Die Akquise hat sich vielmehr zu einer Herausforderung des Attention Managements entwickelt, als dass es an Kontakten mangelt. Vertriebsteams stehen vor einer Flut an Signalen – Intent-Daten, Einstellungstrends, CRM-Aktivitäten, Website-Engagement und Anreicherungen – doch vieles davon ist nur Lärm. Die eigentliche Schwierigkeit liegt nicht darin, Leads zu finden, sondern darin, zu erkennen, welche Accounts verfolgt werden sollten und welche nächsten Schritte sinnvoll sind. Der Einsatz von KI im Vertrieb ist weit verbreitet: 60 % der B2B-Software-Teams nutzen KI in ihren Prozessen (G2-Daten). Daher werden KI-verkaufsintelligenz-Tools zunehmend als Standard erwartet, die Einfluss auf Priorisierung, Sequenzierung und Umsetzung haben. KI im Verkauf übertrifft heute die bloße Anreicherung von Datensätzen oder Listenscoring; sie steuert aktiv, wo Verkäufer ihre Anstrengungen konzentrieren. Zur Bewertung der Rolle von KI in tatsächlichen Akquise-Workflows wurden Erkenntnisse von neun führenden Plattformen für KI-verkaufsintelligenz gesammelt: ZoomInfo, Apollo. io, Hunter, Cognism, 6sense, Firmable, Dealfront, Skrapp und Clearout. Dieser Bericht analysiert den aktuellen Einsatz, die Auswirkungen, operative Herausforderungen und die Entwicklung hin zu zunehmend autonomen Akquise-Systemen, basierend auf Kundendaten und Erfahrungen dieser Plattformen. **Zentrale Erkenntnisse:** - **Wandlung von statischen Listen zu dynamischer Priorisierung:** Herkömmliche Batch-Akquise – das Erstellen statischer Listen anhand von Firmendaten für schrittweise Ansprache – wird durch KI-Systeme abgelöst, die kontinuierlich Accounts anhand aktueller Signale wie Einstellungstätigkeit, Kaufabsicht, Engagement, Finanzierungen und Website-Verhalten neu bewerten. Das Ergebnis ist ein ständig aktives, flexibles Priorisierungsmodell, das die „besten Accounts“ dynamisch aktualisiert. - **Signal-gesteckte Entdeckung statt Filter-basierte Suche:** Statt manueller, starrer Filterung durch Verkäufer liefert KI potenzielle Kunden, indem sie Passung, Absicht und Timing integriert. Absicht ist besonders wirksam, wenn sie mit Engagement- und Passungs-Kontext kombiniert wird, sodass Verkäufer Chancen erhalten, die nach Wahrscheinlichkeit der Konversion priorisiert sind. - **Multi-Signal-Entscheidungs-Stacks:** KI-Systeme werten mehrere Datenpunkte aus – Absicht, Firmendaten, Technologiedaten, Einstellungstrends, CRM-Aktivitäten und individuelle Signale – um konkurrierende Prioritäten auszubalancieren. Dieses differenzierte Scoring übertrifft manuelle oder einzelne Signale und verbessert Vorschläge für die nächste beste Aktion. - **Priorisierung als Hauptwert von KI:** KI bringt die größten Vorteile bei der Entscheidung, wo Verkäufer ihre Ansprache fokussieren sollten. Ziel ist es, die menschliche Aufmerksamkeit optimal zu lenken, anstatt nur die Aktivität zu steigern. Einige Plattformen nutzen KI auch, um personalisierte Outreach-Nachrichten zu generieren, die auf das ideale Kundenprofil (ICP) und Signale abgestimmt sind. - **Wirksamkeit und Variabilität:** Die meisten Nutzer berichten von verbesserten Entscheidungen und Effizienz, schnelleren Recherchen und gezielterer Kontaktauswahl.

