Beim eigentlichen KI-Wettrennen geht es weder um Modelle noch um Daten. Es geht um den Kontext

Jedes Unternehmen, mit dem ich gerade spreche, ist überzeugt, ein KI-Problem zu haben.

Ihre KI schreibt E-Mails, auf die niemand antwortet. Sie recherchiert Accounts und liefert Leads, die das Vertriebsteam bereits vor einem halben Jahr abgeschlossen hat. Ermüdende Copy-and-paste-Sessions zwischen verschiedenen Tools produzieren Content, der genauso klingt wie das, was alle Mitbewerbenden veröffentlichen. Führungskräfte investieren in ein Tool nach dem anderen, veranstalten Schulung um Schulung – und stehen trotzdem immer noch vor derselben Frage: Warum bewegt die KI eigentlich nichts?

Was Ihnen dabei niemand sagt: Das Problem sind nicht Ihre Modelle. Auch nicht Ihre Daten. Das Problem ist der Kontext – das fundierte Wissen über Ihr Unternehmen, Ihre Kundinnen und Kunden und deren aktuelle Bedürfnisse sowie die tatsächliche Arbeitsweise Ihres Teams. Gleichzeitig ist es das am schwierigsten zu lösende Problem, und außerdem das Problem, dem sich die Branche am langsamsten widmet.

Kontext ist Infrastruktur, kein Feature

Hier liegt die Unterscheidung, die meiner Meinung nach untergeht. Daten zeigen, was passiert ist. Kontext liefert den Zusammenhang hinter realen Ereignissen – was sie bedeuten, warum sie wichtig sind und was als Nächstes zu tun ist. Kontext ist kein Feature, sondern eine unverzichtbare Infrastruktur.

In Ihrer CRM-Plattform gibt es einen Datensatz, der zeigt, dass ein Deal vor 18 Monaten abgeschlossen wurde. Das sind Daten. Kontext bedeutet zu wissen, dass der Deal zustande kam, weil Ihre Kontaktperson das Unternehmen gewechselt hat, der Preis dreimal angepasst werden musste, bevor er akzeptiert wurde, und dass diese Kundin inzwischen jedes Jahr mehrere neue Deals vermittelt – und es absolut nicht leiden kann, von automatisierten Nachrichten kontaktiert zu werden. Jemand, der diesen Account betreut hat, weiß das alles. Nur die wenigsten KI-Systeme wissen das allerdings, denn kaum eine Plattform ist darauf ausgelegt, dieses Wissen zu erfassen.

Und genau hier liegt die Lücke. Keine Modelllücke. Keine Datenlücke. Sondern eine Kontextlücke. Und genau dieses Problem löst HubSpot mit der agentischen KI-Plattform. Als Yamini Rangan Anfang des Jahres unsere agentische KI-Plattform vorstellte, beschrieb sie das Fundament darunter: ein zentraler Ort, an dem sich alle Kundeninformationen und der gesamte Geschäftskontext befinden – verfügbar für Ihr Team und Ihre KI-Agents genau dann, wenn sie gebraucht werden.

Die beste Infrastruktur ist unsichtbar. Sie läuft im Hintergrund, bleibt aktuell, wenn sich Ihr Unternehmen verändert, und zwingt Ihr Team nicht dazu, sich ständig zu wiederholen. Das ist der Maßstab, an dem KI gemessen werden sollte – und den sie fast nie erfüllt.

Die versteckten Kosten von Kontextlücken

Es gibt Kosten, die Ihr Team tagtäglich zahlt und die in keinem KI-Budget auftauchen. Wir nennen es die Briefing-Steuer: die Zeit und die Wiederholungen, die nötig sind, um der KI genügend Hintergrund für ein brauchbares Ergebnis zu liefern.

Sie erklären Ihre Markenstimme, bevor Sie die KI zum Schreiben auffordern. Sie kopieren den Account-Verlauf hinein, bevor Sie eine Recherche in Auftrag geben. Sie beschreiben Ihre Preisstruktur, Ihre Wettbewerbslandschaft, Ihr Kundenprofil vor jeder nennenswerten Aufgabe. Und am nächsten Tag fangen Sie wieder von vorne an. Die KI lernt Ihr Unternehmen nicht wirklich kennen. Die eigentlichen Kosten sind nicht die Stunden, die Ihr Team mit dem ständigen Neu-Briefing der KI verliert, sondern die Opportunitätskosten: die Erkenntnisse, die KI hätte liefern können, wenn sie Ihr Unternehmen tatsächlich kennen würde.

