IDC meldet Rekord-IT-Ausgaben durch KI-Boom. Hier erfahren Marketing- und Vertriebsverantwortliche, wie sie daraus echten ROI und Wettbewerbsvorteile machen.
KI-Boom bei IT-Ausgaben: Was Marketing & Vertrieb jetzt tun mĂĽssen
2025 steigen die weltweiten IT-Ausgaben um 14 Prozent auf rund 4,25 Billionen US-Dollar – so die Analysten von IDC. Rechenzentren, KI-Infrastruktur, Software, Services: Alles wächst, vor allem alles, was mit Künstlicher Intelligenz zu tun hat.
Die spannende Frage für Marketing- und Vertriebsverantwortliche in Deutschland ist nicht: Ob dieser Superzyklus kommt. Der ist längst da. Die Frage ist: Nutzen Sie ihn aktiv für Wachstum – oder zahlen Sie nur die Rechnung für neue Tools, ohne echten ROI?
In dieser Ausgabe unserer Reihe „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ schauen wir uns an, was hinter dem Rekordniveau der IT-Ausgaben steckt – und wie Sie daraus eine klare Roadmap für Marketing-ROI, Vertriebseffizienz und bessere Budgets ableiten.
1. Was der IDC-Superzyklus konkret bedeutet – in Zahlen und in der Praxis
Die Kernaussage der IDC-Zahlen: Wir erleben den stärksten IT-Investitionsschub seit Mitte der 1990er-Jahre. Damals hieß der Treiber Windows 95 und Internet. Heute heißt er generative KI.
- +14 % IT-Ausgaben 2025 (Hardware, Software, Services)
- 4,25 Bio. US-Dollar Volumen im IT-Kernmarkt
- Fast 7 Bio. US-Dollar, wenn Telekommunikation und unternehmensnahe Dienstleistungen mitgerechnet werden
- Rechenzentrumsinfrastruktur (Server, Storage, Netzwerk) soll 2025 um 86 % wachsen und fast 0,5 Bio. US-Dollar erreichen
- Für 2026 erwartet IDC immer noch rund +10 % Wachstum – trotz möglicher Konjunkturabkühlung
Was heiĂźt das im Klartext fĂĽr Marketing & Vertrieb?
- Budgets für KI-Lösungen werden frei – auch in eher konservativen Branchen.
- IT-Entscheider suchen aktiv nach Use Cases, die Umsatz und Marge verbessern.
- Wer als CMO, Vertriebsleiter:in oder Head of Growth keine klare KI-Agenda hat, verliert intern den Anschluss.
Die Realität ist: Unternehmen werden in KI investieren, ob mit oder ohne Marketing & Vertrieb. Wer sich jetzt nicht positioniert, bekommt Tools vorgesetzt statt mitzureden – und kämpft später mit Silos, Schatten-IT und wenig passgenauen Lösungen.
2. Warum KI im Marketing-Budget kein „Nice-to-have“ mehr ist
IDC betont: Auch bei konjunktureller Unsicherheit planen die meisten Unternehmen steigende IT-Budgets. Der Grund ist simpel: KI wird nicht mehr als Experiment betrachtet, sondern als notwendige Produktivitäts- und Umsatzmaschine.
FĂĽr Marketing & Vertrieb ist das eine klare Aufforderung:
KI gehört in den Kern Ihres Go-to-Market – nicht an den Rand Ihres Tech-Stacks.
Typische Fehlannahmen in deutschen Unternehmen
Ich sehe in Gesprächen mit Teams immer wieder die gleichen Muster:
- „Wir warten, bis sich der Markt beruhigt.“ – Währenddessen sichern sich Wettbewerber First-Mover-Vorteile in Daten, Modellen und Learnings.
- „Wir probieren mal ein KI-Tool fürs Texten.“ – Content-Automatisierung ohne Strategie bringt selten mehr Umsatz.
- „KI ist Sache von IT und Data Science.“ – Dann wundert man sich später, warum das Modell keine vertriebsrelevanten Signale kennt.
Der IDC-Superzyklus zeigt: Wer KI auf Taktikebene belässt, verbrennt Budget. Wer KI als strategische Fähigkeit für Kundengewinnung und -bindung versteht, baut sich einen strukturellen Vorteil auf.
Drei harte GrĂĽnde, jetzt zu handeln
- Kostenbasis: KI reduziert operative Marketingkosten (z.B. Content-Produktion, Reporting) – Budgets können in Wachstumsthemen fließen.
- Wachstum: Besseres Targeting, höhere Conversion, präzisere Preis- und Angebotsgestaltung sorgen für messbaren Mehrumsatz.
- Wettbewerb: Wenn andere schneller lernen, wie man KI in Kampagnen einbettet, werden CPCs, CPMs und Leads fĂĽr Sie teurer.
