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KI im B2B-Vertrieb: Vom Buzzword zur Praxis

Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr nur ein Thema im B2C. Auch im B2B-Vertrieb gewinnt sie zunehmend an Bedeutung. Das aus gutem Grund. Die steigende Komplexität in Entscheidungsprozessen, längere Verkaufszyklen und der wachsende Anspruch an eine personalisierte Ansprache machen künstliche Intelligenz auch im Geschäftskundenbereich zu einem wertvollen Hebel für mehr Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit.

Doch was bedeutet das konkret für den B2B-Vertrieb? Wo kommt künstliche Intelligenz heute bereits erfolgreich zum Einsatz, und welche Potenziale bleiben bisher ungenutzt? In diesem Beitrag zeige ich praxisnahe Anwendungsbeispiele, erläutere die wichtigsten Voraussetzungen für eine erfolgreiche Umsetzung und beleuchte, wie Unternehmen künstliche Intelligenz gezielt nutzen können, um messbare Vertriebserfolge zu erzielen. Es geht darum, wie aus einem Buzzword eine echte Business Lösung wird. Mit echtem Mehrwert.

Künstliche Intelligenz im B2B

Künstliche Intelligenz beschreibt Technologien, die in der Lage sind, Daten zu lernen und eigenständig Entscheidungen zu treffen. Im B2B-Vertrieb sind vor allem maschinelles Lernen, Natural Language Processing (NLP) und Predictive Analytics auf Deutsch auch vorausschauende Analyse genannt. Maschinelles Lernen erkennt Muster in grossen Datenmengen und liefert Prognosen, etwa zur Abschlusswahrscheinlichkeit eines Leads. Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es Systemen, Sprache zu verstehen und zu verarbeiten, zum Beispiel in Chatbots oder bei der Analyse von E-Mails. Predictive Analytics nutzt historische Daten, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen und Vertriebschancen frühzeitig zu erkennen.


Im Unterschied zu klassischer Automatisierung, die auf starren Regeln basiert, arbeitet künstliche Intelligenz dynamisch und lernt kontinuierlich dazu. So können Entscheidungen kontextbezogen getroffen und Prozesse deutlich flexibler gestaltet werden.
Gerade jetzt wird künstliche Intelligenz im B2B relevant, weil zwei Voraussetzungen zusammenkommen: Einerseits stehen Unternehmen mehr Daten zur Verfügung als je zuvor, aus CRM-Systemen, digitalen Touchpoints, Customer Data Plattformen oder Kommunikationskanälen. Andererseits ermöglichen moderne Cloud-Technologien und leistungsfähige Plattformen eine kosteneffiziente Nutzung dieser Daten. Damit wird künstliche Intelligenz auch für mittlere und kleinere Unternehmen im Vertrieb einsetzbar – praxisnah, skalierbar und mit echtem Mehrwert.

Typische Anwendungsbereiche im B2B-Vertrieb

Lead Scoring und Priorisierung

In vielen B2B-Unternehmen mangelt es nicht an Leads, sondern an der Zeit, diese systematisch zu bewerten. KI-gestütztes Lead Scoring analysiert historische Verkaufsdaten, Verhaltensmuster und externe Signale, um Leads automatisch zu bewerten und zu priorisieren. So erkennt das Vertriebsteam auf einen Blick, welche Kontakte aktuell am relevantesten sind. Das spart Zeit, erhöht die Abschlussraten und sorgt für eine fokussierte Bearbeitung der wichtigsten Opportunities.

Personalisierte Kundenansprache

Gerade im B2B ist eine personalisierte Ansprache oft entscheidend für den Erfolg, aber aufwändig in der Umsetzung. Künstliche Intelligenz hilft, Inhalte und Angebote individuell zuzuschneiden, basierend auf dem jeweiligen Bedarf, Verhalten und Kontext des Kunden. Ob personalisierte E-Mails, Landing Pages oder Angebotsvorschläge. Künstliche Intelligenz kann in Echtzeit Inhalte generieren, die exakt auf den jeweiligen Ansprechpartner abgestimmt sind und so die Relevanz und Conversionrate deutlich erhöhen.

