#145 - Ihr nutzt KI fürs Falsche: Warum nur 2% damit mehr verkaufen (Commercial Playbook, Teil 1)

Hey, it's been a while. Also ich war ein bisschen unterwegs, die letzten paar Wochen. Und jetzt habe ich ein bisschen Zeit. Ich fliege nächste Woche in die USA. Ich werde dort an der Uni lernen und zwar die Notchardame University. Da hat mich letztes Jahr der Accelerator eingeladen, dass ich so zu Business Leaders rede, zu Leute, die Grad Startups bauen und dieses Wochenende habe ich schön Zeit wieder Episode aufzunehmen. Und es hat dich auch so viel getan. Jetzt, ich war in den letzten paar Keynots, die ich gehalten habe, zum Beispiel eine Beine Bank, eine Packaging Conference oder auch zum Beispiel vor eine Gruppe von Gala bauen oder zum Beispiel bei eine Private Equity Form. Alle diese Keynots sind alle in die selbe Richtung gegangen. Wir nutzen KI fürs falsche. Okay, wo von reden wir? Naja, unter anderem reden wir über diese Studie mit den 95 Prozent. Diese Studie kommt immer wieder, auch die Kunden links, die immer wieder auf den Tisch. Und ich sag Leute, die Studie ist Bullshit, die Studie wie sie gemacht wurde ist Bullshit, das ist eine MIT Studie mit dieser 95 Prozent, 95 Prozent alle KI-Projekte liefern keine messbaren ROI. Erstens war das keine Studie, das waren Interviews, die haben einfach ein paar Business Leaders interviewt und das waren eine Zahl, die sie quasi aus den Hintern geschossen haben. Aber was schon richtig ist, ist Firmen kennen diesen ROI von der Nutzung oder der Investition von KI im Moment nicht messen. Das sagt nicht nur MIT in der Studie, das sagt, "Dur, Leute, man sieht das sagt einfach jeder. Warum?" Naja, wenn ein ganzes KI-Büjay in Bereichen reingeht wie Content-Generierung, ein paar bessere Marketing-Texte oder Social-Media-Post zu schreiben, ist ja klar, dass du jetzt nicht unbedingt zeigen kannst. Wir haben so viel eingespart oder wir machen damit mehr Geld. Aber es gibt eine Art und Weise, wo du deine ganzen KI-Projekte, die du jetzt gerade fest auf Pause stellen kannst, alle Projekte auf Pause stellen kannst und dann sagen kannst, okay, Leute, wir werden nur noch in KI investieren, wo wir mehr Umsatz machen können. Und das ist ein ganz, crazy, ganz normaler Feedback-Loop. Wir werden in Commercial und Sales investieren und dort werden wir KI ausholen und dann werden wir eines Tages mehr Umsatz machen und dann werden wir Free Cash Flow haben und diese Savings oder diese Profitabilität können wir dann wieder reinvestieren, ein Teil in Interne und ein Teil in Externet. Aber im Moment laut Studie nutzt nur 11 Prozent alle Firmen KI um mehr Revenue zu verdienen und in Deutschland noch schlimmer nur 2 Prozent. 2 Prozent alle Firmen nutzen KI um mehr Umsatz zu generieren. Also ja, ihr hört jetzt das, was ich allen diesen Firmen in den letzten zwei bis drei Wochen verklärt habe und heute werden wir hoffentlich die Art und Weise oder wie ihr euch KI-Projekte aussucht danach ändern. In dem Fall Action Let's Go! Also dieses MIT Paradox ist ja nicht unbedingt schlecht, okay? Also diese 95 Prozent alle KI-Projekte liefern kein Messbarer-Vergebnis. Ich verstehe das schon. Jetzt überlegen wir mal einfach nur eure KI-Projekte, die über die letzten drei bis sechs Monate gemacht habt. Habt ihr viel mit den Sales Teams gearbeitet, also mit den Vertriebeln, both innen und außen Dienst. Habt ihr ihre Art und Weise, wie sie das sehr Räme ausfüllen, wie sie die Action-Eitungswachen, wie man besser