Kurz beantwortet: KI für Marketing und Vertrieb führt ihr am besten in fünf Etappen ein: Lagebild, Orientierung, Testlauf, Skalierung, Ertrag. Klare Prozesse, feste Rollen und ein KI-fähiger Tool-Stack entscheiden darüber, ob aus ersten Tests messbarer Ertrag wird.
Die Mehrheit ist gestartet, das Potenzial liegt größtenteils noch brach. Laut Bitkom setzen 57 Prozent der deutschen Unternehmen ab 20 Beschäftigten KI ein. Zugleich schöpfen 59 Prozent der Anwender das Potenzial nach eigener Einschätzung überhaupt nicht aus, weitere 28 Prozent nur wenig (Stand: September 2026).
Marketing und Kommunikation gehören mit 54 Prozent zu den häufigsten Einsatzfeldern. Im Vertrieb nutzen 14 Prozent der Unternehmen KI, im Vorjahr waren es 5 Prozent.
Im Alltag sieht das oft so aus: Einzelne Kolleginnen und Kollegen texten mit einem Chat-Assistenten, das Vertriebsteam testet ein weiteres Tool, das CRM läuft daneben. Jede Person arbeitet mit eigenen Prompts, das Wissen bleibt in Chatverläufen. So entstehen Produktivitätsinseln, die Pipeline spürt davon wenig.
Aufschlussreich ist die Kostenstruktur: 50 Prozent der KI-Anwender nennen die Aufbereitung von Daten als großen Kostenpunkt, 41 Prozent die Integration in bestehende Systeme. Lizenzen für KI-Software nennen 21 Prozent. Der Aufwand liegt also in Daten und Prozessen. Genau dort setzt eine strukturierte Einführung an.
Drei Grundlagen tragen jede KI-Einführung: eine gepflegte Datenbasis im CRM, klar beschriebene Prozesse und verbindliche Regeln für den Umgang mit Daten. Diese Grundlagen schafft ihr vor dem ersten Agenten.
Welche Schritte das konkret in HubSpot bedeutet, zeigen wir im Beitrag 6 Voraussetzungen für KI mit HubSpot Breeze. Wie ihr KI vom Assistenten zum Wachstumstreiber entwickelt, lest ihr in HubSpot AI: Vom nützlichen Helfer zum echten Wachstumstreiber.
Das LOTSE-Modell gliedert die Einführung in fünf Etappen: Lagebild, Orientierung, Testlauf, Skalierung, Ertrag. Das Einstiegsprojekt läuft 60 bis 90 Tage, mit fixem Rahmen und dokumentiertem Ergebnis.
Das Lagebild erfasst Prozesse, Daten, Potenziale und Kostenbasis in Marketing und Vertrieb. Ihr seht, welche Aufgaben viel Zeit binden, welche Daten verlässlich sind und wo Übergaben haken. Diese Etappe dauert typischerweise zwei bis vier Wochen. Euer Aufwand: zwei Workshops und die Zugänge zu euren Systemen. Das Lagebild gehört euch, mit allen Ergebnissen.
Aus dem Lagebild entsteht eine priorisierte Roadmap, die ihr gemeinsam mit uns entscheidet. Jeder Use Case erhält eine Bewertung nach Nutzen, Datenlage und Umsetzungsaufwand. Oben landen Anwendungsfälle mit klarem Nutzen und sauberer Datenbasis. Die Folgekosten möglicher Use Cases stehen im Ergebnis.
Im Testlauf gilt: ein Agent, ein Team, klare Leitplanken, menschliche Freigabe. So beweist ein Use Case seinen Nutzen unter echten Bedingungen und in einem überschaubaren Rahmen. Legt vorab fest, welche Kennzahl sich verbessern soll und wer die Ergebnisse freigibt. Damit bleibt das Risiko klein und die Aussage belastbar.
Bewährt sich der Testlauf, rollt ihr den Use Case auf weitere Teams aus und ergänzt neue Anwendungsfälle. Jetzt zählen Schulung, Dokumentation und Governance. Laut Bitkom schulen 91 Prozent der KI-anwendenden Unternehmen ihre Beschäftigten im Umgang mit KI. Enablement gehört damit fest in jede Skalierung.
Im Ertrag wird der Geschäftswert messbar: gewonnene Zeit, bessere Lead-Qualität, kürzere Reaktionszeiten. Diese Ergebnisse fließen in das nächste Lagebild. So wächst eure KI-Nutzung in Zyklen, jeder davon mit belegtem Nutzen.
Vier Rollen tragen die Einführung: ein Sponsor in der Geschäftsführung, fachliche Owner in Marketing und Vertrieb, eine Verantwortung für CRM und RevOps sowie eine Person für Enablement. In kleineren Teams bündelt eine Person auch mehrere Rollen.
Die Akzeptanz im Team verdient eigene Aufmerksamkeit. Laut Bitkom nennen 42 Prozent der KI-Anwender die Akzeptanz der Beschäftigten als Hemmnis. Frühe Einbindung und sichtbare Erfolge aus dem Testlauf stärken das Vertrauen.
Euer Tool-Stack ist KI-ready, wenn KI auf vollständige, aktuelle Kundendaten zugreift und Ergebnisse direkt in eure Prozesse zurückschreibt. Vier Kriterien helfen bei der Einschätzung:
Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst beschreibt die Anforderungen an KI-Agenten ähnlich: verlässliche Daten, verbundene Systeme und klare Regeln für ihr Handeln. Eine Plattform wie HubSpot bündelt CRM, Marketing, Vertrieb und Service auf einer Datenbasis. Den Zustand eurer Daten prüft ihr am schnellsten mit einem HubSpot Data Quality Audit.
Für den Start eignen sich Use Cases mit hohem Zeitanteil, klaren Regeln und messbarem Ergebnis. Diese Beispiele erfüllen die Kriterien in vielen B2B-Teams:
KI-Agenten rücken dabei in den Fokus: Laut Bitkom setzen 11 Prozent der befragten Unternehmen solche Agenten bereits ein, 29 Prozent planen den Einsatz. Der Testlauf mit menschlicher Freigabe ist dafür der passende Einstieg.
Erfolg messt ihr an Geschäftskennzahlen: gewonnene Zeit, Lead-Qualität, Reaktionszeit, Conversion und Abschlussrate. Nutzungszahlen zeigen die Verbreitung, Geschäftskennzahlen zeigen den Ertrag.
Legt die Ausgangswerte im Lagebild fest und vergleicht sie nach dem Testlauf. Für belastbare Aussagen zu Pipeline und Umsatz plant mindestens ein Quartal ein.
Das Einstiegsprojekt im LOTSE-Modell läuft 60 bis 90 Tage, mit fixem Rahmen und dokumentiertem Ergebnis. Das Lagebild als erste Etappe dauert typischerweise zwei bis vier Wochen.
Startet mit dem Lagebild: Prozesse, Daten und Kostenbasis. Danach wählt ihr für den Testlauf einen Use Case mit hohem Zeitanteil, klaren Regeln und messbarem Ergebnis.
Der Fahrplan funktioniert plattformunabhängig. Eine Plattform, die Marketing, Vertrieb und Service auf einer Datenbasis bündelt, erleichtert die Einführung deutlich, HubSpot ist dafür ein Beispiel.
Führt KI dort ein, wo sie Ertrag bringt. → KI-Readiness Check starten
Erst die Datenbasis prüfen? → HubSpot Data Quality Audit
Quelle: Bitkom e. V., Presseinformation „Erstmals nutzt die Mehrheit der Unternehmen KI“ vom 14. September 2026, repräsentative Befragung von 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten. Zur Presseinformation