Recommendation Engines

Was ist der ideale nächste Schritt in der Kundenbeziehung? Soll ein Follow-up stattfinden, ein spezifisches Angebot gemacht oder ein Fachartikel geteilt werden? KI-basierte Recommendation Engines liefern genau diese Antworten und zwar datenbasiert und individuell. Sie analysieren vergangene Interaktionen, Kundenverhalten und ähnliche Verkaufsmuster, um den Vertrieb aktiv zu unterstützen und gezielte Handlungsempfehlungen auszusprechen.

Conversational AI und Chatbots im B2B-Kontext

Chatbots sind längst nicht mehr nur ein B2C-Phänomen. Auch im B2B übernehmen sie zunehmend Aufgaben – von der ersten Kontaktaufnahme über die Beantwortung technischer Fragen bis hin zur Lead-Qualifizierung. Dank Natural Language Processing verstehen moderne Chatbots komplexe Anliegen, liefern relevante Informationen in Echtzeit und entlasten so den Vertrieb. Besonders spannend: Sie sind rund um die Uhr verfügbar und können auch bei internationalen Zielgruppen punkten – mehrsprachig und skalierbar.

Bildgenerierung für visuelle Content Produktion


Auch visuelle Inhalte spielen im B2B eine zunehmend wichtige Rolle. Sei es als Produktbild, auf Landing Pages, in Präsentationen, bei Produktvorstellungen oder in Social-Media-Kampagnen. KI-basierte Bildergenerierung ermöglicht es, schnell und kosteneffizient massgeschneiderte Visuals zu erstellen, die auf Zielgruppe, Branche oder spezifische Use Cases abgestimmt sind. Anstatt auf generische Stockfotos zurückzugreifen, kann der Vertrieb individuelle Bilder generieren lassen. Wie das funktioniert habe ich in diesem Blogbeitrag Fotoshootings sind tot. Es lebe die KI-Generation! erklärt. Auch dieses Beispiel eines Hauses mit einer Wärmepumpe zeigt das eindrücklich.

Hier ein Beispiel mit einer OERTLI Luft-Wasser Wärmepumpe:

Der Prompt war: Erstelle ein realistisches Bild einer modernen, stilvollen Wärmepumpe (siehe angehängtes Bild), die draussen an einem zeitgemässen Einfamilienhaus installiert ist. Das Haus soll klare Linien, eine helle Fassade und grosse Fenster haben. Es steht in einer ländlichen Umgebung mit sanft hügeliger Landschaft, grünen Wiesen, einzelnen Bäumen und einer idyllischen Frühlingsstimmung. Die Szene ist freundlich und hell, mit zartem Sonnenlicht, das die frischen Farben des Frühlings betont. Die Wärmepumpe steht auf einem kleinen Kiesbett direkt neben dem Haus und fügt sich harmonisch in das Gesamtbild ein.

Chancen & Herausforderungen

Auch beim Einsatz von Künstliche Intelligenz im B2B Vertrieb gibt es Chancen und Herausforderungen die man berücksichtigen sollte. 

Chancen Herausforderungen
Effizienzsteigerung
Durch Automatisierung repetitiver Aufgaben bleibt mehr Zeit für strategische Vertriebsarbeit.

Personalisierte Kundenansprache
Individuelle Inhalte, Angebote und Touchpoints stärken Kundenbindung.

Datenbasierte Entscheidungen
Mehr Objektivität bei Forecasts, Priorisierungen und Handlungsempfehlungen.
Technologische Hürden
Unstrukturierte Daten, fehlende Standards und fragmentierte Systeme bremsen den Einsatz.

