2026 To B Überlebensbericht: Verschwundene Gruppen und mutierte Organisationen
Der To-B-Markt im Jahr 2026 weist eine extreme Hantelstruktur auf.
An einem Ende befinden sich die Technologieriesen, die über riesige Rechenkapazitäten und Ökosysteme verfügen. Am anderen Ende stehen kleine, aber äußerst elitefähige Startup-Teams. Dagegen befinden sich die mittelgroßen SaaS-Unternehmen mit Hunderten von Mitarbeitern, die auf der traditionellen Logik des "Personenstapels" basieren, in einer peinlichen Lage.
Früher benötigte die Entwicklung ähnlicher Produkte oder Dienstleistungen ein Team von mehreren Dutzend Personen und kontinuierliche Finanzierungen. Heute können zwei Personen mit der Hilfe von KI die Arbeit von zuvor zwanzig Personen erledigen. Dieser generative Unterschied in der Personalproduktivität verändert die Wettbewerbsregeln des Marktes.
Das Wachstumsgleichung hat sich von der linearen "Mehr Mitarbeiter = Mehr Umsatz" hin zur exponentiellen "Hebelwirkung der KI" gewandelt. Diese grundlegende Veränderung macht es schwierig, die Bilanzen der alten Geschäftsmodelle auszugleichen.
Es ist genau in dieser stummen, aber tiefgreifenden Effizienzrevolution, dass eine Gruppe besonderer Unternehmer in den Vordergrund getreten ist.
01 Diejenigen, die das alte System am besten verstehen, brechen es selbst auseinander
In dieser von KI angetriebenen Effizienzveränderung gibt es eine Gruppe von "Rebellen", die aus dem Kern des alten Systems stammen. Sie waren einst Mittelständler in großen Technologieunternehmen oder führenden SaaS-Unternehmen und haben die Glanzzeiten und die Beschränkungen des traditionellen Modells miterlebt. Ihre Gründungswahl basiert auf einer tiefgreifenden Erkenntnis der Probleme und einer technischen Entlastung.
Mehrere Unternehmer wie Lu Yang (PureBlue AI), Zhai Xingji (Yunucleus Technology), Zhao Yan (Shicheng Marketing) und Pang Dawei (ChatExcel), die in diesem Artikel erwähnt werden, haben zuvor eine tiefe Interviewreihe von Neuters Magazine gegeben. Ihre Erfahrungen und Überlegungen eröffnen uns ein Fenster, um diese Transformation zu beobachten.
1. Karriereetiketten
Vor der Gründung von PureBlue AI war Lu Yang der Marktmanager von ByteDance's Volcengine und der Marktverantwortliche für das Doubao-Großmodell. Diese Erfahrung brachte ihn an die Spitze der KI-Veränderung und ließ ihn direkt dabei zusehen, wie das Großmodell die zugrunde liegende Logik der Trafficverteilung neu strukturiert.
Er erkannte schnell, dass das traditionelle Marketingmodell, das auf menschlicher Erfahrung und der Anhäufung von Inhalten basiert, bei der SEO, vor dem sich ständig entwickelnden und regellosen KI-Schwarzen Kasten, versagt. Dies trieb ihn dazu, den stabilen Weg eines großen Unternehmens aufzugeben und stattdessen zu erforschen, wie man KI-Modelle einsetzt, um die Erkennungsregeln eines anderen KI-Modells zu verstehen und anzupassen, nämlich die GEO (Generative Engine Optimization).
Sein Team hat sich von der anfänglichen erfahrungsbasierten Herangehensweise schnell zur datenbasierten und schließlich zur modellbasierten Technologiestrategie entwickelt. Sie haben einen datengetriebenen Evolutionstriebwerk für die Selbstwahrnehmung der Umgebung entwickelt, um die ineffiziente menschliche Vermutung zu ersetzen.
Zhai Xingji's Gründungsidee stammt ebenfalls aus der Reflexion über das alte Modell.
Als ehemaliger Produktmanager von Fanruan Software war er intensiv an allen Aspekten des BI-Tools von der Vertrieb bis zur Implementierung beteiligt. Er beobachtete, dass viele Unternehmenskunden beim Kauf von Software im Wesentlichen nicht nach einem komplexeren Tool suchen, sondern nach einem "Mitarbeiter", der direkt die richtigen Antworten gibt.
