Andrea Hickethier

Commercial Leadership & KI

Strukturen entstehen durch Erfahrung. Nicht durch Tools.

Seit über 20 Jahren arbeite ich daran, Markt- und Kundenpotenzial in Geschäft zu übersetzen, von Porsche und Amazon bis zu Technologie- und AI-Unternehmen.

Heute verbinde ich diese Commercial-Erfahrung mit KI.

Erst verstehen, wo der wirtschaftliche Hebel liegt. Dann entscheiden, was KI besser machen kann.

Je nach Situation arbeite ich als Sparringspartnerin, Builder oder Commercial Leader auf Zeit.

Mein Weg
Mein Weg
    HICKETHIER X
    COMMERCIAL LEADERSHIP

    Wofür ich seit Jahren
    konsistent Feedback bekomme:

    • Struktur in komplexen Entscheidungsräumen Wenn Wachstum, Organisation und Technologie gleichzeitig verändert werden.
    • Klarheit statt Tool- oder Buzzword-Diskussionen Fokus auf Entscheidungen statt auf Trends oder Tools.
    • Fundierte Zielbilder mit konkretem Umsetzungsrahmen Strategie, Struktur und operative Umsetzung greifen ineinander.
    • Enablement von Führungsteams statt Konzeptpräsentationen Organisationen werden befähigt, selbst zu steuern und Entscheidungen zu treffen.

    Was Kollegen sagen

    „Andreas Leidenschaft für den Kunden ist entscheidend für effektives Training und Coaching, da sie immer einen Weg findet, ihre Kollegen in die richtige Richtung zu lenken.“

    – Christian Feilmeier, Managing Director, rpc- The Retail Performance Company

    „Andrea ist eine außergewöhnliche Führungspersönlichkeit, die eine bemerkenswerte Fähigkeit besitzt, die Vision und Strategie eines Unternehmens in klare, umsetzbare Ziele für die einzelnen Teammitglieder zu übersetzen.“

    – Annabel Schwenda, Bus Dev & Marketing Manager, appliedAI Initiative GmbH

    „Dank Andreas Erfahrung im Umgang mit Kunden, Entwicklung von agilen Prozessen und Kompetenzen in der Führung und Motivation von Mitarbeitern machte die Way Digital Solutions einen großen Sprung nach vorne.“

    – Alexander Buchner, Team Lead Software Dev, Way Digital Solutions GmbH

    „Andrea beeindruckt mit ihrer Führungsstärke und ihrer klaren, offenen Kommunikation. Sie hat die Fähigkeit, auch komplexe Probleme direkt und lösungsorientiert anzugehen, immer mit einem klaren Fokus darauf, was das Beste für das Team und das Unternehmen ist.“

    – Rade Milinkovic, Director Finance, appliedAI Initiative GmbH

    Andrea & Vorträge

    10x Sales & Marketing Leadership – ​
    Wie AI und Experimentation die neue Exzellenz im Revenue-Bereich definieren

    LSZ, Data & AI Workbench, München, März 2025

    Transfer statt Trial & Error -​ Was die Energiebranche von anderen lernen kann​

    Ein Impuls für klare Entscheidungen im Zeitalter von GenAI​

    AI Energy Summit, Augsburg, Juni 2025

    Cake, Chaos or Clarity? - A Friendly ISO 42001 Introduction for GenAI Builders & Thinkers​

    GenAI Global Community @MIT

    June 2nd, 2025 & June 13th, 2025

    Wie baut man ein vertrauenswürdiges KI-gestütztes Go-To-Market-System?

    Kann Vibe Coding mehr als schnelle Demo-Apps —nämlich den Bau eines verantwortbares Business-System – in dem in Zukunft agentisch gearbeitet werden kann?

    AI Transformation Collective

    August 2026

    KI‑Agenten in Marketing, Sales & Customer Success​
    Orientierung für den Mittelstand - ohne Hype

    KI-Kompetenzzentrum Kufstein, April 2026

    Wie ich KI in meiner Arbeit seit 2023 einsetze

    AI Evidence Section – Preview

    AI-augmented Professional Practice

    Wie ich KI als Denk-, Analyse- und Arbeitsinstrument in meiner täglichen Praxis nutze.

    AI Practice

    Strukturierung komplexer Themen mit Custom GPTs

    Wiederholbare Denklogik statt jedes Mal bei null zu starten

    Kontext

    Hohe kognitive Last durch parallele Themen wie KI, Go-to-Market, Geschäftsmodell und Positionierung.