Akzeptanz im Team
Sales-Mitarbeitende müssen Vertrauen in KI gewinnen und bereit sein, neue Tools zu nutzen.

Erklärbarkeit & Transparenz
Vertrieb braucht nachvollziehbare Entscheidungsgrundlagen. Dies ist besonders wichtig im B2B.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist im B2B-Vertrieb längst mehr als nur ein Trendthema. Richtig eingesetzt, wird sie zum echten Wettbewerbsvorteil. Durch effizientere Prozesse, bessere Kundenbindung und fundiertere Entscheidungen. Doch der Weg dahin erfordert mehr als nur Technologie. Entscheidend sind Datenqualität, Systemintegration und vor allem die Menschen im Vertrieb. Nur wenn diese mitziehen, wird aus künstliche Intelligenz ein echter Game Changer. Praxisnah, skalierbar und mit nachhaltigem Mehrwert.

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Fotoshootings sind tot. Es lebe die KI-Generation!

Letzte Woche hat OpenAI das neue Modell GPT-4o mit einer überarbeiteten Bildgenerierungsfunktion vorgestellt und damit nicht nur mich, sondern die ganze KI-Community begeistert. Die Qualität übertrifft DALL-E deutlich und macht den bisherigen Platzhirschen wie Midjourney und Leonardo AI starke Konkurrenz. Die Resultate? Beeindruckend realistisch, flexibel einsetzbar und sofort verfügbar.

In diesem Blogbeitrag zeige ich dir anhand eines Praxisbeispiels, wie Online-Shops ihre Produktbilder künftig ohne teure Fotoshootings, aber mit maximaler Kreativität und Effizienz erstellen können. Dies ganz einfach dank Künstlicher Intelligenz.

Schritt 1: Ein schlichtes Produktbild als Ausgangslage

Für den Test habe ich bewusst ein einfaches Produkt gewählt. Ein klassisch weisses T-Shirt. Auf den ersten Blick nichts Besonderes, doch genau das macht es ideal, um das Potenzial KI-generierter Produktbilder zu zeigen. Denn gerade solche Basics profitieren enorm davon, wie sie präsentiert werden. Ein flach fotografiertes Shirt wirkt kaum verkaufsfördernd. Ein getragenes Modell hingegen kann Emotionen wecken und Kaufimpulse auslösen.

Schritt 2: Aus Produktbild wird Lifestyle-Visual, mit nur einem Prompt

Im nächsten Schritt habe ich das Produktbild in das KI-Tool geladen und folgenden Prompt eingegeben:

„Erstelle mir mit diesem Produktbild ein ansprechendes Bild für meinen Online-Shop. Darauf soll ein sportlicher Mann, etwa 35 Jahre alt, mit blonden Haaren zu sehen sein.“

Was dabei herauskam, hat mich ehrlich gesagt überrascht. In wenigen Sekunden generierte die KI ein realistisches Modellbild, das qualitativ kaum von einem professionellen Shooting zu unterscheiden ist. Kleidungssitz, Lichtstimmung, Hintergrund. Alles sah stimmig und authentisch aus.

Schritt 3:  Ein Prompt, um das Firmenlogo noch auf dem T-Shirt einzufügen

In einem dritten Schritt habe ich in der KI noch das Firmenlogo auf der linken Brustseite einfügen lassen. Auch das hat sehr gut funktioniert. Dies habe ich mit folgendem Prompt erstellt:

„Bitte das Logo klein und dezent auf der linken Brustseite integrieren.“

Fazit

Die neue Bildgenerierungsfunktion von GPT-4o ist ein echter Game Changer für den E-Commerce. Ich bin gespannt, ob DeepSeek auch bald mit einer solchen Funktion kommt. Für den E-Commerce können Produktbilder nicht nur günstiger und schneller erstellt werden. Sie lassen sich auch individuell auf Zielgruppen, Stimmungen und Kampagnen anpassen. Ganz ohne Studio, Models oder Nachbearbeitung.

