Tech-Gründer und CCO sagt, dass KI den Verkaufstrichter steuern kann, aber Menschen den Abschluss machen

Aryan Mahajan ist Leiter der Kommerzialisierung bei Gerra und Gründer von Zoro, wo er KI-Betriebsebenen für Umsatzorganisationen entwickelt.

Wir haben uns mit Aryan zusammengesetzt, um zu erfahren, wie er KI nutzt, um Umsatzorganisationen grundlegend zu verändern. Das hat er uns erzählt.

Sein eigener Anwendungsfall

Ich bin Aryan Mahajan. Ich bin Leiter der Kommerzialisierung bei Gerra. Außerdem bin ich der Gründer von Zoro, wo ich die private KI-Betriebsebene entwickle, auf der Umsatzorganisationen laufen.

Ich bin nicht von der Spitze einer Vertriebsorganisation hierhergekommen. Ich habe mit $500 und ohne Sicherheitsnetz angefangen und war gezwungen, einen winzigen Geldbetrag dazu zu bringen, sich wie ein großes Team zu verhalten. Diese Einschränkung wurde zur gesamten Philosophie: Wenn man niemanden einstellen kann, fragt man nicht mehr: „Wen füge ich hinzu?“, sondern: „Was kann ein einzelner Mitarbeiter plus eine Flotte von KI-Agenten betreiben?“ Die Antwort wurde zu einem Unternehmen, das in 14 Monaten von $0 auf $90K MRR gewachsen ist und nun monatlich $150K bei Margen von über 95% erwirtschaftet. Es arbeitet mit mehr als 30 eigenständigen KI-Agenten, einem Team, das man an einer Hand abzählen kann, und einer Inhaltsmaschine, die mehr als 50 Millionen Aufrufe und 50.000 Interessenten generiert hat.

KI im Umsatzbereich ist mir wichtig, weil ich nicht theoretisch darüber spreche. Ich bin der Anwendungsfall. Die von mir geleitete Umsatzorganisation beweist, dass die von mir für andere entwickelte Betriebsebene funktioniert.

Die Spitze des Umsatztrichters grundlegend neu aufstellen

Ich habe die gesamte Spitze meines Umsatztrichters – Akquise, Recherche, Qualifizierung und Erstkontakt – durch ein KI-System ersetzt, das die kommerzielle Abfolge von Anfang bis Ende steuert.

Früher waren Arbeitsstunden der kostspielige Anfang des Umsatzprozesses. Ein Vertriebsmitarbeiter verbringt ungefähr 40 Minuten damit, einen einzelnen Interessenten zu recherchieren. Ein Team aus vier oder fünf Personen kostet $100-200K pro Jahr. Der Großteil dieser Arbeit besteht darin, Informationen zu lesen, die Eignung einzuschätzen und eine erste Nachricht zu formulieren. Diese Arbeit erfordert viel Urteilsvermögen, ist aber langsam, uneinheitlich und durch die Anzahl der bezahlbaren Mitarbeiter begrenzt.

Ich habe eine Pipeline entwickelt, die Interessenten findet, jeden einzelnen mit zusätzlichen Informationen anreichert, das Unternehmen und den konkreten Käufer recherchiert, die Eignung anhand des idealen Kundenprofils bewertet, diejenigen aussortiert, die nicht passen, die Ansprache in mehreren Sprachen verfasst und anschließend die Antworten bearbeitet.

Eine Recherche, die früher 40 Minuten pro Interessent dauerte, kostet jetzt etwa zwei Cent pro Interessent und läuft rund um die Uhr. Die Wirtschaftlichkeit hat sich umgekehrt: Die einmalige Entwicklung eines Systems ersetzt jährliche Personalkosten von $100K-200K, und der Kunde besitzt das System vollständig. Da jede Antwort und jedes Ergebnis protokolliert wird, verfügt der Umsatzprozess endlich über ein Gedächtnis: was funktioniert hat, was nicht und warum, anstatt dass dieser Kontext in den Köpfen von fünf verschiedenen Vertriebsmitarbeitern steckt.

Der deutlichste Beweis: In einer Kampagne recherchierte das System 214 Interessenten, sortierte die 184 aus, die nicht passten, und brachte einen Hedgefonds mit einem verwalteten Vermögen von $70 Milliarden dazu zu antworten, während ich auf meiner Couch saß. Das ist nicht „KI schreibt Kaltakquise-E-Mails“, was 2022 interessant war. Das ist KI, die die gesamte kommerzielle Abfolge steuert. Das ist der Wandel. Doch die meisten Umsatzverantwortlichen setzen noch immer einen Chatbot auf einen Arbeitsablauf, der gar nicht existieren sollte, und nennen das Transformation.