    KI Nutzung

    • mehrere Custom GPTs mit klaren Rollen
    • Sparring-Partner, Kritiker, Strukturierer
    • Nutzung zur Denk- und Entscheidungsunterstützung

    Ergebnis

    Schnellere Strukturierung komplexer Fragestellungen und weniger konzeptionelle Reibung.

    AI-augmented Practice · Struktur & Reflexion
    AI Practice

    Vorbereitung strategischer Gespräche mit KI-Sparring

    Schneller Fokus auf die entscheidenden Hebel im Gespräch

    Kontext

    Vorbereitung von Sparring-Sessions mit Gründer:innen und Entscheider:innen zu offenen strategischen Fragen.

    KI Nutzung

    • Vorstrukturierung von Hypothesen
    • Gegenargumente und Entscheidungsoptionen
    • Fokussierung vor dem eigentlichen Gespräch

    Ergebnis

    Höhere Gesprächsqualität, schneller Zugang zu Kernfragen und weniger operative Ablenkung.

    AI-augmented Practice · Strategie & Sparring
    AI Practice

    Analyse numerischer Daten mit KI

    Hypothesenbildung und Plausibilisierung vor operativen Schlüssen

    Kontext

    Vorliegendes Zahlenmaterial ohne klare Hypothesen oder belastbare Interpretation.

    KI Nutzung

    • Exploration von Mustern und Auffälligkeiten
    • kritische Rückfragen und Plausibilisierung
    • analytische Unterstützung statt Vollautomatisierung

    Ergebnis

    Strukturierte Sicht auf mögliche Treiber und Problemfelder als Grundlage für Diskussion und Entscheidung.

    AI-augmented Practice · Analyse & Hypothesen
    AI Practice

    Entwicklung nicht-technischer Artefakte mit KI

    Arbeitsfähige Policy statt abstrakter Leitlinie

    Kontext

    Fehlende explizite Leitlinien zum verantwortungsvollen Einsatz von KI.

    KI Nutzung

    • Strukturierung relevanter ethischer Dimensionen
    • Abgleich mit realen Anwendungsszenarien
    • iterative Schärfung eines Policy-Artefakts

    Ergebnis

    Ein konsistentes, nachvollziehbares Policy-Artefakt als Entscheidungsrahmen in meiner eigenen Arbeit.

    AI-augmented Practice · Governance & Verantwortung
    AI Practice

    Eigene Produktivitätssteigerung durch KI-Zusammenfassungen

    Weniger Erkenntnisverlust trotz hohem Informationsinput

    Kontext

    Hoher Anteil an Meetings, Gesprächen und kontinuierlichem Informationsinput.

    KI Nutzung

    • strukturierte Zusammenfassungen von Gesprächen
    • Reflexion zentraler Erkenntnisse
    • Sicherung von Anschlussfähigkeit für Folgearbeit

    Ergebnis

    Bessere Wissenssicherung, weniger Verlust von Erkenntnissen und höhere Kontinuität in der Weiterarbeit.

    AI-augmented Practice · Wissen & Kontinuität
    AI Practice

    Aufbau eines virtuellen Arbeitsteams

    Mehr Perspektiven trotz Einzelverantwortung

    Kontext

    Alleinige Verantwortung für Analyse, Strategie, Kommunikation und Umsetzung.

    KI Nutzung

    • spezialisierte GPT-Rollen für Analyse, Kritik und Struktur
    • systematische Perspektivenerweiterung
    • bewusste Reduktion blinder Flecken

    Ergebnis

    Breiteres Perspektivenspektrum in der eigenen Arbeit und robustere Entscheidungsfindung.

    AI-augmented Practice · Rollen & Perspektiven

    AI-supported Strategy, Analysis & Creation

    Beispiele, wie KI bei Strategieentwicklung, Analyse und konzeptioneller Arbeit eingesetzt wird.

    AI Strategy

    Entwicklung einer KI-gestützten Ethik- & Governance-Policy

    Praxisnahe Governance statt abstrakter Grundsatzpapiere

    Kontext

    Fehlende arbeitsfähige Leitlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI, besonders in kunden- und umsatznahen Funktionen.

    KI Nutzung

    • Strukturierung ethischer Dimensionen
    • Fairness, Haftung, Human-in-the-Loop, Risiko-Schwellen
    • Abgleich mit realen Business-Szenarien

    Ergebnis

    Eine konsistente, praxisnahe KI-Ethik-Policy als Entscheidungs- und Governance-Rahmen.

    AI-supported Strategy · Governance
    AI Strategy

    Entwicklung einer KI-gestützten Marken- und Positionierungslogik

    Differenzierung im überladenen KI-Beratungsumfeld

    Kontext

    Notwendigkeit einer klaren, differenzierenden Positionierung in einem stark überfüllten Markt.

