KI und Automatisierung
Beweise statt Versprechen: Was B2B-Käufer bei KI sehen wollen
B2B-Käufer kaufen KI 2026 nicht mehr wegen großer Versprechen, sondern wegen belegter Ergebnisse. Forrester erwartet, dass Kaufentscheidungen von nachgewiesenen Resultaten statt von Versprechen getragen werden. Für Unternehmen heißt das: Der Nutzen von KI muss im konkreten Prozess messbar sein, vor dem Kauf und danach.
Die Daten zeigen, worauf Käufer dabei setzen. Laut dem B2B Buying Disconnect Report 2026 von TrustRadius sind eine Testphase oder ein Testzugang für 77 Prozent der Technologie-Käufer eine der einflussreichsten Informationsquellen, Produktdemos für 73 Prozent. An der Spitze stehen ausschließlich Quellen, bei denen Käufer selbst prüfen oder anderen Nutzern zuhören.
Warum glauben B2B-Käufer KI-Versprechen nicht mehr?
KI ist im Einkauf angekommen, das Vertrauen in ihre Antworten aber nicht. Laut Forrester nutzen 94 Prozent der Business-Käufer KI im Kaufprozess. Sie gleichen die Ergebnisse aber mit vertrauenswürdigen Quellen ab, etwa mit Kolleginnen und Kollegen, Fachleuten und Analysten. Forrester stützt sich dabei auf seinen Buyers' Journey Survey mit fast 18.000 Käuferinnen und Käufern weltweit.
Die Skepsis wächst. Bei TrustRadius geben 72 Prozent der Käufer an, KI-Antworten immer oder sehr oft zu überprüfen, ein Jahr davor waren es 58 Prozent. Laut Forrester waren 19 Prozent der Business-Käufer weniger sicher in ihrer Kaufentscheidung, weil KI-Systeme ungenaue oder irreführende Ergebnisse geliefert hatten.
Dazu kommen überzogene KI-Versprechen von Anbietern. Für Werbung mit KI-Fähigkeiten, die gar nicht vorhanden sind, hat sich der Begriff „AI Washing“ etabliert. Die US-Börsenaufsicht SEC hat 2024 erstmals zwei Vermögensverwalter genau dafür belangt, die Strafen betrugen zusammen 400.000 US-Dollar.
Auch im DACH-Raum ist der Nutzen von KI für viele Unternehmen noch nicht belegt. Laut einer Bitkom-Befragung von 603 Unternehmen nennen 54 Prozent der deutschen KI-Anwender schwer kalkulierbare Kosten als Hemmnis. Einen messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg sehen 45 Prozent.
Wer entscheidet heute über den Kauf von KI?
Immer öfter entscheiden Einkauf und Finanzabteilung mit. Laut Forrester sind Einkaufsfachleute in 53 Prozent der Kaufprozesse Entscheider, laut G2 Buyer Behavior Report 2026 ist die Finanzabteilung inzwischen an 46 Prozent der Softwarekäufe beteiligt.
Die Finanzabteilung prüft streng. Fast die Hälfte der von G2 befragten Softwarekäufer erlebte im vergangenen Jahr, dass der CFO einen bereits genehmigten Kauf gestoppt hat. Drei von vier Käufern mit dieser Erfahrung erwarten inzwischen einen positiven ROI innerhalb von sechs Monaten.
Bewertet wird außerdem, ob eine KI-Lösung in die bestehende IT passt. In der Studie „Voice of the Buyer AI Research Reality Check“ des Marketingdienstleisters INFUSE mit 310 Fachleuten aus Großunternehmen ist eine nachgewiesene Integration in die bestehenden Systeme zum wichtigsten Prüfkriterium geworden. INFUSE-CMO Victoria Albert zieht daraus den Schluss, dass derzeit jene Marketingverantwortlichen gewinnen, die Integration und Ergebnisse vermarkten und nicht die KI selbst.
Welche Beweise wollen B2B-Käufer sehen?
Welcher Nachweis überzeugt, hängt von der Phase im Kaufprozess ab. Die folgende Übersicht ordnet typische Fragen der Käufer den passenden Belegen zu:
| Kaufphase | Frage der Käufer | Passender Nachweis |
|---|
| Recherche | Stimmt, was über den Anbieter gesagt wird? | Unabhängige Bewertungen, Referenzen von Kunden |
| Shortlist | Passt die Lösung zu unseren Systemen? | Nachgewiesene Integration, Demo mit eigenen Daten |
| Evaluierung | Funktioniert es in unserem Prozess? | Pilot oder Testphase mit vorher festgelegten Kennzahlen |
| Freigabe | Rechnet es sich? | Business Case mit Ausgangswerten und Zielwerten |
| Nach dem Kauf | Hat es sich gelohnt? | Messung derselben Kennzahlen im laufenden Betrieb |
Die Daten von TrustRadius stützen diese Reihenfolge. Nach Testzugang und Demos folgen die eigene Erfahrung mit einem Produkt (72 Prozent), Nutzerbewertungen (53 Prozent) und der Rat von Kolleginnen und Kollegen (49 Prozent). Transparente Preise stehen seit vier Jahren ganz oben auf der Wunschliste der Käufer, 2026 bei 45 Prozent.
Pilotphasen sind dabei kein Extra mehr. Laut Forrester haben mehr als 60 Prozent der Business-Käufer irgendeine Form von Testphase gekauft, vom begrenzten Pilot bis zur bezahlten Testumgebung.
Wie machst du den Nutzen von KI messbar?
