Der Unterschied zwischen KI, Automatisierung und maschinellem Lernen

Stellen Sie sich vor, Sie würden 100 Dollar pro Nutzer in ein „Machine-Learning“-Tool investieren, nur weil Ihnen gesagt wurde, KI sei der nächste große Trend. 

Ihr Team führt das Tool ein, doch die Funktionen erweisen sich als kompliziert. Es sind umfangreiche Schulungen und viele Arbeitsstunden erforderlich. Nach wochenlangen Schwierigkeiten haben Sie das Tool schließlich in Ihr System integriert…

…nur um dann festzustellen, dass man ein Tool für maschinelles Lernen gekauft hat, obwohl man eigentlich CRM-Automatisierung braucht. Ups.

Die Begriffe „KI“, „maschinelles Lernen“ und„Automatisierung“klingen vielleicht nicht gerade nach einem „heißbegehrten Geschäftstipp“. Aber sie könnten darüber entscheiden, ob sich Ihre nächste Investition in ein Tool wie eine absolute Rettung anfühlt … oder nur wie ein Versuch, Ihre Vertriebsprobleme mit einem teuren Tool zu übertünchen.

Was ist künstliche Intelligenz (KI)? 

Nur ist es das nicht. Was ein bisschen seltsam ist.

„KI“ ist hier der Oberbegriff, daher lohnt es sich, etwas genauer darauf einzugehen, was KI-Software tatsächlich leisten kann:

• Die Auswertung Ihrer Eingaben. KI kann Ihre Daten analysieren und verschiedene Variablen miteinander vergleichen, um ein Ergebnis zu liefern, das sich wie eine echte Interaktion anfühlt. Das offensichtlichste Beispiel hierfür sind Sprachalgorithmen, bei denen man sich aufgrund der Antworten fragt, ob tatsächlich jemand am anderen Ende des Computers sitzt. Aber auch PDF-Dateien, Tabellenkalkulationen und große Datensätze lassen sich nach denselben Prinzipien verarbeiten.
• Lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern. Je mehr man die KI verfeinert und anhand der eigenen Daten „trainiert“, desto intelligenter wird sie. Mit den richtigen Eingaben ist die KI nicht ganz so „vergesslich“ wie ein Mensch. Wenn man ihr weiterhin qualitativ hochwertige Daten zuführt, kann sie von Woche zu Woche „intelligenter“ werden.
• Die menschliche Wahrnehmung nachahmen. Gib der KI etwas, das sie verarbeiten kann (wie Text oder Bilder), und sie kann Signale im Tonfall genauso deuten wie ein Mensch.
• Entscheidungen im richtigen Kontext treffen. Sobald eine KI mit ausreichend Daten trainiert wurde, kann sie die verschiedenen Optionen abwägen und Ihnen Empfehlungen für zukünftige Entscheidungen geben. Das ist ein Grund, warum manche Leute sogar mit KI-ausgewählten Aktienportfolios experimentieren.

Kommen wir nun zu den Einzelheiten. Wo kommen die verschiedenen Arten von KI heutzutage in Geschäftsprozessen zum Einsatz?

• Die dialogorientierte KI (in Tools wie Claude, ChatGPT und Google Gemini) interagiert mit einzelnen Nutzern wie ein persönlicher Assistent.
• Empfehlungssysteme sind die treibende Kraft hinter allem – von den Algorithmen von Netflix bis hin zu den „Kunden kauften außerdem …“-Empfehlungen beim Online-Shopping.
• Generative KI kann eine Hochzeitsrede entwerfen, Ihre Textvorlage in ein Video umwandeln und so gut wie alles erledigen, was Sie um das Jahr 2015 herum noch mit manueller Software gemacht hätten.

Die nächste Frage ist, an welcher Stelle sich diese Technologie in Ihrem Vertriebsprozess auszahlt:

• KI-Mitarbeiter können eingehende Anfragen bearbeiten und Ihre eingehenden Nachrichten sogar „sortieren“, um zu erkennen, wann ein potenzieller Kunde kaufbereit ist.
• Durch eine geschickte E-Mail-Erstellung können Sie Ihren Outbound-Vertriebsprozess effizienter gestalten, auch wenn Sie jede E-Mail vor dem Versand noch einmal überprüfen.
• Mithilfe des prädiktiven Lead-Scorings können Sie große Datenmengen durchforsten, um Muster bei Ihren Leads zu erkennen: Wer wird am ehesten zum Kunden, und wo sollten Ihre Prioritäten liegen?

