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Diese Website befindet sich zur Zeit in Überarbeitung.
Bitte haben Sie Verständnis, wenn Sie hier auf veraltete Inhalte treffen.
Kontaktformular, FAQ und Blog „Digitaler Wandel“ funktionieren natürlich weiterhin.
In meinem Blog „Digitaler Wandel“ behandele ich unterschiedliche Themen zur digitalen Transformation inkl. E-Commerce, Change-Management und digitale Strategie.
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Adobe Firely, 16.03.2026
Viele Strategien im digitalen Vertrieb folgen noch immer einem vertrauten Muster: Kunden bewegen sich entlang klar definierter Touchpoints, Unternehmen steuern diese Kontaktpunkte und optimieren sie systematisch auf Conversion.
Dieses gelernte Vorgehen entlang der Coustomer Journey beginnt an Wirkung zu verlieren.
Nicht, weil einzelne Technologien sich verändern, sondern weil sich die Logik der Entscheidungsfindung verschiebt. Kaufentscheidungen entstehen zunehmend vor dem eigentlichen Kontakt zwischen Kunde und Unternehmen.
Was lange als Stärke digitaler Geschäftsmodelle galt – der direkte Kundenzugang – beginnt sich aufzulösen.
Was sich derzeit entwickelt, ist keine Erweiterung der Customer Journey, sondern eine strukturelle Verschiebung.
KI-Systeme übernehmen einen wachsenden Teil der Recherche, vergleichen Optionen und verdichten Informationen zu konkreten Empfehlungen. Plattformen bündeln Inhalte, Bewertungen und Transaktionen zu einem zusammenhängenden Erlebnisraum. Entscheidungen werden nicht mehr entlang einzelner Kanäle getroffen, sondern innerhalb dieser Systeme vorbereitet.
Damit entsteht eine vorgelagerte Entscheidungsschicht – ein „Decision Layer“, der sich zwischen Kunde und Unternehmen schiebt.
Für Unternehmen bedeutet das eine grundlegende Veränderung:
Sie konkurrieren nicht mehr nur um Aufmerksamkeit, sondern darum, überhaupt in diese Vorauswahl zu gelangen.
In der klassischen Logik des Online-Marktes war Sichtbarkeit eng mit Platzierung verbunden: Wer oben steht, wird gesehen.
Im KI-getriebenen Umfeld verschiebt sich diese Logik. Sichtbarkeit entsteht nicht mehr absolut, sondern relativ zur konkreten Entscheidungssituation eines Kunden. Was sichtbar wird, hängt davon ab, wie gut ein Angebot zur jeweiligen Situation der Person passt – nicht nur technisch, sondern inhaltlich und kontextuell.
Damit verändert sich auch der Maßstab für Wettbewerb. Es geht weniger darum, präsent zu sein, sondern darum, als relevante Option erkannt zu werden.
Oder anders formuliert:
Sichtbarkeit ist nicht mehr das Ergebnis von Reichweite, sondern das Ergebnis von Passung.
Viele der etablierten Ansätze zur Optimierung der Customer Journey bleiben weiterhin notwendig, aber sie reichen nicht mehr aus, um die neue Logik vollständig abzubilden.
Die Optimierung von Websites, die Steuerung von Kampagnen oder die Integration von Kanälen adressieren vor allem den sichtbaren Teil der Customer Journey. Wenn jedoch ein wachsender Teil der Entscheidung bereits vorher getroffen wird, verschiebt sich der Hebel.
Der Webshop wird zunehmend zum Ort der Abwicklung, nicht mehr zur primären Entscheidungsinstanz. Suchmaschinen liefern Antworten, ohne dass Nutzer zwingend auf Websites wechseln. Social Media entwickelt sich vom Kommunikationskanal zum Verkaufsraum.
Die Customer Journey entwickelt sich damit von einer Abfolge steuerbarer Kontaktpunkte zu einem algorithmisch kuratierten Entscheidungsraum.
Wenn Entscheidungen vorgelagert getroffen werden, verändert sich auch die Wettbewerbslogik.
Unternehmen konkurrieren nicht mehr primär darum, gesehen zu werden, sondern darum, in die Auswahl einbezogen zu werden. Der entscheidende Moment verschiebt sich von der Interaktion zur Einordnung.
Diese Einordnung erfolgt auf Basis von Inhalten, Daten und Kontext. KI-Systeme bewerten nicht isolierte Informationen, sondern Zusammenhänge: Wie konsistent ist ein Angebot dargestellt? Wie vertrauenswürdig ist die Quelle? Wie gut passt es zur konkreten Situation des Nutzers?