Den Nutzen von KI belegst du am zuverlässigsten mit einem Vorher-Nachher-Vergleich im echten Prozess. Diese Schritte haben sich bewährt:
- Ausgangswert messen: Halte fest, wie der Prozess heute läuft, bevor KI dazukommt. Ohne Ausgangswert gibt es später nichts zu vergleichen.
- Kennzahlen gemeinsam festlegen: Einige dich mit Fachbereich und Finanzabteilung auf wenige Kennzahlen, etwa Durchlaufzeit, Bearbeitungsaufwand, Fehlerquote oder Anzahl der Rückfragen.
- Klein starten: Ein Prozess, ein Bereich, ein klarer Zeitraum. So bleibt das Ergebnis eindeutig zuzuordnen.
- Messung in den Prozess einbauen: Wenn jeder Schritt automatisch protokolliert wird, musst du nichts nachträglich in Tabellen zusammensuchen.
- Nach dem Go-live weitermessen: Der Nachweis endet nicht mit dem Pilot. Dieselben Kennzahlen zeigen auch im Betrieb, ob der Nutzen bleibt.
Entscheidend ist, dass die KI in einen klar definierten Prozess eingebaut ist. Warum das auch für die Akzeptanz im Team zählt, zeigt unser Artikel KI scheitert intern, nicht technisch.
Wie kann das in der Praxis aussehen?
Nimm die Bestellanforderung in einem mittelständischen Betrieb. Bevor KI dazukommt, misst das Team einige Wochen lang drei Dinge: wie lange es vom Antrag bis zur Freigabe dauert, wie oft der Einkauf wegen fehlender Angaben nachfragen muss und wie viele Bestellungen am Prozess vorbeilaufen.
Danach prüft die KI eingehende Anträge auf Vollständigkeit und Budget und leitet sie an die richtige Freigabestufe weiter. Die Freigabe selbst bleibt bei der zuständigen Person. Nach dem Pilot misst das Team dieselben drei Werte noch einmal.
Das Ergebnis ist kein Versprechen, sondern ein Vergleich mit den eigenen Daten des Unternehmens. Genau diesen Beleg will die Finanzabteilung sehen, bevor sie weitere Prozesse freigibt.
Ein Beleg kann auch schon vor der Kaufentscheidung entstehen, wenn der heutige Aufwand eines Prozesses vorab beziffert wird. In einem anonymisierten Beispiel aus einem Prozesskosten-Audit ergab sich bei einem Mittelständler mit 240 Mitarbeitenden für vier Prozesse ein Potenzial von rund 190 Stunden manuellem Aufwand pro Monat. Hochgerechnet sind das rund 2.285 Stunden pro Jahr, konservativ gerechnet nur mit Personalkosten.
Wo liegen die Grenzen?
Die Marke zählt weiterhin. Laut TrustRadius kannten 79 Prozent der Käufer ein Produkt bereits, bevor sie mit der eigentlichen Recherche begonnen haben. Auch Forrester betont, dass die Marke wichtig bleibt, das Vertrauen aber zunehmend aus belegtem Nutzen entsteht.
Bei neuen KI-Anwendungen fehlen oft Referenzen. Wer als Erster einen Anwendungsfall umsetzt, kann sich nicht auf Fallstudien stützen. Ein gut gemessener Pilot ist dann der einzige belastbare Nachweis.
Nicht jeder Nutzen lässt sich in Zahlen fassen. Bessere Nachvollziehbarkeit oder weniger Frust im Team sind echte Effekte, tauchen in einer Kennzahl aber oft nur indirekt auf. Und Messen kostet selbst Zeit.
Auch die Studienlage hat Grenzen. TrustRadius, G2 und INFUSE verdienen selbst Geld damit, dass Käufer nach Belegen und Bewertungen suchen. Die meisten Zahlen stammen aus internationalen Befragungen, für den DACH-Raum gibt es mit den Bitkom-Daten nur wenige vergleichbare Werte.
Häufige Fragen
Warum verlangen B2B-Käufer Beweise statt Versprechen?
Weil Kaufentscheidungen genauer geprüft werden und mehr Beteiligte mitreden. Laut G2 ist die Finanzabteilung inzwischen bei 46 Prozent der Softwarekäufe beteiligt, und viele Käufer überprüfen KI-Antworten systematisch.
Welche Nachweise überzeugen B2B-Käufer am meisten?
Eigene Tests überzeugen am meisten. Laut TrustRadius zählen Testzugänge für 77 Prozent und Produktdemos für 73 Prozent der Technologie-Käufer zu den einflussreichsten Informationsquellen.
Was bedeutet AI Washing?
AI Washing bedeutet, mit KI-Fähigkeiten zu werben, die ein Produkt nicht oder nicht im behaupteten Umfang hat. Die US-Börsenaufsicht SEC hat 2024 erstmals Strafen dafür verhängt.
Wie lässt sich der Nutzen von KI messen?
Am besten mit einem Vorher-Nachher-Vergleich im echten Prozess. Du misst Kennzahlen wie Durchlaufzeit oder Fehlerquote vor dem Einsatz der KI und danach mit denselben Methoden noch einmal.
Braucht jede KI-Anschaffung einen Pilot?
Nicht jede, aber ein Pilot ist der stärkste Nachweis vor dem Kauf. Laut Forrester haben mehr als 60 Prozent der Business-Käufer bereits eine Form von Testphase gekauft.
Fazit
B2B-Käufer kaufen KI heute nach Belegen, nicht nach Versprechen. Finanzabteilung und Einkauf entscheiden mit, Testphasen sind Standard, und KI-Antworten werden überprüft. Wer KI einführen will, sollte den Nutzen deshalb im eigenen Prozess messen: mit einem Ausgangswert, einem klar begrenzten Pilot und denselben Kennzahlen nach dem Go-live.
Quellen
