Gespräch mit Yu Linyi, Vorsitzender von Semptor Technology: Bei KI-Anwendungen geht es nicht nur um Technologie, sondern vor allem um empirisch wirksame geschäftliche Kreisläufe
Am 17. Juli 2026 eröffnete die Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz (WAIC) in Shanghai. Als wichtiges Inhaltsfenster von 36Kr, das bereits das dritte Jahr in Folge vor Ort auf der WAIC tätig ist, startete der Livestream „Talk über die Zukunft“ am ersten Tag der Konferenz gleichzeitig mit den Live-Gesprächen. Yu Linyi, Vorsitzender von Senbo Technology, empfing ein exklusives Interview von 36Kr im Rahmen des Livestreams „Talk über die Zukunft“ auf der WAIC. Er sprach über Themen wie unternehmensweite KI, die praktische Umsetzung von Agenten, branchenspezifisches Know-how und geschlossene Geschäftskreisläufe und erläuterte den praktischen Weg von Senbo, sich von einem Marketingdienstleister zu einem KI-gesteuerten Technologiedienstleister zu wandeln.
Die diesjährige WAIC steht unter dem Motto „Intelligente Partner, gestalten die Zukunft gemeinsam“. Im Vergleich zu den vergangenen Jahren, in denen die Branche sich auf die Fähigkeiten der Modelle, die Größe der Parameter und die Effekte von Demo-Versionen konzentrierte, verschiebt sich die Diskussion in der KI-Industrie im Jahr 2026 deutlich nach hinten: Unternehmen interessieren sich mehr dafür, ob KI in ihre tatsächlichen Arbeitsabläufe integriert werden kann, konkrete Aufgaben übernehmen und durch Geschäftsergebnisse validiert werden kann. Mit anderen Worten: KI ist nicht mehr nur ein Werkzeug, das „Antworten geben kann“, sondern soll zu einem Geschäftspartner werden, der mit Menschen zusammenarbeitet, in Organisationen eingebettet ist und einen nachweisbaren Return on Investment (ROI) generiert.
Dadurch wird die Logik für die praktische Umsetzung von unternehmensweiten Agenten noch klarer. Die Fähigkeiten allgemeiner Modelle sind bereits ausreichend stark. Wenn sie jedoch in Unternehmensabläufe eingeführt werden, hängen die tatsächlichen Anwendungseffekte oft nicht vom Modell selbst ab, sondern von dem geschäftlichen Kontext, branchenspezifischen Methoden, Fähigkeiten zur Ablaufzerlegung und nachweisbaren Ergebnisrückmeldungen. Die Beobachtung von Senbo Technology trifft genau diesen Punkt: Der entscheidende Faktor für den Erfolg unternehmensweiter KI liegt nicht darin, „Technologie für Anwendungsfälle zu finden“, sondern darin, „Technologie durch Anwendungsfälle zu verfeinern“.
Im Folgenden das transkribierte Gespräch, redaktionell bearbeitet von 36Kr:
36Kr: Das diesjährige Motto der WAIC lautet „Intelligente Partner, gestalten die Zukunft gemeinsam“, und die Branche diskutiert, wie Agenten tatsächlich in Unternehmensabläufe integriert werden können. Aus der Perspektive von Senbo: Welche Veränderung bei unternehmensweiten KI-Anwendungen im Jahr 2026 am meisten Beachtung verdient?
A: Dass die WAIC dieses Jahr „Intelligente Partner“ zum Motto macht, ist selbst das klarste Signal für einen Wendepunkt in der Branche – die KI hat endlich die Phase der „demonstrativen Vorführungen zur Schaustellung“ hinter sich und wandelt sich von einem „jederzeit verfügbaren Werkzeug“ zu einem „Partner, der in Geschäftsabläufe integriert wird und einen nachweisbaren ROI liefert“.