Der Wettbewerb entsteht damit in einem Raum, der für viele Unternehmen bislang nur indirekt sichtbar war.

Diese Entwicklung lässt sich nicht mit einzelnen Maßnahmen adressieren. Sie betrifft die Struktur, in der Marketing, Vertrieb und Service zusammenspielen.
Inhalte müssen so gestaltet sein, dass sie von KI-Systemen verstanden und eingeordnet werden können. Daten müssen nicht nur vorhanden, sondern so strukturiert sein, dass sie ein konsistentes Gesamtbild ergeben. Plattformen werden zu zentralen Interaktionsräumen, während die eigene Website an Steuerungsfunktion verliert.
Content entwickelt sich dabei von einem Kommunikationsinstrument zu einer infrastrukturellen Voraussetzung für Sichtbarkeit.
Und vielleicht am wichtigsten: Die Perspektive verschiebt sich.
Die zentrale Frage lautet nicht mehr, wie Unternehmen Kunden durch eine definierte Journey führen, sondern wie sie Teil der relevanten Entscheidung werden, bevor diese Journey sichtbar beginnt.
Ich habe mich in den letzten Monaten intensiv mit genau dieser Verschiebung beschäftigt, nicht isoliert aus technologischer Sicht, sondern mit Blick auf ihre strategischen Konsequenzen. Die strategische Antwort auf die Sturkturveränderung ist zunächst eine inhaltliche, die durch entsprechenden Aufbau an technischen Prozessen inkl. KI gestützt werden muss.
Das Whitepaper führt diese Entwicklung systematisch zusammen und verdichtet sie entlang zentraler Fragestellungen: Wie verändert sich Kundenzugang? Welche Rolle spielen Plattformen? Wie müssen Inhalte und Daten strukturiert sein? Und welche Konsequenzen ergeben sich daraus für Organisation und Geschäftsmodell?
Ziel ist es, die Veränderung nicht nur zu beschreiben, sondern in eine Form zu bringen, die strategisch anschlussfähig ist.

(c) Adobe Firefly; angepasst Bettina Vier
„Wir haben doch eine Agentur beauftragt, die die Projektleitung übernimmt.“
Und genau hier liegt eines der größten Missverständnisse in Digitalisierungsprojekten.
Gerade im Mittelstand ist es absolut sinnvoll und strategisch klug Agenturen einzubinden:
Die Zusammenarbeit mit Agenturen spart Zeit und bringt Wissen in das Unternehmen ein.
Aber: Eine Agentur ersetzt kein internes Projektmanagement.
Was viele Auftraggeber erwarten:
Was die Agentur tatsächlich leistet:
Was die Agentur nicht leisten kann (es sei denn, die Agentur wurde explizit hierfür beauftragt):
Und genau hier liegen häufig die Gründe, wenn Digitalisierungsprojekte nicht ins Laufen kommen.
Man trifft sich, die Agentur wird gebrief und die ersten Aufgaben werden vereinbart. Die Agentur liefert. Doch dann kommt das Projekt ins Stocken:
Die Agentur fragt zunächst geduldig nach. Dann kommen die ersten Hinweise, dass sie Kapazitäten abziehen und ein anderes Projekt bedienen müssen. Es entsteht Hektik. Die Fehler werden nicht selten bei der Agentur gesucht.
Die Ursache ist nicht die Agentur, nicht das Budget und auch nicht das Tool.
Sondern die fehlende interne Steuerung.
Oder wie es Joachim Frey* treffend formuliert wurde:
„Keine Organisation kann Leistungen erbringen, für die die Mitarbeiter nicht das nötige Know-how besitzen oder nicht motiviert sind.“
Die Erkenntnis
Eine Agentur kann nur so gut arbeiten, wie das Unternehmen intern strukturiert ist.
Jemand muss intern das Projekt antreiben und Hürden aus dem Weg räumen. Ein Agenturauftrag allein reicht nicht aus. Hierzu gehört:
Das ist ein strukturelles Thema, das erstaunlich häufig unterschätzt wird. Doch die Lösung ist einfach:
Der Agenturauftrag bei Digitalprojekten muss klar die Aufgaben der Agentur und die des eigenen Unternehmens beschreiben. So können Missverständnisse vermieden werden. Zudem liefert dies eine gute Grundlage für die Ausarbeitung des Projektplans, in dem diese Aufgabenteilung noch konkreter ausgearbeitet wird. Dann muss jede Seite einen Projektleiter / eine Projektleiter bestimmen, die das Projekt intern steuern und abstimmen.
