Ich beschäftige mich seit 2021 mit dem Thema KI in Unternehmen und kommerziellen Strukturen.
Ich wünsche Ihnen viel Spass beim lesen & anschauen.

Hinweise: Manche Artikel und Videos sind nur in Englisch verfügbar.
In den Videos kommt ein KI-generierter Avatar zum Einsatz, der auf echten Video- und Audiodaten von Andrea Hickethier basiert.

Titelblatt Anthropic Arbeitsmarktbericht, Logo ANTHRO, Titel Labormarkt Auswirkungen KI
Alt-Text: Anthropic KI-Arbeitsmarktbericht – Auswirkungen auf Marketing, Sales, RevOps und GTM

Aktuelle News

Aktuelle News

Was bedeutet der neue KI‑Arbeitsmarktbericht von Anthropic für Marketing, Sales, RevOps & GTM?

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The Weekly PEACH Drop
Zu viele Tools, zu wenig Klarheit —
so erleben viele Teams GenAI heute.
Haben Sie schon einmal vor einem Regal mit 24 verschiedenen Marmeladensorten gestanden – und sind dann ohne zu kaufen gegangen?

So empfinden viele Teams heute GenAI:
·Zu viele Tools.
·Zu wenig Klarheit.
·Keine Koordination.
In diesem Video erkläre ich, warum es beim Erfolg von GenAI nicht um mehr geht. Es geht um Struktur.

KI-Avatar · Stimme & Inhalt: Andrea Hickethier

Teaser Card
Lerncase · KI in der Praxis
Viel Aufwand. Alles manuell.
Und dann die eigentliche Frage.
Ein authentischer Fall: neue Dozentin, intensive KI-Nutzung — und trotzdem das Gefühl, alles selbst zu tragen. Welche Tools wirklich helfen, welche nicht, und wo der eine Hebel liegt.
7 Abschnitte Interaktiver Case Tools im Vergleich
Case lesen →
Interaktive Analyse · März 2026
Agentwashing
„Wir haben jetzt Agenten." Diesen Satz höre ich regelmäßig. Aber stimmt das?
Von tausenden Anbietern, die Agentic AI verkaufen, liefern laut Gartner etwa 130 echte Agenten. Der Rest rebrandelt Automation, Chatbots oder Workflow-Tools — ohne substanzielle Agenten-Fähigkeiten.

Diese Analyse sortiert, was heute wirklich autonom läuft — und wo nur das Label stimmt.
·Marketing: Wo echte Agenten existieren, wo gewaschen wird, was korrekt als Copilot einzuordnen ist.
·Sales / SDR: Der heißeste Washing-Markt 2025/26 — mit Zahlen-Check.
·GTM: Warum KI keine kaputten Fundamente repariert — sondern sie skaliert.
·RevOps: Die neue Governance-Aufgabe, die kaum jemand einpreist.
Quellenbasiert · Gartner · McKinsey · LeanData · Salesforce · Forrester · März 2026

Was ist Agentwashing? Agentwashing bezeichnet das Rebranding von Automatisierungstools, Chatbots oder Workflow-Software als „KI-Agenten" — ohne substanzielle Agenten-Fähigkeiten. Laut Gartner liefern von tausenden Anbietern die Agentic AI verkaufen nur etwa 130 echte Agenten.

Dieser Navigator wird laufend gepflegt, da sich die Technologie und die Möglichkeiten derzeit sehr schnell weiter entwickeln. Wenn Ihnen eine Fehler auffällt, dann schreiben Sie mir gerne an Andrea@Hickethier.ai

Erstpublikation: März 2025 / Letzter Update: 16.04.2026

Ein Mann und eine Frau stehen auf gegenüberliegenden Plattformen und heben Hanteln. Zwischen ihnen befindet sich eine Waage mit dem Schriftzug 'KPIs' und einem Kompass darüber.

Was ist ein KI-Fitness Sprint? Ein KI-Fitness Sprint ist ein strukturiertes 2-Wochen-Programm für Marketing- und Sales-Teams, das gezielt Low-Hanging-Use-Cases entlang TOFU, MOFU und BOFU identifiziert und im Tagesgeschäft testet — mit vorhandenen Tools, ohne neues Budget.

Wie lässt sich KI Fitness im Marketing & Sales Team aufbauen?

Durch einen oder mehrere KI-Fitness-Sprints können Marketing & Sales Teams gezielt Low-Hanging-Use-Cases auswählen und umsetzen:

  • TOFU – Content & Orientierung

  • MOFU – Gesprächsvorbereitung

  • BOFU – Follow-ups & Abschlusskommunikation

Diese Use Cases werden direkt im Tagesgeschäft getestet - mit vorhandenen Ressourcen & Tools (sichere IT-Umgebung empfohlen).