Für Online-Shops bedeutet das: Mehr Flexibilität, geringere Kosten, höhere Conversion-Rates.

Fotoshootings? Die braucht’s in vielen Fällen schlicht nicht mehr.

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Die wichtigsten KPIs für Onlineshops

In diesem Blogbeitrag möchte ich die wichtigsten KPIs für Online-Shops vorstellen. Wer einen Online-Shop betreibt, muss diesen durch geeignete Kennzahlen überwachen und steuern. Diese Kennzahlen sind unverzichtbar für eine effektive Kontrolle und Optimierung. Doch was genau sind KPIs, und warum spielen sie eine so zentrale Rolle?

Definition von KPIs

KPIs (Key Performance Indicators) sind Kennzahlen, die den Erfolg eines bestimmten Geschäftsbereichs messen. Sie liefern objektive Daten, die helfen, die Leistung eines Unternehmens, eines Teams oder eines Prozesses zu bewerten. Im E-Commerce geben KPIs Aufschluss darüber, wie gut dein Shop in den Bereichen Marketing, Verkauf, Kundenbindung oder Logistik funktioniert.

Vorteile und Nachteile von KPIs

VorteileNachteile
Fokus auf das Wesentliche: KPIs helfen, sich auf die wichtigsten Ziele zu konzentrieren.Datenüberflutung: Zu viele KPIs können zu Verwirrung und Inaktivität führen.
Objektivität: Entscheidungen basieren auf Daten und nicht auf Bauchgefühl.Kurzfristige Denkweise: Der Fokus auf Zahlen kann langfristige Strategien beeinträchtigen.
Messbarkeit: Fortschritte und Erfolge können eindeutig nachverfolgt werden.Fehlinterpretation: Zahlen ohne Kontext können zu falschen Schlussfolgerungen führen.

Die wichtigsten KPIs für Onlineshops

Abwanderungsquote (Churn Rate)

Die Abwanderungsquote (auch Churn Rate genannt) misst den Anteil der Kunden, die in einem bestimmten Zeitraum abspringen oder die Beziehung zu einem Unternehmen beenden. Sie ist eine wichtige Kennzahl, um die Kundenbindung zu bewerten und wird häufig in Abonnements- oder E-Commerce-Modellen verwendet.

Umsatz

Der Umsatz bezeichnet den Gesamtbetrag, den ein Unternehmen durch den Verkauf von Waren oder Dienstleistungen in einem bestimmten Zeitraum erzielt. Es handelt sich dabei um eine der wichtigsten Kennzahlen, um den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens zu bewerten.

Besucherzahl

Die Besucherzahl (auch Traffic genannt) gibt an, wie viele Personen eine Website in einem bestimmten Zeitraum besucht haben. Sie ist eine zentrale Kennzahl, um die Reichweite und Popularität einer Website, insbesondere eines Online-Shops, zu bewerten.

Durchschnittlicher Bestellwert (AOV)

Der durchschnittliche Bestellwert (AOV – Average Order Value) ist eine Kennzahl im E-Commerce, die den durchschnittlichen Umsatz pro Bestellung misst. Diese Zahl hilft Online-Shops, den Wert einer typischen Bestellung zu verstehen und gezielt Massnahmen zu ergreifen, um diesen zu steigern.

Verhältnis Alt- und Neubesucher/-kunden

Das Verhältnis von Alt- und Neubesuchern (oder -kunden) ist eine wichtige Kennzahl im Online-Marketing und E-Commerce. Sie zeigt, wie viele Nutzer oder Kunden zum ersten Mal eine Website besuchen oder etwas kaufen (Neukunden/-besucher), im Vergleich zu jenen, die bereits bekannt sind (Bestandskunden/-besucher).

