Die Pipeline lügt dich an.

Sie zeigt Fortschritt. MQLs steigen. Die Lead-Zahlen gehen nach oben rechts. Die Übersichtsseite leuchtet grün. Deine Kampagnen funktionieren, zumindest laut den Kennzahlen, auf die ihr euch vor drei Quartalen geeinigt habt, als noch niemand verstanden hat, wie KI das Kaufverhalten bis 2026 durcheinanderwirbeln würde.

Der Vertrieb sieht es anders. Er sieht dieselben Leads aus einem anderen Winkel: zu viele Neugierige ohne Kaufabsicht, zu wenige Entscheider:innen, Qualifizierungsgespräche, die ins Leere laufen, und eine Pipeline, die Prognosen aufbläst, aber nicht abschließt.

Diese Lücke zwischen Marketing-Kennzahlen und Vertriebsrealität ist der Punkt, an dem KI für Spezialist:innen für Nachfragegenerierung tatsächlich zählt. Nicht beim Erzeugen von mehr Leads. Mehr Leads erzeugen kann jede:r. Das harte Problem ist, die richtigen zu erzeugen, schnell genug, dass es zählt, mit Kontext, der dem Vertrieb hilft, abzuschließen.

Das Qualifizierungsproblem, über das niemand spricht

79 % der Leads werden nie zu Verkäufen wegen schwacher Lead-Pflege und Qualifizierung. Diese Zahl sollte jedes Demand-Gen-Team verfolgen, denn sie bedeutet: Ungefähr acht von zehn Leads, die du feierst, sind aus Sicht des Vertriebsteams im Grunde Abfallprodukt.

Traditionelle Qualifizierung lief über Formulare. Unternehmensgröße, Branche, Jobtitel. Ein Mensch hat die Einsendung geprüft und angerufen. Das funktionierte, als das Lead-Volumen handhabbar war und Käufer Formulare tatsächlich ehrlich ausgefüllt haben, was 2026 zunehmend nicht mehr der Weg ist, wie Unternehmenssoftware gekauft wird.

KI-Qualifizierung funktioniert anders. Sie beobachtet Verhalten, statt Fragen zu stellen.

Welche Seiten haben sie besucht, in welcher Reihenfolge, wie lange? Sind sie nach der Fallstudie zu den Preisen zurückgekehrt? Haben sie nach dem Webinar die technische Dokumentation heruntergeladen? Tauchen in den letzten zwei Wochen drei Personen aus demselben Unternehmen in deinen Analysedaten auf?

Diese Signale sagen Kaufbereitschaft besser voraus als selbst angegebene Daten, weil sie echte Absicht zeigen statt Wunsch-Jobtitel.

Divya Handa, Senior Director of International Marketing bei Avalara, brachte diesen Unterschied in einem Marketing Week interview genau auf den Punkt: “AI is an operational enabler. It helps with scoring, orchestration and surfacing early intent. But it does not replace human insight…It cannot tell you what’s motivating a buying team or what urgency is behind their search.”

Diese Begrenzung ist wichtig. KI findet Muster. Menschen interpretieren sie. Die Spezialist:innen für Nachfragegenerierung, die diese Grenze verstehen, sind diejenigen, die Qualifizierungssysteme bauen, die tatsächlich funktionieren.

Warum sich Lead-Scoring 2026 verändert hat

Das alte Lead-Scoring-Modell vergab Punkte für Aktionen. Whitepaper heruntergeladen? Zehn Punkte. Preise besucht? Zwanzig Punkte. Demo angefragt? Fünfzig Punkte. Über einen Schwellenwert, und du bist ein MQL.

Dieser Ansatz hatte einen offensichtlichen Fehler: Er misst Engagement, nicht Absicht. Jemand, der für einen Blogbeitrag Wettbewerber recherchiert, sieht identisch aus wie jemand, der aktiv Lösungen evaluiert.

KI-Scoring ergänzt Verhaltensmuster, die diese Fälle unterscheiden. Der/die Forschende springt in einer Sitzung zwischen Übersichtsseiten hin und her und kommt nie zurück. Der/die Käufer:in zeigt ein anderes Muster: mehrere Besuche über Tage hinweg, zunehmend tiefer in technische Inhalte, Rückkehr nach internen Meetings.