Lernen Sie, wie Sie und Ihr Team Ihre eigenen KI-Fitness Sprints aufsetzen können.

Interaktive Lernreise
Wo spart KI im Marketing & Sales wirklich Zeit?
Entdecken Sie, wo die größten Produktivitätssteigerungen in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Kundenerfolg entlang der B2B-Customer Journey erzielt werden.

Der Produktivitäts-Navigator hebt KI-Anwendungsfälle und typische Aufgaben in jeder Phase der Customer Journey hervor, die wirklich Zeit sparen.
·Klicken Sie auf die 4 Phasen Awareness, Consideration, Purchase und Loyalty und entdecken Sie, was an Produktivität möglich ist.
·Entdecken Sie pro Phase unterschiedliche Use Cases.
·Lernen Sie, wie der Agentflow aussieht — abhängig vom Vertrauen in den Agenten (Schieberegler Agent Confidence).
·Entscheiden Sie auf Basis dieser Erkenntnisse über die Gestaltung wiederholbarer KI-Workflows, die Ihr Team konsistent ausführen kann.

Value-Wirklogik Framework

Lernreise.

Unternehmensergebnis verbessern im Zeitalter von KI – nicht durch Aktionismus, sondern durch Systemlogik.

Was ist die Value-Wirklogik? Die Value-Wirklogik ist ein Entscheidungsmodell das EBITDA nicht als Reporting-Zahl, sondern als Steuerungslogik begreift: Preis, Menge, variable Kosten und Fixkosten werden als Wirkpfade modelliert — damit Teams den dominanten Hebel erkennen statt überall gleichzeitig zu optimieren.

Viele Teams optimieren „Marketing“, „Sales“ oder „Kosten“ – ohne zu wissen, welcher Hebel wirklich dominiert. In dieser Lernreise bauen Sie ein EBITDA‑Wirkmodell, das Entscheidungen objektiv macht:

  • Was verändert Preis (p)? Was bewegt Menge (x)? Wo entstehen variable Kosten (kv)? Was treibt Fixkosten (Kf)? Und welcher Pfad hat den größten Impact bei vertretbarer Unsicherheit?

Ziel: Ihr Team arbeitet an den Maßnahmen arbeitet, die messbar auf das Ergebnis einzahlen.

Hinweis: EBITDA ist die Berichtszahl – aber gesteuert wird über Treiber: Preis, Menge, variable Kosten und Fixkosten. Wenn Sie diese Treiber als Wirklogik modellieren und mit Hypothesen testen, finden Sie und Ihr Team den dominanten Hebel statt überall gleichzeitig zu optimieren.

Learning Nugget

Value-Wirklogik Framework

Eine geführte Lernreise, um von Reporting zu Wirklogik zu kommen: Ziel verstehen, Formel lesen, Hebel erkennen, Hypothesen priorisieren und in Experimente übersetzen.

Lernziel

Den dominanten EBITDA-Hebel erkennen – statt überall gleichzeitig zu optimieren.

Format

5 Schritte · interaktiv · kompakt · für Management, Revenue Teams und Ops.

Lernfortschritt
Schritt 1 von 5
20%
Schritt 1

Gemeinsames Zielbild

Teams optimieren oft Revenue, Conversion oder Effizienz isoliert. EBITDA zwingt zur gemeinsamen Ergebnislogik: Preis, Menge, variable Kosten und Fixkosten gehören zusammen.

Was hier gelernt werden soll

  • Warum EBITDA kein Reporting-Ziel, sondern eine Steuerungslogik ist
  • Warum KPI-Silos zu lokaler Optimierung statt Ergebniseffekt führen
  • Warum alle Maßnahmen am gleichen Resultat andocken müssen
Reflexionsfrage

Optimiert euer Team gerade wirklich EBITDA – oder eher einzelne KPIs ohne gemeinsame Logik?

Schritt 2

Die Steuerungsformel verstehen

Die einfachste Form der Wirklogik lautet: EBITDA = (p × x) − (kv × x) − Kf. Damit werden Treiber sichtbar – und Diskussionen operativ.

EBITDA = (p × x)(kv × x)Kf

Preis (p)

Preis verändert EBITDA direkt pro Einheit. Relevante operative Themen sind Positionierung, Discounting, Packaging und Value Communication.

Schritt 3

Operative Hebel statt abstrakter KPIs

Zahlen selbst verändern nichts. Erst operative Hebel greifen in die vier Treiber ein. Klicke auf einen Hebel und sieh, welchen Wirkungspfad er auslöst.

Wirkpfad

Pricing-Strategie

Pricing-Strategie weniger Discounting Preis (p) EBITDA

Gute Hebel sind nicht nur plausibel, sondern haben eine messbare Zwischenmetrik.