So weit, so gut: Die Fähigkeit der KI, Entscheidungsprozesse nachzuahmen, kann Ihnen viel Arbeit abnehmen. Aber wie genau lässt sie sich in Ihr bestehendes Vertriebsökosystem integrieren?

Was ist Automatisierung?

In der Regel lässt sich Automatisierung anhand einiger wesentlicher Merkmale von der gesamten KI unterscheiden:

• Das System basiert auf Regeln, was bedeutet, dass Sie die Kriterien für Automatisierungen in Ihren Arbeitsabläufen festlegen können, bevor Sie diese ausführen. Alles läuft dann genau nach Ihren vorab festgelegten Entscheidungen ab.
• Es ist wiederholbar, was bedeutet, dass es in großem Maßstab ausgeführt werden kann – sogar während Sie schlafen. Das ist schließlich wohl der größte Vorteil der Automatisierung.
• Es ist zuverlässig, da es innerhalb bestehender Parameter funktioniert, wie beispielsweise der in Ihrer Software definierten Felder. Es sind nur minimale „Entscheidungen“ erforderlich, was bedeutet, dass Sie lediglich die Regeln anpassen müssen, wenn Sie die Automatisierung ändern möchten.
• Es geht schnell und ist langweilig. Das meinen wir im positiven Sinne. Probleme, die gelöst werden – und zwar mit minimalem Aufwand Ihrerseits in der Zukunft –, sind langweilig. Sobald Sie einen Vertriebsprozess automatisiert haben, können Sie sich ganz auf andere Dinge konzentrieren. 

Natürlich ist nicht jede Automatisierung gleich aufgebaut. 

Es gibt die Aufgabenautomatisierung, die sich auf das Versenden von E-Mails und Nachfass-E-Mails beziehen kann – also genau die Art von Aufgaben, die man normalerweise selbst erledigen würde. 

Außerdem gibt es die Prozessautomatisierung, bei der ein Vertriebs-KI-CRM ganze Abläufe oder Workflows übernehmen kann, die Sie festlegen. 

Und schließlich gibt es noch die fortgeschrittenere RPA (Robotic Process Automation), bei der Bots – auf der Grundlage programmierter Regeln – menschliche Klicks und Arbeitsschritte nachahmen. 

Jeder Automatisierungsgrad hat seine eigenen Vorzüge. Doch selbst die einfachste Automatisierung kann Ihre Effizienz erheblich steigern, insbesondere im Vertrieb:

• Die Automatisierung kann Kontakte aus eingehenden Leads automatisch anlegen, sodass neue Leads als neue Kontakte in Ihr CRM übernommen werden, ohne dass Sie die Felder manuell ausfüllen müssen.
• Die Automatisierung kann auch automatische E-Mails und Sequenzen auslösen, sodass neue Interessenten den Eindruck gewinnen, dass Ihr Unternehmen sehr reaktionsschnell ist. Vielleicht tragen sie sich in Ihre E-Mail-Liste ein und erhalten ein Geschenk, wie zum Beispiel ein hilfreiches E-Book – all das wird vollständig über automatisierte E-Mail-Sequenzen abgewickelt.
• Die Automatisierung kann die Phasen eines Geschäfts in Ihrem CRM aktualisieren. Dies löst zwar keine größeren Workflow-Abläufe aus, sorgt aber dafür, dass Ihre Daten sauber bleiben und Ihre Leads gut organisiert sind .
• Das Beste daran ist, dass die Automatisierung Erinnerungen, Nachfassaktionen und Aufforderungen für Sie übernehmen kann. Die Automatisierung kann nach einem Meeting eine Nachfassaktion bei einem Interessenten durchführen oder Ihnen eine Erinnerung anzeigen, wenn Sie bei einem potenziellen Verkauf noch nicht nachgefasst haben.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist jener Teil des übergeordneten Bereichs der künstlichen Intelligenz, der lernt, Muster zu erkennen. Bei der Automatisierung benötigt man klare, festgelegte Regeln, um einen neuen Arbeitsablauf zu etablieren. 