Die wichtigste Veränderung, die wir beobachten, ist: Die gesamte Branche bewegt sich weg von „Technologie für Anwendungsfälle finden“ hin zu „Technologie durch Anwendungsfälle verfeinern“. In den vergangenen zwei Jahren konkurrierten die Akteure darum, wer das Modell mit den größten Parametern und die ansprechendste Demo hat. Heute ist die erste Frage von Investoren und Unternehmenskunden gleichermaßen: „Wie viel Gewinn kann dieses Tool in meinem Geschäft erzielen und wie viel Kosten kann es einsparen?“. Eine aktuelle Umfrage der Harvard Business Review ergab, dass 85 % der Projekte für intelligente Agenten scheiterten. Das liegt im Kern nicht an mangelnder Technik, sondern daran, dass diese KI nie in echte Geschäftsabläufe eingebunden wurde – ohne Kontext, ohne klare Bewertungsmaßstäbe und ohne Ergebnisrückmeldungen kann sie natürlich kein handlungsfähiger Partner sein.
Das ist auch das, was wir auf der diesjährigen WAIC am liebsten teilen möchten: Der entscheidende Faktor für den Erfolg unternehmensweiter KI-Agenten liegt niemals auf Modellebene, sondern in dem geschlossenen Kreislauf nachweisbarer Ergebnisse in echten Geschäftsabläufen.
36Kr: Senbo hat sich von einem Marketingdienstleister zu einem KI-gesteuerten Technologiedienstleister gewandelt – was war der eigentliche Wendepunkt?
A: Nicht die Veröffentlichung eines bestimmten großen Modells, auch nicht die Erlangung einer Finanzierung – der echte Wendepunkt war, als wir unsere eigene Premium-Marke Keyu aufbauten.
Nach 20 Jahren strategischer Beratung und digitalem Marketing hat Senbo Branchenführer wie Midea, Haier und Hisense betreut. Aber wir haben nie zuvor einen Markenaufbau von Null auf Eins und bis zur Branchenführerschaft in der gesamten Wertschöpfungskette vollständig selbst durchgeführt – bis wir es in drei bis vier Jahren geschafft haben, unsere internationale Premium-Lifestyle-Marke Keyu zur Nummer eins im Segment intelligenter Kleidungspflegegeräte zu machen. In diesem Prozess erkannten wir plötzlich: Die Methoden, die wir über all die Jahre angesammelt haben, können problemlos in die KI eingespeist werden, um handlungsfähige intelligente Agenten zu schaffen. Und die nachweisbaren Geschäftsergebnisse, die die KI liefert, können wiederum unsere Methoden weiterentwickeln.
Dieser Prozess, „zuerst das Geschäft selbst zum Erfolg zu bringen“, hat uns den Doppelkreislauf aus „Methoden + KI-Agenten“ funktionieren lassen. Er hat uns auch überzeugt: Bei der Entwicklung unternehmensweiter KI-Agenten kann man Kunden nicht von der Uferlinie aus das Schwimmen beibringen – man muss selbst zuerst ins Wasser springen und die erste Strecke schwimmen. Das ist der zentrale Wendepunkt unserer KI-gesteuerten Transformation.
36Kr: Wenn Sie in einem Satz beschreiben, was Senbo heute tut – was ist der größte Unterschied zu einem herkömmlichen Marketingdienstleister?
A: Ein Satz: Senbo nutzt 20 Jahre branchenspezifisches Know-how und nachweisbare Methoden, um für Unternehmen ein Team von KI-Agenten zu trainieren, die sowohl die Branche verstehen als auch praktisch handeln können.
Der größte Unterschied zu herkömmlichen Marketingunternehmen ist: Herkömmliche Unternehmen verkaufen „menschliche Erfahrung“ – Berater erstellen Konzepte, Teams führen sie aus, und nach der Übergabe ist das Projekt abgeschlossen. Senbo verkauft „nachweisbar wirksame KI-Produktivität, die auf echten Geschäftsabläufen basiert“. Diese intelligenten Agenten sind keine Tools, die nur chatten können – sie sind „KI-Mitarbeiter“, die 20 Jahre Branchenwissen und Bewertungsmaßstäbe mitbringen, in echten Geschäftsabläufen erprobt wurden und 24/7 kontinuierlich weiterentwickelt werden. Die Übergabe ist erst der Anfang: Die KI wird gemeinsam mit Ihrem Geschäft stetig weiterentwickelt.
Der Unterschied zu reinen KI-Unternehmen ist: Die KI anderer Anbieter ist „intelligent, aber versteht die Branche nicht unbedingt“ – unsere KI-Produkte sind „sowohl intelligent als auch branchenkundig“.