Schritt 4

Hypothesen priorisieren

Nicht jeder Hebel ist gleich attraktiv. Gute Teams formulieren testbare Hypothesen und priorisieren sie nach Impact und Unsicherheit.

H1: ICP-Fokus → Win Rate

Wenn wir den ICP schärfen, steigt die Win Rate, weil Vertrieb weniger unpassende Opportunities verfolgt.

Impact: hoch Unsicherheit: mittel Zeit bis Signal: kurz
Big Bets
Quick Wins
Risky
Fill-ins
Unsicherheit →
Impact →
Schritt 5

Aus Hypothesen werden Experimente

Lernen wird erst wertvoll, wenn daraus eine Testlogik entsteht. Gute Experimente verkleinern Unsicherheit und schaffen Entscheidungssicherheit.

Experiment

A/B-Test Pricing Tiers

Prüft, ob Preisarchitektur und Packaging ohne übermäßigen Retention-Verlust verbessert werden können.

Pilot

Automation Tool

Testet, ob manuelle Aufwände in Delivery oder interner Operations-Arbeit sauber reduziert werden können.

Test

ICP-Segmentierung

Prüft, ob Segmentfokus zu schnellerem Pipeline-Fortschritt und höherer Win Rate führt.

Take-away

Gute Teams fragen nicht zuerst: „Was können wir alles optimieren?“ sondern: „Welcher Hebel verändert EBITDA gerade am stärksten – und wie testen wir ihn schnell?“

The Weekly PEACH Drop – Sonderausgabe -
Revenue Engine und Betriebsmodell –
GenAI repariert keine Strukturen. Es legt sie offen.

In meinen letzten Gesprächen mit Führungskräften habe ich ein wiederkehrendes Muster festgestellt:

  • Der Drang nach mehr Geschwindigkeit – mehr Leads, mehr Automatisierung, mehr GenAI.

Aber Geschwindigkeit löst keine strukturellen Fehlausrichtungen.

Aus meiner Erfahrung möchte ich sagen, dass GenAI Strukturen nicht repariert. Es legt sie offen.

Wenn Marketing, Vertrieb und Customer Success nach unterschiedlichen Logiken arbeiten, schafft GenAI keine Integration – sie macht die Fragmentierung sichtbar.

Mehr dazu im Video.

KI-Avatar · Stimme & Inhalt: Andrea Hickethier

Strukturwandel in Marketing & Sales

Warum Organisationen jetzt ihr Revenue Operating Model neu denken müssen

Die Diskussion „Wie verbessert KI die individuelle Produktivität?“ ist weit weniger interessant als die Frage „Wie verbessert KI die Fähigkeit unserer Organisation, mehr zu leisten und dies besser zu tun?“
(Zitat von Ethan Mollick, Associate Professor at The Wharton School. Author of Co-Intelligence).

Die KI Transformation bedeutet für Unternehmen in den Bereichen Marketing, Sales, GTM und Customer Success eine konsequente Auseinandersetzung mit dem eigenen Betriebsmodell (Operating Model - siehe rechtes Bild). Sie ist notwendig, um im Zeitalter von KI wettbewerbsfähig zu bleiben.

Modulares skalierbares Umsatzbetriebsmodell, Kernprozessschicht, Marketing, Vertrieb, KI-Feedbackschleifen
Alt-Text: Skalierbares Revenue Operating Model – modulare Struktur mit KI-Feedbackschleifen für B2B-Wachstum

Was ist ein Revenue Operating Model? Ein Revenue Operating Model ist das strukturelle Fundament, das Marketing, Sales und Customer Success über gemeinsame Entscheidungslogik, Rollen, Prozesse und KPIs verbindet — damit Wachstum steuerbar und Forecast belastbar wird. Ohne dieses Fundament beschleunigt GenAI keine Ergebnisse, sondern Fehler.

Titelseite From Strategy to Impact: Building a Scalable Revenue Operating Model, Frauenfoto, Diagramm
Alt-Text: Andrea Hickethier: From Strategy to Impact – Scalable Revenue Operating Model (Medium-Artikel)

PEACHy insight: Von der Strategie zur Wirkung: Aufbau eines skalierbaren Revenue Operating Models.

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The weekly PEACH Drop - Sonderausgabe -
Ethik im Zeitalter von GenAI

Alle reden über KI-Ethik. Aber was bedeutet das – in einer echten Revenue Engine, die Marketing, Vertrieb und Kundenerfolg umfasst?

Nicht in der Theorie. Nicht in Richtlinien.

Sondern in der Art und Weise, wie sich Ihre GenAI-gesteuerte Revenue Engine und Customer Journey tatsächlich „verhält“ – gegenüber Kunden, Teams und Entscheidungen.