3. Konkrete KI-Use Cases fĂĽr Marketing & Vertrieb in Deutschland
Der spannende Teil: Wo genau sollten Sie in KI investieren, damit die steigenden IT-Ausgaben auch Ihren ROI nach oben treiben?
Im Kontext des deutschen Marktes funktionieren vor allem vier Bereiche gut, weil sie sich schnell messen und skalieren lassen.
3.1 KI-gestĂĽtzte Kundenanalyse & Segmentierung
Erster Hebel: Daten nutzen, die Sie längst haben.
Typische Datenquellen:
- CRM (Leads, Opportunities, AbschlĂĽsse)
- Web-Analytics (Verhalten, Kanäle, Conversions)
- Marketing Automation (E-Mail, Nurturing, Scoring)
- Service- und Ticket-Systeme (Beschwerden, Fragen, Churn-Signale)
Mit KI-Modellen lassen sich daraus u.a. ableiten:
- Umsatzpotenzial pro Account (Account Scoring)
- Abwanderungsrisiko im B2C und B2B
- Kaufwahrscheinlichkeiten fĂĽr bestimmte Produkte
- Mikro-Segmente mit spezifischen BedĂĽrfnissen
Praxisbeispiel: Ein mittelständischer Maschinenbauer identifiziert mit KI-Modellen die Top-15-%-Bestandskunden mit dem höchsten Cross-Selling-Potenzial. Der Vertrieb fokussiert sich auf diese Gruppe, individualisiert Angebote – und steigert den Zusatzumsatz im Folgejahr um 20–30 %, ohne das Sales-Team zu vergrößern.
3.2 Content-Automatisierung entlang der Customer Journey
Die steigenden IT-Ausgaben fließen massiv in Rechenzentren und KI-Infrastruktur. Nutzen Sie diese Rechenpower für Content – aber nicht wahllos.
Sinnvolle Einsatzfelder:
- Ad-Varianten in groĂźem Stil testen (Texte, Visualideen, Claims)
- Landingpages personalisieren (nach Branche, Größe, Use Case)
- E-Mail-Nurturing-Strecken dynamisch generieren
- Produktbeschreibungen, FAQs, Help-Center-Inhalte automatisch aktualisieren
Wichtig ist dabei eine saubere Governance:
- Brand-Ton definieren (Stil-Guidelines, Beispiele)
- Freigabeprozesse klar regeln
- KI-Ausgaben mit Performance-Zielen verknĂĽpfen (z.B. +15 % Conversionrate auf Paid-Landingpages)
So wird der Content-Output größer – aber eben auch messbar besser, nicht nur billiger.
3.3 Predictive Analytics fĂĽr Vertrieb & Pipeline-Steuerung
IDC erwartet 2026 immer noch 20 % Wachstum bei IT-Dienstleistern. Das deutet auf einen starken Bedarf an Beratung – gerade im B2B-Vertrieb.
Hier hilft KI vor allem bei einer Aufgabe, in der Menschen notorisch schlecht sind: Priorisierung.
Typische Anwendungsfälle:
- Lead Scoring: Welche Leads passen nicht nur zum ICP, sondern zeigen auch echtes Kaufverhalten?
- Opportunity Scoring: Welche Deals haben eine realistische Abschlusswahrscheinlichkeit – und wann?
- Forecasting: Wie entwickelt sich Pipeline und Umsatz bei gleichbleibender Aktivität? Welche Kampagnen zahlen wirklich ein?
Die Konsequenz fĂĽr Vertriebsteams:
- Weniger Zeit mit „Höflichkeitsangeboten“
- Mehr Fokus auf kaufbereite Accounts
- Bessere Abstimmung mit Marketing über Kampagnen, die tatsächlich Umsatz bringen
3.4 Personalisierte Kampagnen im deutschen Kontext
Deutsche Kund:innen sind sensibel bei Datenschutz, gleichzeitig aber offen fĂĽr spĂĽrbaren Mehrwert. Erfolgreiche KI-Personalisierung schafft genau das Gleichgewicht.
Beispiele:
- B2B: Branchen- und rollenbasierte Landingpages, die typische Pain Points ansprechen (z.B. „Leiter Logistik im Maschinenbau“ statt generisches „Industrie“).
- B2C: Empfehlungs-Engines, die nicht nur „ähnliche Produkte“ anzeigen, sondern Kontext berücksichtigen (Saison, Region, Preissensitivität).
- E-Mail-Marketing: Versandzeit, Betreff, Inhalte und Angebote pro Nutzer:in dynamisch variieren – auf Basis von Öffnungs- und Kaufverhalten.
Wichtig: Transparenz. Wer klar kommuniziert, warum Empfehlungen erscheinen und wie Daten genutzt werden, schafft Vertrauen statt Ăśberwachungspanik.