Absprungrate (Bounce Rate)

Die Absprungrate (Bounce Rate) ist eine Kennzahl im Online-Marketing, die den Prozentsatz der Website-Besucher misst, die die Seite verlassen, ohne eine weitere Aktion auszuführen. Dies bedeutet, dass der Nutzer nach dem Aufrufen der Einstiegsseite weder auf andere Seiten klickt noch weitere Inhalte interagiert.

Verweildauer und Seiten, die während des Besuches angeklickt werden

Die Verweildauer misst, wie lange ein Besucher auf der Website bleibt. Sie wird meist als Durchschnittswert für alle Sitzungen berechnet.

Exitrate (wo verlässt der Kunde den Shop)

Die Exitrate misst, wie oft Nutzer eine bestimmte Seite als letzte besuchen, bevor sie den Shop oder die Website verlassen. Sie gibt an, welche Seiten dazu führen, dass ein Kunde den Shop verlässt, ohne weitere Interaktionen vorzunehmen.

Bestellwert

Der Bestellwert bezeichnet den Gesamtbetrag, den ein Kunde bei einer einzelnen Bestellung in einem Online-Shop ausgibt. Diese Kennzahl ist eine wichtige Grundlage für die Analyse von Umsätzen und Kundenausgaben im E-Commerce.

Conversion Rate

Die Conversion Rate (Konversionsrate) ist eine zentrale Kennzahl im E-Commerce und Online-Marketing, die den Prozentsatz der Besucher misst, die eine gewünschte Aktion auf einer Website ausführen. Diese Aktion kann z. B. ein Kauf, eine Registrierung, ein Download oder eine Anfrage sein.

Retourenquote

Die Retourenquote ist eine Kennzahl im E-Commerce, die den Anteil der zurückgesendeten Artikel oder Bestellungen im Verhältnis zu den insgesamt verkauften Artikeln oder Bestellungen misst. Sie ist besonders in Branchen wie Mode oder Elektronik wichtig, wo Retouren häufig auftreten.

Abbruchrate im Warenkorb

Die Absprungrate im Checkout (auch Checkout-Abbruchrate genannt) misst den Anteil der Nutzer, die den Kaufprozess abbrechen, nachdem sie bereits Artikel in den Warenkorb gelegt oder den Checkout-Prozess gestartet haben. Sie ist eine wichtige Kennzahl, um Schwachstellen im Kaufprozess eines Online-Shops zu identifizieren.

Wiederkaufrate

Die Wiederkaufrate (Repeat Purchase Rate) ist eine Kennzahl im E-Commerce, die den Anteil der Kunden misst, die nach ihrem ersten Kauf erneut einkaufen. Sie ist ein Indikator für die Kundenzufriedenheit und -bindung und spielt eine zentrale Rolle für die langfristige Rentabilität eines Online-Shops.

Anzahl der Positionen

Die Anzahl der Positionen beschreibt die Anzahl unterschiedlicher Artikel oder Produkte, die in einer einzelnen Bestellung enthalten sind. Diese Kennzahl ist besonders im E-Commerce von Interesse, da sie Aufschluss über das Einkaufsverhalten der Kunden gibt und Einblicke in die Warenkorbgrösse liefert.

Klickrate

Die Klickrate (CTR – Click-Through Rate) ist eine Kennzahl, die den Prozentsatz der Personen misst, die auf einen Link, eine Anzeige, eine E-Mail oder ein anderes interaktives Element klicken, im Verhältnis zur Anzahl derjenigen, die es gesehen haben (Impressionen). Sie zeigt, wie effektiv ein Inhalt dabei ist, Nutzer zu einer Interaktion zu bewegen.

Suchmaschinen-Ranking

Das Suchmaschinen-Ranking beschreibt die Platzierung einer Website in den Suchergebnissen von Suchmaschinen wie Google oder Bing basierend auf einem bestimmten Suchbegriff (Keyword). Ein besseres Ranking bedeutet eine höhere Sichtbarkeit und führt in der Regel zu mehr Klicks und Traffic.

