MACAU / LONDON (IT BOLTWISE) – Der Black-Lake-Technologies-Gründer Yuxiang Zhou setzt einen KI-Agenten als Sales-Coach gegen die erfahrensten Verkäufer seines Teams ein und lässt per Abstimmung bewerten, wessen Rat überzeugt. Anlass war die Beobachtung, dass CRM-Notizen Gespräche auf eine einzige, subjektive Zusammenfassung reduzieren. Statt nur Entscheidungen zu automatisieren, wollen die Entwickler die KI in den Vertriebsprozess hinein trainieren und kontrolliert prüfen. Auf dem Prüfstand steht dabei nicht nur die Leistung der Modelle, sondern auch die Frage, ob die Organisation bereit für KI-gestütztes Vorgehen ist.
In Macau wurde eine Diskussion geführt, die sich erstaunlich schnell auf eine ganz praktische Frage herunterbrechen lässt: Wie verändert sich Vertrieb, wenn Künstliche Intelligenz nicht nur Vorschläge macht, sondern als aktiver Coach im Prozess auftaucht? Yuxiang Zhou, Gründer von Black Lake Technologies, hat dazu einen internen Test beschrieben, der bewusst nicht im „Laborkontext“ bleibt. Sein Ausgangspunkt war gleichzeitig banal und wirkungsnah: Er störte sich daran, dass sein CRM-System einen ganzen Tag Kundenkontakt auf „eine sehr subjektive eine Paragraph lange Zusammenfassung“ reduziert, die der Teamlead anschließend liest und auswertet.
Aus dieser Frustration entstand ein Setup, das den Vertriebs-„Input“ näher an den tatsächlichen Gesprächsverlauf bringt. Zhou ließ seine Vertriebsmitarbeiter einen Anstecker tragen, der Gespräche sowie Standortdaten aufzeichnet. Diese aufgezeichneten Gespräche wurden in einen KI-Agenten eingespeist, der daraufhin so trainiert wurde, dass er die Rolle eines Coach einnimmt. In dem von Zhou geschilderten Experiment ging es dann nicht um einen einzelnen Pitch, sondern um eine Entscheidung am Team: Sieben von zehn der jeweils erfahrensten Vertriebsmitarbeiter gaben dem KI-basierten Rat den Vorzug gegenüber dem erfahrenen Sales-Leader. Das ist weniger ein „Zensierungs“-Ergebnis als ein Indikator dafür, dass KI-gestütztes Coaching in bestimmten Phasen des Vertriebs konkrete Muster erfasst, die Menschen zwar beherrschen, aber nicht immer konsistent in ihren Notizen wiederfinden.
Technisch betrachtet zeigt der Ansatz einen Wechsel vom reinen Analytics-Modus zu einem agentenbasierten Interaktionsmodell: Der KI-Agent soll nicht nur nachträglich analysieren, sondern in der Kommunikationslogik des Vertriebs wirken. Zhou formuliert dabei auch einen Unterschied, der für viele Unternehmen den Ausschlag geben kann: Agenten seien „bewegungslos“ („emotionless“), und genau deshalb bleiben menschliche Verkäufer wichtig, wenn Motivation, Tempo und Beziehungsgestaltung gefordert sind. Dieses Spannungsfeld ist für die KI-Entwicklung entscheidend, weil es die Bewertungskriterien verschiebt. Wer nur nach Effizienz fragt, wird leicht die falschen Metriken wählen; wer nach Wirkung im Kundenkontakt sucht, braucht Feedbackschleifen, die nicht im CRM „verflachen“.
Am gleichen Forum ordnete Becca Carroll von der Designagentur IDEO die Debatte strategisch ein. Ihr Kerngedanke: Geschwindigkeit allein schafft kein dauerhaftes Polster gegen Konkurrenz. Wenn ein Unternehmen eine neue Innovation als erstes auf den Markt bringt oder sehr früh nachzieht, folgt daraus nicht automatisch ein „durables“ Differenzierungsmerkmal. Der Grund liegt in der Nachahmbarkeit: Sobald Wettbewerber das Konzept verstehen, können sie es in kürzeren Taktraten ebenfalls ausrollen. Deshalb aktualisierte Carroll das Bild des „T-shaped“-Professionals – eine tiefe Expertise in einem Bereich plus Breite – um ein „comb-shaped“-Profil, bei dem Tiefe über mehrere Disziplinen verteilt ist und sich die Person flüssig zwischen diesen Kontexten bewegt. Für KI-gestützte Organisationen ist das mehr als HR-Rhetorik: KI-Systeme ändern die Art, wie Aufgaben zerlegt, bewertet und iterativ verbessert werden, wodurch interdisziplinäre Rollen plötzlich wieder planbar werden müssen.
