ROGUE VALLEY / LONDON (IT BOLTWISE) – Built2Buy-Gründer Steve Rice beschreibt seinen 25-jährigen Weg von einer selbstgebauten CMS-Lösung hin zu einer KI-gestützten Plattform fr Wholesale-Bestellungen. Im Fokus steht ein stakeholder-orientierter Workflow fr Sales-Vertreter und Händler, der gegenüber klassischen ERP-Prozessen 75% schneller sein soll. Rice setzt zudem auf KI, um Entwicklungszyklen fr neue Funktionen von sechs Monaten auf nur noch sieben bis zehn Tage zu verkürzen. Gleichzeitig betont er, warum ein ‘human in the loop’ fr Akzeptanz, Qualität und Kundenvertrauen entscheidend bleibt.

Built2Buy: KI beschleunigt Wholesale-Ordering in 7–10 Tagen
Built2Buy: KI beschleunigt Wholesale-Ordering in 7–10 Tagen (Foto: IT BOLTWISE)
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Wer heute Wholesale-Prozesse vereinfachen will, landet schnell bei einem Kernproblem: Bestellungen, Artikelstammdaten und Verfügbarkeiten sind in vielen Unternehmen historisch gewachsen und in ERP-Umgebungen oder proprietären Tools verteilt. Built2Buy verfolgt laut Gründer Steve Rice einen anderen Ausgangspunkt. Er beschreibt seine Karriere als eine 25-jährige Suche nach „guten Systemen“: Schlechte Strukturen ließen Menschen klein wirken, gute Systeme machen kompetente Teams sichtbar und erleichtern gezieltes Upskilling. Aus dieser Philosophie leitete er 2010 eine klare Prioritätsverschiebung ab – weg von vielen kurzfristigen Kundenbeziehungen, hin zu langlebigen Partnerschaften mit messbarer Bindung.

Technisch interessant ist dabei der Ursprung der Unternehmenskompetenz: Rice entwickelte früh ein eigenes Content-Management-System, das später in eine Abspaltung mündete. Der konkrete Hebel bei Built2Buy liegt laut Darstellung weniger in „mehr Software“, sondern in der Ausrichtung der Benutzerflüsse an Rollen, die wirklich bestellen: Sales-Vertreter und Händler. Das bedeutet in der Umsetzung typischerweise, dass Datenmodelle, Such- und Auswahlmechanismen sowie Freigabe- und Bestellschritte auf niedrigere kognitive Last optimiert werden. Rice spricht davon, dass die Plattform 75% schneller arbeiten soll als traditionelle ERP-Prozesse – ein Hinweis darauf, dass der Engpass weniger in der Unternehmenslogik als in den Interaktionspfaden liegt.

Damit steht Built2Buy in direkter Konkurrenz zu etablierten ERP- und B2B-Ökosystemen, die Bestellung, Preislogik und Bestandsbezug meist als Teil größerer Suite abbilden. In der Praxis bedeutet das: ERP-Anwendungen wie SAP oder Oracle NetSuite sind stark, aber oft mit Implementierungs- und Anpassungslast verbunden, wodurch sich für einzelne Vertriebs- oder Handelsteams Wartezeiten ergeben können. Auch Commerce-nahe Plattformen versuchen, diese „Front-to-Back“-Brücke zu schließen, allerdings häufig mit anderen Prioritäten wie Katalog-UI oder Omnichannel-Distribution. Der Ansatz von Built2Buy setzt dagegen offenbar an der stakeholder-orientierten Prozessgestaltung an: Entscheidend ist, dass die Plattform nicht nur Daten verwaltet, sondern die Entscheidungsschritte fr Wiederkäufer vereinfacht.

Ein weiterer Marktimpuls kommt aus der KI-Entwicklung selbst. Rice sagt, dass Fortschritte in Künstlicher Intelligenz die Produktentwicklung beschleunigen: Die Zeit fr neue Features soll von bislang sechs Monaten auf sieben bis zehn Tage sinken. Hier ist der technische Vergleich zu klassischen Software- und Integrationsprojekten relevant: In ERP-Umfeldern dominieren oft lineare Releases, umfangreiche Regressionstests und Abhängigkeiten zwischen Modulen. KI-gestützte Entwicklungsworkflows knnen dagegen Entwicklungszyklen verkürzen, indem sie etwa bei Dokumentation, Code-Entwürfen, Testgenerierung oder Feature-Prototyping unterstützen. Wichtig ist aber die Governance: Eine Plattform, die mehrere Rollen bedient, muss sicherstellen, dass KI nicht unkontrolliert in preis- oder bestellrelevante Logiken eingreift, sondern als Assistenz wirkt.

Gerade deshalb betont Rice, dass ein „human in the loop“ erhalten bleiben muss. Diese Aussage ist nicht nur kulturell, sondern auch sicherheitstechnisch und regulativ bedeutsam: In geschäftskritischen Prozessen braucht es nachvollziehbare Entscheidungen, klare Verantwortlichkeiten und Protokollierung. Dazu kommt, dass B2B-Ordering in der Regel personenbezogene und geschäftliche Daten berührt, etwa bei Ansprechpartnern, Nutzerprofilen oder Liefer- und Abrechnungsinformationen. Unternehmen, die solche Systeme einführen, achten daher typischerweise auf Datenschutzanforderungen, Zugriffssteuerung und auf Audit-Fähigkeit – besonders, wenn KI neue Eingaben oder Vorschläge generiert. Aus Expertensicht ist dieser Punkt zentral, weil Vertrauen in automatisierte Entscheidungsuntersttzung ohne transparente Freigaben schnell erodiert.

Mit Blick auf den Ausblick ist Rice klar quantifizierend: Er will Built2Buy in den nächsten 18 Monaten auf 50 Kunden ausweiten. Strategisch klingt das nach einem bewussten Fokus auf mittelgroße Hersteller und Distributoren, die Wholesale-Prozesse nicht dauerhaft mit ERP-Heavyweight-Projekten belasten möchten. Aus Branchensicht öffnet das Chancen fr Entwicklerteams: Wer KI-Assistenz direkt in Bestell-Workflows integriert, kann neue Schnittstellen- und Integrationsbedarfe erzeugen, etwa fr Datenmapping, Stammdatenbereinigung oder rollenbasierte Freigaben. Gleichzeitig wird der Wettbewerb nicht warten: Große Suite-Anbieter und spezialisierte B2B-Plattformen werden ähnliche Beschleunigungsversprechen machen. Entscheidend wird sein, ob Built2Buy seine Geschwindigkeit mit stabiler Qualität, Auditierbarkeit und Integrationsfähigkeit verbindet – dann könnten sich fr viele Unternehmen echte Vorteile in Time-to-Order und Teamproduktivität ergeben.


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