Warum Gespür und Urteilsvermögen menschlich bleiben müssen

Ich lasse die gesamte Recherche- und Ausführungsebene von KI steuern: Akquise und Anreicherung, ICP-Bewertung und Qualifizierung von Interessenten, erste Entwürfe für Ansprache und Inhalte, Klassifizierung von Antworten, Überwachung von Pipeline und Umsatz – und sogar die Systemreparatur. Ich betreibe eine selbstheilende Schleife, die meine aktiven Kundensysteme überwacht, einen Fehler erkennt und ihn autonom behebt; ich habe gemessen, wie ein Fehler in viereinhalb Minuten von der Meldung bis zur Behebung gelangte. KI übernimmt alles, was ein hohes Volumen hat oder auf Mustern basiert, insbesondere Aufgaben, bei denen das System durch mehr Kontext besser wird.

Zu den ausdrücklich menschlichen Aufgaben gehören die Preisgestaltung, die Positionierung, endgültige kommerzielle Entscheidungen und Urteile über das Gespür. Ich setze meine Preise anhand des Hebels fest, den ein System erzeugt, nicht anhand seiner laufenden Kosten. Dieses Urteil – was ein Ergebnis für einen bestimmten Käufer wert ist – überlasse ich keinem Modell. Dasselbe gilt für die abschließenden Worte bei einem Geschäft und für die Tonalität. KI hat die Erstellung von Ergebnissen kostenlos gemacht und dadurch Gespür zum kostspieligen Faktor gemacht. Jetzt haben alle dieselben Modelle, sodass der Markt stillschweigend offenlegt, wer tatsächlich über Urteilsvermögen verfügt. Ich weigere mich, das zu automatisieren.

Auch sollte KI keine Geschäfte abschließen. Echte Menschen bauen in einem Raum oder per Direktnachricht Vertrauen auf, und dieses Vertrauen hat zu einigen meiner größten Verträge geführt. Auf der letzten Meile des Umsatzprozesses geht es um Beziehungen und Urteilsvermögen, und KI hat dort kaum etwas bewegt.

Meine Grenze ist einfach: KI entscheidet nichts, was meinen Ruf betrifft oder mich gegenüber einem Käufer verpflichtet. KI liefert Informationen und erstellt Entwürfe für alles, aber ein Mensch genehmigt alles, was unter meinem Namen nach außen geht oder Geld bewegt. Mein System recherchiert, bewertet und verfasst die Nachricht für einen Interessenten, aber eine Person genehmigt den Versand. Es erstellt den Entwurf einer Kundenantwort, aber ich tippe, um sie zu senden.

Warum KI nicht eigenständig Nachfrage schaffen kann

KI erzeugt nicht eigenständig Autorität oder Nachfrage. Sie kann unendlich viele Inhalte produzieren, aber Masse ist keine Distribution – und auch kein Vertrauen.

Ich habe mehr als 50 Mio. Aufrufe generiert, und bei den Aufrufen liegt nicht das Geld – das Geld steckt in den wenigen Beziehungen, die durch diese Aufrufe möglich wurden. Teams, die von KI erwarten, durch die Produktion von mehr Ergebnissen eine „Vertriebspipeline aufzubauen“, erhalten meist einfach mehr Lärm.

Nachfrage entsteht aus einer Perspektive und echten Belegen – menschlichen Eingaben, die das Modell verstärkt, aber nicht selbst hervorbringt.

Warum Umsatzverantwortliche vor übermäßig weitreichender Automatisierung auf der Hut sein müssen

Ich sehe zwei große Nachteile von KI im Umsatzbereich.

Erstens kann sie selbstbewusst falsch liegen. Frühe Versionen des Systems zur Kontaktaufnahme zielten auf halluzinierte Unternehmensdomains, bis ich verlangte, dass jede einzelne vor der Verwendung überprüft wird. Die Lösung war kein intelligenteres Modell, sondern ein Verifizierungsschritt.

Zweitens ist eine Automatisierung, die ihre Zuständigkeiten überschreitet, gefährlich. Ein früher autonomer Zahlungslauf verarbeitete eine Lieferantenzahlung aufgrund einer veralteten Genehmigung doppelt. Heute erfordert alles, was Geld bewegt oder an einen Kunden geht, eine zwingende Genehmigung und ein Zeitfenster zum Rückgängigmachen – das System erstellt Entwürfe und bereitet alles vor, aber ein Mensch gibt es endgültig frei.

Und ich halte es für wichtig festzuhalten, dass sich der Engpass lediglich verlagert hat; er ist nicht verschwunden. Wenn Ergebnisse kostenlos werden, werden Geschmack, Urteilsvermögen und Leitplanken – die menschliche Prüfebene – zum Engpass, nicht die Produktion. Teams, die KI einfach hinzufügen, ohne diese Ebene neu aufzubauen, erzeugen nur schneller mehr falsche Dinge.

