KI braucht Macher Mit agilem Prototyping platzt der Knoten

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Viele B2B Unternehmen diskutieren über KI, aber nur wenige kommen ins Handeln. Dabei ist frühes Testen besser als träges Perfektionieren. Wer jetzt in maßgeschneiderte Prototypen investiert, sichert sich strategische Vorteile im Wettbewerb.

Generative KI verspricht Effienzgewinne für die Wirtschaft. So erstellt ein KI-gestützter Angebotskonfigurator anhand weniger Eingaben individuelle Angebotsvorschläge, inklusive Produktvarianten, Preisoptionen und Textbausteinen. Eine generative Bild-KI ermöglicht es, komplexe technische Lösungen für Website, Messen oder Präsentationen sekundenschnell visuell darzustellen. Doch bis diese Lösungen von B2B Unternehmen genutzt werden können, stellt sich eine zentrale Frage: Wie lassen sich Innovationsprojekte nicht nur anstoßen, sondern auch erfolgreich umsetzen?

Zu viel Theorie, zu wenig Prototyping

Wer sich im Planungsmodus verliert, riskiert, abgehängt zu werden. Was es jetzt braucht, sind maßgeschneiderte Prototypen – schnell, konkret und lernorientiert.

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Die klassische Herangehensweise an neue Projekte im B2B ist zu oft linear organisiert: erst analysieren, dann planen und zuletzt irgendwann testen. Doch dieser Ablauf ist zu träge für ein Umfeld, in dem technologische Entwicklungen täglich neue Möglichkeiten eröffnen.

Prototyping hingegen funktioniert in engen Schleifen und sucht greifbare Lösungen, die konkrete Learnings für Markt, Kunden und interne Teams liefern. Wer so arbeitet, vereinfacht Prozesse, schafft Verständnis und kommt schnell in die Umsetzung.

Drei Gründe, warum B2B Unternehmen auf maßgeschneiderte Prototypen setzen sollten:

• 1. Interne Überzeugung statt endloser Business Cases: Innovationen scheitern oft nicht an der Idee, sondern am Buy-in. Greifbare Prototypen helfen, abstrakte Konzepte verständlich zu machen und Entscheidungsträger mitzunehmen.

• 2. Kundenzentrierung statt Annahmen: Gerade im B2B Umfeld sind Kundenbeziehungen oft langjährig, die Anforderungen spezifisch. Prototypen ermöglichen frühzeitiges, zielgerichtetes Feedback.

• 3. Skalierbarkeit testen, bevor es teuer wird: Bereits ein kleiner Testballon zeigt, ob eine Idee tragfähig ist. Das reduziert Investitionsrisiken und schafft eine belastbare Entscheidungsgrundlage für den nächsten Schritt.

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Der richtige Zeitpunkt ist jetzt

Aktuelle Zahlen sprechen klar für Prototyping. So erhöhten 78 Prozent der Unternehmen ihre Investitionen in KI-gestützte Lösungen (PwC, 2024). Unternehmen mit implementierten KI-basierten Innovationsprozessen verkürzen ihre Entwicklungszyklen um bis zu 40 Prozent (Forrester, 2024). Und strategische Partnerschaften beschleunigen die Umsetzung um 30–40 Prozent (BCG, 2023).

Trotz dieser Dynamik bleiben viele B2B Unternehmen zögerlich. Laut einer Bitkom-Studie aus 2023 nutzen lediglich zwei Prozent der deutschen mittelständischen Unternehmen generative KI in ihren Prozessen – 37 Prozent beschäftigen sich bislang gar nicht damit.

Häufig ist ein unsicherer Umgang mit neuen Technologien die Ursache. Aber auch regulatorische Anforderungen oder fehlendes internes Know-how bremsen die Umsetzung KI-unterstützter Prozesse.

Andere Branchen gehen bereits mutiger voran. In der Finanzbranche etwa setzen bereits 53 Prozent der Unternehmen KI aktiv ein, weitere 33 Prozent befinden sich in der konkreten Test- und Implementierungsphase. Es besteht also Nachholbedarf.

B2B Marketing im Rückstand

Laut einer internationalen Erhebung von ON24 (2024) sehen sich über 60 Prozent der B2B Marketer derzeit noch in der Experimentierphase – während viele B2C Marken längst ausgerollte KI-Initiativen zur Personalisierung und Content-Automatisierung skalieren. Wer im B2B den Anschluss nicht verlieren will, muss also handeln – mit klarer Zielsetzung und dem Mut, unperfekte Lösungen früh zu testen.

Handlungsempfehlung für B2B CMOs und Innovationsverantwortliche:

• 1. Strategische Use Cases identifizieren: Der Schlüssel liegt nicht in der Technologie, sondern in der Relevanz. Welche Prozesse kosten aktuell überproportional Zeit oder Geld? Wo sind datengetriebene Entscheidungen oder personalisierte Kommunikation besonders wertvoll? Diese Fragen führen zu Use Cases mit Hebelwirkung.

• 2. Prototypen entwickeln – klein, schnell, zielgerichtet: Der erste Wurf muss nicht perfekt sein – aber er muss testen, was zählt. Kleine Teams, kurze Zyklen und ein klarer Scope helfen, Ideen greifbar zu machen und erste Wirkungen sichtbar zu machen.

• 3. Feedbackschleifen einbauen: Prototypen leben vom Lernen. Dafür braucht es Daten, echtes Nutzerfeedback und die Bereitschaft, anzupassen. Was funktioniert, wird ausgebaut. Alles andere wird iteriert oder verworfen.

• 4. Steuerung durch ein zentrales AI-Steering-Committee: Gerade im B2B Umfeld treffen Abteilungen aufeinander – IT, Legal, Marketing, Produktentwicklung, Einkauf. Ein zentrales Steuerungsgremium sorgt für klare Verantwortlichkeiten, schnelle Entscheidungen und strategische Koordination.

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Fazit: Ins Machen kommen

Viele B2B Unternehmen verfügen über exzellentes Know-how, stabile Prozesse und belastbare Kundenbeziehungen. Das ist ein großer Vorteil – aber auch ein Risiko, wenn dadurch Neues zu lange blockiert wird.

Wer Innovation will, muss ins Machen kommen. Mit Prototypen, die schneller lernen lassen, was funktioniert und was nicht. Denn wer heute testet, kann morgen skalieren. Wer hingegen zögert, läuft Gefahr, den Anschluss zu verlieren.

*Ivana Radovanovics leitet als Director Mutabor AI das Team für KI-basierte Produkte und Services.

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