Künstliche Intelligenz und Wettbewerbsvorteil: Ein strategischer Leitfaden für Unternehmen

Künstliche Intelligenz und Wettbewerbsvorteil: Wie man KI in eine strategische Ressource verwandelt

Künstliche Intelligenz und Wettbewerbsvorteile stehen heute im Mittelpunkt der Innovationsentscheidungen jedes Unternehmens. Sie hängen nicht nur von der Einführung neuer Technologien ab, sondern auch davon, wie diese in interne Ressourcen und Prozesse integriert werden, um langfristig Wert zu generieren.

Unternehmen sind seit jeher bestrebt, sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Konkurrenten zu verschaffen und diesen zu erhalten. Im Wettlauf um Kundenzufriedenheit gewinnen diejenigen, die effizientere Prozesse entwickeln – und dadurch niedrigere Preise ermöglichen – oder diejenigen, die Produkte und Dienstleistungen mit einer wahrgenommenen höheren Qualität anbieten, für die Kunden bereit sind, mehr zu bezahlen.

Mit dem Aufkommen generativer KI und fortschrittlicher Automatisierungstechnologien verschiebt sich dieses Gleichgewicht. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, KI einfach einzuführen, sondern zu verstehen, wo und wie sie eingesetzt werden kann, um nachhaltigen Mehrwert zu schaffen und gleichzeitig eine neue Technologieblase mit schwer amortisierbaren Investitionen zu vermeiden.

Künstliche Intelligenz und Wettbewerbsvorteil: Bahnbrechende und universelle Technologien

Künstliche Intelligenz gilt als disruptive Technologie, die Organisationsprozesse, Schlüsselfunktionen und Konsummuster grundlegend verändern kann und potenziell erhebliche Auswirkungen auf Produktivität und Wirtschaftswachstum hat. In der Wirtschaftsliteratur wird KI häufig als … beschrieben. allgemeine Technologie, Das heißt, eine universell einsetzbare Technologie, die, ähnlich wie Elektrizität oder das Internet, Innovationen in vielen verschiedenen Sektoren ermöglichen kann.

Diese Technologie hat in der Vergangenheit bedeutende Fortschritte im technologischen Fortschritt und im Wirtschaftswachstum gefördert, da sie im Laufe der Zeit nichtlineare Vorteile generiert. Durch Automatisierung, fortschrittliche Datenanalyse und die autonome Generierung inkrementeller Innovationen kann KI traditionelle Produktionsmechanismen und die traditionelle Trennung von Kapital und Arbeit umgestalten und sich auch auf die Unternehmensorganisation auswirken.

Nicht alle Wissenschaftler teilen jedoch die Auffassung, dass KI einen revolutionären Charakter hat. Einige Autoren argumentieren, KI solle als “normale” Technologie betrachtet werden, an die sich Unternehmen und Wirtschaftssysteme ohne außergewöhnliche Anpassungen oder dramatische Technologiesprünge anpassen werden. In diesem Szenario wird KI zu einer Grundvoraussetzung, aber nicht zwangsläufig zu einer Quelle nachhaltiger Wettbewerbsvorteile.

Für alle, die sich mit digitaler Strategie und Marketing befassen, ist es entscheidend zu verstehen, wann KI zu einer strategischen Ressource wird und wann sie lediglich ein leicht imitierbarer Effizienzfaktor bleibt. Hier kommen konsolidierte Managementmodelle wie … ins Spiel. Ressourcenbasierte Sichtweise (RBV) und die Porters Wertschöpfungskette bieten einen wertvollen Schlüssel zum Verständnis.

RBV-Perspektive: Wenn KI zu einer strategischen Ressource wird, nicht nur zu einem Effizienzfaktor

Der ressourcenbasierte Ansatz erklärt Wettbewerbsvorteile anhand der Ressourcen eines Unternehmens: materielle und immaterielle Vermögenswerte, Fähigkeiten, Wissen und organisatorische Abläufe. Es sind diese Ressourcen, insbesondere ihre einzigartigen Kombinationen, die ein Unternehmen schwer imitierbar machen und ihm langfristig überdurchschnittliche Gewinne sichern.

