Das Wichtigste in Kürze
Bei Ihren Budget-Meetings für 2026 geht es nicht mehr darum, mit weniger Ressourcen mehr zu erreichen. Es geht darum, mit Besserem etwas anders zu machen. In einem kürzlich von HubSpot durchgeführten Roundtable brachten es drei führende Unternehmen, die ganz unterschiedliche Dinge verwalten – von 71 Golfclubs bis hin zu globalen SaaS-Betrieben – auf den Punkt: Diejenigen, die 2026 die Nase vorne haben, sind nicht die mit den meisten KI-Pilotprojekten, sondern die, die ihre Daten endlich miteinander in Verbindung gebracht haben.
38 % der Unternehmen testen aktiv KI-Initiativen, weitere 24 % bauen bereits Implementierungen aus. Dennoch bleibt die Kluft zwischen Experiment und Transformation groß. Der Unterschied? Führungskräfte, die Datenvereinheitlichung als eine unverzichtbare Grundlage betrachteten, gingen detailliert auf Workflows ein, anstatt KI direkt auf umfassende Probleme anzuwenden, und legten statt auf schöne Zahlen Wert auf geschäftliche Auswirkungen.
Der Weg ist nicht immer vollkommen klar. Es geht darum, eine Infrastruktur aufzubauen, die funktioniert, unabhängig davon, welche KI-Funktionen als Nächstes angesagt ist.
Möchten Sie lieber das ganze Gespräch zwischen Karen, Chris und Patrick hören? Sie können sich jederzeit die Aufzeichnung des Webinars ansehen (nur in englischer Sprache verfügbar).
In diesem Jahr hat Arcis Golf seine Technologiesysteme mit dem Ziel konsolidiert, alle Abteilungen mit einer zentralen Datenquelle aufeinander abzustimmen. Durch die Beseitigung von Reibungsverlusten wurden endlich echte Erkenntnisse gewonnen, die zu messbaren Ergebnissen im gesamten Unternehmen führten.

Der Ansatz, auf eine andere Plattform umzusteigen, scheint im Moment produktiv zu sein. Es gibt ein Problem, man findet eine Lösung. Doch die versteckten Kosten summieren sich schnell. Bei Arcis Golf bedeutete dies monatlich 21 Millionen POS-Transaktionen, die nicht mit CRM-Daten in Verbindung standen, wodurch der Vertrieb nichts davon wusste und Marketing keine fundierten Entscheidungen treffen konnte.
Laut Googles ROI-Bericht über KI im Jahr 2025 geben 41 % der Unternehmen an, dass ihre wichtigste Investition zur beschleunigten KI-Einführung darin besteht, die Datenqualität zu verbessern. Das liegt nicht daran, dass Datenqualität gerade im Trend liegt, sondern daran, dass Führungskräfte erkannt haben, dass KI nicht auf einem wackeligen Fundament stehen kann.
Einheitliche Daten – das ist kein Marketingbegriff. Es ist der Unterschied, ob man drei Tage damit verbringt, eine Antwort zusammenzutragen, oder ob man dieselbe Antwort in drei Minuten wie im Gespräch erhält. Chris Hogan, SVP of Operations & Strategy bei HubSpot, beschreibt die interne Vision von HubSpot so: Conversational Analytics, bei denen jedes Teammitglied dem System eine Frage stellen kann; etwa wie „Warum sind die Abschlussraten kleiner Unternehmen im Oktober gesunken?“ und in einer Antwort Einblick erhält aus Anruftranskripten, Dealdaten und Produktnutzung.
Das ist nur möglich, wenn Ihre Geschäftslogik zentralisiert ist, Datenquellen ohne Reibungsverluste einfließen können und strukturierte Daten (Ihre CRM-Datensätze) nahtlos mit unstrukturierten Daten (Ihren E-Mails, Anrufen und Dokumenten) verbunden werden. KI deckt auf, was in dieser unstrukturierten Schicht gefangen ist, in der normalerweise 80 % der Kundeninformationen ungenutzt bleiben.
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Die Reifekurve ist wichtig. HubSpot verfügt über Data-Engineering-Teams. Die meisten mittelständischen Unternehmen tun dies nicht. Chris' Rat: Verstehen Sie, wo genau Sie sich auf dieser Kurve befinden, und versuchen Sie nicht, Unternehmen zu kopieren, die auf einer anderen Ebene arbeiten. Suchen Sie nach Anbietern, die Ihnen helfen können, den Prozess zu beschleunigen, anstatt alles intern zu entwickeln.
Patricks Team wählte eine alternative Vorgehensweise, indem es die Systeme auf Plattformen zusammenführte, die für ihre spezifischen Arbeitsprozesse geeignet waren. Das Ziel bestand nicht in Perfektionismus. Es wurde aber Reibung beseitigt, damit Erkenntnisse tatsächlich gewonnen werden konnten.
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HubSpot hat in der Anfangsphase versucht, „das Vertriebsteam KI-fähig zu machen“. Das war ein zu genereller Ansatz. Es führte dazu, dass Tools verflucht wurden und nichts Sinnvolles dabei herauskam. Der Durchbruch kam, als man ins Detail ging – mit genauen Buyer-Personas, exakten Workflows, spezifischen Problemen.
So verbrachten Vertriebsmitarbeitende von HubSpot beispielsweise 30 % ihrer Zeit mit der Account-Qualifizierung, sobald sie einen erhielten. Dieselben sich wiederholenden Prozesse mit verschiedene Accounts – und das den ganzen Tag lang. Dann setzten sie für diesen speziellen Workflow KI ein und replizierten durch automatisierte Prompts und Analysen genau die Schritte, die die Vertriebsmitarbeitenden früher vornahmen. Das Ergebnis? Eine enorme Zeitersparnis, was den Vertriebsmitarbeitenden Gelegenheit für tatsächliche Gespräche mit ihren Kundinnen und Kunden gab.

