KI repariert keine fehlerhaften Daten. KI verstärkt es.
Das Versprechen von KI in Go-to-Market-Groups ist klar: bessere Vorhersagen, schnellere Ausführung und intelligentere Entscheidungen. Es gibt jedoch ein Drawback: Heutzutage arbeiten die meisten GTM-Organisationen mit inkonsistenten Definitionen, widersprüchlichen Dashboards und manuell gepatchten Arbeitsabläufen. In einer Welt vor der KI waren diese Inkonsistenzen ineffizient. In einer KI-gesteuerten Welt können sie katastrophale Folgen haben.
Für CEOs bedeutet dies, dass Ihre KI-Investition auf Treibsand basieren könnte. Für Umsatzführer optimiert Ihr Staff in Richtung widersprüchlicher Definitionen von Erfolg. Für Anleger werden Portfoliounternehmen ohne diese Grundlage systematisch schlechter abschneiden als AI-first- und AI-native-Konkurrenten.
Das Drawback ist nicht die KI-Reife. Es liegt daran, dass GTM nie auf einem Datenstandard aufgebaut wurde.
Das Drawback der „Volkstaxonomie“.
Ältere Domains wurden standardisiert, bevor sie automatisiert wurden. Das Finanzwesen hat GAAP; Buchhaltung hat IFRS; Lieferketten nutzen EDI und Softwareentwicklung stützt sich auf API-Spezifikationen. Diese Requirements sollen es Systemen ermöglichen, bei jedem Schritt konsistent und ohne menschliche Interpretation zu argumentieren.
Stellen Sie sich vor, Stripe würde sein API-Antwortformat jeden Dienstag entsprechend der Meinung eines technischen Managers ändern. Die globale digitale Wirtschaft würde zusammenbrechen. Dennoch führen wir unsere Income-Groups genau so.
GTM hat nie eine gleichwertige Grundlage entwickelt – und jetzt zahlen wir Zinseszinsen für diese technischen Schulden. Stattdessen erfindet jedes Unternehmen seine eigenen Definitionen von MQLs, Lebenszyklusphasen und Attributionslogik. Das Ergebnis ist kein System, sondern eine volkstümliche Taxonomie – eine Artwork lokal erfundenes Klassifizierungssystem, das innerhalb eines Kontexts funktioniert, aber in dem Second zusammenbricht, in dem man versucht, ihn zu skalieren. Denken Sie darüber nach, wie Fischer Fische anders klassifizieren als Meeresbiologen. Das gleiche Muster zeigt sich bei GTM: lokal kohärent, funktionsübergreifend inkompatibel und strukturell fragil. Definitionen, die im Second einen Sinn ergeben, teamübergreifend funktionieren und unter Automatisierung zusammenbrechen.
Diese Fragilität conflict beherrschbar, als Menschen die primären Interpreten waren, aber sie ist nicht beherrschbar, wenn von KI-Systemen erwartet wird, dass sie autonom denken.
KI kann Inkohärenz nicht interpretieren
KI-Systeme sind auf konsistente Bezeichnungen, saubere Hierarchien und eine einheitliche Semantik angewiesen. GTM-Daten sind heute typischerweise das Gegenteil: dupliziert, manuell bearbeitet und von Ausnahmen abhängig.
Was passiert additionally, wenn die KI darüber liegt? Keine Geheimdienstinformationen – Vermutungen. KI füllt Lücken und glättet Widersprüche. Es wird genau dort zuversichtlich, wo es zögern sollte. Dies ist kein KI-Fehlverhalten; Es handelt sich um korrektes Verhalten angesichts einer falschen Struktur. Ohne einen strukturellen GTM-Datenstandard kann KI nicht argumentieren. Es halluziniert voller Zuversicht.
Ein B2B-Unternehmen in der Wachstumsphase implementierte KI-Prognosen in seiner gesamten Vertriebsorganisation. Innerhalb von zwei Quartalen stellten sie fest, dass ihr Modell durchweg 30 % ungenauer conflict als die manuellen Prognosen ihres erfahrenen kommerziellen Kundenbetreuers. Der Schuldige? „Stufe 3: Qualifizierte Gelegenheit“ bedeutete für drei regionale Groups unterschiedliche Bedeutungen. Bei einem conflict eine rechtliche Prüfung erforderlich, bei einem anderen conflict eine Budgetbestätigung erforderlich und bei dem dritten conflict keines von beidem erforderlich. Die KI lernte zuverlässig alle drei Definitionen gleichzeitig und erstellte zuverlässige Vorhersagen auf der Grundlage inkohärenter Eingaben.
Das Drawback der ausgelassenen Variablen in GTM
Was hier tatsächlich passiert, ist ein klassischer Fall von ausgelassener Variablenverzerrung.
GTM-Systeme versuchen, Ergebnisse – Umsatz, Konvertierung, Prognosegenauigkeit – zu modellieren, ohne explizit die Variable zu modellieren, die sie alle steuert: die gemeinsame semantische Kohärenz. Wenn sich die Bedeutung zwischen Groups, Instruments und Zeit ändert, erscheinen die Daten immer noch gültig. Dashboards werden immer noch angezeigt. Modelle konvergieren immer noch.
Aber die wichtigste Variable wurde weggelassen. KI führt diese Voreingenommenheit nicht ein. Es macht es einfach sichtbar.
Der verborgene Mechanismus: Semantische Drift
Dieser Fehler tritt sofort in echten GTM-Bewegungen auf.