verkauft oder habt ihr wieder irgendwelche internen Sachen gemacht. Habt ihr KI genutzt, um bessere Pipeline zu haben, besseren Vorkersts zu haben, besseren Deal-Desk zu haben oder habt ihr Kananung irgendwo bei der Produktion gesagt, also wer schon gut, wenn wir das verbessern könnten und wenn die Maschine das machen könnte und so weiter. Wenn wir jetzt ein Restaurant nehmen und stellt euch vor, die investieren die ganze Zeit in eine bessere Gestaltung der Speisekarte, weil das ist ja vor allem was im Marketing passiert, eine schöne Speisekarte, vielleicht eine größere Speisekarte, vielleicht kriegt jeder der reinkommt einfach eine Speisekarte, die auf ihn oder sie geteilert ist. Schön, richtig toll, nur die Givesischschnitt. Warum? Weil in eure Küche, in eure Salesabteilung läuft gerade alles schlecht. Die Bestellungen kommen falsch raus, das Sales-Typ für Gistysachen, die To-Do's werden vergessen, man vergisst sich Kananung. Die Offerte, man braucht für Offerte Monate oder Wochen statt Minuten. Die Tische drehen sich zu langsam, die Reservierungsprozess ist ein Chaos. Leute, kein Mensch kommt ein zweites Mal zur Orch ins Restaurant und das ist genau das, was Firmen mit KI machen. Sie optimieren die Speisekarte, noch ein paar Texte, noch ein paar Bilder und so weiter. Aber das operative Herzstück jedes einzelnen Unternehmen, womit man wirklich mehr Umsatz macht oder wirklich mehr Geld macht, bleibt total ungetastet. So, jetzt lasst mich euch jemand vorstellen. Markus, also ihr wisst, wir reden über unsere Kunden, aber wir nennen sie nicht bei Namen und das Schöne ist, ihr könnt doch und ihr wisst es, ihr könntet diesen Markus in eure Firma haben. Jetzt Markus ist Head-off Sales, sagen wir mal so bei mittelgroßen deutschen Maschinenbauer und sagen wir mal, die haben so 300 Mitarbeiter. Und sagen wir mal, die machen einen Umsatz irgendwo zwischen 80 bis 100 Millionen. Eigentlich würde man sagen, ein solides Unternehmen, 300 Mitarbeiter, woff, Maschinenbauer, na ja, den geht es gar nicht so schlecht. Aber das Ding ist, Markus sagt zu mir, Markus weißt du was, wir machen jetzt KI und der Vorstand hat beschlossen, wir brauchen KI und ich habe einen Budget bekommen, aber bro, was soll ich damit machen. Und dann versuche ich Markus ein ganz leichtesachen zu fragen. Ich sage okay, du was war deine Vorkas-Genauigkeit in den letzten sechs bis zwölf Monaten? Also eigentlich ist das eine Frage, die jede Salesmanager in eine Minute beantworten sollte. Oder wenigsten sollte der Salesmanager sagen, du in der Exelabistrin oder in den Power BI hab ich's drin. Aber ihr wisst, was für Antwort kommt, schweigen. Okay, dann sage ich okay, du Markus, wie lange dauert es, dass du ein typisches Angebot bei euch, die Anfrage vom sagen wir mal RFQ, bis das Angebot draußen ist. Wie lange dauert das? Ja, zu kalt drei Wochen. Seid ich, okay, aber man, ihr habt ja 20 unterschiedliche Sachen, ihr habt ja die Maschinen, dann habt ihr Service, dann habt ihr Apparaturen, dann habt ihr Diesten, dann habt ihr 20 Sachen für die ihr gerade anbietet. Und wie lange dauern diese unterschiedliche Angebote? Mehr schweigen. Okay, kein Problem. Ich gehe jetzt ja nicht so schlecht, 80 Millionen, 120 Millionen revenue. Hey Markus, wie viele Dies hast du im letzten Jahr verloren, weil das Angebot vielleicht so spät war oder weil es überhaupt falsch konfiguriert war. Noch mehr schweigen. Und das weiß Markus nicht. Und das ist jetzt auch nicht unbedingt die Schuld