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Mittelstand meets KI-Zukunft!: Potenzial zur Demokratisierung von Künstlicher Intelligenz im B2B-Marketing

Author

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  • Bartelt, Cedric

Abstract

Die Ergebnisse verdeutlichen, dass generative KI nicht ausschliesslich auf eine potenzielle Effizienz- und Effektivitätssteigerung reduziert werden darf. Vielmehr leistet sie einen Beitrag zur Demokratisierung von KI-Technologie für KMUs. Der Einsatz grosser Sprachmodelle eröffnet neue Potenziale sowie Möglichkeiten für die Automatisierung von Aufgaben, die Optimierung der Kundenansprache und die Personalisierung von Werbekampagnen. Der Beitrag zeigt auch, dass Ressourcenknappheit und Branchenspezifika zu unterschiedlichen Adoptionsraten und Implementierungserfolgen führen. Zusammenfassend nehmen Expertinnen und Experten generative KI mit dem Potenzial wahr, das B2B-Marketing grundlegend zu transformieren, indem es die Prozesseffizienz steigert, vereinfachte Lösungen für Marketingaufgaben bietet und massgeschneiderte Kundenerfahrungen ermöglicht. Der Beitrag ordnet sich somit in die gegenwärtige Diskussion über die Anwendung und das Potenzial generativer KI im Marketing ein und erweitert den bestehenden Wissensstand durch den Fokus auf das B2B-Marketing. Die Ergebnisse leisten einen Beitrag zur wissenschaftlichen Diskussion, indem sie die Lücke zur Wahrnehmung und der Anwendung von generativer KI im B2B-Marketing adressieren. Zukünftige Forschung sollte die langfristigen Auswirkungen generativer KI auf das B2B-Marketing vertiefend untersuchen, einschliesslich der Entwicklung von Rahmenbedingungen für eine ethisch verantwortungsvolle Implementierung. Ausserdem sollte die Ausarbeitung von Best Practices angestossen und die Untersuchung der Langzeiteffekte auf Kundenbeziehungen durchgeführt werden. Abschliessend wäre es von Interesse, die Anwendbarkeit und Auswirkungen auf unterschiedliche Branchen und Unternehmensgrössen zu vergleichen.

Suggested Citation

  • Bartelt, Cedric, 2024. "Mittelstand meets KI-Zukunft!: Potenzial zur Demokratisierung von Künstlicher Intelligenz im B2B-Marketing," Marketing Review St.Gallen, Universität St.Gallen, Institut für Marketing und Customer Insight, vol. 41(4), pages 64-70.
  • Handle: RePEc:zbw:hsgmrs:320344
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    References listed on IDEAS

    as
    1. Michael Rodriguez & Robert Peterson, 2024. "Artificial intelligence in business-to-business (B2B) sales process: a conceptual framework," Journal of Marketing Analytics, Palgrave Macmillan, vol. 12(4), pages 778-789, December.
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    1. Jarotschkin, Viktor & Soykoth, Mostofa Wahid & Chaker, Nawar N., 2025. "Artificial intelligence in sales research: Identifying emergent themes and looking forward," Journal of Business Research, Elsevier, vol. 198(C).
    2. Gonzalez, Gabriel R. & Habel, Johannes & Hunter, Gary K., 2026. "AI agents, agentic AI, and the future of sales," Journal of Business Research, Elsevier, vol. 202(C).
    3. Hautamäki, Pia & Heikinheimo, Minna, 2025. "Fully leveraging AI in B2B sales: Exploring sales managers’ capabilities and organizational knowledge processes," Journal of Business Research, Elsevier, vol. 194(C).

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