Um einen echten Wettbewerbsvorteil zu erzielen, müssen Ressourcen bestimmte Eigenschaften aufweisen (oft zusammengefasst durch das Akronym VRIN): Sie müssen wertvoll, selten, schwer zu imitieren und nicht leicht ersetzbar sein. Angewendet auf KI verdeutlicht diese Perspektive den klaren Unterschied zwischen “Substitut”- und “ermöglichenden” Anwendungen.

KI-Anwendungen, die lediglich repetitive Aufgaben automatisieren oder Betriebskosten senken, steigern zwar die Effizienz, erfüllen aber selten die VRIN-Kriterien. Es handelt sich dabei um kommerziell erhältliche Standardlösungen, die Wettbewerber schnell kopieren können. Sie werden rasch zu Branchenstandards anstatt zu Alleinstellungsmerkmalen.

Die Situation ändert sich, wenn KI gemeinsam spezialisiert mit unternehmensspezifischen Ressourcen: firmeneigenen Daten, implizitem Wissen, Fachkenntnissen, Kunden- und Lieferantenbeziehungen sowie etablierten Entscheidungsprozessen. In diesen Fällen ist KI nicht nur ein Werkzeug, sondern wird Teil eines integrierten Ressourcensystems und entwickelt sich zu einer schwer zu imitierenden Fähigkeit.

Das strategische Potenzial von KI zeigt sich insbesondere in Prozessen, die stark von menschlichem Urteilsvermögen abhängen, wo Technologie die menschliche Arbeit ergänzt – und nicht ersetzt. Hier reduziert KI den kognitiven Aufwand für Suche und Analyse, erweitert das Spektrum an Alternativen, verdeutlicht Abwägungen und Risiken und beschleunigt das Lernen durch kontinuierliches Feedback.

Diese Integration schafft ein echtes kognitiver Burggraben: ein kumulativer Lern- und Entscheidungsvorsprung, der zu besseren Entscheidungen, schnellerer Innovation und einem unverwechselbareren Wertversprechen oder überlegenen Risikomanagement führt und im Laufe der Zeit höhere Margen zur Folge hat.

Wertschöpfungskette und KI: Wo Wettbewerbsvorteile wirklich entstehen

Um zu verstehen, wo künstliche Intelligenz und Wettbewerbsvorteile konkret zusammentreffen können, ist es hilfreich, auf das Modell von … zurückzublicken. Porters Wertschöpfungskette. Dieses Rahmenwerk unterteilt Geschäftsaktivitäten in primäre Aktivitäten (Logistik, Betrieb, Marketing und Vertrieb, Dienstleistungen) und unterstützende Aktivitäten (Infrastruktur, Personalmanagement, Technologieentwicklung, Beschaffung).

Jede Aktivität trägt zum Gesamtnutzen für den Kunden und zur Marge bei, also zur Differenz zwischen generiertem Wert und angefallenen Kosten. Die Analyse der Wertschöpfungskette bedeutet, zu fragen, welche Aktivitäten aktuell auf Wertschöpfung ausgerichtet sind und wo wichtige personelle Ressourcen, kritisches Fachwissen und langfristige strategische Entscheidungen konzentriert sind.

Aus dieser Perspektive kann KI verschiedene Rollen übernehmen:

• Ersatzrolle: Automatisierung von Routineprozessen mit geringer strategischer Bedeutung (z. B. standardmäßige administrative Mikrotätigkeiten, Dateneingabe).
• Komplementäre RolleStärkung kognitiv und beziehungsintensiv arbeitender Aktivitäten (z. B. strategisches Marketing, dynamische Preisgestaltung, Risikomanagement, Forschung und Entwicklung).

