AI-First-Infrastruktur
für Sales 2026

Vorstellung der Teilnehmer, Abgleich von Erwartungen und Einführung in die AI-First-Vision. Ausgangspunkt: Das Paradoxon des modernen Sales — viel Aktivität, wenig strategische Tiefe.

Analyse der konkreten Potenzialschätzung: Warum isolierte KI-Experimente das Kernproblem nicht lösen — hoher administrativer Overhead und lange Entscheidungszyklen. Der Shift vom Fragment zum System: Status-quo-Vergleich KI-Piloten vs. integrierter AI-First-Architektur.

Vorstellung der Sprint-Roadmap: Drei Phasen — Governance & Fundament, Analyse & Dekomposition, Realisation & Change. Der Human-in-the-Loop als Leitprinzip. Klärung von Spielregeln, Verantwortlichkeiten und dem Workplace-Blueprint: Cloud-native Infrastruktur, End-to-End-Digitalisierung und verbindliche AI-Governance.

Workshop-Block: Granulare Zerlegung des Vertriebsalltags in 15 messbare Tasks (Gesamtaufwand 1,0 MJ/Jahr). Klassifikation nach den drei Automatisierungshebeln: Automatisiert, Augmentiert, Agentischer Assistent. Ergebnis: 0,528 MJ Einsparpotenzial identifiziert. Die drei Dimensionen — Job, Workplace, Workforce — und die Neugestaltung von Purpose, Leadership, Talent und Rewards.

Live-Demonstration der Intelligenz-Orchestration: Der Sales-Manager als Dirigent über das KAM-Dashboard (Account Health Score, offene Chancen, Risiko-Accounts). Walkthrough der sechs spezialisierten KI-Agenten — von der Neukundenakquise bis zum Vertragsabschluss. Praxisbeispiel: Wie Audi AG, BMW AG und Volkswagen AG im KAM-Dashboard managed werden.

OtV-Blueprint für die Belegschaft: Von der Angst vor Jobverlust zur Rolle des AI-Pioniers. Katalytische Führung, Reverse Mentoring und Anreize für Prozessautomatisierung. Der KI-Tutor als dauerhafter Begleiter: Always-On, kontextsensitiv, adaptiver Schwierigkeitsgrad.

Kernbotschaften, offene Fragen, individuelle Sprint-Planung und Zugang zu den KI-Agenten-Apps (KAM-Dashboard, Prospect Hunter, Account-Stratege, Deal-Macher, Anbieter-App, KI-Tutor).