Das traditionelle SaaS-Modell bietet die Möglichkeit der Prozessdigitalisierung, während die Kunden oft einen bestimmten Geschäftserfolg erwarten. Dieser grundlegende Unterschied hat ihn dazu gebracht, Yunucleus Technology zu gründen und das Unternehmen als "Digitaler Mitarbeiter-Einstellungsplattform" zu positionieren.
Anstatt Softwarelizenzen zu verkaufen, konzentrieren sie sich darauf, in konkreten Positionen wie dem Vorkauf und der Lieferkette in der Fertigungsindustrie KI-Digitale Mitarbeiter zu schaffen, deren Genauigkeit über 90 % liegt und die direkt Geschäftsergebnisse liefern können.
Zhao Yan hat über fünfzehn Jahre Erfahrung in B2B-Digitalmarketing und war zuvor bei Unternehmen wie Zhiqu Baichuan tätig. Seine langjährige Vertiefung in der Branche hat ihn dazu gebracht, das Aufbauen von Marken und Vertrauen nahezu instinktiv zu schätzen.
Als die GEO zu einem Trend wurde und viele Dienstleister in Massen Müllinhalte generierten und die Informationsquellen schnell verschmutzen, um für ihre Kunden die KI-Suchergebnisse zu verbessern, fühlte er sich stark gewarnt und abgestoßen. In seiner Meinung kann diese technische Vergiftung kurzfristig wirksam sein, aber langfristig wird sie die Markenreputation schädigen und von intelligenteren KI-Systemen zurückprallen.
Deshalb folgt das von ihm gegründete Shicheng Marketing der Langzeitstrategie von "Gute Arbeit braucht Zeit". Sie servieren nur Kunden, deren Werte mit denen des Unternehmens übereinstimmen, und setzen den Mindestjahresdienstleistungspreis auf 150.000 Yuan. Mit einer Kundenverlängerungsrate von 100 % haben sie die Machbarkeit ihrer "Rechten Weg zum Erfolg"-Strategie bestätigt.
Pang Dawei's Karriere hat sich über die beiden Gründungszyklen von SaaS und KI hinweg erstreckt. Als kontinuierlicher Unternehmer in der SaaS-Ära hat er den gesamten Prozess von der Finanzierung, Expansion bis zum Ausstieg miterlebt.
Beim zweiten Gründungsversuch mit ChatExcel verzichtete er bewusst auf das Modell der vorherigen Generation von "Personenstapel, Projektstapel und Vertriebsstapel". Das Team hat seinen Schwerpunkt auf technologische Durchbrüche gelegt und es geschafft, das KI-Modell auf Endgeräten zu komprimieren und zu implementieren, um eine echte Edge-Intelligenz zu erreichen und die Sicherheitsbedenken von Unternehmen bei der Verarbeitung sensibler Daten zu beseitigen.
Dieses Team mit weniger als zehn Mitgliedern und ohne Vertriebsmitarbeiter hat dank des Wertes des Produkts selbst ein eigenständiges Wachstum und einen Millionen-Euro-Dienstleistungsumfang erreicht, was die Machbarkeit des produktgetriebenen Wachstums in der KI-Ära bestätigt.
2. Generationsunterschied
Der gemeinsame Hintergrund dieser Unternehmer zeichnet die Kernunterschiede zwischen den alten und neuen Generationen von To-B-Unternehmern.
Die meisten SaaS-Unternehmer der alten Generation waren Systembauer.
Ihre Kernkompetenz lag darin, komplexe offline Geschäftsprozesse zu abstrahieren, zu standardisieren und in Software zu verpacken. Das Wachstumsmodell basierte auf der Gründung eines großen Vertriebs- und Implementierungsteams, um die Kunden zu überzeugen, neue Managementprozesse und Tools zu akzeptieren. Ihr Denken war prozessorientiert und das Ziel war die Effizienzoptimierung, aber es blieb oft auf der Ebene von "Helping customers use tools better".
Die neuen Generationen von KI-Unternehmern sind im Wesentlichen technologische Barrierenbrecher.
Sie versuchen nicht mehr, alte Prozesse durch Software zu fixieren oder zu verbessern, sondern nutzen direkt die KI-Technologie, um durch die Prozesse hindurch zu gelangen und das endgültige Geschäftsergebnis anzuvisieren. Ihr Denken ist ergebnisorientiert. Die Kunden müssen nicht verstehen, wie die KI funktioniert, sondern nur bestätigen, ob dieser "Digitale Mitarbeiter" oder "Intelligenter Dienst" die Aufgabe genau erfüllen und messbare Umsatzsteigerungen oder Kosteneinsparungen bringen kann.