* Quelle: Joachim Frey, Präsentation PIM/MAM und MDM-Projekte erfolgreich umsetzen, SDZeCOM, 2026

(c) ChatGPT, 20260311
In vielen Unternehmen wird die steigende Nutzung von KI-Tools wie ChatGPT als Erfolg gewertet. Auf den ersten Blick wirkt das wie ein Zeichen für Innovationsfreude und digitale Kompetenz.
Doch diese Interpretation ist zu einseitig: Eine intensive, unkoordinierte KI-Nutzung kann ein Warnsignal für strukturelle Probleme in der Systemlandschaft eines Unternehmens sein. Statt ein Zeichen für digitale Reife zu sein, wird KI in vielen Organisationen zur neuen Schatten-IT.
Und hier liegt der strategische Ansatz, wie Unternehmen Schatten-KI vermeiden können.
Mitarbeiter nutzen KI-Tools selten aus Experimentierfreude allein. In vielen Fällen greifen sie darauf zurück, weil bestehende Systeme ihre Arbeit unnötig kompliziert machen oder Funktionen vermisst werden. Das heißt, sie haben konkrete Use Cases.
Typische Gründe sind:
Viele Unternehmensanwendungen sind über Jahre gewachsen und nicht konsequent auf Anwenderfreundlichkeit ausgelegt. Prozesse sind umständlich, Masken unübersichtlich und Workflows zu starr.
KI wird dann zum digitalen Notausgang, um schneller Ergebnisse zu erzielen.
Wenn Verbesserungsvorschläge aus den Fachbereichen lange in der IT-Priorisierung hängen bleiben oder von anderen Fachbereichen blockiert werden, entstehen alternative Lösungen.
Mit Engagement und Pragmatismus bauen Mitarbeiter ihre eigenen Automatisierungen oder Prompt-Workflows – oft außerhalb der offiziellen Systemlandschaft.
Wie bei der Schatten-IT werden die neuen Möglichkeiten der KI dazu genutzt strukturelle Probleme der eigenen IT-Landschaft zu überdecken. Schnelle, individuelle Lösungen wirken auf den ersten Blick innovativ, zeigen aber, dass die eigene Systemlandschaft nicht effizient genutzt wird. Beispiele:
Die Technologie wirkt dann wie ein Pflaster auf eine offene Wunde, obwohl eigentlich eine grundlegende Systemverbesserung notwendig wäre.
Schatten-KI entsteht meist schleichend und vor allem unbemerkt. Unterschiedliche Tools stehen im Internet frei zugänglich zur Verfügung, Webinare geben Tipps für Anwendungen. Es sind meistens engagierte Mitarbeiter mit einer gewissen Affinität zu Technik und smarte Arbeitsweise, die sich hier zu Vorreitern etablieren. Sie avancieren zu Vorbildern, die gerne kopiert werden.
Typische Anzeichen für Schatten-KI sind:
Das Problem ist nicht die KI selbst – sondern die fehlende Integration in klare Strukturen und Prozesse.
Die zentrale Frage lautet: Welches Problem versuchen meine Mitarbeiter mit der KI zu lösen?
Oft zeigen KI-Workarounds sehr deutlich:
In diesem Sinne ist Schatten-KI nicht nur ein Risiko – sondern auch ein wertvoller Diagnose-Indikator für Modernisierungsbedarf.
Unternehmen sollten Schatten-KI nicht ausschließlich verbieten. Sinnvoller ist ein strukturierter Ansatz:
Künstliche Intelligenz kann enorme Produktivitätsgewinne ermöglichen. Doch wenn sie dazu genutzt wird, veraltete Systemlandschaften auszubessern, entsteht eine neue Form von Schatten-IT.
Unternehmen sollten KI-Nutzung deshalb nicht nur fördern, sondern auch analysieren und strategisch einordnen.
Denn manchmal zeigt ein hoher KI-Einsatz weniger Innovationskraft – sondern vor allem eines: dass zentrale Systeme und Prozesse modernisiert werden müssen.

(c) ChatGPT_09032026
Schatten-KI ist in vielen Unternehmen längst Realität – auch wenn sie häufig nicht sichtbar ist.
Mitarbeitende nutzen KI-Tools, um schneller zu arbeiten, Inhalte zu erstellen oder Entscheidungen vorzubereiten. Oft geschieht das ohne Abstimmung mit IT oder Management. Nicht aus Absicht, sondern aus Pragmatismus.
Wie bereits aus der Schatten-IT bekannt birgt die KI Risiken:
KI greift direkt auf Inhalte und Daten zu
Ergebnisse fließen unmittelbar in Entscheidungen ein
Nutzung bleibt oft unsichtbar
Die Frage ist: Wie gehen Unternehmen damit um?