Allerdings variieren die Ergebnisse stark und hängen ab von Datenqualität, Workflow-Integration, organisatorischer Bereitschaft und Vertrauen. Fundierte Daten und saubere CRM-Systeme verstärken die KI-Vorteile, mangelhafte Eingaben und fragmentierte Abläufe schwächen sie. - **Reifegrade unterscheiden sich:** Kunden lassen sich in Betriebsmodi gruppieren – von regelbasierten, assistierenden KI-Lösungen mit statischem Scoring und manueller Prüfung bis hin zu fortgeschrittenen Integrationen, bei denen KI-getriebene Priorisierung vollständig in den täglichen Workflow eingebunden ist. Die Reife hängt vor allem von Datenhygiene, Systemintegration und Vertrauen ab, weniger von Plattform-Fähigkeiten. - **Adoptionsraten:** Etwa 25 %–50 % der Kunden nutzen aktiv KI-gestützte Akquise-Features. Die Nutzung steigt, wenn KI direkt in den Workflow eingebettet ist, anstatt als separate Tools oder Dashboards bereitgestellt zu werden. - **Wenn KI beim Akquirieren funktioniert:** - Höhere Relevanz der Kontakte und weniger verschwenderische Ansprache. - Bis zu 50 % oder mehr Reduktion bei manueller Recherche und Qualifikation. - Sauberere, effizientere Pipelines durch frühzeitige Filterung unnötiger Signale. - **Häufige Ursachen von KI-Fehlschlägen:** Schlechte oder zerstreute Daten führen zu Misstrauen und Abwendung; mangelnde Transparenz bei Empfehlungen erschwert die Akzeptanz; zersplitterte Workflows schaffen Lücken zwischen Insight und Handlung und reduzieren den KI-Effekt. - **Zukünftige Entwicklungen:** - Ständige, Echtzeit-Updates bei Account-Priorisierungen statt statischer Listen. - Integration von KI nicht nur für Empfehlungen, sondern auch zur Steuerung der Ausführung im Akquiseprozess. - Mehr Erklärbarkeit, um Vertrauen bei Verkäufern aufzubauen und KI vom optionalen Werkzeug zur operativen Unterstützung zu machen. - Daten-Readiness als grundlegende Revenue-Fähigkeit begreifen, nicht nur als einmaliges Aufräumen. - Gestaltung für die Zusammenarbeit Mensch–KI, bei der KI Signale synthesiert und priorisiert, während Menschen Urteil und Beziehungsmanagement übernehmen. **Beispiele aus der Praxis:** - *ZoomInfo* half Levanta, CRM- und Intent-Daten dynamisch zu kombinieren, um Prioritäten anzupassen, manuelle Mühen zu reduzieren und sich auf Accounts mit Kauf-Impuls zu konzentrieren. - *Apollo. io* integrierte KI in den Workflow, um priorisierte Accounts und die nächste Aktion anzuzeigen, was die Umsetzung beschleunigte und die Qualität der Ansprache verbesserte. - *6sense* führte ScienceLogic vom Bauchgefühl zur prädiktiven Priorisierung und erzielte eine vierfach schnellere Vertriebsgeschwindigkeit, Pipeline-Wachstum in Millionenhöhe und eine höhere Engagement-Rate. - *Clearout* fokussierte auf Lead-Validierung, um die Zuverlässigkeit der KI-gestützten Ansprache zu erhöhen, Bounce-Rate um über 40 % gesenkt und Conversions verbessert. - *Firmable* verbesserte die Kontaktqualität und verdoppelte die Verbindungsrate bei Anrufen durch den Wechsel von manueller zu KI-gestützter Akquise. - *G2* nutzte Buyer-Intent-Daten, um die Akquise auf in-Markt SaaS-Accounts zu fokussieren, unnötige Kontakte zu reduzieren und dadurch Beiträge im Millionen-Dollar-Pipeline-Bereich zu leisten. **Implikationen für Verkaufs- und Revenue-Manager ab 2026+:** 1. **Daten-Readiness priorisieren:** Investitionen in CRM-Hygiene, Identitätsauflösung und Signalgier stärken KI-Einsatz und -Akzeptanz. 2. **Erklärbarkeit sicherstellen:** Transparente Begründungen für KI-Empfehlungen schaffen Vertrauen bei Verkäufern und erhöhen Nutzung. 3. **KI nahtlos in den Arbeitsalltag integrieren:** Tools so verankern, dass Wechsel zwischen Systemen minimiert werden und Interpretationen vereinfacht sind. 4. **Kontinuierliche, Signal-gesteuerte Akquise fördern:** Etablieren immer-aktiver Engine, die in Echtzeit Prioritäten aktualisiert, um Relevanz zu wahren. 5. **Mensch–KI-Kollaboration fördern:** KI für Signalverarbeitung und Priorisierung nutzen, Menschen für Beziehungspflege und komplexe Entscheidungen. **Fazit:** KI-verkaufsintelligenz wandelt die Akquise von volumenbasierter Masse hin zu präziser Zielgruppenansprache, die den Einfluss auf Pipeline und Umsatz maximiert. Der Wettbewerbsführer ab 2026 wird nicht nur die KI übernehmen, sondern sie auch operativ effektiv einsetzen: saubere Daten, nahtlose Workflows, vertrauensfördernde Erklärungen und klare Verantwortlichkeiten. Vertriebsleiter sollten auf eine tiefgehende Integration von KI in die Akquise-Systeme, kontinuierliche Messung und Optimierung der Empfehlungen sowie darauf achten, Teams dort zu fokusieren, wo der größte Impact liegt.