Das Wachstumsmodell hat sich ebenfalls geändert, von der vertriebsgetriebenen Vermarktung, die auf der Menschenmasse basiert, hin zur produktgetriebenen Herangehensweise, die auf technologischen Barrieren und der Selbstbeweis der Effektivität beruht.
Dieser Generationswechsel spiegelt die grundlegende Veränderung der technologischen Hebelwirkung wider.
Wenn die KI bestimmte menschliche Arbeitsaufgaben direkt ersetzen kann, wird der Fokus des Gründens von der Organisation und Verwaltung von Menschen hin zur Schulung und Steuerung von KI verschoben.
Dies erklärt auch, warum diese Unternehmer, die aus dem Kern des alten Systems stammen, die stärksten Herausforderer des alten Modells werden, denn sie wissen am besten, wo die "Wände" sind und haben als erste die neuen Werkzeuge, um die Wände zu durchbrechen.
02 Organisationen werden kleiner, Fähigkeiten werden größer
Wenn sich das Geschäftsmodell von der Vermarktung von Tools hin zur Lieferung von Ergebnissen wandelt, hat sich auch die Form der Organisation synchron entwickelt.
Die neuen Generationen von KI-Startup-Unternehmen weisen im Allgemeinen eine minimale Architektur, eine hochkarätige Personalzusammensetzung und den Verzicht auf traditionelle Wachstumspfade auf. Dies ist eine notwendige Wahl bei der Evolution des Geschäftsmodells.
1. Der verschwundene Vertriebsteam
In diesen Unternehmen ist ein großes Vertriebsteam nicht mehr Standard, sondern kann sogar ganz fehlen. Der Wechsel von der Abhängigkeit von Kanalsbeziehungen und Vertriebsgesprächen hin zur Abhängigkeit vom nachweisbaren Wert, den das Produkt selbst schafft, ist die grundlegende Veränderung des Wachstumsmodells.
PureBlue AI hat kein traditionelles Vertriebsteam eingerichtet. Die meisten seiner Kunden kommen aus spontanen Anfragen.
Der Gründer Lu Yang meint, dass ihr GEO-Dienst im Wesentlichen die Algorithmus-basierte Optimierungsergebnisse liefert, wie beispielsweise die Steigerung und Stabilisierung der Empfehlungsrate einer Marke auf einer KI-Plattform von weniger als 30 % auf 100 %. Dieser Effekt an sich ist weit überzeugender als jede Vertriebsdemonstration.
Wenn die Technologie selbst eine hohe Barriere darstellt und direkt sichtbare Ergebnisse liefern kann, wird der Vermittlungswert von Kanälen und Vertrieb stark eingeschränkt.
ChatExcel hat das produktgetriebene Wachstumsmodell noch weiter vorangetrieben. Sein Team hat weniger als zehn Mitglieder, keine Vertriebsmitarbeiter und keine Marktplatzierungen. Das Wachstum basiert vollständig auf der Mund-zu-Mund-Promotion und der spontanen Nutzung des Produkts unter den Benutzern und hat sich so natürlich in die Unternehmensszenarien ausgebreitet.
Der Gründer Pang Dawei weist darauf hin, dass in der KI-Ära der Technologie-Updatezyklus in Monaten gemessen wird. Der Kernwert des Produkts muss so scharf sein, dass die Benutzer es nicht mehr missen können. Wenn es notwendig ist, ein Vertriebsteam einzurichten, um das Produkt mühsam zu erklären und zu vermarkten, bedeutet dies oft, dass das Produkt kein echtes Problem löst oder der Wert nicht direkt genug ist. PLG ist für sie der Prüfstein, ob das Produkt auf dem Markt bestehen kann.
Dieses "vertriebslose" Modell funktioniert, weil die KI-Technologie die Lieferung komplexer Dienstleistungen oder Produkte so standardisiert und automatisiert, dass deren Wert von den Benutzern direkt wahrgenommen und verifiziert werden kann, wodurch die hohen Kommunikations- und Vertrauenskosten in der traditionellen To-B-Transaktion erheblich gesenkt werden.
2. Einstellung zu Fachkräften: Urteilsvermögen und Verantwortungsbewusstsein werden selten
Im Gegensatz zur Einstellung zu Fachkräften in der Blütezeit des Internets, die auf Jungfrömmigkeit und Kampfkraft setzte, zeigen diese Unternehmer bei der Auswahl von Fachkräften eine deutliche "Anti-Jungfrömmigkeit" Tendenz. Sie legen mehr Wert auf die Fähigkeit zur tiefen Überlegung und das berufliche Verantwortungsbewusstsein.