In diesem zweiten Bereich beginnen künstliche Intelligenz und Wettbewerbsvorteile zu verschmelzen. Beispielsweise kann KI im Marketing und Vertrieb in Kombination mit firmeneigenen Kundendaten Segmentierungs-, Personalisierungs- und Customer-Journey-Designentscheidungen unterstützen, die extern nur schwer zu replizieren sind.

Auch in Forschung und Entwicklung sowie bei Produktinnovationen kann KI, angewendet auf interne Datenbanken, Kundenfeedback und Marktinformationen, Entwicklungszeiten verkürzen und die Erfolgsquote von Produkteinführungen erhöhen. Hierbei geht es nicht nur um Kostensenkung, sondern auch um den Aufbau besonderer Kompetenzen in den Bereichen Entscheidungsfindung, Lernen und Innovation.

EU- und italienische Daten: Verbreitung von KI und die Rolle von Kompetenzen

Um zu verstehen, wie konkret der laufende Wandel ist, genügt ein Blick auf die europäischen Daten. Laut Eurostat werden im Jahr 2024 über 131 Milliarden Unternehmen in der Europäischen Union KI-Technologien einsetzen, gegenüber 81 Milliarden im Jahr 2023. Ähnlich wie beim Cloud Computing ist die Nutzung bei Großunternehmen (41 Milliarden) deutlich weiter verbreitet als bei KMU (131 Milliarden).

Zu den häufigsten Anwendungsbereichen zählen die automatische Analyse von Texten (71.030 Unternehmen), die automatische Generierung von Text- und Sprachinhalten sowie die Umwandlung von Sprache in maschinenlesbare Formate (51.030). Geografisch bestehen deutliche Unterschiede: Dänemark führt mit 281.030 Unternehmen, die KI einsetzen, gefolgt von Schweden und Belgien (251.030), während Rumänien (31.030), Polen und Bulgarien (61.030) deutlich zurückliegen. Eine umfassende Zusammenfassung dieser Trends finden Sie auf der Website. Eurostat.

Die Europäische Union hat klare Ziele für 2030 formuliert: Über 90 % der KMU müssen mindestens grundlegende digitale Kompetenzen erreichen, und mindestens 75 % der Unternehmen müssen Cloud-Computing-Dienste, Big-Data-Analysetools oder KI-Anwendungen nutzen. Um diesen Fortschritt zu überwachen, … Digitaler Intensitätsindex (DII), basierend auf der Nutzung von 12 digitalen Technologien: Ein Wert von 4 kennzeichnet das Basisniveau, das heute von 731 TP3T Unternehmen erreicht wird, mit Spitzenwerten von 981 TP3T bei großen Unternehmen.

In Italien zeigen die Daten des ISTAT ein deutliches Wachstum: Die Einführung von KI in Unternehmen mit mindestens 10 Beschäftigten stieg von 5,01 TP3T im Jahr 2023 auf 8,21 TP3T im Jahr 2024 und auf 16,41 TP3T im Jahr 2025. Größere Unternehmen verzeichneten ein Wachstum von 53,11 TP3T, während KMU ihre Nutzung verdoppelten und von 7,71 TP3T im Jahr 2023 auf 15,71 TP3T im Jahr 2024 anstiegen, wobei die Konzentration im Nordwesten höher war.

Zu den gängigen KI-Technologien gehören:

• Wissensextraktion aus Textdokumenten (70,81 Tsd. 300 Unternehmen nutzen KI);
• Generative KI zur Konvertierung von Sprache, Bild, Video, Audio und Sprache (41.3%);
• Maschinelles Lernen für die Datenanalyse (20.0%);
• Bilderkennung und Workflow-Automatisierung (18%);
• Technologien für die autonome Bewegung von Maschinen (5.9%).