Viele Unternehmen reagieren zunächst mit Verbote. Das hat zudem den bequemen Aspekt, dass man sich nicht um eine KI-Governance kümmern muss. Doch diese Haltung verhindert Fortschritt und entspricht nicht dem AI-Act.
Gerade Systeme in denen Daten und Prozesse gemanaget werden (z.B. ERP, CRM, PIM) enthalten bereits KI-Agenten, um das Datenmanagement und die Prozessabbildung zu unterstützen. Diese müssen dokumentiert werden.
Gleichzeitig können Sie KI-Nutzung nicht komplett verhindern, dafür stehen inzwischen zu viele Tools mit nur wenigen Clicks entfernt im Web.
Wenn man Schatten-KI dahingehend versteht, dass sich Mitarbeiter ihre Arbeitsumgebung optimieren und nicht dem Unternehmen schaden wollen, dann können sich wahre Schätze offenbaren. Manche Schatten-KI lässt sich verhindern, indem Mitarbeiter an vorhandenen Systemen gezielter geschult werden oder die Bedarfe gebündelt und für die Investition in ein professionelles zusätzliche System / Modul genutzt wird.
In diesem Sinne lässt sich Schatten-KI auch als Signal lesen. Sie zeigt, wo Prozesse nicht mehr anschlussfähig sind, wo Steuerung unklar bleibt und wo Fachbereiche beginnen, eigene Lösungen zu entwickeln.
Mit KI-Governance und KI-Richtlinien schaffen Sie eine Organisation, die diese versteckten „Anfroderungen“ sichtbar machen.
Was zunächst nach starker Regulierung wirkt birgt große Chancen: Wenn die Nutzung von KI transparent wird
Die KI-Governance gibt den organisatorischen Rahmen vor: KI-Strategie, Richtlinien, Prozesse und technische Kontrollen.
Die KI-Richtlinie ist Teil der KI-Governance und legt konkret fest, wie künstliche Intelligenz im Unternehmen eingesetzt, entwickelt oder beschafft werden darf.
Mit diesen Schritten können Sie sofort starten:
Mit einer KI-Governance legen Sie den Rahmen z.B. für Prozesse, und Standards fest, wie KI-Systeme und -Tools entwickelt, getestet und eingesetzt werden. Auf diese Weise verhindern Sie, dass Daten nicht unkontrolliert auf fremde Server landen und fördern die kritische Bewertung von KI-Ergebnissen.
Decken Sie die Nutzung nicht genehmigter Tools auf:
Gehen Sie auf Ihre Mitarbeiter zu und klären Sie sie über die Gefahren auf. Kommunizieren Sie das weitere Vorgehen, z.B. Sperrung wegen Sicherheitsrisiken, Aufnahme der Anforderung in die Weiterentwicklung der eigenen Systemlandschaft, Schulungstermin für ein vorhandenes System.
Die Nutzung von KI-Tools muss über einen vordefinierten Prozess angemeldet und genehmigt werden. So haben Sie die Kontrolle und können die Sicherheitsrisiken besser einschätzen.
Bei der Implementierung von KI-Systemen sind die Pflichten der EU-KI-Verordnung einzuhalten. Hierzu gehören:
Formulieren Sie klare Regeln in Bezug auf die KI-Nutzung:
Je nach Sensibilität Ihrer Geschäftsbereiche, können sie auch für einzelne Bereiche spezialisierte Regeln ausgeben. Wenn die Bereiche z.B. wichtige Forschungsprojekte begleiten, wäre es durchaus gerechtfertigt öffentliche KI-Systeme gar nicht nutzen zu dürfen.
Das Interesse an KI-Tools zeigt mitunter Defizite in der digitalen Unterstützung. Decken Sie diese Bedarfe auf und konsolidieren Sie sie:
KI-Systeme verändern das Denken über System-Architekturen, Prozesse und Datenverantwortung. Ein Wissen, das in nahezu allen Unternehmen nicht vorhanden ist. Es muss kontinuierlich aufgebaut werden:
Geben Sie Raum, in dem Mitarbeiter ihre selbst entwickelten Tools vorstellen können. Erfassen Sie sie in einer Datenbank, die von den Mitarbeitern selbst befüllt werden können. Das hat zwei Vorteile:
In einer Zeit zunehmender Cyberangriffe können Nachlässigkeiten die Sicherheit Ihres Unternehmens gefährden.
Mit diesen drei Aktivitäten sollten Sie sofort das Risiko senken:
Eine KI-Governance ist unumgänglich, kann aber nicht von Anfang an perfekt sein. Erfahrungen aus der Praxis zeigen, dass man mit der Einführung nicht zu lange warten sollte. Je früher ein Unternehmen damit startet, um sicherer werden Management und Mitarbeiter in der Nutzung und Bewertung von KI-Agenten.
