Generative KI: Vom Hype zum festen Bestandteil der Business-Infrastruktur
90% der mittelgroßen und großen Unternehmen nutzen generative KI bereits, wie aktuelle Studien von McKinsey und Bain zeigen – aber weniger als 10% stellen die notwendigen Daten und Strukturen bereit, die KI-Systeme wirklich brauchen.
KI ist längst kein Zukunftsthema mehr – sie ist Teil einer unsichtbaren Infrastruktur, die jede digitale Journey trägt. Im B2B-Kontext bedeutet das: Wer nicht strukturiert, verliert Sichtbarkeit – auch in KI-gestützten Suchergebnissen.
Sind Ihre Daten KI-fähig?
Jetzt KI-Readiness prüfenDie B2B Customer Journey im Wandel
Früher war die Website der zentrale Einstiegspunkt. Heute verschiebt sich die Customer Journey – und KI spielt in jeder Phase eine aktive Rolle:
Journey Phasen
Discovery:
Sichtbarkeit braucht Struktur
Damit KI-Systeme ein Unternehmen richtig „verstehen“ und einordnen können, braucht es mehr als hübsche Designs. Entscheidend sind klare, konsistente Identitäten, sauber strukturierte Inhalte und vor allem maschinenlesbare Daten.
Technische Standards wie Schema.org-Markup helfen dabei, Inhalte für Suchmaschinen und KI eindeutig interpretierbar zu machen. Ebenso wichtig ist es, Use Cases in einer für technische Systeme verständlichen „Engineering-Sprache“ zu beschreiben und Produktdaten in strukturierten Formaten wie JSON-LD oder CSV bereitzustellen. Wer von KI gefunden und korrekt dargestellt werden will, muss seine Informationen so aufbereiten, dass Maschinen sie verlässlich lesen, verstehen und weiterverarbeiten können – das ist heute keine Kür mehr, sondern eine grundlegende Voraussetzung.
Comparison:
KI als Berater auf Augenhöhe
In der Vergleichs- und Entscheidungsphase übernimmt KI zunehmend die Rolle eines neutralen Experten: Sie ordnet Angebote ein, vergleicht Funktionen, bewertet Eigenschaften und gibt Orientierung. Damit das zuverlässig funktioniert, müssen Unternehmen vollständige, aktuelle und gut vergleichbare Produktdaten bereitstellen.
Entscheidend ist außerdem, dass Informationen nicht nur statisch vorliegen, sondern interaktiv zugänglich sind – etwa über Chat-Funktionen, strukturierte Q&A-Formate oder Guided Search. So kann KI gezielt auf individuelle Fragen eingehen und Nutzer:innen durch komplexe Entscheidungsprozesse begleiten. Unternehmen, die hier investieren, erhöhen die Chance, in KI-gestützten Beratungssituationen überhaupt berücksichtigt zu werden.
Retention:
KI als Prozessbeschleuniger
Im After-Sales-Bereich entfaltet KI besonders großes Potenzial: Sie vereinfacht und beschleunigt Prozesse und macht sie für Kund*innen deutlich komfortabler. Zwei typische Use Cases zeigen, wie stark KI hier zum Effizienztreiber werden kann:
- Ersatzteilbestellung per Foto & KI:
Komponenten werden per Foto erfasst und automatisch identifiziert – auf Basis von angebundenen PIM- und CAD-Daten. Das reduziert Suchaufwand, Fehlerquoten und Bestellabbrüche erheblich.
- Guided Troubleshooting:
KI-gestützte Assistenten helfen bei der Fehlersuche, erkennen typische Störungsmuster (Incident Detection) und unterstützen bei der Dokumentation. So werden Serviceprozesse schneller, konsistenter und skalierbarer – und das Kundenerlebnis noch besser.
Was B2B-Unternehmen jetzt tun müssen
In unserer SNK x Ibexa Masterclass gibt es nicht nur nützliches Know-how, sondern auch einen klaren Fahrplan, der liefert einen klaren Fahrplan, der zeigt, wie Marketing und IT gemeinsam Daten-Exzellenz aufbauen – und damit die gesamte Customer Journey Schritt für Schritt KI-fähig machen:
- User Journeys KI-basiert neu denken
- Konsistente Marken- und Produktidentität aufbauen
- Eigene, differenzierende Datensätze entwickeln
- Inhalte und Daten als strategische Assets managen
- Antworten strukturieren (Use Cases, FAQs, Schemas)
- KI-Sichtbarkeit aktiv überwachen (z. B. Chatbots, CTRs)
- Governance & Security praxisnah gestalten
- Schnell pilotieren und Learnings skalieren
Die Rolle der Ibexa Digital Experience Platform
Die Ibexa DXP schafft für Unternehmen eine zentrale Single Source of Truth für Inhalte und Daten – und damit die technologische Grundlage für konsistente, KI-gestützte Customer Experiences.
- API-first-Architektur für flexible Anbindungen
- Tiefe Integration von CRM, ERP, PIM und Ticketing-Systemen
- Strukturierte Content- und Datenmodelle
- Multi-Experience-Fähigkeit über alle Touchpoints hinweg
- Integrierte Analyse- und Feedback-Loops zur kontinuierlichen Optimierung
Fazit
Sichtbarkeit in der KI-Ära ist kein Zufall.
Die B2B Customer Journey hat sich verändert – und mit ihr die Anforderungen an Marketing, IT und Daten. Wer heute handelt, positioniert sich morgen als relevanter Anbieter in KI-gestützten Kundenerlebnissen.