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Ich halte es für wichtig festzuhalten, dass sich der Engpass lediglich verlagert hat; er ist nicht verschwunden. Wenn Ergebnisse kostenlos werden, werden Geschmack, Urteilsvermögen und Leitplanken – die menschliche Prüfebene – zum Engpass, nicht die Produktion.

Wie sich Umsatzteams verändern

KI hat das Team kleiner, vielseitiger und stärker auf Urteilsvermögen ausgerichtet gemacht. Ich brauche nicht für jeden Produktionsschritt einen menschlichen Arbeitsplatz. Ich brauche eine kleine Zahl von Mitarbeitenden, die den Kunden, die wirtschaftlichen Zusammenhänge und das System gut genug verstehen, um Maschinen zu steuern und Ausnahmen zu verantworten.

Ich habe mehr als 30 eigenständige Agenten für Recherche, Entwurfserstellung, Überwachung, Nachverfolgung, Bereitstellung und Fehlerbehebung entwickelt. Menschlicher Einsatz konzentriert sich dort, wo die Maschine schwach ist: bei Positionierung, Preisgestaltung, Beziehungen, Geschmack, Verantwortlichkeit und der Entscheidung, was geschehen soll, wenn der Standardprozess nicht mehr greift.

Der Talentvorsprung hat sich zu operativ tätigen Entwicklern verschoben – Menschen, die an einem kommerziellen Gespräch teilnehmen, die geschäftlichen Konsequenzen verstehen und anschließend den Arbeitsablauf gestalten oder gemeinsam mit Ingenieuren verändern können. Reine Koordinatoren haben weniger Einfluss, weil KI Informationen bewegen und einen ersten Entwurf erstellen kann. Reine Spezialisten sind weiterhin wichtig, aber ihr Urteilsvermögen muss die gesamte Organisation beeinflussen, statt auf ihren eigenen Output beschränkt zu bleiben.

Das Ziel besteht nicht darin, Menschen aus dem Umsatzbereich zu entfernen. Es geht darum, die besten Mitarbeitenden nicht mehr mit Lesen, Kopieren, Nachfassen und Aktualisieren zu beschäftigen, sondern sie wieder auf Vertrauen und Entscheidungen auszurichten.

Warum CROs ihre Prozesse neu aufbauen müssen

Ich habe drei Ratschläge:

1. Hört auf, KI an bestehende Prozesse anzuschrauben – baut sie stattdessen neu auf. Der größte Teil der „KI-Transformation“ im Umsatzbereich besteht darin, einen Chatbot an einen Workflow zu kleben, den es gar nicht geben sollte – und wenn der Prozess falsch ist, macht KI nur das Falsche schneller. Entfernt den Schritt und automatisiert dann, was übrig bleibt. Organisationen, die Umsatz als Infrastrukturproblem betrachten – indem sie Befugnisse, Akquise, Wissen, Nachverfolgung und Attribution in einem System verbinden –, bauen ihren Vorsprung immer weiter aus, während andere noch Prompts schreiben.
2. Besitzt die Ebene, mietet sie nicht. Software ist zur Massenware geworden; ein Team mit vollständigem operativem Kontext und echter Reichweite setzt sich kontinuierlich gegen Software-as-a-Service-Lösungen von der Stange durch. Der entscheidende Schritt besteht nicht darin, zehn weitere Tools zu kaufen, sondern das Betriebssystem unterhalb eurer Umsatzorganisation aufzubauen, damit sich die Intelligenz immer weiter verstärkt und ihr selbst die Kontrolle darüber behaltet. Kauft Tools für standardisierte Funktionen; baut den Teil selbst, der euren tatsächlichen Vorsprung ausmacht.
3. Werdet besessen von der menschlichen Ebene, denn dorthin hat sich euer Vorsprung verschoben. KI hat Ergebnisse kostenlos gemacht und dadurch Geschmack, Urteilsvermögen und Vertrauen knapp und teuer werden lassen. Setzt KI in großem Umfang ein – für Recherche, Entwürfe, Überwachung und Nachverfolgung – und konzentriert eure besten Leute auf die letzte Meile, die sie nicht bewältigen kann: Preisgestaltung, Positionierung, Beziehungen und Abschlüsse. Führt außerdem eine strenge Genehmigungsschranke für alles ein, was an Kunden geht oder Geld bewegt. Das Ziel besteht nicht darin, dass weniger Menschen mehr Lärm erzeugen, sondern darin, euer Urteilsvermögen zu skalieren.

Die CROs, die in diesem Moment gewinnen, werden nicht diejenigen sein, die am meisten KI einsetzen. Es werden diejenigen sein, die ihre Umsatzorganisationen um sie herum neu aufbauen, solange sich das noch ungewohnt anfühlt.

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