    KI Nutzung

    • Strukturierung von Markenkern, Werten und Tonalität
    • Arbeit an Zielgruppen-Narrativen
    • iterative Schärfung entlang realer Entscheider-Perspektiven

    Ergebnis

    Ein konsistentes Brand Book mit klarer Haltung, Sprache und visueller Leitidee.

    AI-supported Strategy · Brand & Positioning
    AI Strategy

    Strategie & Struktur einer Website ohne klassische Kundenergebnisse

    Kompetenz sichtbar machen ohne Erfolgszahlen

    Kontext

    Fehlende aktuelle Kundenreferenzen bei gleichzeitig hohem Erklärungs- und Entscheidungsbedarf der Zielgruppe.

    KI Nutzung

    • Strukturierung von Seitenlogik und Argumentationsfluss
    • Entwicklung einer nachvollziehbaren Website-Strategie
    • Sichtbarmachung von Prozessen und Denklogiken

    Ergebnis

    Eine klare Website-Architektur, die Kompetenz über Arbeitslogik statt über Referenzen vermittelt.

    AI-supported Strategy · Website Architecture
    AI Strategy

    Entwicklung KI-gestützter Content- und Thought-Leadership-Formate

    Orientierung statt Buzzword-Kommunikation

    Kontext

    Notwendigkeit, komplexe KI-Themen verständlich, glaubwürdig und differenziert zu kommunizieren.

    KI Nutzung

    • Strukturierung von Argumentationslinien
    • Einbezug von Gegenpositionen und Kernaussagen
    • bewusste Abgrenzung von generischen KI-Narrativen

    Ergebnis

    Konsistente Thought-Leadership-Inhalte mit klarer Haltung und fachlicher Tiefe.

    AI-supported Strategy · Content & Thought Leadership
    AI Strategy

    KI-gestützte Strukturierung der Customer Journey inkl. Governance-Aspekten

    KI-Einsatz entlang der Journey phasengenau strukturieren

    Kontext

    Unklare Einordnung, wo KI entlang der Customer Journey sinnvoll, riskant oder ungeeignet ist.

    KI Nutzung

    • Modellierung der Journey mit KI-Unterstützung
    • Mapping von Entscheidungs-, Risiko- und Governance-Punkten
    • phasengenaue Betrachtung von Human Oversight

    Ergebnis

    Ein phasengenaues Modell, das KI-Einsatz entlang der Customer Journey mit Verantwortung, Risiko und Human-Oversight verbindet.

    AI-supported Strategy · Customer Journey Governance
    AI Strategy

    Hypothesen-getriebene Analyse von Geschäfts- und EBITDA-Treibern

    Operative Maßnahmen systematisch mit Ergebnissen verknüpfen

    Kontext

    Komplexe kommerzielle Fragestellungen ohne klare Ursache-Wirkungs-Logik.

    KI Nutzung

    • Strukturierung von Hypothesen entlang der Customer Journey
    • Ableitung potenzieller Wirkzusammenhänge
    • Diskussionsgrundlage für Effizienz- und Ergebnishebel

    Ergebnis

    Ein nachvollziehbares Analyse-Framework zur Diskussion finanzieller und operativer Treiber.

    AI-supported Strategy · Business Analysis
    AI Strategy

    Bewertung des sinnvollen KI-Einsatzes in kommerziellen Strukturen

    Strategische Priorisierung statt Tool-Euphorie

    Kontext

    Hohe Unsicherheit, wo KI real produktiv wirkt und wo sie eher Risiken verstärkt.

    KI Nutzung

    • Checkliste für Strategie, Prozesse, Daten und Ownership
    • Strukturierung typischer Red Flags
    • Priorisierung oder bewusste Nicht-Nutzung von KI

    Ergebnis

    Ein pragmatisches Entscheidungsinstrument zur strategischen Priorisierung oder bewussten Nicht-Nutzung von KI.

    AI-supported Strategy · Decision Logic

    AI Systems & Automation Architecture

    Technische Experimente und Systemarchitekturen zur Integration von KI in Arbeits- und Entscheidungsprozesse.

    AI Architecture

    Aufbau eines lokal betriebenen Mini-CRM mit KI-Anbindung

    Eigenständige Datenbasis für KI-Analyse und Automations-Workflows

    Kontext

    Kein CRM-System, das Datenhoheit, Transparenz und KI-Experimente ohne SaaS-Abhängigkeit erlaubt.

    Technischer Ansatz

    • lokales Mini-CRM mit FastAPI und SQLite
    • klare Datenmodelle und API-Zugriff
    • Consent-Logik und Audit-Logging

    Ergebnis

    Ein lauffähiges, erweiterbares CRM-System als technisches Fundament für KI-gestützte Workflows.

