgebaut. Erkenntnisse aus dem Kundenverhalten informieren automatisch die Akquisestrategien. Dies erzeugt „Zinseszinseffekt-Wachstum“ (Compound Growth) – den Heiligen Gral von Venture-Capital-finanzierten Unternehmen.
4. Unvollständige Daten
Schließlich stecken Ihre Daten voller Lücken. Ein Interessent besucht Ihre Preisseite, aber Sie kennen seine Unternehmensgröße nicht. Ein Kunde wandert ab, aber Sie haben nie erfasst, warum. Diese Lücken „führen dazu, dass KI in die Irre führt, nicht nur fehlschlägt“.
KI-Natives nutzen KI-Agenten, um diese Lücken proaktiv zu füllen. Sie reichern Datensätze an, identifizieren Einkaufsgremien (Buying Committees) und leiten Präferenzen automatisch ab. Sie bewegen sich von statischer Segmentierung (wie „Enterprise“) zu dynamischer Echtzeit-Segmentierung (wie „Nutzer, der gerade ein Power-User wurde und sich auf LinkedIn positiv äußert“).
Dieser gesamte Wandel wurde durch ein beispielloses Zusammentreffen von drei „Schwarzer Schwan“-Ereignissen ausgelöst.
Diese drei Kräfte kollidierten, verstärkten sich gegenseitig und deckten die „systemischen Fehler“ auf, die SaaS-Unternehmen jahrelang ignoriert hatten. Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz legt einfach „offen, was SaaS-Natives schon vor langer Zeit hätten angehen sollen“.
Es deckte auf, dass Vorstandsetagen immer noch von Akquise statt Kundenbindung besessen sind. Es deckte auf, dass Unternehmen versuchen zu skalieren, ohne die richtige Struktur zu haben. Wie Jacco anmerkt, haben wir „Milliarden-Dollar-Unternehmen, die funktionell nicht reifer sind als 20-Millionen-Dollar-Unternehmen“.
Das Fazit von Kapitel 1 ist klar: Die nächsten zwei Jahre werden die Gewinner von den Verlierern trennen, „nicht durch die Einführung von Tools, sondern durch die Einführung von Architektur“.
Der Weg nach vorne erfordert drei neue Imperative:
Das bringt uns zur zentralen Herausforderung für jeden GTM-Leader (Go-to-Market), der dies liest.
Sie haben kein Tool-Problem. Sie haben ein Architektur-Problem.
Sie stehen den vier Reitern des Datenchaos gegenüber: Ihre Daten sind unstrukturiert, inkompatibel, unverbunden und unvollständig.
Sie können alle KI-Tools der Welt kaufen. Sie können Lizenzen für ChatGPT für Ihr gesamtes Team besorgen. Sie können mit Open-Source-Modellen experimentieren, versuchen, Ihr eigenes LLM feinabzustimmen, oder sich in jede API von OpenAI, Anthropic oder AWS einklinken.
Nichts davon wird von Bedeutung sein.
Ihre glänzenden neuen KI-Modelle werden mit Müll-Daten aus isolierten Silos gefüttert. Sie werden „in die Irre führen, nicht nur fehlschlagen“. Sie werden eine KI-Strategie auf dem Papier haben, aber null Auswirkungen in der realen Welt. Sie werden nicht die „Echtzeit-Entscheidungsfindung“ Ihrer KI-Native-Konkurrenten erreichen.
Das ist das Problem, für dessen Lösung Momentum gebaut wurde.
Momentum ist die Intelligenz-Architektur, von der Kapitel 1 beweist, dass Sie sie brauchen. Wir sind der „Systems-First-Ansatz“, der Wirklichkeit geworden ist.
Wir sind die Ebene, die Ihr gesamtes GTM-Ökosystem verbindet. Wir sitzen zwischen all Ihren disparaten Systemen (Salesforce, Gong, Amplitude, Zendesk, Slack, E-Mail) und verwandeln sie in eine einzige, kohärente Echtzeit-Infrastruktur.
So kommen Sie von „drei Monaten“ zu „drei Stunden“.
Hören Sie auf, für Chatbots auf Ihrer Website zu optimieren. Die wahren Gewinner des KI-Rennens nutzen GenAI und KI-Systeme, um eine interne Architektur aufzubauen, die ihre gesamte Organisation schneller und klüger macht.
Sie bauen die „Systems-First“-Organisation, die Kapitel 1 fordert.
Sie brauchen kein weiteres KI-Tool. Sie brauchen eine Architektur.
Die Erkenntnisse in diesem Beitrag sind erst der Anfang. Um das volle Bild und das komplette Framework für den Aufbau Ihrer eigenen Intelligenz-Architektur zu erhalten, müssen Sie das Buch lesen.
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