James Arnett, Managing Director bei Wipro für mehrere Regionen, ergänzte die Führungsperspektive mit einem einfachen Gegensatz: „vom Dirigieren zum Orchestrieren“. Wipro wolle sich dabei „weit über die Frage hinaus“ bewegen, wie KI Kunden Geld spart, und stattdessen das Angebot grundsätzlich neu denken. Genau diese Formulierung passt zur Black-Lake-Geschichte: Wenn ein KI-Agent in Gespräche eingreift, reicht es nicht, bestehende Prozesse mit KI-Funktionen zu „uparken“. Dann wird der Prozess selbst zu einem Produktbestandteil. Auch Arnett betonte, dass der Engpass nicht Technologie sei, sondern Organisation. Die entscheidende Frage lautet dann nicht „Kann das Modell das?“, sondern „Ist das Unternehmen bereit?“. Carroll spitzt den Punkt anschließend noch weiter zu und spricht von einem „speed of trust“: Selbst wenn die Technologie verfügbar ist, muss der Vertrauensaufbau so entworfen werden, dass er zur Vision des Unternehmens passt und nicht nur zur internen Akzeptanz.
Zhou knüpft daran die Erwartung, dass es noch einen echten Entwicklungssprung gibt. Er wartet sinngemäß auf den „Google-Moment“ der KI – den Moment, in dem sich nicht nur ein Werkzeug verbessert, sondern eine ganze Branche anders strukturiert wird. In seiner Sicht wäre dieser Durchbruch dann nicht damit gleichzusetzen, Menschen zu ersetzen, sondern darauf zu beruhen, dass Rollen, Entscheidungslogiken und Verantwortlichkeiten neu geordnet werden. Interessant ist dabei, dass Black Lake parallel zu dem Sales-Coach-Test eine weitere, sehr konkrete Produktidee verfolgt: eine Plattform, die aus einer Idee mit Promi-Bezug (celebrity) direkt herstellbare Merchandise-Varianten ableiten soll, um bei Custom Collectibles die Mindestbestellmenge von 10.000 Stück auf 100 Stück zu senken.
Gerade diese Kombination aus Vertriebsexperiment und Produktionsplattformentwicklung zeigt, wie KI in Unternehmen von „Feature“ zu „Betriebssystem“ werden kann. Bei Merchandise und Custom Produkten liegt der Hebel häufig nicht primär in kreativen Vorschlägen, sondern in der Kette von der Idee bis zur Fertigung: Übersetzung in Spezifikationen, Auswahl passender Varianten, Planung der Produktion und die Fähigkeit, kleinere Losgrößen wirtschaftlich zu machen. Wenn das gelingt, verändert das nicht nur die Kostenstruktur, sondern auch das Geschäftsmodell gegenüber den Kunden. Und bei B2B-Vertriebsprozessen wie bei Black Lakes Ausgangsproblem (CRM reduziert Gespräche auf einen Absatz) entsteht ein ähnlicher Effekt: KI muss nicht allein „besser“ sein, sondern die Datenqualität und den Entscheidungsrhythmus in Richtung des echten Gesprächsflusses drehen.
Für Entscheider ergibt sich daraus eine klare Konsequenz: KI-gestützte Agenten sind am stärksten dort, wo sie Messbarkeit und Feedback verbinden. Das Black-Lake-Setup mit Abstimmung im Team ist ein Beispiel dafür, wie man subjektive Vertriebsleistung in eine vergleichbare Bewertung überführt, ohne den menschlichen Faktor komplett aus dem System zu entfernen. Gleichzeitig bleibt der Vertrauensaufbau der limitierende Faktor, weil KI nicht nur Inhalte, sondern Entscheidungen und Verantwortlichkeit beeinflusst. Wer jetzt KI-Entwicklung in Vertrieb und Produktkette startet, sollte daher bewusst auch Organisation, Rollen und Prozessdesign testen – und nicht erst dann, wenn die Modelle fertig sind. Zhou bringt es damit auf den Punkt: Der nächste große Sprung entsteht nicht aus „mehr KI“, sondern aus einem Umbau, der Menschen, Prozesse und Systeme so integriert, dass der Nutzen zuverlässig sichtbar wird.
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