HubSpot begann damit, die wöchentliche aktive KI-Nutzung zu verfolgen. Das ist eine vernünftige Kennzahl, nicht wahr? Nur dass das nicht mit den Geschäftsergebnissen korrelierte. Dann ging man zur Messung von KI-gestützten Deals über: Für wie viel Prozent der bedeutenden Opportunitys wurden tatsächlich Guided-Selling-Tools verwendet? Das hat sich auf die Abschlussraten und die Geschwindigkeit der Dealabschlüsse ausgewirkt.
Laut Googles Bericht zum ROI von KI im Jahr 2025 haben 28 % der Unternehmen Schwierigkeiten, die Auswirkungen von KI zu messen. Die Lösung? Nicht mehr die Akzeptanz, sondern die Unternehmensergebnisse messen.

Patricks Ansatz bei Arcis Golf: Fokus auf Automatisierung und Customer Intelligence. Es geht nicht darum, Menschen zu ersetzen, sondern darum, die 80 % der Arbeit, die KI bewältigen kann, ihr zu überlassen, damit sich die Teams auf die 20 % konzentrieren können, die echtes Wachstum bedeuten. Er nennt das einen Wandel von „die Arbeit machen“ hin zum „Entwerfen von Systemen, die die Arbeit erledigen“.
Mit kleinen Schritten beginnen. Mehrwert beweisen Erweitern Sie das, was funktioniert – und entscheidend ist, dass Sie in die Menschen investieren: Schulungen, Prozessoptimierung, Aufbau von Vertrauen in KI im gesamten Unternehmen.

Die Strategie von Arcis Golf basiert auf einem Prinzip, für das sich der Gründer des Unternehmens einsetzt: weniger, aber größere Einsätze. Anstatt die Ressourcen zu verteilen, konzentriert man sich auf das, was am meisten bewegt: Automatisierung und Kundeneinblicke. Der Schwerpunkt der Investitionen liegt auf der menschlichen Seite: Schulungen, Prozessoptimierung und der Aufbau von Vertrauen in KI und Automatisierung im gesamten Unternehmen.