Mit Hilfe interner Meetings für Erfahrungaustausch und Weiterentwicklung der KI-Governance wird ein Umfeld geschaffen, in dem Weiterentwicklungen mit kalkulierbaren Risiken möglich sind. Regelmäßige Audits der genutzten KI-Systeme geben zusätzliche Sicherheit, dass sich die Qualität der KI-Ergebnisse durch erweiterte Datengrundlagen und System-Upgrades nicht negativ verändert.
Gerne unterstütze ich Sie dabei eine KI-Governance aufzubauen.

(c) Fatman73, Adobe Stock, mit ChatGPT verändert (Chatbot), 22.02.2026
Getrieben durch den Boom generativer KI setzen immer mehr Unternehmen auf KI-Assistenten als zentralen Zugang zum Unternehmenswissen. Chatbots spielen dabei im Umfeld des Wissenstransfers eine wichtige Rolle und lassen sich in der Regel gut in bestehende Intranets integrieren.
Chatbots haben sich bereits im E-Commerce bewährt und halten nun Einzug in die Unternehmenskommunikation. Erste Erfahrungen zeigen: Ein Großteil der Standardanfragen von Mitarbeitenden, in vielen Fällen bis zu rund 79 %, kann automatisiert beantwortet werden.
Zentraler Wissenszugriff
Interne Bots durchsuchen Dokumente, Wikis, E-Mails und Datenbanken und liefern Antworten in Sekunden. Unternehmen behalten die volle Kontrolle darüber, welche Informationen den Systemen zur Verfügung stehen.
Effizienz bei Routineanfragen
Standardanfragen, z. B. im IT-Support, HR oder zur Organisation und Ansprechpartner, können automatisiert beantwortet werden. Das reduziert E-Mail-Aufkommen und Rückfragen spürbar und entlastet Fachabteilungen nachhaltig. Aufgrund der schnellen Antwort können Mitarbeiter ohne Zeitverlust weiterarbeiten.
Wissenssicherung & schnelleres Onboarding
Unternehmensrelevantes Expertenwissen wird dokumentiert und sofort nutzbar. Das hilft nicht nur in der täglichen Arbeit, auch Einarbeitungszeiten für neue Kollegen sowie für Kollegen in Vertretungssituationen werden deutlich verkürzt.
Sicherer Zugriff auf interne Daten durch RAG
Retrieval Augmented Generation ermöglicht es, KI-Antworten auf Basis interner Informationen zu generieren — ohne dass diese Daten für öffentliche Modelltrainings verwendet werden.
Bestehende Wissenssammlungen werden für den Wissenstransfer nutzbar
Vorhandene Dokumentationen und Wissensdatenbanken können direkt in „Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen“ eingebunden werden.
„Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen“ sind in der Regel intuitiv nutzbar und gewinnen um so mehr Akzeptanz je besser die Antwortqualität ist. Daher gilt:
KI-gestützte Wissenssysteme (Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen) entwickeln sich zu einem zentralen Instrument, um das Unternehmenswissen transparent und nutzbar zu machen.

(c) Bettina Vier, Digitalisierung + E-Commerce
Obwohl viele Unternehmer bereits wissen, dass ein Customer-Relationship-Management (CRM) signifikant die Kundenorientierung und Conversion Rate verbessert, werden weiterhin Exceltabellen „gewälzt“ und auf smarte Prozesse und Automation verzichtet.
Die Einführung eines CRM-Systems wird als IT-Projekt und nicht als strategische Managementaufgabe gesehen. Und genau deswegen bleiben die Projekte bereits in den Startlöchern stecken. Oft fehlen klare Strategien im Vertrieb, Marketing und Service – wichtige Grundlagen um Ziele, Verzahnung und Prozesse klar definieren zu können. Und wichtige Voraussetzung, um den Bedarf des Unternehmens im CRM-System abbilden zu können.
Die Einführung eines CRM-Systems muss sorgfältig vorbereitet werden, mit Kenntnissen in Businessanalysen, Prozessverständnis, Datenverständnis, Change-Management und Projektmanagement.
Nach einer erfolgreichen Implementierung muss das System durch einen System-Owner weitergepflegt und weiterentwickelt werden, mit Einwirkung und Berücksichtigung auf die Kundenstrategie. Diese Aufgabe ist nicht im Nebenjob zu leisten und braucht die oben aufgeführten Kompetenzen und die Bereitschaft sich in das Backend des Systems einzuarbeiten.
Das System wird eingeführt, aber nicht in die Organisation integriert, d.h. Zuständigkeiten und die Organisation für Abstimmungen im Rahmen von Änderungen werden nicht geregelt, Mitarbeiter nicht in das System eingeführt u.ä.