Anzahl der Bewertungen und Rezensionen

Die Anzahl der Bewertungen und Rezensionen gibt an, wie viele Kunden ihre Meinung zu einem Produkt oder einer Dienstleistung öffentlich teilen, häufig in Form von Sternebewertungen und schriftlichen Kommentaren. Diese Kennzahl ist entscheidend für die Wahrnehmung und das Vertrauen potenzieller Kunden in einen Online-Shop oder ein spezifisches Produkt.

Anzahl der Rücksendungen

Die Anzahl der Rücksendungen beschreibt, wie viele Produkte von Kunden an einen Online-Shop zurückgeschickt werden. Sie ist eine absolute Kennzahl, die sich auf die tatsächliche Menge an Retouren bezieht und oft in Verbindung mit der Retourenquote analysiert wird. Die Retouren müssen vermieden werden, da diese hohe Kosten verursachen.

Kundenakquisitionskosten

Die Kundenakquisitionskosten (englisch: Customer Acquisition Cost, kurz CAC) messen, wie viel ein Unternehmen investieren muss, um einen neuen Kunden zu gewinnen. Diese Kennzahl ist besonders wichtig, um die Effizienz von Marketing- und Vertriebsmassnahmen zu bewerten und die Rentabilität eines Geschäftsmodells zu analysieren.

Kundenlebenszeitwert

Der Kundenlebenszeitwert (englisch: Customer Lifetime Value, kurz CLV) ist eine Kennzahl, die den geschätzten Gesamtumsatz misst, den ein Kunde über die gesamte Dauer seiner Beziehung zu einem Unternehmen generiert. Der CLV hilft, den langfristigen Wert eines Kunden zu verstehen und fundierte Entscheidungen zur Kundenbindung und Marketingausgaben zu treffen.

Kundenzufriedenheit

Der Net Promoter Score (kurz NPS) ist eine weit verbreitete Kennzahl zur Messung der Kundenzufriedenheit und der Wahrscheinlichkeit, dass Kunden ein Unternehmen, ein Produkt oder eine Dienstleistung weiterempfehlen. Der NPS gibt wertvolle Einblicke in die Loyalität der Kunden und ist ein Indikator für die langfristige Kundentreue.

Seitenladezeit

Die Seitenladezeit misst die Dauer, die eine Webseite benötigt, um vollständig zu laden und dem Nutzer vollständig angezeigt zu werden. Sie ist eine entscheidende Kennzahl für die Benutzerfreundlichkeit (User Experience) und kann erheblichen Einfluss auf das Verhalten der Besucher und die Performance eines Online-Shops haben.

Durchschnittliche Sitzungsdauer

Die durchschnittliche Sitzungsdauer ist eine Kennzahl, die misst, wie lange ein Besucher im Durchschnitt auf einer Website bleibt. Sie gibt Aufschluss darüber, wie ansprechend und relevant die Inhalte der Website sind und wie stark sich die Nutzer mit den angebotenen Informationen beschäftigen.

Fazit

Die richtigen KPIs sind essenziell für den Erfolg eines Online-Shops, da sie helfen, Leistung messbar zu machen, fundierte Entscheidungen zu treffen und gezielte Optimierungen vorzunehmen. Von Umsatz und Conversion Rate über Kundenbindung bis hin zur Absprungrate, jede dieser Kennzahlen liefert wertvolle Einblicke in verschiedene Bereiche des Geschäfts.

Allerdings ist es entscheidend, sich auf die relevanten KPIs zu konzentrieren, um Datenüberflutung und Fehlinterpretationen zu vermeiden. Der Fokus sollte stets auf einem ausgewogenen Verhältnis zwischen kurzfristiger Performance-Steuerung und langfristiger Strategie liegen.