Trotz Fortschritten nutzen 83,61 % der italienischen Unternehmen noch immer keine KI-Technologie. Zu den Hauptgründen zählen der Mangel an qualifizierten Fachkräften (von fast 60 % der Unternehmen genannt, die KI-Investitionen erwogen, aber noch nicht umgesetzt haben), hohe Kosten (43,01 % der Unternehmen) und ethische Bedenken (25,71 % der Unternehmen). Lediglich 14,81 % glauben, dass der Einsatz von KI für ihr Management nicht hilfreich wäre.

Die Geschäftsbereiche, in denen KI am stärksten präsent ist, sind Marketing und Vertrieb (33,11 TP3T), administrative Prozesse (25,71 TP3T) sowie Forschung und Entwicklung/Innovation (20,01 TP3T). Im Marketing und in der Verwaltung dominieren generative KI, linguistische Analysen und Workflow-Automatisierung; in der Cybersicherheit und Forschung und Entwicklung sind prädiktive Machine-Learning-Verfahren führend. Eine aktualisierte Übersicht zu KI und Wettbewerbsfähigkeit finden Sie unter [Link einfügen]. Wikipedia und auf dem Portal Digitale Strategie der Europäischen Kommission.

Künstliche Intelligenz und Wettbewerbsvorteil: Auswirkungen auf Marketing und Wirtschaft

Aus Marketing- und Geschäftssicht liegt der Zusammenhang zwischen künstlicher Intelligenz und Wettbewerbsvorteil vor allem in der Fähigkeit, Daten zur Verbesserung von Entscheidungen, Kundenerlebnissen und Kundenbeziehungen zu nutzen. Es genügt nicht, einfach einen Chatbot oder einige zusätzliche Automatisierungen einzuführen: Entscheidend ist die Integration von KI in die Prozesse, die für den Geschäftserfolg wirklich wichtig sind.

Im digitalen Marketing ermöglicht KI Folgendes:

• fortgeschrittene Segmentierung basierend auf Verhaltens- und Vorhersagedaten;
• Echtzeit-Anpassung von Inhalten, Angeboten und Nachrichten;
• Mehrkanaloptimierung von Kampagnen und Customer Journeys, von der Website bis zum Instant Messaging;
• genauere Messung des ROI der Initiativen.

KI ermöglicht im Bereich Customer Experience nahtlosere und konsistentere Abläufe über alle Kanäle hinweg, indem sie Kundenbedürfnisse antizipiert und Reibungsverluste in kritischen Momenten (Kauf, Support, Vertragsverlängerung) reduziert. Werden diese Systeme durch firmeneigene Daten und spezifisches Geschäftswissen gespeist, arbeiten sie zunehmend effektiver und sind schwieriger zu kopieren.

Im operativen und organisatorischen Bereich reduziert KI den Zeitaufwand für repetitive, wenig wertschöpfende Mikroaufgaben und schafft so Freiräume für Mitarbeiter und Teams für strategisch wichtigere Aktivitäten: die Entwicklung neuer Angebote, die Betreuung wichtiger Kunden, Marktanalysen und Produktinnovationen. Wettbewerbsvorteile entstehen nicht durch den Ersatz menschlicher Arbeit, sondern durch deren Optimierung.

Schließlich kann KI auf der Governance-Ebene das Top-Management bei der Szenarioanalyse, dem Risikomanagement und der Entwicklung datenbasierter Strategien unterstützen. Unternehmen, die eine mit ihren spezifischen Ressourcen integrierte KI-Infrastruktur aufbauen, können schneller auf Marktveränderungen reagieren, neue Initiativen zügiger testen und Kapital effizienter einsetzen.

Wie SendApp mit künstlicher Intelligenz und Wettbewerbsvorteilen helfen kann

Für viele Unternehmen ist der erste konkrete Bereich, in dem sich künstliche Intelligenz und Wettbewerbsvorteile verknüpfen lassen, die direkte Kommunikation mit dem Kunden, insbesondere auf WhatsApp Business. Hier treffen Daten, Automatisierung und menschliche Beziehungen täglich aufeinander: Leadgenerierung, Support, Nachbearbeitung, Vertrieb und Kundenbindung.