Maschinelles Lernen ist etwas komplexer: Es benötigt sowohl eine große Datenmenge als auch qualitativ hochwertige Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Ein wesentlicher Unterschied: Maschinelles Lernen kann beginnen, Ergebnisse vorherzusagen. Wenn man ihm beispielsweise alle möglichen Leads und Verkaufsdaten zuführt, kann ML Ihre Daten analysieren und bestimmte Variablen herausfiltern:

• Wahrscheinlichkeit, dass ein Lead zu einem Kunden wird
• Mögliche Risiken im Zusammenhang mit dem Geschäft
• Langfristige Abwanderungswahrscheinlichkeit
• Empfehlung der nächstbesten Maßnahme für das Vertriebsteam

Maschinelles Lernen basiert in der Regel auf Wahrscheinlichkeiten. Wenn Sie beispielsweise mit einem KI-Chatbot interagieren, nutzt dieser Sprachmuster, um auf der Grundlage algorithmischer Wahrscheinlichkeiten neue Wörter zu generieren – und genau das lässt ihn so klingen, als verfüge er über menschliche Intelligenz.

Ein wichtiger Hinweis: Es klingt so, als würde maschinelles Lernen Ihren wichtigsten Entscheidungsträgern die Show stehlen. Nein. Es ist vielmehr eine Ergänzung zu Ihren Erkenntnissen.

Hier sind einige der nützlichsten Anwendungsfälle für maschinelles Lernen:

• Muster erkennen, die Menschen übersehen. Geben Sie es zu: Sie mögen es nicht, sich durch Daten in riesigen Tabellen zu wühlen, in der Hoffnung, Muster zu finden. Selbst im besten und nützlichsten Fall ist das immer noch zeitaufwändig. Der Vorteil von ML besteht darin, dass es diese Daten viel schneller verarbeiten und bestimmte Muster hervorheben kann, die Sie dann überprüfen können. 
• Verbesserung durch mehr Daten. Das Besondere an maschinellem Lernen ist, dass es einen positiven Kreislauf in Gang setzt. Man speist Verkaufsdaten ein. Diese Verkaufsdaten helfen dabei, mehr Umsatz zu erzielen. Man speist diese Verkaufsdaten ein, und der Prozess setzt sich fort. Schließlich lernt das maschinelle Lernen Ihre Zielgruppe, Ihre Strategien und Ihre Muster so gut kennen, dass es sich fast wie ein Mitglied des Teams anfühlt.
• Prognosen erstellen. Hier kommt der Reiz des maschinellen Lernens ins Spiel. Es kann zukünftige Handlungen vorhersagen und dabei sogar Wahrscheinlichkeiten zuweisen. Wie wahrscheinlich ist es, dass aus einem Interessenten ein Kunde wird? Welcher Interessent wird am ehesten zum Kunden? Was ist die nächstbeste Maßnahme, die Sie ergreifen können? Was ist der wahrscheinlichste Schwachpunkt jedes Interessenten? Das maschinelle Lernen kann Ihre Daten auswerten und zu jeder dieser Fragen eine Einschätzung abgeben.

„Okay, aber was ist, wenn das maschinelle Lernen aus meinen Daten die falschen Schlussfolgerungen zieht?“, fragen Sie sich vielleicht. Eine berechtigte Frage. 

Man muss die Technologie des maschinellen Lernens nicht bildlich gesprochen einfach in einen Raum stellen und dort mit all den Daten zurücklassen. Man kann das maschinelle Lernen anhand speziell gekennzeichneter Beispiele trainieren und so sein Lernen im Grunde „beaufsichtigen“. Man kann es aber auch mit völlig unbeaufsichtigtem Lernen beauftragen und prüfen, ob es verborgene Muster findet, die man sonst vielleicht nicht entdeckt hätte.

Und, was vielleicht am wichtigsten ist: ML lässt sich von Rückmeldungen beeinflussen. 

Du kannst ein „Daumen hoch“ oder ein „Daumen runter“ vergeben. Das maschinelle Lernen lernt durch Versuch und Irrtum dazu und passt seine Ergebnisse entsprechend an. Auf diese Weise hast du immer das Gefühl, dass die Qualität der Daten, die du erhältst, besser zu deinen geschäftlichen Prioritäten passt. Schließlich bist du es, der die Bewertungen abgibt – fast so, als wäre es dein Uber-Fahrer.