Unternehmen, die KI für die Lead-Ausrichtung nutzen, verzeichnen einen Anstieg der Konversionsraten um 30 % im Vergleich zu traditionellen Methoden. Diese Verbesserung kommt nicht daher, dass mehr Interessent:innen gefunden werden, sondern daher, dass vorhandener Verkehr intelligenter gefiltert wird.

Sophie-Louise Vevers, Senior Marketing Manager for Demand Programs bei Nintex, erklärte die Herausforderung im selben Marketing Week piece: “We’re drowning in insights, not data itself…One signal doesn’t tell you anything. It’s about painting the picture.”

Das Bild entsteht durch das Schichten von Signalen. Intent-Daten plus Engagement-Daten plus firmografische Daten plus Verhaltensmuster. Keine einzelne Datenquelle sagt dir, ob ein Lead es wert ist, verfolgt zu werden. Die Kombination tut es.

Kampagnenaufbau in der KI-Ära

KI-Systeme werden voraussichtlich bis 2026 das gesamte Kampagnenmanagement auf Plattformen wie Meta übernehmen, und steuern dabei alles von Werbemitteln über Zielgruppenausrichtung bis zur Gebotsoptimierung.

Das klingt nach dem Ende für Kampagnenmanager:innen. Ist es nicht.

Was KI automatisiert, ist die taktische Ebene: Überschriften testen, Gebote anpassen, Budget zwischen Zielgruppen verschieben. Was menschlich bleibt, ist die strategische Ebene: entscheiden, welche Segmente am wichtigsten sind, verstehen, warum bestimmte Botschaften bei deinen Käufer:innen ankommen, erkennen, wenn das Modell auf das falsche Ergebnis optimiert, weil das Ziel falsch gesetzt wurde.

Der praktische Ablauf sieht heute so aus. Du gibst der KI deine Positionierung, deine Zielgruppendefinitionen und deine Konversionsziele. Sie erzeugt Dutzende Varianten und testet sie schneller, als es ein menschliches Team je könnte. Du prüfst die Leistung und justierst die Strategie. Sie setzt diese Strategie in großem Maßstab um.

Das ist keine “einmal einstellen und vergessen”-Automatisierung. Die Spezialist:innen für Nachfragegenerierung, die es so versuchen, merken schnell: KI optimiert begeistert auf die Kennzahl, die du ihr gegeben hast, selbst wenn diese Kennzahl längst von echtem Geschäftswert entkoppelt ist.

Al Lalani von Omnibound AI formulierte diese Entwicklung in Demand Gen Report: “B2B Marketing operations roles will evolve from ‘managing tools’ to ‘designing agent workflows’…The question isn’t whether this shift is coming, it’s already here. The question is: are you still managing AI tools, or are you building AI systems?”

Systeme zu bauen heißt, darüber nachzudenken, wie KI-Bausteine zusammenhängen. Dein Lead-Scoring speist deine Pflegestrecken. Die Leistung deiner Pflegestrecken beeinflusst die Ausrichtung deiner Kampagnen. Deine Attributionsauswertung aktualisiert deine Scoring-Modelle. Jeder Teil braucht die anderen, um richtig zu funktionieren.

Account-Based Marketing wird präziser

ABM ging schon immer um Fokus. Statt breit auszuwerfen, identifizierst du Zielunternehmen mit hohem Wert und konzentrierst Ressourcen.

Das Problem war schon immer Präzision. Woher weißt du, welche Unternehmen tatsächlich kaufbereit sind? Wie identifizierst du alle Beteiligten in einem komplexen B2B-Kauf? Wie koordinierst du Kontaktaufnahme über ein Entscheidungsgremium hinweg, in dem Leute sitzen könnten, von denen du noch nie gehört hast?

KI beantwortet jede Frage anders.

Für die Identifikation von Zielunternehmen beobachtet KI Signale im gesamten Web: Stellenanzeigen, die auf Technologiewechsel hindeuten, Nachrichten über Finanzierungsrunden oder Expansion, Absichtsdaten von Drittanbietern, die Recherche zu deiner Kategorie zeigen, Interaktionsmuster von IP-Bereichen des Unternehmens auf deinen eigenen Seiten. Diese Signale machen Unternehmen im Kaufmodus sichtbar, bevor sie die Hand heben.