Die Folge: Das System entwickelt sich zu einem Investitionsgrab mit laufenden Kosten (z.B. Lizenzen) und ohne Nutzen. Oft wird das Projekt als gescheitert betrachtet, aber eigentlich wurde das Projekt nicht vollständig zu Ende gebracht.
Integration in das Unternehmen bedeutet, das klare Zuständigkeiten und Erwartungen zur Nutzung des Tools von der Geschäftsleitung vorgegeben werden. Zudem müssen Zugpferde geschaffen werden, die die Nutzung des Systems ein Stück weit erzwingen, z.B. indem die Geschäftsleitung den Anspruch erhebt, in Zukunft die Reports aus dem System ziehen zu wollen.
Mitarbeiter haben Angst, dass über das Tool die Arbeit kontrolliert werden soll. Das lässt sich nicht von der Hand weisen und ist theoretisch auch möglich. Daher muss sichergestellt werden, dass die Datenschutzverordnung und Vorgaben des Betriebsrates eingehalten werden.
Transparenz bedeutet aber auch, die eigene Arbeit besser bewerten zu können: Welche Aktivitäten waren am erfolgreichsten und lohnen wiederholt zu werden? So kann jeder Mitarbeiter im Vertrieb, Marketing oder Service aktiv seine Arbeit und damit seinen Anteil am Erfolg selbst managen.
Gerade im Vertrieb besteht häufig ein „Eigentumsanspruch“ auf die vom Vertriebsmitarbeiter gepflegten Adressen und Kontakte. Dabei wird häufig vergessen, dass aber auch Marketing bereits über Aktionen und Brandmarketing Vorarbeiten geleistet hat und dass der Service ebenfalls einen wichtigen Beitrag zur Zufriedenheit der Kunden liefert.
Es wird Zeit sich als Team zu verstehen, in dem jeder seinen Anteil an der Bedienung des Kunden trägt. Nur so kann eine Customer Journey sinnvoll aufgestellt und bereichsübergreifend mit Aktivitäten begleitet werden, die teil- oder vollautomatisiert über das CRM gesteuert werden.
Der Umgang mit den eigenen Excellisten sind zur Routine geworden und geben Sicherheit, seine Arbeit und die Risiken zu beherrschen.
Ein neues System verunsichert: Wer sieht jetzt was ich mache? Was passiert mit meinen Daten, wenn mehrere Kollegen daran arbeiten? Wofür bin ich in Zukunft zuständig? Werde ich das System bedienen können? Diese Unsicherheiten müssen mit Hilfe eines Change-Managers abgebaut und das Verständnis für Chancen aufgebaut werden.
Ein Unternehmen, dass sich der Verhinderungsstrategie der Mitarbeiter beugt, wird sich nicht weiterentwickeln. Wer es schafft, seine Mitarbeiter auf die nächste Ebene zu heben, wird erstaunt sein, dass diese plötzlich die Arbeit mit dem System als positiv sehen. Denken Sie an die Einführung von Teams während der Corona-Zeit: Mit welchem Aufwand mussten sich Mitarbeiter in diese neue Kommunikationstechnik einfinden – nicht nur fachlich, sondern auch mit vielen technischen Fragen. Es war anstrengend, aber die Notwendigkeit aufgrund der Ausnahmesituation verstand jeder. Das war ein Quantensprung, der vielen Unternehmen neu Möglichkeiten mit Blick auf mobiles und kollaborativem Arbeiten ermöglichte.
Wie schon oben beschrieben müssen Prozesse im Vertrieb, Marketing und Service klar definiert sein, damit entsprechende Workflows im System hinterlegt werden können.
Zudem wird eine Datenstrategie benötigt: Welche Daten werden benötigt, um Kunden zu bewerten, Prozesse und Entscheidungsregeln abzubilden und Reports ziehen zu können? Wer soll für Welche Daten zuständig sein und für deren Qualität Sorge traten? Wie können Daten mit externen Informationen angereichert werden?
Stattdessen praktiziert im schlimmsten Fall jeder in seiner Excel eine eigene Datenstrategie unter Nutzung verschiedener Funktionen. Arbeiten werden an verschiedenen Stellen doppelt gemacht, Synergien werden nicht genutzt. Zudem liegen die Daten in verschiedenen Systemen (Excel, Outlook, ERP, Köpfe) vor und müssen synchronisiert werden – was häufig nur lückenhaft gelingt.