von Markus. Das ist das System, weil keine hat ihm beigebracht, dass das Fragen sind, die er beantworten muss, nicht weil er ein Gutehead das ist. sondern überhaupt, bevor er einen einzigen Cent in KI investiert. Für mich gibt es ein sehr starkes Prinzip. Ihr könnt keine commercial AI fahren, wenn ihr einen Prozess habt, der unauditiert ist. Unauditiert ist, ihr müsst euch schon ein bisschen hinsetzen und ihr müsst sagen, "Gut, wie gut ist der Salesprozess?" Und das könnte eine Audi sein mit 80 Fragen? Das könnte eine Audi sein, die ihr selber fährt. Oder das könnte ein Audi sein, wo ein externe Berater kommt und jeden einzelnen Vertriebler investiert. In Interview. So, Marc, ich weiß nicht, ob wir das so brauchen. Okay, man, also deine Präzisions-C&C-Maschine. Du weißt ja, zum Hundetstel von Mü, wie präzise sie ist. Und du weißt deine Maschine, wie viel Strom die frisst, klar? Und die Garantie, die gibst du ab in Monaten? Ja, klar. Okay, fine. Und diese leichten Fragen in deinem Sales-Slam-Slam-Massel, die kann zumindest nicht beantworten. Das ist das Fundament. Das Fundament von Sales oder den Sales-Slam-Slam-Slam-Massel, den ihr habt, den müsst ihr es verstehen. Nachdem ihr den Verstanden habt, könnt ihr überhaupt anfangen zu überlegen, wo ihr KI ausrollen könnt. Okay, ich verstehe, Marc, ich muss mein Sales-Prozess auditieren. Genau. Und dann kommst du erst zum Vorstand und dann redest du mit dem Vorstand über KI in Sales- und Commercial. Bei der Welt, wenn ich seltsage, ist es eigentlich falsch. Es ist eigentlich so, als Commercial sein, weil Commercial ist ja die größere Familie vom Vertrieb. Commercial ist ja auch in ein Dienst, außen Dienst, Commercial ist ja zum Teil auch Marketing und so weiter. Und dann sagst du deinem Vorstand diese drei Sachen. Du sagst, "Hey, liebe Vorstand, 2,6fach." 2,6fach, was ist das? 2,6mal, das ist das Ergebnis von einer Gartner Studie. Und die haben, glaube ich, mit 250 Chief Sales Offices gesprochen. Ich glaub, das war sogar letztes Jahr zwischen August und September. Und dann haben sie gesagt, also Leute, habt ihr euren Vertriebeln, eure eure Vertriebsprozesse mit KI unterstützt? Und dadurch sind konkreter Handlungsempfehlungen rausgekommen. Ja, die sind KI unterstützt. Und ja, jetzt kriegen unsere Vertriebe bessere Handlungsempfehlungen durch die KI. Und dann sagst du dem, die Firmen, die das machen, haben eine dreimal größere, wahrscheinlichen, commerciales Wachstum. Nicht Produktivizistreibung, nur die Gipsesstütterwalt-Produktivität. Nichtwillige Meetings, nein, commerciales Wachstum, mehr Umsatz. Und ich sage klar, aber schau dir eine Vertriebe an. Die Vertriebe schreiben nichts auf, die schreiben nichts ins CRM, die nehmen keine Meetings auf. Aber dadurch können wir Kunden nicht analysieren. Dadurch können wir unseres CRM nicht analysieren. Dadurch können wir To-Do's nicht verbessern oder auch nicht unseren To-Do's erinnern. Drei Mal ist die Chance größer, dass ihr mehr Geld verdient, wenn ihr mit euren Vertriebsprozesse diese mit KI unterstützt. Und dann die zweite Zahl, die du deinen Vorstand gibst, ist 83%. 