Mehr KI ist nicht automatisch mehr Impact
Impulse von der HubSpot UNBOUND 2026
KI sollte Arbeit einfacher machen, Prozesse beschleunigen, Teams entlasten und Entscheidungen unterstützen.
Und trotzdem erleben viele Unternehmen gerade etwas anderes: Noch ein Tool. Noch ein Agent. Noch ein neuer Use Case, den man ausprobieren könnte. Dazu Prompts schreiben, Ergebnisse kontrollieren, nachschärfen – und gleichzeitig versuchen, bei der nächsten Entwicklung nicht schon wieder den Anschluss zu verlieren.
Genau mit diesem Spannungsfeld eröffnete HubSpot-CEO Yamini Rangan die UNBOUND. Im Mittelpunkt stand dabei weniger die Frage, was mit KI alles möglich ist, sondern eine andere:
Warum sorgt mehr KI nicht automatisch für mehr Wirkung?
Eine Zahl aus der von HubSpot vorgestellten Befragung bringt das ziemlich deutlich auf den Punkt: Rund 90 Prozent der befragten Unternehmen nutzen bereits KI. Aber nur 6 Prozent erzielen damit laut HubSpot transformative Ergebnisse.
Die entscheidende Frage lautet also längst nicht mehr: Nutzen wir genug KI?
Sondern: Nutzen wir sie an den richtigen Stellen – und haben wir überhaupt die Voraussetzungen geschaffen, damit sie dort sinnvoll arbeiten kann?
Mehr KI ist nicht automatisch besser
In den vergangenen Jahren war die Reaktion auf neue technologische Möglichkeiten häufig dieselbe: ausprobieren, ergänzen, erweitern. Noch ein Pilotprojekt. Noch ein Tool. Noch ein Prozess, in den sich KI integrieren lässt.
Yamini Rangan beschreibt diese Phase als „Maxing“: Eine neue Technologie entwickelt sich so schnell, dass zunächst möglichst viel damit gemacht wird, bevor wirklich geklärt ist, wofür sie den größten Nutzen stiftet.
Bei KI sehen wir genau das gerade überall, Agent Maxing, Pilot Maxing, Token Maxing. Die dahinterliegende Annahme: Wer KI an möglichst vielen Stellen einsetzt, müsste am Ende auch besonders stark davon profitieren.
Die von HubSpot vorgestellten Zahlen zeichnen allerdings ein anderes Bild.
Die Unternehmen, die besonders starke Ergebnisse mit KI erzielen, nutzen nicht möglichst viele Anwendungsfälle. Von rund 50 betrachteten KI-Use-Cases entlang der Customer Journey konzentrieren sie sich im Durchschnitt auf nur vier bis fünf.
Der Unterschied liegt also offenbar nicht darin, mehr mit KI zu machen. Sondern darin, sehr bewusst auszuwählen, wo KI wirklich einen Unterschied machen kann.
Nicht beim Tool anfangen, sondern beim Ergebnis
Das klingt zunächst banal, verändert aber die Perspektive auf KI grundlegend. Die erste Frage sollte nicht sein: Wo könnten wir noch einen Agent einsetzen?
Sondern beispielsweise:
- Wo verlieren unsere Teams heute unnötig viel Zeit?
- Welche Entscheidungen könnten mit besseren Informationen schneller oder fundierter getroffen werden?
- Welche wiederkehrenden Aufgaben lassen sich sinnvoll automatisieren?
- An welcher Stelle fehlt Mitarbeitenden heute der Überblick über Kunden, Deals oder Kampagnen?
- Welcher Prozess bremst uns aktuell dabei, Nachfrage aufzubauen, Deals zu gewinnen oder Kunden besser zu betreuen?
Erst danach kommt die Frage, ob und wie KI dabei helfen kann. Das ist auch deshalb entscheidend, weil nicht jeder KI-Use-Case denselben Wert erzeugt.
Texte erstellen, E-Mails formulieren oder Meetings zusammenfassen sind schnell umgesetzt. Die Einstiegshürde ist niedrig – gleichzeitig kann fast jedes Unternehmen dieselben Modelle und Funktionen nutzen.
Spannender wird es dort, wo KI mit dem Wissen des eigenen Unternehmens arbeitet: wenn sie Kampagnen analysiert, eine Pipeline priorisiert, Kundenfeedback auswertet, nächste Schritte empfiehlt oder Prozesse selbstständig unterstützt.
Und genau dort kommt ein Faktor ins Spiel, der bei der aktuellen KI-Diskussion häufig unterschätzt wird: Kontext.