Für die Zuordnung von Beteiligten durchsucht KI LinkedIn, Unternehmensverzeichnisse und Organigramme, um wahrscheinliche Mitglieder eines Entscheidungsgremiums zu identifizieren. Sie leitet Rollen aus Titelmustern ab und erkennt Lücken, in denen Entscheider:innen vermutlich existieren, aber noch nicht erfasst sind.

Für koordinierte Kontaktaufnahme personalisiert KI Nachrichten in großem Maßstab, ohne die konkreten Details zu verlieren, die ABM funktionieren lassen. Statt generischer “Hi [FirstName]“-Serienmails bekommst du Nachrichten, die sich auf echte Unternehmensinitiativen, Branchenprobleme und rollenspezifische Anliegen beziehen.

Der Haken: ABM-KI funktioniert am besten mit guten CRM-Daten. Müll rein, Müll raus. Wenn deine Account-Datensätze veraltet sind, deine Kontaktdaten unvollständig sind oder dein Interaktionsverlauf in Tabellen statt in integrierten Systemen lebt, kann KI diese Probleme nicht lösen. Sie verarbeitet schlechte Daten nur schneller.

Pipeline-Analyse jenseits der Übersichtsseite

Jedes Team für Nachfragegenerierung hat Übersichtsseiten. Diagramme, die Konversionsraten in jeder Phase zeigen. Trichterdarstellungen. Attributionsberichte, die versuchen, den Kontaktpunkten Anerkennung zuzuschreiben, die einen Abschluss beeinflusst haben.

Diese Übersichtsseiten beantworten selten die Fragen, die wirklich zählen.

Warum ist dieser Abschluss in Phase drei stecken geblieben? Was haben unsere am schnellsten abgeschlossenen Deals gemeinsam, das wir wiederholen könnten? Welche Kampagnen erzeugen Umsatz statt nur Leads? Wo in der Pipeline verlieren wir Abschlüsse, die wir eigentlich gewinnen müssten?

KI-Analysen gehen diese Fragen an, indem sie Muster finden, die Menschen übersehen, weil die Fallzahlen zu groß und die Variablen zu zahlreich sind.

Ein Praktiker auf Hacker News, der ein KI-Tool zur Interessentenrecherche baut, beschrieb die zentrale technische Herausforderung: “Many updates from public sources aren’t actionable…Signal vs. noise” war ihr größtes Entwicklungsproblem. Dieselbe Herausforderung gilt für Pipeline-Analysen. Dein CRM enthält Tausende Datenpunkte zu jedem Abschluss. Die meisten davon sind Rauschen. KI hilft, zu identifizieren, welche davon tatsächlich Ergebnisse vorhersagen.

Die Verschiebung geht von Berichten darüber, was passiert ist, zu Prognosen darüber, was passieren wird. Welche Abschlüsse in deiner aktuellen Pipeline werden wahrscheinlich schließen? Welche sind gefährdet? Worauf sollte der Vertrieb seine begrenzte Zeit fokussieren? Traditionelle Analytik beantwortete diese Fragen mit Faustregeln und Bauchgefühl. KI beantwortet sie mit Wahrscheinlichkeitswerten, abgeleitet aus historischen Mustern.

Das klingt nach Magie. Ist es nicht.

Nur 19 % der Organisationen verfolgen KPIs für generative KI. Ohne Messung kannst du nicht wissen, ob deine KI-Analysen Prognosen wirklich verbessern oder nur vertrauenerweckende Zahlen liefern, die zufällig falsch sind.

Die Organisationen, die echten Wert aus KI-Pipeline-Analysen ziehen, haben eine gemeinsame Eigenschaft: Sie verfolgen Prognosegenauigkeit über die Zeit und trainieren Modelle kontinuierlich mit neuen Ergebnissen nach. Sie behandeln KI-Prognosen als Hypothesen, die zu prüfen sind, nicht als Fakten, denen man blind folgt.

Worauf es wirklich ankommt

73 % der Marketer nutzten generative KI intern innerhalb von sechs Monaten nach Veröffentlichung von GPT-4. Einführung ist kein Differenzierungsmerkmal mehr.

Ergebnisse schon.