83% - das ist jetzt nicht mehr, ja, circa dreimal größer - ist die Chance neinernein. Drei Mal, also 83% - der KI nutzenden Vertriebsteams haben letztes Jahr mehr Umsatz gemacht. Dein Vertriebsteam, wenn er mit KI injektiert ist, macht mehr Geld. Und bei den Teams ohne KI, näher die haben auch eine Chance mehr Geld zu machen, aber nur 66%. Oh, also, also, die machen auch ohne KI Geld, ja, aber diese Lücke Leute ist fast 20%. Fast 20% bei einem 100 Millionen Euro Unternehmen ist eine Wachstumstifferenz von 17 Millionen Euro. 17% Punkte sind 17 Millionen Euro. Das ist absolut riesig. Wollte 17% Eures Potenziellen Wachstums auf den Tisch liegen lassen. Und die dritte Zahl, die du dem Vorstand gibst, ist 79% im Vergleich zu 50%. Und das ist diese Vorkerstgenauigkeit. Nämlich, wenn KI in den ganzen Prognoso-Modelle integriert ist, oder diese ganzen Vorkerst-Meetings, die ihr macht, wenn ihr sie die ganze Zeit aufnimmt, dann versteht die KI euer Business, die ganzen Stärken, die ihr habt, die ganzen Probleme, die ihr habt und so weiter. Aber Teams, die KI nicht nutzen, haben eine 50%ige Chance, dass die Prognose richtig ist oder nicht. Und Teams, die die KI nutzen, haben auf einmal eine 80%ige Chance, dass die Prognose richtig ist. Und was heißt das natürlich für einen Vorstand? Ist der Vorstand weiß? Na ja, beim Vertrieb weiß mein nie, ist das richtig, ist das nie richtig. Aber wenn der Vorstand 80% der Prognose im Sicher ist, dann können die bessere Kapitalallocationen machen. Die können sagen, na ja, dieses Team eigentlich sagen, die immer die brauchen drei Millionen und aus drei Millionen machen sie. Hier geben wir denen mehr Geld. Weil im Moment fährt euer Sales Team in einem Nebel, die fahren im Nebel. Wenn du sie fragst nach drei Monaten, ja was hat der Kunde jetzt gesagt, was war für den den Wichtig? Die wissen es nicht im Nebel. Wenn du sagst du, hol mir die ganzen To-Do's von deinem Sales Team raus? Im Nebel, die müssen zu den Leuten hingehen, weil hier natürlich kein konsolidiertes System haben. Und für mich ist KI einfach diese Scheinwerfer, der uns helfen kann, im Nebel die Sachen besser zu sehen. Das ist nämlich das Kuhle daran. Genau. Und wenn wir jetzt wieder im Maschinenbau sind, okay? Dafür gibt es ein Namen. Und zwar wenn man eine Maschine anfängt und die Maschine fährt noch nicht optimal, das ist so ein Einfahrbereich. Also manche Maschinen brauchen zwei Minuten, manche Maschinen brauchen Stunden oder wenn du sie aufsetzt, manche Maschinen brauchen Wochen. Aber wenn wir uns überlegen, 95 Prozent der KI-Projekte befinden sich heute noch immer in einem Einfahrbereich. Jetzt überlegen wir uns mal ein bisschen die Geschichte, die immer kommt, dass die vielleicht sagen werden, ja aber, Marc, weißt du, wir haben kein Kloat, so wie du weißt du, oder? Wir haben kein Gemini, wir müssen Klooten nutzen und ich sage mal, das Modell hat nichts damit zu tun, like überhaupt nichts damit zu tun. Warum? Das Modell ist ja nicht mehr der Wettbewerbsvorteil. Weil erstens kannst du auf der Erdschür Cloud, also auf Microsoft, wo du heute bist, kannst du ja per se jedes Modell fahren. Und vergiss im Moment Kloat vielleicht, aber du kannst so ziemlich jedes Modell fahren. Aber das Modell hilft dir nicht, das Angebot von zwei Monaten auf zwei Stunden runterzubringen. Das ist weil eure Angebotslogik einfach tausende von Schritten hat, fünf unterschiedliche Axels, 20 Meeting, etc. Weil sich keine erinnert, was der Kunde gesagt hat. Weil die Leute in einem Serium reingeht, wo nix drin steht. Weil wenn du reingesst und du ein Kunde hast, der Siemens heißt, sind bei dir 20 Siemens drin, weil 20 unterschiedliche Leute Siemens irgendwann mal in eurem Serium reingegeben haben. Das hat nix mit dem Modell zu tun. Das hat überhaupt nix mit dem Modell zu tun. Und das ist was ich sage. Selbst