Die Briefing-Steuer ist nur die tägliche Reibung. Das größere Problem ist eines, das Sie nicht sehen: Was passiert mit dem Kontext im Lauf der Zeit? Ihre Wettbewerbspositionierung verändert sich. Ihr Idealkundenprofil verändert sich. Ihre Strategie wird aktualisiert. Ihre KI weiß von alldem allerdings nichts. Nicht, weil sie es vergessen hat. An die Konversation erinnert sie sich durchaus. Was fehlt, ist die Verbindung zum Unternehmen dahinter.

Für GTM-Teams sieht das nach einer KI aus, die offensichtlich falsch liegt. Ein Projekt ändert sich, Ihr Team passt sich an, doch die KI arbeitet weiter mit veraltetem Kontext. Die Ergebnisse klingen zunehmend daneben. Empfehlungen passen nicht mehr zu Ihren Zielen.

Wenn Ihre KI nicht mit dem Gesamtbild verbunden ist, kann sie auch nie das vollständige, dynamische Wissen entwickeln, das sie braucht, um echten Mehrwert zu schaffen. Sie bleibt ein Werkzeug. Sie wird nie zu einem vertrauenswürdigen Teammitglied.

2026 Sales-Trends-Report

Erschließen Sie die Zukunft des Vertriebs und seien Sie den Trends des Jahres 2026 einen Schritt voraus.

• EMEA- & DACH-Sales-Benchmarks 2026
• KI & neue Vertriebsansätze
• Einblicke aus globalen Sales-Teams
• Praktische Learnings & Strategien

Jetzt kostenlos herunterladen

Wachstumsteams brauchen ihren eigenen Kontext

Aber nicht jeder Kontext ist gleich. Persönliche KI-Tools wie ChatGPT bauen einen persönlichen Kontext auf: Ihre Präferenzen, Ihren Gesprächsverlauf, Ihren Kommunikationsstil. Enterprise-Tools wie Glean bauen organisatorischen Kontext auf: Ihre Dokumente, Wikis und Ihr institutionelles Wissen. Bei HubSpot entwickeln wir Wachstumskontext: das umfassende, hochwertige und präzise Verständnis, das KI benötigt, um Ergebnisse in Marketing, Vertrieb und Customer Success zu erzielen.

Das ist kein abstraktes Konzept. Wir bauen eine echte Infrastruktur, mit der wir diesen Kontext für unsere Kundinnen und Kunden sowohl erfassen als auch pflegen – und ihnen gleichzeitig die Möglichkeit geben, ihn selbst zu verwalten. Wachstumskontext umfasst für uns fünf Dimensionen:

