Künstliche Intelligenz ist in einer zunehmend digitalen Welt zu einem Thema geworden, dem man nicht ausweichen kann. Sie birgt ein massives Potenzial, wenn man weiß, wie man sie gezielt einsetzt. Vor allem in der Software-as-a-Service-Branche stellt sich dabei die Frage, ob und wie KI in der Bestandskundenbetreuung von B2B-Kund*innen unterstützen kann. Ziel dieser Masterarbeit ist es daher, herauszufinden, welche Einsatzmöglichkeiten generative KI im Customer Success Management bietet und welchen konkreten Nutzen sie für SaaS-Unternehmen im B2B-Bereich haben kann. Dazu wird zunächst erläutert, was generative KI auszeichnet und welche Besonderheiten das Customer Success Management aufweist. Anschließend folgt eine Analyse der bestehenden Forschung und ein erstes Modell, das die Theorie zu KI und CSM miteinander verknüpft. Die praktische Sicht wird durch Expert*inneninterviews gewonnen, deren Auswertung mithilfe der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring erfolgt. Aus den Erkenntnissen der empirischen Untersuchung und den Erkenntnissen aus dem Theorieteilsoll dann ein Modell für den Einsatz von KI im CSM entwickelt werden. Damit soll die Arbeit einen Beitrag dazu leisten, die Potenziale von KI in der Kundenbetreuung zu verdeutlichen und SaaS-Unternehmen bei einem sinnvollen Einsatz von KI in ihren CSM-Alltag unterstützen.

Die Masterarbeit untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) Geschäftsmodelle im Anlagenbau, insbesondere in der Pharma- und Biotechindustrie, beeinflussen und weiterentwickeln kann. Am Beispiel der ZETA GmbH wird analysiert, welche Möglichkeiten KI bietet, um Prozesse effizienter zu gestalten, neue Geschäftsstrategien zu entwickeln und damit langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Im theoretischen Teil der Arbeit werden die Grundlagen von KI, Geschäftsmodellen und der digitalen Transformation erläutert. Es wird gezeigt, wie KI dazu beitragen kann, neue Wertangebote zu schaffen, Abläufe zu optimieren und durch gezielte Partnerschaften die Zusammenarbeit in Wertschöpfungsnetzwerken zu stärken. Die theoretischen Erkenntnisse legen den Grundstein für die Entwicklung konkreter Anwendungsbeispiele im praktischen Teil. Der praktische Teil der Arbeit konzentriert sich auf die Umsetzung in der ZETA GmbH. Dazu wurde ein systematisches Vorgehensmodell entwickelt, das die Integration von KI in Geschäftsmodelle ermöglicht. Im Rahmen von Workshops wurden zehn spezifische Anwendungsfälle identifiziert und analysiert. Diese reichen von KI-gestütztem IT-Service-Management über automatisierte Content-Erstellung bis hin zur Optimierung der Kundenkommunikation. Die Workshops dienten dazu, die Relevanz der Use Cases für das Unternehmen zu bewerten und passgenaue Lösungen zu erarbeiten. Ein zentrales Ergebnis der Arbeit ist die Entwicklung eines neuen Geschäftsmodells für die ZETA GmbH, das KI in zentrale Prozesse integriert. Das neue Geschäftsmodell basiert auf der Integration von KI in Schlüsselprozesse wie Entwicklung, Service und Kundenmanagement. Langfristig soll das Modell als ganzheitliches Lösungspaket vermarktet werden, das Effizienz, Personalisierung und innovative Dienstleistungen kombiniert. Ein Beispiel dafür ist die Verknüpfung von Entwicklungs- und Supportsystemen durch Jira Service Management AI, die den gesamten Lebenszyklus von Projektenunterstützt. Dieses Angebot wird nicht nur die internen Abläufe optimieren, sondern auch als maßgeschneiderte Lösung für Kund*innen positioniert, wodurch das Unternehmen als Innovationsführer in der Branche gestärkt wird. Diese Arbeit zeigt, wie Unternehmen wie die ZETA GmbH durch ein KI-basiertes Geschäftsmodell nicht nur ihre internen Prozesse optimieren, sondern auch neue Marktpotenziale erschließen und langfristig als Anbieter umfassender, innovativer Lösungen positioniert werden können. Sie bietet eine praxisnahe Grundlage, um KI als Treiber für Transformation und nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu nutzen.