In vielen Unternehmen heisst es: «Wir wissen, dass wir bei KI etwas machen müssen.» Doch wirklich loslegen tun nur wenige. Andy Huber zeigt, warum Abwarten teuer wird und wie Unternehmen mit kleinen Piloten konkret starten können.
Andy Huber ist seit 24 Jahren im B2B-Business tätig und hat in leitenden Funktionen bei Digitec Galaxus und BRACK.CH das B2B-Geschäft massgeblich aufgebaut.
Heute berät er Unternehmen als AI Advisor bei der Einführung von KI-gestützten Strategien und Prozessautomatisierungen, um Wachstum und Effizienz zu steigern.
Neben seiner Beratungstätigkeit ist er Dozent an der HWZ sowie Jury-Mitglied des Digital Commerce Award.
In vielen Schweizer Unternehmen höre ich: «Ja, wir werden in KI investieren und sind uns bewusst, dass wir was machen müssen.» Doch, ehrlicherweise ist die Dringlichkeit bei vielen B2B-Händlern nicht wirklich hoch: Den meisten ist der Ernst der Lage nicht bewusst. Das Unternehmen auf die nächste Stufe zu bringen ist anstrengend und nicht immer angenehm. Verständlich. Das Problem: Lernen ist ein Zinseszinseffekt. Wer heute klein anfängt, skaliert morgen souverän. Wer wartet, kauft Lernkurven später zum Listenpreis, mit Expresszuschlag.
Schauen wir zuerst, was KI schon heute kann. Ein digitaler Assistent schreibt Angebotsentwürfe, sortiert E-Mail-Fluten und schlägt dem Verkäufer die nächsten sinnvollen Schritte vor. Kundenserviceteams setzen Chatbots ein, die Routinefragen sofort beantworten, sodass die Mitarbeitenden Zeit für komplizierte Anliegen haben. In der Logistik berechnen Programme zunehmend präzise, wann eine Lieferung eintreffen wird oder wann ein Produkt knapp wird. So lassen sich Fehlbestände vermeiden und Termine realistischer zusagen.
Eine Dokumenten-KI liest Bestellungen aus PDF-Anhängen automatisch ins ERP, ohne dass jemand Zahlen abtippen muss. Und im Produktdatenmanagement entstehen deutsche, französische oder italienische Artikeltexte, aus Bildern gewonnene Produkteigenschaften und automatische Übersetzungen in Sekunden statt Stunden. Wichtig ist nur, dass die zugrunde liegenden Daten nicht völlig veraltet und die Abläufe klar beschrieben sind.
Hürden und Wege in die Umsetzung
Warum zögern trotzdem so viele Unternehmen?:
- Technische Begriffe klingen abschreckend, doch: «API» bedeutet am Ende nur: Zwei Programme können direkt miteinander reden. «RAG-Layer» ist nichts anderes als eine Zwischenschicht, die das passende Firmenwissen findet, bevor der Assistent antwortet.
- Veränderung fühlt sich unbequem an, solange das Geschäft läuft.
- Viele fürchten den Aufwand, Fachkräfte zu suchen, weil sie nicht sicher sind, was gesucht werden soll. In der Praxis genügt aber oft, bestehende Mitarbeitende gezielt weiterzubilden.
- Das Budgetthema schreckt ab. Doch kleine Pilotprojekte sind nicht teuer und zeigen rasch, ob sich der Einsatz lohnt.
Ein Pilot könnte wie folgt laufen. Man wählt ein klares Problem, zum Beispiel «Angebote dauern zu lange». Dann legt man eine Kennzahl fest, die Durchlaufzeit soll von drei Tagen auf acht Stunden sinken. Man probiert die Lösung in einem kleinen Vertriebsteam und zehn Kunden. Der Assistent arbeitet zunächst nur im Lesemodus und erstellt Vorschläge, doch ein Mitarbeiter gibt sie frei. Nach wenigen Wochen misst man den Erfolg. Ist die Kennzahl deutlich besser, kann man die Lösung ausrollen; falls nicht, wird sie angepasst oder gestoppt. So lernt das Unternehmen mit geringem Risiko.
Ausblick und Erfolgsfaktoren
Die nächsten zwei bis drei Jahre bringen zusätzliche Erleichterungen. Programme werden selbständig nachbestellen, sobald der Mindestsollbestand erreicht wird. Sie werden Budgets prüfen, mehrere Preise vergleichen und sogar einfache Verhandlungen führen. Künftige Sprachmodelle, Stichwort GPT-5,verspricht weniger Halluzinationen und längere, stabile Arbeitsschritte. Entscheidend bleibt aber, dass alle Systeme sauber vernetzt sind; ohne Schnittstellen bleibt jede Idee nur Theorie.
Damit solche Projekte gelingen, braucht es vorbereitende Hausaufgaben. Zuerst müssen die Daten aufgeräumt werden, doppelte Einträge entfernen, Pflichtfelder füllen, Verantwortliche benennen. Dann sorgt man dafür, dass wichtige Programme über Schnittstellen miteinander sprechen können. Datenschutz ist kein Hindernis, sondern Teil der Planung. Besser ist es, frühzeitig zu klären, welche Informationen gespeichert werden dürfen. Zudem sollten Fachabteilungen die Führung übernehmen, während die IT die technische Basis liefert. Rollen wie «AI-Produktverantwortlicher» oder «Datenbetreuer» helfen, die Aufgaben im Alltag zu verankern. Schulungen dürfen kein Folienritual sein, sondern müssen an echten Fällen stattfinden.
Typische Einwände lassen sich entkräften. «Unsere Daten sind zu chaotisch», doch genau deshalb lohnt sich der Einstieg – die KI hilft beim Aufräumen, wenn Regeln definiert sind. «Kein Budget», ein schlanker Pilot kostet wenig und zeigt schnell den Nutzen. «Abhängigkeit vom Anbieter», offene Standards wie das neue Model Context Protocol (MCP) erleichtern späteres Wechseln. «Uns fehlen Experten», Mitarbeitende lassen sich schneller fortbilden, als man einen perfekten KI-Guru findet.
Und wo steht Ihr Unternehmen beim Thema KI:
- Sind Sie jetzt dabei, Lernkurven günstig zu kaufen – oder zahlen Sie später den Listenpreis mit Expresszuschlag?
- Was wäre ein kleiner, aber wirkungsvoller Pilot, den Sie morgen starten könnten?
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