Die Spezialist:innen für Nachfragegenerierung, die 2026 gewinnen, teilen bestimmte Praktiken. Sie messen alles. Jeder Kontaktpunkt wird erfasst. Jede Kampagne wird konsistent markiert. Jede Lead-Quelle wird ausgewiesen. Du kannst nicht optimieren, was du nicht misst, und KI-Optimierung braucht viel mehr Daten als traditionelle Ansätze.

Sie bauen Rückkopplungsschleifen. Ergebnisdaten aus dem Vertrieb fließen zurück in die Marketingsysteme. Gewonnene Abschlüsse verbessern Lead-Scoring. Verlorene Abschlüsse informieren Ausschlussregeln. Die KI lernt aus echten Ergebnissen, nicht nur aus Engagement-Proxys.

Sie halten menschliche Aufsicht aufrecht. Jemand prüft die KI-Entscheidungen. Jemand merkt, wenn das Modell anfängt, sich seltsam zu verhalten. Jemand erkennt den Drift, bevor er eine Pipeline voller Leads produziert, die nie schließen werden.

Sie widerstehen Komplexität um ihrer selbst willen. Nicht jede neue KI-Fähigkeit muss ausgerollt werden. Die Frage ist immer, ob ein Werkzeug ein Problem löst, das du tatsächlich hast, nicht ob es beeindruckende Technologie ist.

Laura Winnan, EMEA Integrated Marketing Manager bei Zoom, brachte diese Perspektive in Marketing Week so auf den Punkt: “If sales aren’t on board at the beginning, the whole thing falls down. You need to give them the why, not just the data.”

Diese Einsicht schneidet durch den meisten KI-Hype. Technologie, die Marketing ausrollt, der Vertrieb aber nicht vertraut, erzeugt keinen Wert. Das Ausrichtungsproblem gab es vor KI. KI macht es nur dringlicher, weil Menge und Geschwindigkeit KI-generierter Leads Vertriebsteams überrollen können, die den Ansatz nicht mittragen.

Die Frage hinter den Werkzeugen

Jede:r Spezialist:in für Nachfragegenerierung steht irgendwann vor einer Variante derselben Frage: Was versuchen wir hier eigentlich zu erreichen?

Die offensichtliche Antwort ist Pipeline. Umsatz. Wachstumskennzahlen, die Geschäftsführung und Aufsichtsräte zufriedenstellen. Aber Pipeline ist ein Ergebnis, kein Ausgangspunkt. Die eigentliche Frage ist, welche Art von Pipeline du baust.

Eine Pipeline voller schnell abschließender Deals aus Unternehmen, die deinem idealen Kundenprofil entsprechen, ist eine Antwort. Eine Pipeline, aufgebläht mit Großkunden-Deals, die achtzehn Monate zum Abschluss brauchen, während deine Quote quartalsweise zurückgesetzt wird, ist eine andere. Eine Pipeline, die hauptsächlich aus KMU-Kunden besteht, die abspringen, bevor sie die Akquisekosten wieder einspielen, ist eine dritte.

KI wird für die Antwort optimieren, die du in deinen Systemen kodierst. Sie wird nicht hinterfragen, ob diese kodierte Antwort die richtige für dein Geschäft ist.

Die Spezialist:innen für Nachfragegenerierung, die KI gut einsetzen, verstehen diese Begrenzung. Sie verbringen mehr Zeit damit zu definieren, was “qualifiziert” bedeutet, als Qualifizierungstechnologie zu implementieren. Sie streiten darüber, welche Unternehmen wirklich ihre besten Chancen sind, statt einfach zu akzeptieren, was die Daten zufällig nahelegen. Sie widersprechen, wenn Führungskräfte Volumen verlangen, ohne sich um Qualität zu kümmern.

KI ist ein Hebel. Sie vervielfacht Kraft.

Die Richtung dieser Kraft, ob sie Wert erzeugt oder nur Aktivität, bleibt eine menschliche Entscheidung. Diese Entscheidung definiert Nachfragegenerierungsarbeit 2026 weit mehr als jedes Werkzeug oder jede Technik. Die Spezialist:innen, die diese Entscheidung gut treffen, bauen Pipelines, die abschließen. Diejenigen, die diese Entscheidung an Algorithmen auslagern, werden sich fragen, warum alle Übersichtsseiten gut aussehen, während der Vertrieb weiter seine Quoten verfehlt.

Die Technologie ist bereit. Ob das Denken bereit ist, ist eine ganz andere Frage.