SendApp Es wurde entwickelt, um Unternehmen dabei zu helfen, WhatsApp in einen strategischen Kanal zu verwandeln, mit intelligenten Automatisierungen und Tools, die KI in Marketing- und Kundendienstprozesse integrieren sollen.

Offizielle WhatsApp-API und skalierbare Infrastruktur

Mit SendApp Official (WhatsApp API), Unternehmen können ihre Systeme (CRM, E-Commerce, Management) auf sichere und regelkonforme Weise mit WhatsApp Business verbinden und so automatisierte Abläufe erstellen, die KI nutzen, um:

• Leads in Echtzeit qualifizieren;
• Anfragen an das zuständige Team weiterleiten;
• Personalisierung von Nachrichten und Angeboten auf Basis von Daten aus internen Systemen.

Auf diese Weise ist KI keine generische Schicht, sondern arbeitet mit den firmeneigenen Daten (Konversationsverlauf, Käufe, Tickets, Präferenzen) und wird so zu einem Schlüsselelement der Beziehungsfähigkeiten des Unternehmens.

Gesprächs- und Teammanagement: KI zur Unterstützung, nicht zum Ersatz

SendApp Agent Es unterstützt Unternehmen sowie Vertriebs- und Supportteams bei der koordinierten Verwaltung großer Mengen an WhatsApp-Konversationen durch gemeinsame Ansichten und intelligente Zuweisungsregeln. Hierbei kann KI Folgendes leisten:

• Anfragen automatisch anhand des Inhalts weiterleiten;
• Schlagen Sie Schnellantworten oder benutzerdefinierte Vorlagen vor;
• Wichtige Gespräche oder Upselling- und Cross-Selling-Möglichkeiten melden.

Das Ergebnis ist ein Modell, in dem die Technologie das Urteilsvermögen und die Beziehungsfähigkeiten der Agenten verbessert und so die Qualität der Interaktionen und die Wahrscheinlichkeit einer Konversion erhöht, anstatt einfach nur menschliches Eingreifen durch generische Bots zu ersetzen.

Cloud-Automatisierung und datengesteuerte Dialogprozesse

Mit SendApp Cloud, Unternehmen können auf WhatsApp und anderen Kanälen fortschrittliche Automatisierungsabläufe entwickeln, die Auslöser, Segmentierung und datengesteuerte Personalisierungslogik integrieren. KI kann in diese Abläufe eingebettet werden, um:

• Gesprächsinhalte analysieren und Kundenprofile aktualisieren;
• den Prozess auf Grundlage der Reaktionen anpassen (z. B. unterschiedliche Folgemaßnahmen für diejenigen, die Interesse zeigen, oder für diejenigen, die Einwände äußern);
• Testen Sie Nachrichten- und Angebotsvarianten und optimieren Sie die Leistung automatisch.

Diese Systeme entwickeln, in Verbindung mit internen Datenbanken, im Laufe der Zeit eine echte Leistungsfähigkeit: eine unternehmensspezifische Art der Interaktion mit dem Markt, die mit jeder Interaktion dazulernt. Hier wird die Integration von künstlicher Intelligenz und Wettbewerbsvorteil greifbar, denn Personalisierung und Reaktionsfähigkeit lassen sich nur schwer imitieren.

Für Unternehmen, die WhatsApp Business optimal nutzen möchten – von einfachen Massenkampagnen bis hin zum strategischen Kanalmanagement – bietet SendApp spezialisierte Beratung und skalierbare Lösungen, von der Testphase bis hin zu unternehmensweiten Lösungen. Sie können mit einer Testphase der Plattformen beginnen und anhand der Daten ermitteln, wo der Einsatz von KI im Instant Messaging den größten Mehrwert generiert.