Wer seinen Online-Shop nachhaltig optimieren möchte, sollte KPIs nicht isoliert betrachten, sondern in den Kontext des gesamten Geschäftsmodells und der Customer Journey einbetten. Nur so lassen sich echte Wachstumschancen identifizieren und langfristig Wettbewerbsvorteile sichern.


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DeepSeek: Gibt es eine KI Revolution aus China?

DeepSeek

In den letzten Tagen hat sich eine bahnbrechende Veränderung in der Künstlichen Intelligenz (KI)-Branche vollzogen. DeepSeek, eine KI-Plattform aus China, hat es an die Spitze der Top-Charts im Google Play Store geschafft. Die rasant steigende Popularität und die technologischen Fortschritte vom Modell R1 lassen Experten aufhorchen. Manche gehen sogar so weit zu sagen, dass DeepSeek mit dem Modell R1 eine ernsthafte Bedrohung für etablierte amerikanische Unternehmen wie OpenAI, Google und Meta darstellt.

Was ist DeepSeek?

DeepSeek ist ein fortschrittliches Large Language Model (LLM), das 2023 von Liang Wenfeng in China gegründet wurde. Es ist in der Lage, Texte zu generieren, Dokumente zu analysieren und menschenähnliche Konversationen zu führen. Damit tritt sie in direkte Konkurrenz zu amerikanischen KI-Systemen von OpenAI, ChatGPT, Google Gemini und Metas LLaMA.

DeepSeek kann über verschiedene Plattformen genutzt werden:

  • Webbrowser: Zugriff über jede gängige Plattform ohne Installation
  • Mobile App: Bereits Platz 1 in den Google Play Store Charts
  • Lokale Software: Nutzung ohne Cloud-Anbindung direkt auf dem eigenen Rechner

Warum ist DeepSeek so revolutionär?

1. Extrem kosteneffizient

Laut Unternehmensangaben wurde die KI mit einem Budget von nur 5,6 Millionen Dollar trainiert. Das ist ein Bruchteil der Summen, die westliche KI-Giganten wie OpenAI (mit Entwicklungskosten von über 100 Millionen Dollar) ausgeben. Dies zeigt, dass hochleistungsfähige KI nicht zwingend hohe Investitionen erfordert.

2. Bedrohung für OpenAI, Google und Meta

Der Erfolg diese chinesischen KI stellt ein ernsthaftes Risiko für die Vormachtstellung westlicher KI-Firmen dar. Die Technologie ist konkurrenzfähig, und das Unternehmen setzt auf eine schnelle, globale Expansion. Sollte DeepSeek weiterhin so rasant wachsen, könnte dies das KI-Monopol der westlichen Welt ins Wanken bringen.

3. DeepSeek R1 ist Open-Source und lokal nutzbar

Eine weitere Besonderheit von DeepSeek ist die Verfügbarkeit als Open-Source-Modell. Dies bedeutet, dass Unternehmen und Entwickler die KI auf ihren eigenen Rechnern betreiben können, was nicht nur Kosten spart, sondern auch den Datenschutz verbessert. Dies steht im Gegensatz zu den restriktiven Lizenzmodellen von OpenAI und Google.

Fazit: DeepSeek ist gekommen, um zu bleiben

Aus meiner Sicht, ist DeepSeek ist keine kurzfristige Erscheinung am KI Himmel, sondern eine ernstzunehmende Alternative zu OpenAI, Google und Meta. Die Kombination aus Leistung, Kosteneffizienz und Open-Source-Verfügbarkeit macht diese chinesische KI zu einem potenziellen Game-Changer. Die kommenden Monate werden zeigen, ob sich diese neue KI im KI-Markt etablieren kann. Doch eines ist sicher, die KI-Landschaft wird durch DeepSeek verändern. Was auch sicher ist, du musst deine Webseite oder Online Shop jetzt für KI optimieren. Damit du auch in Zukunft noch wettbewerbsfähig bleibst.