    AI Systems · Mini-CRM & Data Foundation
    AI Architecture

    Dokumentation von Governance, Datenschutz und Betrieb

    Nachvollziehbare System-Governance statt Black Box

    Kontext

    Fehlende formale Dokumentation für KI-nahe Systeme in Bezug auf DSGVO, Zugriff und Betrieb.

    Technischer Ansatz

    • strukturierte System- und Governance-Dokumentation
    • Zugriffe, Backup, Löschung und Audit-Logik
    • Orientierung an ISO-Prinzipien

    Ergebnis

    Nachvollziehbare Dokumentation von Verantwortlichkeiten, Risiken und Schutzmaßnahmen für den Systembetrieb.

    AI Systems · Governance & Operations
    AI Architecture

    Architektur-Entscheidung zwischen SaaS- und Self-Hosted-Automation

    Kontrolle und Auditierbarkeit statt maximaler Bequemlichkeit

    Kontext

    Abwägung zwischen schneller SaaS-Automatisierung und langfristiger Systemhoheit.

    Technischer Ansatz

    • Analyse von Datenflüssen und Verantwortlichkeiten
    • Vergleich von n8n Cloud und Self-Hosted
    • bewusste Entscheidung für Azure-Betrieb

    Ergebnis

    Klare Architektur-Entscheidung zugunsten von Kontrolle, Erweiterbarkeit und Auditierbarkeit.

    AI Systems · Hosting Strategy
    AI Architecture

    Aufbau n8n-Workflows mit LLM-Integration auf eigener Azure Instanz

    Analyse- und Informationsaufgaben automatisieren ohne schweres Dev-Setup

    Kontext

    Manuelle, repetitive Analyse- und Informationsaufgaben mit hohem Zeitaufwand.

    Technischer Ansatz

    • Trigger → Filter → LLM-Analyse → Output
    • erste n8n-Workflows für Entscheidungs- und Informationsaufgaben
    • Token- und Kostenbewusstsein im Setup

    Ergebnis

    Funktionsfähige Automations-Pipelines für Analyse-, Entscheidungs- und Informationsaufgaben.

    AI Systems · Workflow Automation
    AI Architecture

    Aufbau einer eigenen Azure-Umgebung für KI-nahe Systeme

    Stabile Infrastruktur für kontrollierte Experimente

    Kontext

    Notwendigkeit einer stabilen Infrastruktur für selbst entwickelte KI-Systeme und Workflows.

    Technischer Ansatz

    • Einrichtung einer Azure-VM
    • isolierter Betrieb der Anwendungen
    • klare Trennung von lokalem und Cloud-Betrieb

    Ergebnis

    Kontrollierte Cloud-Infrastruktur als Basis für skalierbare KI-Experimente und Automationen.

    AI Systems · Cloud Infrastructure
    AI Architecture

    PEACH – Entscheidungs- und Orchestrierungslogik für KI-Systeme

    Governance-fähiges Entscheidungssystem auf Basis kuratierter Wissensmodelle und RAG-Architektur.

    Kontext

    KI wird oft technisch eingeführt, ohne Entscheidungslogik und Governance explizit zu verankern. PEACH schließt diese Lücke.

    Technischer & systemischer Ansatz

    • kuratierte Wissensbasis mit Entscheidungs- und Governance-Regeln
    • RAG-Architektur + Weaviate als Vektordatenbank
    • LangChain zur Orchestrierung von Entscheidungslogik
    • Azure-Deployment mit Datenhoheit & Security
    • Human-Oversight-Kontrollpunkte im Systemfluss

    Ergebnis

    Auditierbares System, das KI-Aktionen vor Ausführung bewertet und freigibt oder unterbindet – technisch implementierte Governance-Ebene, kein reines Analyse-Setup.

    AI Systems · Decision, RAG & Orchestration Architecture
    AI Architecture

    Verknüpfung von Systemen, Workflows und Entscheidungslogik

    KI bereitet Entscheidungen vor statt nur Inhalte zu erzeugen

    Kontext

    Viele KI-Tools liefern Output, aber keine integrierte Entscheidungsgrundlage.

    Technischer Ansatz

    • Verknüpfung von CRM-Daten, Automations-Workflows und KI-Analyse
    • Orientierung an definierten Entscheidungslogiken
    • Integration in die eigentliche Arbeitslogik auf Basis definierter Entscheidungslogiken (z. B. PEACH)

    Ergebnis

    Ein konsistenter Systemansatz, bei dem KI Teil der Arbeitslogik ist und nicht isoliertes Tool bleibt.

    AI Systems · Decision Preparation

    Netzwerke:

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