4. Aus IT-Budget wird Marketing-ROI: Ihre 6-Schritte-Roadmap
Die IDC-Zahlen zeigen: Das Geld ist da. Die Frage ist, ob es strategisch in Marketing & Vertrieb ankommt oder in generischer Infrastruktur versickert.
Hier eine pragmatische Roadmap, die sich in vielen Unternehmen bewährt:
Schritt 1: Ausgangslage klären
- Welche Marketing- und Vertriebsziele sind fĂĽr 2025/2026 gesetzt (Umsatz, Leads, CAC, CLV)?
- Welche Prozesse kosten heute am meisten Zeit (Reporting, manuelle Listen, individuelle Angebote)?
- Welche Daten stehen bereits strukturiert zur VerfĂĽgung?
Schritt 2: Zwei bis drei priorisierte KI-Use Cases wählen
Statt „wir machen KI“, lieber fokussiert starten:
- 1 Use Case fĂĽr Umsatzwachstum (z.B. Predictive Cross-Selling)
- 1 Use Case fĂĽr Effizienz (z.B. automatisiertes Reporting)
- Optional 1 Use Case fĂĽr Kundenerlebnis (z.B. personalisierte E-Mails)
Schritt 3: IT & Fachbereiche an einen Tisch holen
Der IDC-Superzyklus wird vor allem von Rechenzentren und Infrastruktur getrieben. Sorgen Sie dafĂĽr, dass Marketing & Vertrieb beim Design mitreden:
- Welche Daten braucht das Vertriebsteam wirklich?
- Wie mĂĽssen Dashboards aussehen, damit sie im Alltag genutzt werden?
- Welche Schnittstellen sind kritisch (CRM, Marketing Automation, ERP)?
Schritt 4: Saubere Daten- und Governance-Basis schaffen
KI ohne Datenhygiene bringt Frust:
- Dubletten, veraltete Kontakte, fehlende Brancheninfos bereinigen
- Einfache, klare Datenstandards definieren (z.B. Pflichtfelder im CRM)
- Regeln zur KI-Nutzung schriftlich festhalten (Brand Voice, Datenschutz, Freigaben)
Schritt 5: Schnell pilotieren, hart messen
Ein typischer Fehler: 12-Monats-Projekte ohne sichtbaren Output. Besser:
- 8–12 Wochen Pilot pro Use Case
- Klare Metriken vorab (z.B. +20 % Marketing-Qualified-Leads, +10 % Conversion in der Opportunity-Phase)
- Kleine, gemischte Teams aus Marketing, Vertrieb, IT
Schritt 6: Erfolge intern verkaufen – für mehr Budget
Der IDC-Bericht zeigt: IT-Budgets wachsen weiter. Wer nachweisen kann, dass ein KI-Pilot konkret
- X % mehr Umsatz,
- Y % weniger manuellen Aufwand oder
- Z % niedrigere Akquisekosten
gebracht hat, argumentiert bei CFO und CIO deutlich leichter für den nächsten Ausbauschritt.
5. Blick nach vorn: Vom KI-Tool zur KI-Fähigkeit in Marketing & Vertrieb
IDC hält die Wahrscheinlichkeit eines „perfekten Sturms“ wie 2001 für gering. Selbst bei einer moderaten Rezession würden die meisten IT-Ausgaben weiterlaufen – weil KI immer stärker zum Betriebssystem von Marketing & Vertrieb wird.
FĂĽr Sie heiĂźt das:
- Es reicht nicht, „auch ein KI-Tool“ zu haben.
- Entscheidend ist, ob Ihr Team KI kompetent einsetzt, die richtigen Fragen stellt und Ergebnisse kritisch beurteilen kann.
Aus meiner Sicht sollten Sie 2025/2026 drei Ziele verfolgen:
- Mindset: KI ist kein Ersatz fĂĽr Marketing- und Vertriebskompetenz, sondern ein Multiplikator.
- Skillset: Teams lernen, mit KI zu experimentieren, Prompts zu schreiben, Daten zu verstehen und Modelle zu hinterfragen.
- Toolset: Sie wählen wenige, gut integrierte Kernlösungen statt zehn Insellösungen mit Export-Orgien in Excel.
Die IT-Ausgaben steigen ohnehin. Die Frage ist, ob Ihr Unternehmen dadurch nur mehr Infrastruktur hat – oder einen messbaren Vorsprung in Marketing & Vertrieb.
Wenn Sie diese Serie „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ weiterverfolgen, bekommen Sie genau dafür Schritt-für-Schritt-Ansätze, praxisnahe Beispiele und konkrete Frameworks. Der KI-Superzyklus läuft – jetzt ist der Moment, Marketing-ROI und Vertriebserfolg fest darin zu verankern.