Es lernt von selbst, ja. Aber es kann auch lernen, was du ihm beibringen möchtest .

Dadurch erhält Ihr maschinelles Lernen fast schon unheimlich menschenähnliche Fähigkeiten. Schließlich sind Sie es, der Einfluss darauf nimmt, wie gut es lernt. 

Inwiefern wirkt sich das auf die Qualität Ihrer Verkäufe aus? 

• Vorhersagen, welche Leads zum Abschluss führen könnten
• Verbesserungen bei der Genauigkeit der Umsatzprognosen
• Verhaltensbasiertes Routing, das mit Ihrem CRM interagiert, um Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen und Workflows zuzuweisen
• Individuelle Empfehlungen
• Mögliche Rückmeldungen für das Coaching Ihres Vertriebsteams

Wie die anderen Begriffe auf dieser Liste ist auch maschinelles Lernen kein Allheilmittel. Es ist ein neues Werkzeug, mit dem Sie Ihre bestehenden Vertriebsprozesse optimieren können. 

Stellen Sie es sich wie ein intelligentes zweites Gehirn vor – eines, das bereit ist, Feedback zu geben, aus Ihren Daten zu lernen und Ihnen zu sagen, was als Nächstes in Ihrem Unternehmen geschehen muss.

Wo KI, Automatisierung und maschinelles Lernen ihre Stärken haben (und wo sie versagen)

Unterschiede zwischen KI, Automatisierung und maschinellem Lernen 

„KI“und „maschinelles Lernen“ mögen zwar denselben technologischen Bereich betreffen, doch das bedeutet nicht, dass sie dasselbe sind. Schauen wir uns einmal genauer an, worin sich diese drei Begriffe voneinander unterscheiden.

Zweck

• KI ist eine Technologie zur Entscheidungsfindung. Sie simuliert „Denken“ mit weniger Programmieraufwand. Man kann sie auch als Oberbegriff für jede Technologie betrachten, die menschliche Intelligenz simulieren soll.
• Die Automatisierung folgt strengen Regeln und funktioniert eher wie ein Fließband mit vordefinierten Parametern für jede Station als wie eine kreative Kraft.
• Maschinelles Lernen erkennt Muster und erstellt Vorhersagemodelle, die Ihnen helfen, Daten besser zu verstehen. 

Intelligenzgrad

KI und maschinelles Lernen sind insofern „intelligent“, als sie auf den Nutzer „intelligent wirken“. Automatisierung hingegen wirkt oft wie eine seelenlose Maschine, die eher einem einfachen Computerprogramm gleicht, das nach festgelegten Regeln arbeitet.

Datenbankbasierte vs. regelbasierte Aktionen

Maschinelles Lernen ist eine datenhungrige Angelegenheit . Tatsächlich hängt die Qualität Ihres maschinellen Lernens von der Qualität (und Quantität) der Daten ab, mit denen Sie es füttern. Die Automatisierung hingegen ist fast ausschließlich regelgesteuert. Sie funktioniert nicht mehr, wenn Sie ihr keine soliden Regeln für den Umgang mit allem vorlegen, was ihr begegnet.

KI, hier als Oberbegriff verwendet, ist ein vielschichtiges Gebilde. Sie kann riesige Datenmengen verarbeiten. Und sie kann bestimmte Prozesse automatisieren, indem sie anhand Ihrer Vorgaben Grundregeln festlegt.

Wann man was benutzt

• Nutzen Sie KI für menschenähnliche Intelligenz: Gespräche, Bewertung und Entscheidungsunterstützung. KI ist Ihr strategischer Vordenker. Sie hilft dabei, die Grenzen zwischen Hardtech und den Soft Skills des Menschseins zu verwischen.
• Setzen Sie Automatisierung für bestimmte, regelbasierte Zwecke und Aufgaben ein. Wenn Sie über sehr vorhersehbare Arbeitsabläufe verfügen – wie beispielsweise bei der Qualifizierung von Leads –, ist Automatisierung Ihr bester Verbündeter. Sie kann auch dabei helfen, große Vertriebsteams zu organisieren, indem sie den Mitarbeitern die entsprechenden Leads zuweist bzw. diese mit den entsprechenden Leads verknüpft. Sie ist effektiv für die Skalierung, aber nicht für das Denken.
• Nutzen Sie maschinelles Lernen für Vorhersagen, Optimierung und Datenverarbeitung. Maschinelles Lernen kann Ihnen dabei helfen, sich einen Überblick zu verschaffen. Und vergessen Sie nicht, dass es einen sich selbst verstärkenden positiven Kreislauf in Gang setzt: Je mehr und je hochwertigere Daten Sie ihm zuführen, desto besser und aussagekräftiger wird das Feedback sein.