Die Einführung eines CRM-System benötigt aber eine Datenstrategie, die z.B. den Umfang der Informationen über einen Kunden vorgibt und Möglichkeiten bietet, Kunden nach Werten zu clustern. Das CRM muss in Zukunft das einzige System sein, in dem sich alle Informationen zu Kunden bündeln.
Ein CRM-System einzuführen, bedeutet viele Daten aus unterschiedlichen Quellen in das System zu migrieren, Kategorien festzulegen, Workflows zu hinterlegen und regelmäßige Synchronisationsläufe mit anderen Systemen (z.B. ERP, Marketingtools) sicherzustellen. Ergänzend kommen Berechtigungskonzepte und Maßnahmen für technische Sicherheitskonzepte dazu. Ein Projektmanager muss diese Komplexität überblicken und sich einbringen, damit Fragen schnell geklärt werden. Schon diese Beispiele zeigen: Wenn ein CRM-Projekt nur als Nebenjob betrieben wird, ist das Scheitern quasi vorprogrammiert.

Download Leistungsfähigkeit eines CRM-Systems (PDF)
Download Checkliste CRM-System (Excel)
(c) MAHAMMAD – Adobe Stock

(c) Bettina Vier, Digitalisierung + E-Commerce
= eine KI basierte Komponente („Rechenkern“), die eine konkrete Aufgabe umsetzt, z.B.
Aber: keine Interaktion mit dem Nutzer
Damit der Endnutzer das Modell nutzen kann, muss es in ein KI-System integriert werden.
Textgeneratoren sind KI-Modelle, die auf Basis des zur Verfügung gestellten Textes die Wortkombinationen (Informationen) generiert, die die höchste Wahrscheinlichkeit in Bezug auf die Aufgabe haben. Ohne das Modell zu verändern, kann es vielseitig angewandt werden:
Das wohl inzwischen bekannteste Sprachmodell ist GPT. ChatGPT ist das KI-System, in das das Modell integriert wurde.
Ein System nutzt die Intelligenz der KI-Modelle, um ein (komplexes) Problem zu lösen oder eine Dienstleistung bereitzustellen. Ein KI-System kann
Beispiele für KI-Systeme:
Der Kern des Chatbots besteht aus einem KI-Sprachmodell. Das System stellt den Nutzern eine Benutzeroberfläche (Frontend, User interface) zur Verfügung, über das der Nutzer eine Frage eingeben kann und die Antwort angezeigt bekommt. Im Hintergrund verfügt das System über eine Schnittstelle z.B. zu einer Datenbank, in der ausgesuchte Informationen zur Verfügung stehen, damit das Sprachmodell auf die Frage antworten kann.
👉 Das Modell erkennt Muster.
👉 Das System entscheidet und handelt.
Deshalb spricht man hier von einem KI-System.

Beispiel eines einfachen KI-Systems mit einem KI-Modell
Download zum Blog: Grundlagenwissen digitale Transformation – KI-Modell vs. KI-System

Gajus – stock.adobe.com #183127295
Ein Interim-Manager ist ein:e freiberufliche Manager:in, der/die temporär eine Aufgabe mit Führungskompetenz in einem Unternehmen übernimmt: Von der Vakanzüberbrückung bis zu Sonderaufträgen.
Interimistische Führungskräfte sind dann vorteilhafter als eine Festanstellung, wenn Zeit, Veränderungsdruck oder spezielle Expertise entscheidend sind:
Interim-Management = Geschwindigkeit + Erfahrung + Flexibilität
Festanstellung = Kontinuität + Bindung + langfristiger Aufbau
Der plötzliche Ausfall einer Führungskraft kann dazu führen, dass Teams nicht mehr richtig funktionieren. Häufig bleiben zudem wichtige Projekte und Aufgaben liegen.
Sie können die Situation nutzen, um in ein Team neue Strukturen einzuführen. So kann eine neue festangestellte Führungskraft ein vorbereitetes Team übernehmen und sich direkt strategischen Themen widmen.
In Krisensituationen ist ein neutraler erfahrener Blick für Störungen, fehlende Strukturen, falsche Einschätzungen und unklaren Finanzsituationen erforderlich. Zudem bedarf es einer talentierten Führungskraft, die aus Unruhe und Hektik Produktivität und Zukunftsperspektiven formt:
Wenn Aufgabe spezielle Erfahrungen und Wissen benötigen und die eigenen Kapazitäten erschöpft sind, empfiehlt es sich, auf Interim-Manager zurückzugreifen, z.B.:
In Phasen von Veränderungen bringen Interim-Manager nicht nur Erfahrungen mit, sondern können aufgrund ihrer Neutralität den Blick auf außen wahren und die Veränderungen ohne Eigeninteressen umsetzen. Interne Mitarbeiter sind in solchen Phasen häufig durch eigene Interessen (z.B. Karriereplanung) voreingenommen und blockiert.