• Der Unternehmenskontext umfasst alles, was Sie tun, wie Sie sich im Wettbewerb behaupten und warum es sich lohnt, bei Ihrem Unternehmen zu kaufen. Ihre Produktpositionierung, Ihre Differenzierung, Ihre Preisgestaltung, Ihre Markenstimme. Das ist der Kontext, der dafür sorgt, dass KI wie Ihr Unternehmen klingt und nicht wie jedes andere. Dafür reicht es allerdings nicht, einfach nur ein Markendokument hochzuladen. Es braucht ein System, das dieses Wissen strukturiert und automatisch auf jede Interaktion anwendet.
• Der Teamkontext beschreibt, wie Ihre Mitarbeitenden tatsächlich arbeiten. Ihre Vertriebsstrategie, Ihre Qualifizierungskriterien, Ihre Eskalationswege. Nicht die Version, die in Ihren Onboarding-Dokumenten steht, sondern die, die Ihre besten Vertriebskräfte auch wirklich nutzen. Genau das unterscheidet eine KI, die bloß einem Skript folgt, von einer, die echtes Urteilsvermögen zeigt. Diese Art von Kontext findet sich in keinem CRM-Feld. Sie steckt in Gesprächsaufzeichnungen, Deal-Notizen und Mustern, die erst über Tausende von Interaktionen sichtbar werden.
• Der Prozesskontext zeigt, wie Ihre Workflows in der Praxis aussehen. Was genau eine Übergabe auslöst. Was einen Deal zur Priorität macht. Wie Ihre Kampagnen aufgebaut sind und was Erfolg bei jeder einzelnen bedeutet. Dadurch kann die KI Maßnahmen ergreifen und nicht nur Informationen liefern. Um all das in die KI zu integrieren, müssen Ihre tatsächlichen Workflows nicht nur beschrieben, sondern wirklich verstanden werden – damit das System danach handeln kann, statt sie lediglich zu referenzieren.
• Der Kundenkontext ist die gesammelte Historie Ihrer Kundenbeziehungen. Was jeder Account gekauft hat, warum er gekauft hat, welche Ziele aktuell bestehen, wo es Reibungspunkte gab und was das nächste logische Gespräch sein sollte. Das ist es, was die Kontaktaufnahme wie ein Gespräch wirken lässt – und nicht wie eine Kaltakquise. Diese Kategorielässt sich nur sehr schwer aktuell halten, denn sie ändert sich ständig. Sie automatisch über alle Touchpoints hinweg auf dem neuesten Stand zu halten – das ist das Infrastrukturproblem, das die meisten Plattformen noch nicht gelöst haben.
• Der Netzwerkkontext ist die einzige Dimension des Wachstumskontexts, die kein einzelnes Unternehmen allein aufbauen kann. HubSpot arbeitet mit mehr als 280.000 Unternehmen zusammen. Dadurch erkennen wir übergreifende Trends – wie Teams ihre Go-to-Market-Strategien umsetzen, wie Kampagnen abschneiden und wie Kundinnen und Kunden kaufen – in einem Umfang, den kein einzelnes Unternehmen allein erreichen könnte. Diese kollektive Intelligenz wird zu einer Ebene des Wachstumskontexts, die jedem Unternehmen auf der Plattform zur Verfügung steht und die Empfehlungen Ihrer KI beeinflusst, noch bevor Sie Ihre erste Kampagne gestartet haben.

2026 Sales-Trends-Report

Erschließen Sie die Zukunft des Vertriebs und seien Sie den Trends des Jahres 2026 einen Schritt voraus.

• EMEA- & DACH-Sales-Benchmarks 2026
• KI & neue Vertriebsansätze
• Einblicke aus globalen Sales-Teams
• Praktische Learnings & Strategien

Jetzt kostenlos herunterladen

Worauf es bei den richtigen Fragen ankommt

Wenn Sie KI für Ihr Team evaluieren, drehen sich die wirklich wichtigen Fragen nicht um das Modell. Die Modelle werden nämlich zunehmend austauschbar. Die richtigen Fragen betreffen den Kontext.

• Kann die KI das Gesamtbild erfassen und danach handeln? Nicht nur die strukturierten und unstrukturierten Daten in Ihrem CRM-System, sondern auch die Überlegungen, Einschätzungen und das institutionelle Wissen, das normalerweise nur in den Köpfen Ihrer Mitarbeitenden existiert.
• Wird der Kontext automatisch gepflegt? Oder muss Ihr Team ihn manuell aktuell halten – und macht so aus einer Plattforminvestition eine Wartungslast?
• Ist die Lösung speziell auf Wachstum ausgerichtet? Oder handelt es sich um eine universelle Wissensschicht, die zufällig auch einige Kundendaten enthält?
• Wird der Wert im Lauf der Zeit größer? Oder sind ständige Neuinvestitionen nötig, damit die Lösung relevant bleibt?

Beantworten Sie auch nur eine dieser Fragen mit „Nein“, arbeitet Ihre KI nicht mit Ihrem Unternehmen – sondern mit einer Version davon, die es längst nicht mehr gibt.

Das ist das eigentliche KI-Wettrennen. Unternehmen, die Wachstumskontext richtig umsetzen, nutzen KI nicht einfach besser. Sie verschaffen sich mit jeder Anwendung einen größeren Vorsprung.