dich mit deinen Vertrieblers. hin und wahrscheinlich nicht mit den Vertriebeln, mit dem Head-of-Sales. Und beide, eigentlich ist jeder CEO in der Firma Head-of-Sales. Ein CEO ist da, um mehr Geld zu generieren, damit deine Schäherholters glücklicher sind. Okay und konzentriert euch nur auf 4 oder 5 Bereiche. Weil diese 4 oder 5 Bereiche wissen wir, dass jede Firma auf der Welt Schwierigkeiten hat damit. Das erste ist, wie gesagt, "Forker's Intelligence". "Forker's Intelligence" heißt, wenn dein Vertriebsleiter am Ende des Quartals nicht weiß, sind wir, wenn wir die Zahl mit 10% Abweichung haben oder mit 30% Abweichung, dann wisst ihr, dass ihr diese Genauigkeit von 50% auf 80% Genauigkeit verbessern könnt. Das wissen wir. Und das zweite, das nennt sich "Install-Base-Mining". "Install-Base-Mining" ist folgendes. Dass ihr auch versucht zu verstehen, mit eure Maschinen, mit den gleichen Kunden habe ich das gleiche Ergebnis, habe ich mehrere gemis, habe ich weniger Ergebnis. Das hat mit Kapazität überhaupt nicht zu tun. Das hat mit den Angeboten zu tun, die ihr gemacht habt. Das hat mit den Serviceangeboten zu tun, die ihr gemacht habt. Das heißt, die Art und Weise, wie ihr bei sehr ähnlichen Kunden kärsch generiert. Und das ist wieder eine Salesfrage. Warum? Weil wenn du reingehst zu einem Vertriebler oder ein Head of Sales und dann sagst du, okay, wie viel verdienen wir mit Kunder A, Eho, oder die Wissen, die können du sagen, mit dem man bei 1,5 Millionen verdient letztes Jahr. Okay, was haben wir offereiert? Was hat der Kundermende genommen? Was haben wir als Service extra verkauft? Oh, jetzt wird schon schwieriger. Okay, die nächsten drei Kunden, die sehr ähnlich sind, haben wir denen dieselbe Offerte gemacht, haben wir den dieselbe Serviceofferte gemacht, jedes Mal, wenn ein After Salesvertriebler hingeht, haut der noch mal drauf, oh, wir könnte noch das und das vorschlagen, machen sie nicht. Und das wird auch nicht zu dokumentiert. Aber wenn wir Angebote systematisch einfach auch nur vergleichen können, weil die auf derselben Cloud sind und wir Copilot Agenten bitten könnten, solche Analysen zu fahren, dann hilft uns das enorm. Das nächste, ich würde sagen, alles was mit Pricing, Quoting zu tun hat und Configuring. Also CPG oder CPQ, wer das nicht versteht, die Angebotzerstellungen. Leute, wir müssen mit unserer Angebotzerstellungen von Wochen auf Tage kommen oder von Wochen auf Stunden. Das macht im Moment keiner oder die wenigsten machen es. Nene Angebote ist so schwierig. Okay, fine. Dann schreibt das aus. Wie machst du den Angebotsprozess? Zeigt mir wie schwierig ist, weil wir wissen, das haben wir auch bei anderen Firmen gesehen und darüber gibt es viele, viele Studien. Wahrscheinlich so 60, 70, 80 Prozent der Bearbeitungszeit von Angeboten könnt ihr reduzieren. Und damit geht natürlich die Winrate hoch. Winrate heißt folgendes. Winrate heißt, wenn ihr natürlich, wenn man sagt, hier ist das RFQ und ihr habt zwei Monate um eure Angebote einzuschicken, ihr wisst es. Wenn ihr schon nach drei Tagen einschickt, seid ihr auch schon die ersten am Tisch. Während die andere noch versuchen, Exiles aufzumachen, Kalkulations-Exiles aufzumachen, wenn ihr das mit der KI fährt, könnt ihr die Zeit verringen, aber richtig brutal, wann ihr eure Angebote abgibt. Genau, also natürlich gibt es noch drei oder vier oder fünf und so weiter. Aber bevor ich jetzt weiter mache, reden wir mal über eure Vertriebe. Okay? Renn mir mal über