Gute KI braucht mehr als Daten
Daten allein machen eine KI noch nicht intelligent für Dein Unternehmen. Sie muss auch verstehen, was diese Daten bedeuten.
Welche Zielkunden sind für Euch relevant? Welche Produkte passen zu welchem Bedarf? Wie sieht Euer Vertriebsprozess aus? Welche Kriterien entscheiden darüber, ob ein Lead qualifiziert ist? Wie kommuniziert Eure Marke? Wer darf welche Entscheidung treffen? Wann braucht es eine Freigabe? Welche Informationen sind aktuell – und welche längst überholt?
HubSpot fasst dieses Wissen unter dem Begriff Growth Context zusammen. In der Keynote wurde dieser Kontext vor allem anhand von drei Bereichen greifbar gemacht:
- Business-Kontext: zum Beispiel Marke, Positionierung, Produkte und Angebote
- Kunden-Kontext: zum Beispiel Gespräche, Ideal Customer Profile, Kauf- und Intent-Signale
- Team-Kontext: zum Beispiel Rollen, Ziele, Arbeitsweisen und Verantwortlichkeiten
In HubSpot geht dieser Gedanke inzwischen noch weiter und schließt unter anderem auch Prozesse und weitere Zusammenhänge ein. Der entscheidende Punkt bleibt derselbe: Eine KI kann nur dann wirklich unternehmensspezifisch arbeiten, wenn sie das Unternehmen auch kennt. Fehlt dieser Kontext, entstehen zwar Ergebnisse – aber häufig generische.
Der Text klingt sauber, aber nicht nach der eigenen Marke. Eine Empfehlung ignoriert den tatsächlichen Vertriebsprozess. Ein Agent arbeitet mit einer veralteten Information. Eine Automatisierung funktioniert technisch, passt aber nicht dazu, wie das Team tatsächlich arbeitet.
Dann spart KI nicht automatisch Zeit. Im schlechtesten Fall erzeugt sie neue Korrekturschleifen.
Was HubSpot daraus macht
Dass Kontext auch im HubSpot Fall Spotlight 2026 eine zentrale Rolle spielt, ist deshalb nur konsequent. Mit Entwicklungen rund um Growth Context, Context Home, Smart CRM und die verschiedenen KI-Agents schafft HubSpot zunehmend die technische Grundlage dafür, dass KI nicht isoliert arbeitet, sondern auf Unternehmenswissen und CRM-Daten zugreifen kann.
Die einzelnen Neuerungen und unsere Einordnung dazu haben wir bereits ausführlich in einem eigenen Beitrag zusammengefasst:
HubSpot Fall Spotlight 2026: alle wichtigen Neuerungen im Überblick
Für diesen Beitrag ist vor allem eines entscheidend: Auch die beste neue KI-Funktion entfaltet ihren Wert erst dann, wenn die Daten, Prozesse und der notwendige Kontext dahinter stimmen.
Vier gute Use Cases sind mehr wert als zwanzig halbfertige
Für Unternehmen ergibt sich daraus eine ziemlich klare Konsequenz: Es braucht nicht möglichst viele KI-Initiativen.
Es braucht die richtigen.
Ein Use Case, der tief in einem relevanten Prozess verankert ist, auf sauberen Daten basiert und vom Team tatsächlich genutzt wird, kann deutlich mehr bewirken als zahlreiche Experimente, die nach einigen Wochen wieder verschwinden.
Deshalb sollten Unternehmen aus unserer Sicht drei Dinge klären:
1. Welches Ergebnis wollen wir verbessern?
Geht es um Effizienz? Schnellere Reaktionszeiten? Eine bessere Priorisierung von Leads und Deals? Höhere Datenqualität? Persönlichere Kundenkommunikation?
Ohne ein klares Ziel lässt sich später kaum beurteilen, ob KI tatsächlich etwas verbessert hat.
2. Hat die KI den Kontext, den sie dafür braucht?
Welche Daten liegen bereits in HubSpot? Welche Informationen fehlen? Wo steckt wichtiges Wissen noch in Präsentationen, Dokumenten oder den Köpfen einzelner Mitarbeitender? Sind Prozesse und Verantwortlichkeiten überhaupt eindeutig definiert?
Oft beginnt ein guter KI-Use-Case deshalb nicht mit einem Prompt oder Agent, sondern mit CRM-Strukturen, Datenqualität und Prozessarbeit.
3. Wer bewertet und steuert die Ergebnisse?
Auch mit immer leistungsfähigeren Modellen bleibt menschliches Urteilsvermögen entscheidend. Menschen müssen beurteilen, welche Use Cases sinnvoll sind, welche Ergebnisse stimmen, wo automatisiert werden kann und an welcher Stelle weiterhin eine Freigabe notwendig ist.
