Dominic Lipphart

• Implementierung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) im B2B-Vertrieb gewinnen zunehmend an Bedeutung, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Trotz bestehender Potenziale zur Effizienzsteigerung, Prozessautomatisierung und datengetriebener Entscheidungsfindung fehlt es vielen Unternehmen an einer systematischen Implementierungsstrategie. In dieser Arbeit wird der aktuelle Reifegrad Österreichischer KMU im B2B-Vertrieb in Kärnten und der Steiermark analysiert und der Zusammenhang zwischen den Implementierungsvoraussetzungen und der tatsächlichen Nutzung von KI untersucht. Zur Beantwortung der Forschungsfragen wurden zwei etablierte Reifegradmodelle – das SAIM-Modell nach Voß und die AI Maturity Map von Kreutzer & Sirrenberg – herangezogen und durch eine empirische Untersuchung validiert. Eine quantitative und qualitative Analyse ermöglicht es, zentrale Einflussfaktoren auf die KI-Adoption zu identifizieren. Zudem werden Handlungsempfehlungen für Unternehmen entwickelt, um KI wertschaffend zu implementieren oder bestehende Anwendungen zu optimieren. Die Ergebnisse zeigen, dass österreichische KMU einen mittleren bis niedrigen Reifegrad in Bezug auf die KI-Implementierung aufweisen. Insbesondere mangelnde Datenqualität, unzureichende Schulungen und fehlende Prozessintegration stellen zentrale Hemmnisse dar. Die Untersuchung zeigt zudem, dass moderne KI-Tools wie Gong.io und Clari sowie KI-gestützte CRM-System wie HubSpot oder Salesforce erhebliche Potenziale bieten, um datengetriebene Vertriebsentscheidungen zu verbessern und die Genauigkeit von Umsatzprognosen zu erhöhen. Nach den Handlungsempfehlungen schließt die Arbeit mit einer kritischen Betrachtung der Ergebnisse und etwaiger Limitationen sowie einer Einführung in den AI Act der EU, der für Unternehmen neue Anforderungen im Bereich der KI-Compliance schafft. Diese Forschung liefert Einblicke für Wissenschaft und Praxis, indem ein strukturierter Ansatz zur KI-Implementierung im B2B-Vertrieb aufgezeigt wird und Unternehmen dabei unterstützt werden, den Mehrwert von KI strategisch zu nutzen.
• The implementation and usage of artificial intelligence (AI) in B2B sales is becoming increasingly important, especially for small and medium-sized enterprises (SMEs). Despite existing potential for increasing efficiency, process automation and data-driven decision-making, many companies lack a systematic implementation strategy. This thesis examines the current maturity level of Austrian SMEs in B2B sales in Carinthia and Styria and analyzes the relationship between the implementation requirements and the actual use of AI. To answer the research questions, two established maturity models — the SAIM model according to Voß and the AI Maturity Map by Kreutzer & Sirrenberg — were used and validated through an empirical study. A quantitative and qualitative analysis makes it possible to identify key factors influencing AI adoption. In addition, recommendations for action are developed for companies to implement AI in a targeted manner or to optimize existing applications. The results show that Austrian SMEs have a medium to low level of maturity in terms of AI implementation. In particular, a lack of data quality, insufficient training and a lack of process integration are key obstacles. The study also shows that modern AI tools such as Gong.io and Clari, as well as AI-supported CRM systems such as HubSpot or Salesforce, offer considerable potential to improve data-driven sales decisions and increase the accuracy of sales forecasts. Besides some recommendations for actions, the paper concludes with a critical review and limitations regarding the thesis. This also includes in particular the EU's AI Act, which creates new requirements for companies in the area of AI compliance. This research provides insights for academia and practice by outlining a structured approach to AI implementation in B2B sales and helping companies to strategically leverage the added value of AI.