Vorteile des Einsatzes von KI, Automatisierung und maschinellem Lernen im Vertrieb

Man kann ohne Weiteres sagen, dass der richtige Einsatz künstlicher Intelligenz dazu beitragen kann, den Umsatz zu steigern. 

Doch auch wenn KI eigentlich den „intelligenten“ Teil der Gleichung übernehmen und an Software auslagern soll, werden Sie feststellen, dass ein intelligenter Ansatz Ihrerseits zu allerlei Vorteilen im Vertrieb führt:

• Mehr Effizienz. Wenn Sie in der nächsten Woche auch nur eine einzige Aufgabe automatisieren, haben Sie sofort einen Gewinn erzielt, der sich das ganze Jahr über auszahlen wird. Schluss mit geisttötender Handarbeit oder Dateneingabe. Es reicht schon, wenn Sie Ihr KI-System die Arbeit automatisch erledigen lassen – das ist ein sofortiger Gewinn.
• Bessere Lead-Bewertung und Priorisierung. Die manuelle Lead-Bewertung ist sehr datenintensiv. Das ist nicht immer eine angenehme Arbeit – es sei denn, man liebt Tabellenkalkulationen. ML-Tools sind dafür hervorragend geeignet – und können Ihre Daten zudem viel schneller verarbeiten.
• Genauere Prognosen. Stellen Sie sich vor, KI würde Ihnen dabei helfen, datengestützte Prognosen zu erstellen, die weniger wie Ratespiele und mehr wie echte Vorhersagen wirken. Wenn Sie Ihre Systeme mit hochwertigen Daten füttern und über die Werkzeuge verfügen, diese zu präzisen Prognosen zu verarbeiten, wird sich das eher wie eine Kristallkugel anfühlen als wie Software.
• Personalisierte Kundenansprache in großem Maßstab. Je besser Sie personalisieren, desto menschlicher wirkt Ihr Vertrieb. Das Problem ist die Skalierung. Wenn KI, Automatisierung und maschinelles Lernen ihre vorgesehenen Funktionen erfüllen, werden Sie überrascht sein, wie einfach sich das umsetzen lässt.
• Höhere Konversionsraten. Was passiert, wenn die richtigen Personen nicht die richtigen Folgeaktionen erhalten? Sie schließen keinen Kauf ab. Sie fühlen sich vernachlässigt. Doch mit KI-Tools, die dabei helfen, jeden Lead zu „sortieren“ und die Folgeaktionen zu automatisieren, hat jeder neue Lead das Gefühl, dass man sich richtig um ihn kümmert. Und das bedeutet, dass sie einen Kauf abschließen.
• Optimierte Arbeitsabläufe und Vertriebspipelines. Stellen Sie sich vor, Ihr Tool würde die Übergaben zwischen Abteilungen, Teams und Vertriebsmitarbeitern abwickeln. So verfügen Sie über ein gut eingespieltes System mit nahtlosen Arbeitsabläufen, das den gesamten Betrieb reibungslos am Laufen hält.
• Kosteneinsparungen. Ist Ihnen aufgefallen, was diese Tools nicht benötigen? Nicht so viel Input oder Schulung wie ein Mensch. Das führt zu Kosteneinsparungen, da Sie mit weniger Aufwand mehr erreichen.

Die Leistungsfähigkeit von KI in Ihrem CRM

Vielleicht muss man nicht jede einzelne Definition aus der Welt der KI kennen, um sie zu verstehen. Aber man sollte sich an einen alten Spruch erinnern: 

Ein Platz für alles, und alles an seinem Platz.

Genau das kann ein KI-gestütztes CRM für Sie leisten, das darauf ausgelegt ist, die besten Tools für die wichtigsten Aufgaben bereitzustellen. Wenn Sie also mit einem KI-gestützten CRM in Ihrem Werkzeugkasten smarter verkaufen möchten, sollten Sie Close ausprobieren.