KI als Hebel: B2B-Marketing, verlässliche Workflows und schnellere Fehlerbehebung
Was haben 70 % weniger Zeit bis zur Fehlerbehebung, agentische Workflows in Google Workspace und KI-gestütztes Marketing bei Expedia gemeinsam? Sie zeigen, dass KI in Unternehmen dort relevant wird, wo sie Prozesse beschleunigt, Arbeitsweisen verändert und operative Wirkung erzeugt.
Marketing & Marke im B2B
Achtung, die KI macht heute Urlaub – und zwar bei Expedia. Der Branchenriese ändert nämlich nicht nur sein Toolset – sondern das gesamte Operating Model.
Dazu hat Expedia-CMO Jochen Koedijk im Gespräch mit OpenAI interessante Einblicke gegeben:
Erstens nutzt er mit seinen Teams KI bei Insights und Analysen – um Muster schneller zu erkennen, Zusammenfassungen zu erstellen und Marketingdaten unmittelbarer zugänglich zu machen.
Zweitens hilft KI Expedia bei Produktivität und kreativer Entwicklung: Hier geht es darum, Inhalte in großem Umfang zu produzieren – von Texten über Bilder bis hin zu Videos. Auch spannend: Expedia verwendet OpenAI-APIs, um Bilddarstellungen für Reisesuchen zu automatisieren.
Drittens reagiert Expedia auf das veränderte Nutzerverhalten: Gerade jüngere Zielgruppen nutzen zunehmend generative KI statt der Google-Suche. Etwas, das eigentlich jedes Unternehmen heute auf dem Schirm haben sollte. Oder wie seht ihr das?
Was ihr als Entscheider:innen mitnehmen könnt:
Es geht längst darum, wie Analyse, Kreation und Sichtbarkeit in neuen Such- und Interaktionsumgebungen zusammenspielen. Genau dort entsteht der eigentliche Hebel.
Was ihr als Operative konkret angehen könnt:
Prüft, welche Marketingaufgaben bei euch schon heute von KI profitieren können – bei Content, Analyse, Personalisierung und Recherche. Außerdem lohnt es sich, Sichtbarkeit neu zu denken – Stichwort GEO statt SEO.
Organisationen & Change
Wie macht ihr aus Einzelversuchen mit KI verlässliche Prozesse? Eine Möglichkeit dafür ist Google Workspace Flows – ein neuer Ansatz für Automatisierung mit agentischer KI.
Die Use-Cases, die Google hier nennt, sind spannend: Mit Google Workspace Flows lassen sich Informationen recherchieren, Inhalte erstellen, Anfragen vorsortieren, Freigaben vorbereiten und in den Prozess implementieren …
Besonders praktisch: Dabei arbeitet das System mit „Gems“ – individuellen KI-Agenten, die ihr mit Gemini erstellen könnt. Und die ihr individuell trainieren und mit Wissen füttern könnt – 🔗 angebunden an Docs, Sheets, Meet und Chat.
Ein Beispiel, wie das in der Praxis funktioniert: Eine Kundenanfrage kommt per Web-Formular rein und triggert die Automatisierung. So prüft die KI das Kernproblem, recherchiert mögliche Lösungen, entwirft eine Antwort – und legt sie euren Teams direkt zur Freigabe vor.
Noch ein wichtiger Faktor: Auch beim Thema Datenschutz zieht Google nach: mit mehr Kontrolle über die Datenverarbeitung, etwa im EU-Kontext und mit Blick auf die DSGVO.
Wie findet ihr das?
Was ihr als Entscheider:innen mitnehmen könnt:
Automatisierte Prozesse statt manueller Workflows sind ein echter Effizienzhebel – und sie entlasten eure Teams enorm. Genau dort entsteht Nutzen, der im Alltag wirklich spürbar ist.
Was ihr als Operative konkret angehen könnt:
Schaut euch an, welche Abläufe bei euch regelmäßig Zeit kosten. Genau dort kann KI operativ relevant sein. Wichtig ist aber auch: Wenn KI tiefer in Prozesse und Daten hineingeht, müssen Rollen, Zugriffe und Governance von Anfang an mitgedacht werden.
Quelle: https://workspace.google.com/blog/product-announcements/new-ai-drives-business-results?hl=en
Projektmanagement & KI
Warum „Vorsprung durch Technik“ der neue Claim von Mercedes-Benz sein könnte?
Das liegt an der KI-Nutzung der Stuttgarter beim Thema Fehlermanagement in der Fahrzeugentwicklung.
In einem aktuellen Beitrag von Atlassian zeigt das Unternehmen, wie KI-Agenten funktionieren, wenn sie mit dem realen Arbeitskontext verbunden sind. Spoiler: Damit lässt sich die Zeit vom Erkennen eines Fehlers bis zu seiner Behebung um 70 % reduzieren.
Der Grund dafür ist einer, der das Thema für uns alle relevant macht: 🔧 Ingenieure arbeiten bei Mercedes-Benz mit vielen verschiedenen Systemen, Datenquellen und Zuständigkeiten. Entsprechend aufwendig ist es, Fehler zu erfassen, sauber zu dokumentieren, sie an die richtige Stelle zu melden und mit den relevanten Kontextdaten anzureichern.
Dafür hat Mercedes-Benz unter anderem einen Sprachassistenten für Testfahrer im Einsatz. Bemerken sie Fehler, können sie diese direkt sprachlich beschreiben – und die Daten wandern automatisiert als Feedback und über Jira zu den jeweiligen Verantwortlichen.
Ok, das hat jetzt nicht direkt mit Marketing zu tun. Aber stellt euch vor, ihr checkt eine Kampagne mit zig Assets auf Fehler und spielt entdeckte Probleme einfach per Sprachbefehl direkt an eure Teams oder die Agentur zurück.
Das wäre schon praktisch – oder?
Was ihr als Entscheider:innen mitnehmen könnt:
Der Beitrag zeigt, wo der Nutzen liegt: nicht bei der reinen Generierung, sondern bei der Einbindung in reale Prozesse, Daten und Verantwortlichkeiten. Wer KI skalieren will, muss also stärker in Zusammenhängen denken.
Was ihr als Operative konkret angehen könnt:
Schaut euch an, an welchen Stellen bei euch Informationen heute noch manuell von einem ins andere System übertragen werden müssen. Dort kann KI besonders relevant werden.
Quelle: https://www.atlassian.com/blog/ai-at-work/mercedes-benz-ai-agents-enterprise
Abschlussimpuls
Wenn KI Prozesse beschleunigt, Arbeitsweisen verändert und operative Wirkung erzeugt – an welcher Stelle wäre dieser Hebel in eurer Organisation heute am wertvollsten?
*Erstellt durch KI – kuratiert von Menschen*