Ein Satz aus Yaminis Keynote bringt diesen Punkt besonders gut auf den Punkt:
„Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz war menschliche Intelligenz nie wichtiger.“
Die eigentliche Arbeit beginnt vor dem Agent
Genau an dieser Stelle verändert sich auch unsere Arbeit als HubSpot-Partner.
Natürlich geht es weiterhin darum, HubSpot technisch sauber aufzusetzen, Daten zu integrieren, Prozesse abzubilden, Automatisierungen zu entwickeln und neue Funktionen sinnvoll einzusetzen. Mit KI kommt aber eine zusätzliche Ebene hinzu.
Wir müssen gemeinsam mit unseren Kunden klären:
Wo lohnt sich KI überhaupt? Welche Prozesse sind dafür geeignet? Welche Daten und welcher Kontext fehlen noch? Welche Informationen müssen strukturiert in HubSpot verfügbar sein? Was kann automatisiert werden – und was sollte bewusst beim Menschen bleiben?
Manchmal ist die richtige Lösung ein Agent. Manchmal eine Automatisierung. Manchmal eine bessere Datenstruktur. Und manchmal muss zunächst ein Prozess sauber definiert werden, bevor KI überhaupt sinnvoll eingesetzt werden kann.
Unsere Rolle sehen wir deshalb nicht darin, Unternehmen möglichst viele KI-Funktionen einzubauen. Sondern darin, gemeinsam die Stellen zu finden, an denen HubSpot, Daten, Prozesse und KI im richtigen Kontext tatsächlich einen Unterschied machen – und die technische wie organisatorische Grundlage dafür zu schaffen.
Dazu gehört auch, Teams mitzunehmen und zu befähigen. Denn langfristig entsteht der größte Nutzen nicht dann, wenn einige wenige Personen wissen, wie ein bestimmtes KI-Tool funktioniert. Sondern wenn ein Unternehmen selbst beurteilen kann, welche Technologie an welcher Stelle sinnvoll eingesetzt werden sollte.
Vom Prinzip zur Praxis: genau darum geht es beim PeakSpot
Dass uns dieses Thema gerade intensiv beschäftigt, ist kein Zufall. Unter dem Motto „Kontext. Mehr als Daten.“ dreht sich auch unser PeakSpot – konzepthaus HubSpot Summit am 1. und 2. Oktober 2026 in Sonthofen um genau diese Fragen.
Anhand realer HubSpot-Projekte, konkreter Anwendungsfälle und Erfahrungen aus der Umsetzung schauen wir darauf, welche Daten und Prozesse KI wirklich braucht, wo bereits sinnvoller Mehrwert entsteht – und was heute noch nicht funktioniert.
Mit dabei ist auch Jens Leuke von HubSpot, der aktuelle Entwicklungen rund um HubSpot, UNBOUND und das Fall Spotlight 2026 einordnet.
Noch nicht angemeldet? Hier geht's zum PeakSpot:
https://www.konzepthaus-ws.de/anmeldung-peakspot-konzepthaus-hubspot-summit-2026
Fazit: Weniger fragen, was KI kann – mehr fragen, was sie bewirken soll
Auf der UNBOUND wurden zahlreiche neue Funktionen und Entwicklungen vorgestellt. Für uns bleibt trotzdem vor allem eine strategische Botschaft hängen:
Mehr KI bedeutet nicht automatisch mehr Impact.
Der Unterschied entsteht nicht dadurch, dass Unternehmen möglichst viele Tools, Agents oder Use Cases einsetzen. Er entsteht, wenn sie wissen, welches Ergebnis sie erreichen wollen, wenn die notwendige Daten- und Kontextgrundlage vorhanden ist und wenn Menschen entscheiden können, wo KI sinnvoll unterstützt.
Vielleicht ist deshalb die wichtigste Frage für Unternehmen aktuell gar nicht:
„Wo können wir noch KI einsetzen?“
Sondern:
„Wo wollen wir wirklich etwas verbessern – und weiß unsere KI genug über unser Unternehmen, um uns dabei zu helfen?“
Wo kann KI in Eurem Unternehmen wirklich einen Unterschied machen?
Genau das schauen wir uns gemeinsam mit Dir an: von der Auswahl sinnvoller Use Cases über Daten, Prozesse und den richtigen Kontext in HubSpot bis hin zu Automatisierungen, Agents und individuellen Lösungen.
Du möchtest herausfinden, wo der größte Hebel für Euer Unternehmen liegt? Dann lass uns darüber sprechen.