In politisch oder emotional sensible Situationen hilft ein neutraler erfahrener Blick und Unabhängigkeit schwierige Aufgaben zu übernehmen und das Handeln auf unternehmerisch wichtige Faktoren zu lenken.
Generationenwechsel in einem Familienunternehmen
Die Unternehmensführung hat erkannt, dass das Unternehmen eine Neuausrichtung benötigt, ist sich aber noch nicht sicher, wie sie konkret aussehen soll. Hier können erfahrene Interim Manager in folgenden Themen aktiv unterstützen:
Eigenrecherche
Sie können via LinkedIn oder ausgewiesenen Marktplätzen für Interim-Manager selbst auf die Suche gehen. Viele Interim-Manager besitzen auch eine eigene Website auf der sie ihre Erfahrungen, ihr Spezialwissen und Kompetenz vorstellen.
Recherche mit Unterstützung eines Providers
Ein Provider ist eine Personalagentur, die sich darauf spezialisiert hat Interim-Manager zu vermitteln. Adressen finden Sie hier:

Wann Interim-Management
sinnvoller ist als eine Festanstellung (PDF)

(c) Bettina Vier, Digitalisierung + E-Commerce
Laut CRIF-Umfrage (Quelle: IT-ZOOM, 95 Prozent der Online-Shops von Betrug betroffen, abgerufen: 5.12.2025) verursachen betrügerische Kunden in Online-Shops Millionen- bis Milliardenschäden. Betroffen ist fast jeder Online-Shop. 42% erleiden Verluste von weniger als 10.000 € im Jahr. 32 % müssen Verluste von 10.000 bis 100.000 € verbuchen und 25% sogar mehr als 100.000 €. Neben den Zahlungsausfällen und Warenverlusten muss der Händler zusätzliche Kosten für juristische Dienstleistungen oder Rücksendekosten tragen.
Online-Händler können auffällige Kunden ausgrenzen, d.h. den Verkauf an diese Kunden verwehren (interne Blacklist). Das gilt insbesondere, wenn sachliche Gründe vorliegen (wie z.B. wiederholter Zahlungsausfall oder Betrugsversuch). Die Grundrechte dürfen dabei nicht verletzt werden. Die Voraussetzung ist, dass die Regelung hierzu in den AGBs hinterlegt sind.
Nach einem Urteil vom 29.05.2020, Az. V ZR 275/18 dürfen private stationäre Händler und Online-Händler Kunden auch ohne sachlichen Grund ausschließen, wenn hierüber Grundrechte nicht verletzt werden, und Kunden nicht maßgeblich vom gesellschaftlichen Leben ausgeschlossen werden. (Quelle: Online-Shops dürfen virtuelles Hausverbot erteilen, VY, abgerufen 5.12.2025)
Das Hausverbot für Kunden ist das härteste Mittel, das ergriffen werden kann. Doch bevor es dazu kommt, können Sie mit Hilfe der Technik Vorsorge treffen.
Kunden klassifizieren und nach Kundenkategorie Zahlungsarten zuteilen. Einfachste Variante wäre z.B. diese:
Ein Reselling-Betrug liegt z.B. vor, wenn ein Kunde ein Online-Seminar bucht und teurer weiterverkauft. Mehrfachbestellungen unter falschen Identitäten werden genutzt, um teure Waren zu beziehen, die sie nicht benutzten. Durch den Diebstahl bekannter Personen werden Bonitätsprüfungen umgangen.
Mögliche Betrugspräventionen:
Rücksendebetrug liegt vor, wenn Kunden leere Pakete zurückschicken, das Produkt austauschen oder benutzte Produkte (z.B. getragene Kleidung) zurückschicken.
Mögliche Betrugspräventionen:
Durch den Einsatz von fraud detection Tools können Muster erkannt werden, z.B.
Generell gilt: Bei der Einführung technischer Präventionsmaßnahmen bis hin zum Hausverbot für Kunden immer die Experten des Datenschutzes und Online-Rechts einzubinden. Die rechtliche Verflechtungen und Rahmenbedingungen können insbesondere im internationalen Umfeld sehr komplex werden. Daher muss bei der Umsetzung entsprechende Sorgfalt betrieben werden.
Bitte beachten Sie, dass dieser Artikel keine Rechtsbelehrung darstellt. Bei Fragen wenden Sie sich bitte an einen Juristen mit entsprechenden Kenntnissen.

Hier können Sie sich einen Überblick möglicher Maßnahmen zur Betrugsprävention mit Hinweis auf technischen Lösungen herunterladen.
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