- Prognosedrift: Ein KI-Modell, das auf historischen Alternatives trainiert wurde, könnte inkompatible Semantiken mitteln, da „Stufe 2“ für verschiedene Vertriebsteams fünf verschiedene Dinge bedeutet. Die KI deckt diese Inkonsistenz nicht auf; es glättet es und liegt ruhig.
- ICP-Kollaps: Wenn das „ideale Kundenprofil“ in Advertising and marketing und Vertrieb unterschiedlich definiert wird, optimiert das Modell das, was abgeschlossen wurde, und nicht das, was hätte abgeschlossen werden sollen. Ein Technologieunternehmen trainierte seine KI, um potenzielle Kunden mit hohem Wert auf der Grundlage abgeschlossener Daten zu identifizieren. Das Advertising and marketing feierte einen Anstieg der „ICP-matched“ Leads um 40 %. Dennoch sanken die Umsatzkonversionsraten im selben Quartal um 25 %. Was ist passiert? Der ICP des Marketings wurde durch firmografische Merkmale (Unternehmensgröße, Branche) definiert. Der ICP des Vertriebs – der nie offiziell dokumentiert wurde – umfasste die Komplexität der Beschaffung und die Zugänglichkeit von Champions. Die KI optimierte sich wunderbar in Richtung einer Definition von Erfolg, an die nur ein Staff glaubte.
- Attribution Theatre: Wenn Kampagnen umbenannt und die Logik vom Staff geändert wird, erstellt die KI wunderschöne Dashboards, die nicht überprüfbar sind. Das ist keine Einsicht. Es ist automatisiertes Storytelling.
Was hier bricht, ist die semantische Kohärenz im Zeitverlauf. Menschen passen sich instinktiv an, wenn sich Bedeutungen zwischen Werkzeugen oder Vierteln ändern. KI kann das nicht. Ohne einen Normal wird jedes KI-System zum Historiker der Verwirrung.
Strukturdaten sind der eigentliche KI-Schutzgraben
Im KI-Zeitalter werden die Groups mit den meisten Instruments oder aggressiver Automatisierung nicht den Vorteil haben. Es wird zu den Groups mit den saubersten Daten und der vertrauenswürdigsten Signalschicht gehören.
Strukturelle GTM-Daten müssen verwaltet, nicht ausgehandelt und systemübergreifend interoperabel sein. Dies ist kein Werkzeugproblem. Es ist ein Infrastrukturproblem.
Was ein GTM-Datenstandard eigentlich bedeutet
Ein GTM Information Normal ist kein neues Dashboard. Es handelt sich um einen gemeinsamen semantischen Vertrag, der es Systemen ermöglicht, zuverlässig zu argumentieren: eine einzige, erzwungene Definition dessen, was jeder kritische Begriff in Ihrer gesamten Umsatzorganisation bedeutet. Zumindest definiert es gemeinsame Objektdefinitionen, eine einheitliche Lebenszyklussemantik und eine konsistente Phasenlogik.
Betrachten Sie dies als die „Schema-Registrierung“ für Ihre Geschäftslogik. Es reicht nicht aus, irgendwo ein Datenwörterbuch in einem PDF zu haben. Der Normal muss wie Code maschinell durchsetzbar sein. Es muss sich um eine starre Schicht handeln, die Mehrdeutigkeiten zurückweist oder zumindest signalisiert, bevor sie auf das KI-Modell treffen. Wenn die Daten nicht dem Schema entsprechen, sollte die KI nicht darauf zugreifen.
So wie API-Requirements das moderne Web erschlossen haben, erschließen GTM-Datenstandards KI-gesteuerte Umsatzsysteme. Ohne sie scheitert die Orchestrierung und die Autonomie bricht zusammen.
Korrigieren Sie vor der KI die Struktur
KI kann keine Klarheit erfinden; Es kann nur mit der Klarheit funktionieren, die es bietet. GTM braucht nicht mehr Intelligenz zusätzlich zum Chaos. Es braucht einen GTM-Datenstandard darunter.
Solange wir GTM-Daten nicht mit der gleichen Sorgfalt behandeln wie Finanzdaten, wird KI nicht unser Co-Pilot sein. Es wird nur ein sehr teurer und sehr schneller Generator für Missverständnisse sein. Jedes Versprechen eines KI-gesteuerten GTM wird strukturell verfrüht bleiben.
KI lässt GTM nicht im Stich. GTM scheitert an der KI, wenn es die Variable weglässt, die tatsächlich die Kohärenz regelt.
Über die Autoren
Karthiga Ratnam promoviert und ist Mitbegründerin von Viewers Haus, das visionären Gründern hilft, kategoriedefinierende Marken aufzubauen, die auf Zweck, Klarheit und langfristiger Wirkung basieren. Ihr Forschungs- und Praxisschwerpunkt liegt auf der Schnittstelle zwischen KI, Ontologie und wirkungsorientierter Kategorienerstellung. Karthigas Arbeit hilft Organisationen, sich in der sich entwickelnden Landschaft der Technologie und des menschlichen Verständnisses zurechtzufinden, und verwandelt großartige Unternehmen in Bewegungen, hinter denen sich Menschen versammeln.
George Alifragis ist Senior Vice President und Head of Working Community & Ecosystem bei der Metropolitan Companions Group, einer in New York ansässigen privaten Investmentfirma, die nicht beherrschendes Wachstumskapital für inhabergeführte Unternehmen bereitstellt. Mit quick zwei Jahrzehnten Erfahrung in der Skalierung öffentlicher und privater Unternehmen bringt George operatives Fachwissen in den Bereichen Geschäftstransformation, strategische Partnerschaften und innovationsorientierte Führung mit. Er conflict Mitglied des Vorstands von Desjardins und des Vorstands der Cyber Safety International Alliance.