die Ausreden. Ich liebe es, ausreden zu hören. Also ein Einwand, den ich immer höre, ist so, ja, die KI wird haluzinieren und meine Kundenbeziehungen zerstören. Leute, erstens eure Vertriebe haluzinieren non-stop. falsche Preise, falsche Lieferzeiten, falsche Produktionsbeschreibungen, wenn ihr mir sagt, merken, dass es bei meinen Vertriebe noch nie passiert, dann entschuldige ich mich. Aber KI Haluzinationen sind nachvollziehbar. Die sind korrigierbar. Männschliche Haluzinationen heißen, ja, ich glaube, haben einen Fehler gemacht, aber der Hans, der ist schon 20 Jahre bei uns, er ist ein guter Typ der Hans. Sorry, das ist keine Ausrede. Und das Haluzinationenprobleme bei The Waste oft kein KI Problem. Es ist ein workflow Designproblem, weil ihr habt 20 unterschiedliche Listen mit 20 unterschiedliche Preise. Ist ja klar, wenn ihr eure KI damit arme trainiert, dass irgendein Mist rauskommt. Das ist klar. Ein zweiter Aufwand ist irgendwie unsere Daten sind ein Chaos. Okay, man, also nur weil deine Daten ein Chaos sind, heißt es, dass wir jetzt einfach nicht in einem Chaos arbeiten sollte, bro, du arbeitest non-stop dem Chaos. Und für eine KI musst du, und damit sind wir uns einverstanden, musst du saubere zähren Daten haben. Du brauchst nicht alle deine Daten, dann fang einfach diesen Chaos mit den jetzigen Kunden, also mit Kunden, mit den du morgen arbeitest, schon zu bereinigen. Schmeiß nicht ein ganzes Jahrhem, dass du die letzten 20 Jahre nicht gepflegt hast, rein in die KI, sondern sag okay, wir haben einen neuen Kunde. Kunde heißt, firme Merke. Okay, alles, was wir mit firme Merke machen, machen wir in den neuen KI Prozess. Alle Chaos mit Merke werden aufgenommen. Und wenn sie nicht aufgenommen werden, dann nach dem Meeting redet der Vertrieberein. Wenn der Vertrieberein geht, werden die Sachen in dem Serum immer von der KI geschrieben. Und wenn der Kunde, also wenn der Sales oder der Vertriebere kurz davor ist, merken wir dir zu treffen, dann stellt er in Copilot "Du geh mal in Serum, das von einer KI geschrieben wurde und such mir die letzten Daten rein." Und nach dem Meeting werden die Sachen wieder reingetan. Von der KI nicht vom Menschen. Das heißt, wenn nachher jemand das Angebot schreiben muss, dann kommt er nicht zum Hansen und sagt was wollte der Kunde, nein, das Angebot wird automatisch schon die erste Version wird von der KI geschrieben. Versteht ihr das? KI ist für euch so ein Art Fossing-Fakte, damit ihr den Daten Chaos den habt, ähnlich mal langsam bereinigt. KI wird nicht genutzt, um eure Daten zu bereinigen. Nur das passiert zu selben Zeit. Aber ihr bekommt viel, viel bessere Daten-Jugene. Und der dritte Eifand, einwand und den Hörchen, ist ja also "Meine Vertriebe werden so was nie nutzen." Kein Problem. Deine Firma wird es bald nimmer gehen. Warum? Erstens glaube ich das nicht. Vertriebe hassen das jeden Tag Protokolle zu schreiben, ins Serum zu schreiben, zu dus zu vergessen, die wollen ja auch nur mehr verkaufen. Vertriebe, Lieblingsform kunden zu sein. Mit dem Kunden zu reden, mit dem Kundenabendessen zu gehen. Fünf unterschiedliche Kunden am Tag in drei unterschiedliche Städte zu besuchen. Das lieben Vertriebe. Was die nicht wollen, ist was du, denen danach her am Abend noch wieder gibst, so du sagst, ja, zwei Stunden am Tag jetzt nochmal Protokolle zu schreiben und an dies und an ins Serum. Die hassen das. Wenn du denen sagst, das nehme ich dir weg, dann lieben sie es mit der KI zu