KI hat Ihr GTM nicht ruiniert. Sie hat nur die Schwachstellen sichtbar gemacht.

Phil Gray

on May 21, 2026

KI ist nicht nur eine Abkürzung. Sie ist der Stresstest, der zeigt, wo Ihr System versagt. Dieser Artikel beleuchtet, wie KI sowohl das Wachstum als auch das Scheitern beschleunigt – und wie clevere CROs dem drohenden Kontrollverlust zuvorkommen.

KI ist kein Cheatcode für Umsatzwachstum. Sie ist ein Scheinwerfer.

Das ist die zentrale Erkenntnis, die Matt Curl, COO bei Apollo, in unserem letzten Interview dargelegt hat. Apollo, das gerade die 150 Mio. $ ARR überschritten hat, baut seinen Vertriebstechstack auf folgender These auf: KI beschleunigt entweder deinen Erfolg – oder macht deine Dysfunktion unübersehbar.

Mit anderen Worten: Wenn dein Umsatzmotor stottert, wird KI das nicht verbergen. Sie verstärkt das Problem.

Das KI-Beschleunigungs-Paradoxon

Wie Curl es ausdrückte: KI ist ein Beschleuniger, kein Retter. Sie macht dich nicht automatisch besser – nur schneller.

„Was KI meiner Meinung nach wirklich für Unternehmen leisten wird, besonders im Bereich Sales Tech, ist eine massive Beschleunigung“, sagte Curl. „Aber Beschleunigung kann auch bedeuten, dass du schneller scheiterst.“

Das bedeutet: Unternehmen mit klarem Product-Market-Fit wachsen schneller, und Unternehmen mit kaputter GTM-Mechanik scheitern schneller. Schuldzuweisungen werden schwieriger, wenn so viele in deinem Unternehmen Verantwortung übernehmen und mit KI-Werkzeugen an der Lösung arbeiten können.

Kein langsames Marketing mehr als Ausrede. Du kannst dich nicht mehr hinter deinem sperrigen CRM oder fehlender Attribution verstecken. Das Produktteam ist kein Engpass mehr.

KI-Tools sorgen für Gleichberechtigung und haben einen rasanten Anstieg von engineering-nahen Fähigkeiten in Vertriebsrollen ausgelöst. Dein Team hat die Tools, um Probleme zu lösen – wenn also Prozesse, Messaging oder Angebote schwach sind, kommt diese Wahrheit schneller als je ans Licht.

„Es gibt nichts, was dich daran hindert, deine Go-to-Market-Bemühungen zu skalieren“, sagte Curl. „Wenn der Umsatz nicht mitkommt, wird das für Startups interessante Spannungen erzeugen.“

Der GTM-Stack verschiebt sich unter den Füßen der CROs

Zu Beginn von generativer KI haben viele darauf geschaut, wie man E-Mails schreiben, Chatbots betreiben oder einen Copilot an bestehende Lösungen "andocken" kann. Aber das sind ehrlich gesagt grundlegende Anwendungsfälle. 2025 haben wir die wahre Kraft von KI gesehen, Go-to-Market-Systeme von Grund auf zu transformieren. Die Art und Weise, wie wir über GTM und Tools denken, hat sich umgekehrt.

Curl ist überzeugt, dass wir auf das Ende klassischer CRM-Architekturen zusteuern. KI verändert sich zu schnell für starre, feldbasierte Datenbanken. Echtzeit-Einblicke erfordern flexible, modulare Datensysteme, und traditionelle Vertriebstechnologien können mit LLM-nativen Workflows nicht mithalten.

„Ein LLM sollte ständig neue Datenpunkte generieren“, erläuterte Curl. „Im traditionellen CRM-Modell muss ich diese Datenpunkte nehmen, in Spalten umwandeln, zahlreiche Felder im CRM anlegen und sie mit anderen Tools verknüpfen. Wie soll ein LLM das in Echtzeit abbilden? Einfach laufend Felder in Salesforce hinzufügen und löschen?“

Dieser Wandel begünstigt Tools wie (Curls eigenes) Apollo, Clay und Snowflake gegenüber klassischer CRM-Infrastruktur. Er glaubt, dass der RevTech-Stack 2025 ganz anders aussehen wird als im Salesforce-geprägten Jahrzehnt davor.

Und das hat weitreichende Folgen für CROs.

Wenn du nicht selbst deine Systemarchitektur verantwortest oder zumindest eng mit jemandem zusammenarbeitest, der das tut, bist du im Rückstand. Die Rolle des CRO wandelt sich von Pipeline-Reviews hin zur Konstruktion von Performance-Engines.

„Wir sehen schon jetzt, dass neuere Tech-Unternehmen keinen traditionellen Vertriebstechstack mehr nutzen“, sagte Curl. „Und ich glaube, das ist nicht Zukunft, das passiert bereits jetzt.“

Der neue Vertriebsmitarbeiter-Typus

Abseits der Tools verändert KI auch das Profil eines Top-Performers im Vertrieb. Es genügt nicht, charismatisch zu sein – Kreativität, Gewissenhaftigkeit und Neugier werden ebenso verlangt.

Sie probieren Sequenzen, Hooks und Systeme aus. Sie erledigen jede Aufgabe. Sie hinterfragen schwache Workflows und stellen bessere Fragen.

„Die Top 5 % der Reps sind immer am Nörgeln bei RevOps“, sagte Curl. „Mit KI blühen sie auf.“

Doch es gibt einen Haken.

Übermäßige Abhängigkeit von KI kann wichtige Vertriebs- und Sozialkompetenzen untergraben. Wer die Arbeit nicht selbst macht – kann der die Kunden wirklich verstehen?

„Was ich immer häufiger sehe: die Erwartung, dass Deals oder Meetings einem einfach so zufallen“, sagte Curl. „Also sehe ich öfter die Einstellung: ‚Muss ich überhaupt noch prospecten?‘“

KI verspricht weniger Handarbeit. Doch was, wenn genau diese Einblicke in größere Kreativarbeiten liefert? Vielleicht ein Thema für einen weiteren Artikel, aber Führungskräfte sollten das auf dem Schirm haben, wenn sie KI-Workflows skalieren.

Was CROs jetzt tun sollten

Curl gab mir dazu einige Handlungsempfehlungen mit. KI-Einführung ist kein Optionalprogramm. Aber sie ist auch keine Zauberei. Führungskräfte müssen:

Gehe mit gutem Beispiel voran. Nutze KI selbst. Vormachen, nicht nur erklären.
Behandle KI wie Vertriebsunterstützung. Bilde die Mitarbeitenden aus. Teile, was funktioniert. Teile, was nicht funktioniert.
Setze auf Zeitersparnis. Apollos Leitstern? Spare 10 Stunden pro Person und Woche ein.
Definiere das GTM-Design neu. Gehe davon aus, dass sich der Stack verändert. Baue auf Geschwindigkeit, nicht auf Starrheit.

„Man muss sich weiterbilden, man muss experimentieren“, sagte Curl. „Man muss wirklich gut kommunizieren, Erfahrungen teilen, Fehler teilen, Erfolge teilen.

Fazit

CROs, die im KI-Zeitalter gewinnen, sind nicht diejenigen, die einfach nur neue Tools anflanschen. Es sind diejenigen, die ihr GTM-System für Geschwindigkeit und Experimentierfreude neu gestalten.

Wenn KI dein System aushebelt, ist das genau der Zweck. Erkenne die Schwachstellen, verbessere sie oder fang von vorne an und optimiere auf Produkt-Markt-Fit.