In diesem Video erkläre ich, was das „E“ in PEACH wirklich bedeutet.

Und warum Ethik kein Hindernis ist, sondern ein Qualitätsstandard für GenAI in der Revenue Engine.

KI-Avatar · Stimme & Inhalt: Andrea Hickethier

Titelbild eines Artikels über KI-Agenten, mit einem Foto einer Frau, ein Orchester und Symbole für Daten und KI, sowie Text über ethische und operative Aspekte der KI-gestützten Orchestrierung.

Werden KI-Agenten ganze Funktionen ersetzen – oder wird ethische Orchestrierung zum wahren Unterscheidungsmerkmal?

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Buchcover mit Titel 'From Automation to Orchestration: How to Lead AI Agents with Purpose', neben einem Bild einer Frau vor einem Bildschirm und einem zweiten Bild mit einem Orchester, das von einem Dirigenten geleitet wird, mit dem Text 'AI ORCHESTRA'

PEACHy insight: Von der Automatisierung zur Orchestrierung: Wie man KI-Agenten zielgerichtet steuertVon der Automatisierung zur Orchestrierung: Wie man KI-Agenten zielgerichtet steuert.

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The Weekly PEACH Drop – Sonderausgabe -
ISO 42001 & EU-KI-Gesetz:
Was Führungskräfte wissen müssen.

Was ich in verschiedenen internen und externen Diskussionen beobachte: Zu viele Teams behandeln ISO 42001 und das EU-KI-Gesetz immer noch separat.

„Wir arbeiten an ISO – das sollte uns abdecken, oder?“

Nicht ganz.

In dem Video dieser Woche erkläre ich, warum:

  • ISO bietet Struktur – das KI-Gesetz erlegt Verpflichtungen auf.

  • ISO 42001 unterstützt Governance- und Risikorahmenwerke.

  • Das EU-KI-Gesetz definiert verbindliche gesetzliche Anforderungen und Schwellenwerte.

KI-Avatar · Stimme & Inhalt: Andrea Hickethier

Titelseite eines Artikels über die Entwicklung eines verantwortungsvollen KI-Assistenten, mit einem Foto einer lächelnden Frau und einem Diagramm zur Architektur des KI-Assistenzsystems.

PEACHy insight:
Jenseits des Hypes: Was es wirklich braucht, um einen verantwortungsvollen KI-Assistenten zu entwickeln

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Titelbild Artikel  From Compass to Components: PEACH Transforms ISO 42001 into Practice, Tabelle, Frauenfoto
Alt-Text: PEACH Framework und ISO 42001 – From Compass to Components, Andrea Hickethier Hickethier x Commercial Leadership

PEACHy insight: Warum ich meine PEACH GenAI-Agenten zu Azure verlagert habe – und was das mit Vertrauen zu tun hat

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Titelbild From Cloud to Chunks: My Journey into GenAI-Ready Knowledge, zwei Grafiken, Orientierung
Alt-Text: Andrea Hickethier: From Cloud to Chunks – GenAI-Ready Knowledge ohne Coding (Medium-Artikel)

PEACHy insight: Von der Cloud zu Chunks: Mein Weg zu GenAI-fähigem Wissen

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Zertifikat AI Security Manager, Andrea Hickethier, Foto, Unterschrift, DEKRA-Logo grün
Alt-Text: Andrea Hickethier – Zertifizierte AI Security Managerin nach ISO/IEC 42001, DEKRA-zertifiziert

Personal insight 03/2025:
KI-Sicherheit und Umsatzwachstum –
🎉Ein stolzer Moment:
Ich habe meine Zertifizierung als KI-Sicherheitsmanager nach ISO 42001 bestanden!

Wenn wir nicht wissen, was in unseren KI-gesteuerten Assistenten und Agenten steckt (Voreingenommenheit, Sicherheitslücken, Compliance-Risiken), könnten wir am Ende eine bittere Überraschung erleben.

Wir wollen Vertrauen, Transparenz und Sicherheit – keine versteckten Risiken, die unseren Geschäftshunger ruinieren könnten.

Ich bin überzeugt:KI-Sicherheit ist KEIN Hindernis – sie ist das Rezept für Erfolg!

  • Die richtige Mischung aus KI, Compliance und Governance sorgt dafür, dass das AI Operating Model in kommerziellen Strukturen reibungslos funktioniert.

  • Sicherheit ist wie hochwertige Zutaten – sie ist vielleicht nicht das Erste, was Ihnen auffällt, aber ohne sie bricht das Ganze zusammen.

  • Vertrieb, Marketing, Revenue Operations, Delivery, IT, Finance und Legal müssen zusammenarbeiten – denn eine sichere KI bedeutet nachhaltiges Umsatzwachstum.