arbeiten. Also, das ist was ich jetzt versuche, die ganze Zeit zu sagen. Das Problem ist ja nicht unbedingt die Technologie und auch nicht die Architektur. Was wir einfach in den letzten paar Jahren gemerkt haben, ist KI wird genutzt, um interne Effizienz zu pushen. Das haben wir gemerkt, das habt ihr gemerkt, nimmt die letzten 100 KI-Projekte und seid ehrlich, wie viel von denen sind da, um mehr Umsatz zu generieren. Die wenigsten. Und deshalb haben wir auf diesen Commercial Playbook gesetzt. Also, dieses Commercial Playbook ist eine Art und Weise. Es ist ein Framework, es ist ein Motor, damit Firmen, mit KI mehr Geld verdienen können. Und diese Motor, den zeigst du dann ein Vorstand oder jemand, der im Sales ist und die kriegen in Herzinfakt, weil es ist nicht nur einfach nur diese KI. Nee, es sind 10 Säulen. Ihr habt man, wir müssen uns dein pricing anschauen wie die Die es reinkommen, weißt du, wie das Angebot geschrieben wird. Bei der Way redet ihr nachher mit dem Kunden und holt ihr euch Feedback, customer success? Nee. Und wir sehen, dass es relativ leicht ist, in jede einzelne Säule KI einzubetten. Und das Schönes natürlich alle diese Säulen arbeiten ja miteinander. Und zwar, ihr könnt nicht einfach nur sagen, ja, wir werden Angebot, Schreiben der schnellen Angebot, Schreiben, nee, ihr müsst jede einzelne Säule mit KI arbeiten lassen. Und jetzt überlegen wir uns mal. Es ist ja nicht nur jemand der Maschinen verkauft. Jetzt nehmen wir mal Sarah. Und Sarah ist in Zürich und Sarah arbeitet für eine Privatbank. Und sagen wir mal, Sarah ist Relationship-Manager. Also Relationship-Manager sind auch die Leute, die quasi Zeit mit den Kunden verbringen und so weiter. Und trotzdem, wenn du sagst du Sarah, jetzt hast du, sagen wir mal, 5 Tage die Woche. Bis zu 5 Tage die Woche vor dem Kunden, ne, Marc. Also, wenn überhaupt, wenn ich Glück habe, 2 Tage die Woche. Aber warum? Meine du bist Relationship-Manager. Da merken, ich muss meetings zusammenfassen, ich muss im Sierra-Räben Sachen eingeben. Ich muss auch was zu interne Koordination und so weiter. Das ist verrückt. Ihr habt Sales-Leute, die eigentlich nur 2 Tage die Woche vor dem Kunden sind. Das ist absolut verrückt. Und da kann euch wirklich nur die KI helfen. Jetzt, ich lasse euch einfach nur einen Satz, den ich in den letzten paar Wochen immer wieder sage. Hört auf, euch diesen Modellkrieg zuzuschauen. Ja, also Fabel 5 ist jetzt da, dann ist das wieder weg. Oh mein Gott, wir brauchen die neuen Modelle. By the way, heute ist Judgey Petit 5.6 rausgekommen. By the way, das dürfte mich kriegen, aber wir machen andere Episode drüber. Leute, diese Modellkrieg, das vorbei, das ist nicht wichtig für euch. Was für euch wichtig ist, ist, dass ihr eure Sales und Revenue-Strategie total mit der KI, die ihr heute habt, Koopilot oder Koopilot auf Azure oder Co-Work oder Wurst-Copilot-Studio oder Power Automate eigentlich heute schon verbessern könnt. Und in dem Moment ist es Wurst-Opest, Judgey Petit, Claude Gemini oder so was ist. Ihr habt eine Commercial Engine, die einfach noch nicht funktioniert. Und eure Konkurrent hat seine Commercial Engine aus der Garage genommen und für 200 km/h damit. Und eigentlich habe ich zu dem Thema noch viel mehr zu sagen, ich denke, wir machen nur zweite Episode. Aber schaut euch die letzten 100 Projekte an, die ihr mit Kai gefahren seid und seid euch ehrlich. Wie viele sind da, um mehr Umsatz zu generieren? Also ja Leute, Malcolm, Au. *Musik*