Zhao Yan, der CEO von Shicheng Marketing, hat bei der Gründung seines Teams den Rekrutierungsschwerpunkt auf die Altersgruppe von "85er bis 95er" gelegt. Nach vielen Interviews hat er festgestellt, dass viele jüngere Bewerber es schwer haben, sich auf die tiefe, langfristige Servicearbeit im B2B-Marketing zu konzentrieren.
Das B2B-Geschäft, insbesondere die Dienstleistungen mit hohem Kundenpreis, hängt stark von der Branchenkenntnis, der Strategieentscheidungskraft und der Verantwortung für das gesamte Ergebnis des Servicepersonals ab. Diese Eigenschaften erfordern oft die Zeitablagerung und die Beharrlichkeit in komplexen Projekten.
Er meint, dass ein 35-jähriger Fachmann mit familiärer Verantwortung, stabiler Einstellung und vielen Jahren professioneller Erfahrung in der gegenwärtigen Umgebung weit zuverlässiger und wertvoller ist als ein junger Mitarbeiter mit nur Ausführungsvermögen.
Diese Wahl spiegelt einige Veränderungen in der Organisationsform wider. In der Vergangenheit hatten viele To-B-Unternehmen eine typische Pyramidenstruktur, bei der am unteren Ende viele junge Mitarbeiter für repetitive Ausführungsaufgaben wie Inhaltserstellung, Kundenbetreuung und Dateneingabe benötigt wurden. Heute werden diese grundlegenden Ausführungsaufgaben schnell von KI-Tools ersetzt.
Die Organisationsform entwickelt sich somit hin zu einer "Umgekehrten T-Form", d. h. oben sind wenige Eliten, die sowohl Branchenkenntnis als auch technologisches Verständnis haben und für die Definition von Problemen, die Steuerung von KI und die Sicherstellung der endgültigen Lieferqualität verantwortlich sind. Unten ist eine hochautomatisierte KI-Toolkette, die den größten Teil der standardisierten und programmierten Aufgaben übernimmt. Die Mittelschicht, d. h. die Ausführungsschicht, die in der Vergangenheit viele Mitarbeiter erforderte, wird schnell reduziert.
Die Kernkompetenz der neuen Generation von Organisationen hängt daher nicht mehr von der Anzahl und der körperlichen Kraft der Mitarbeiter ab, sondern von der Fähigkeit des Kernteams, seine professionellen Fähigkeiten mit KI zu verstärken.
Sie rekrutieren Gehirne, die KI-Arrays lenken können. Diese elitefähige, hebelwirkende Organisationsform ist die Effizienzquelle, mit der sie mit kleinen Teams traditionelle Unternehmen herausfordern können.
03 Unternehmen beginnen, für den von KI geschaffenen Wert zu bezahlen
Die Veränderung des Geschäftsmodells ist der subversivste Teil dieser KI-Gründungswelle.
Das traditionelle Software-Abonnementmodell (SaaS) wird von einem direkteren, ergebnisorientierteren Modell herausgefordert. Die neuen Generationen von Unternehmern verkaufen nicht nur die Möglichkeit der Effizienzsteigerung, sondern direkt den messbaren Arbeitskraftwert, den die KI schafft.
1. Preisgestaltungslogik: Bezahlung für den geschaffenen Wert
Die Veränderung der Preisgestaltung widerspiegelt direkt die Veränderung der Geschäftslogik.
In der Vergangenheit wurden Unternehmenssoftware in der Regel nach der Anzahl der Benutzer, der Funktionsmodule oder der Datenmenge abgerechnet. Die Kunden kauften die Nutzungsrechte des Tools. Jetzt wird der Kernpunkt der Preisgestaltung der von der KI ersetzte Arbeitskraftkostensatz oder der geschaffene Geschäftszuwachs.
Zhai Xingji, der CEO von Yunucleus Technology, vergleicht ihr Preismodell mit einem "Anstellungsmodell". Beispielsweise können die von ihnen für die Fertigungsindustrie geschaffenen Vorkaufsdigitalen Mitarbeiter den komplexen Angebotsablauf, der zuvor von einem erfahrenen Ingenieur in vier Tagen erledigt werden musste, in nur 20 Minuten mit hoher Genauigkeit abschließen.
Die Kunden zahlen dafür nicht nach der Anzahl der API