36Kr: Senbo betont immer wieder: „Der Wettbewerb bei KI-Anwendungen hängt nicht von der Technik ab, sondern von branchenspezifischem Know-how“. Welche der Erfahrungen, die Sie in den vergangenen 20 Jahren bei der Betreuung von Kunden angesammelt haben, eignen sich am besten, um in intelligente Agenten umgewandelt zu werden?
A: Senbo hat die Anwendungsfälle selbst durchlaufen und inzwischen erste stufenweise Verallgemeinerungen vorgenommen. Anwendungsfälle, die die folgenden drei Kriterien erfüllen, eignen sich gut für die Umsetzung als KI-Agent: Erstens muss der Anwendungsfall einen hohen Digitalisierungsgrad aufweisen – ohne Digitalisierung kann die KI den Ablauf kaum steuern. Zweitens muss das Unternehmen in diesem Anwendungsfall hohe Personal- und Budgetinvestitionen tätigen, damit genug Potenzial zur Kosteneinsparung und Effizienzsteigerung vorhanden ist, damit der Agent seine Wirkung entfalten kann. Drittens braucht es klare Bewertungsmaßstäbe, widerlegbare Regeln und nachweisbare, durch Ergebnisse bestätigte Methoden.
Hier einige konkrete Beispiele:
Im Bereich GEO (KI-Suchoptimierung) hat Senbo ein vollständiges Methodensystem aufgebaut: Mit der „Multi-Quellen-Mapping-Methode“ leiten wir aus Suchdaten von mehreren Plattformen wie Baidu, Douyin und Xiaohongshu ab, welche Fragen Nutzer auf KI-Plattformen stellen werden. Mit dem „ACCS-Modell“ erstellen wir ein vierstufiges Quellen-System, sodass die KI bei Abfragen aus beliebigen Kanälen immer auf dieselbe Antwort verweist. Mit dem „P-C-R-Modell“ verfolgen wir die unterschiedlichen Vorlieben der Quellen auf jeder KI-Plattform – beispielsweise fließen über 60 % der Zitate aus Baidu-Hao in Wenxin Yiyan ein, und über 35 % der Inhalte von Douyin gelangen zu Doubao. Diese Regeln sind nicht willkürlich erdacht, sondern aus Zehntausenden praktischen Tests auf 5 großen KI-Plattformen abgeleitet.
Ein weiteres Beispiel ist das Influencer-Marketing: Senbo nutzt das „Zwei-Türme-Matching-Modell“ zur Auswahl von Influencern – die Merkmale von Produkten und Influencern werden miteinander abgeglichen. Mit dem „CVI-5D-Modell“ bewerten wir die Influencer: Wir quantifizieren ihre Leistung in fünf Dimensionen – Reichweite, Überzeugungskraft für Produktempfehlungen, Passung zur Zielgruppe, Kooperationsbereitschaft und Kosten für wertvolle Kommentare. Dieses Modell hat bei typischen Kundenprojekten wie bei Haier geholfen, 19,58 Millionen Yuan an Marketingkosten einzusparen und die zusätzlichen Kosten für Influencer um 34 % zu senken.
Alle diese Methoden waren früher im Kopf erfahrener Berater verborgen. Heute wurden sie zu Algorithmen aufbereitet, zu Fähigkeiten destilliert und bilden die handlungsfähige Logik für die KI-Agenten.
36Kr: Viele Unternehmen bleiben bei der Entwicklung von Agenten auf Werkzeugebene stecken – es ist nicht einfach, sie tatsächlich in Geschäftsabläufe zu integrieren. Wie hat Senbo den Kontext, die Abläufe und die Bewertungsmaßstäbe aus den echten Anwendungsfällen der Kunden in die CeMeta KI-Engine und das Produktsystem der intelligenten Agenten eingebaut?
A: Der Kern liegt in Senbos „System für nachweisbare Forschung und Entwicklung (BER)“ – jedes KI-Agent-Produkt muss zuerst in echten Geschäftsabläufen funktionieren, bevor es an Kunden weitergegeben wird.
Genauer gesagt läuft es in vier Schritten ab:
Erster Schritt: Anwendungsfallzerlegung. Statt den Kunden zu fragen „Welche KI-Funktion wünschen Sie?“, tauchen wir selbst in die Geschäftsabläufe ein und zerlegen die gesamte Wertschöpfungskette eines Anwendungsfalls: Was sind die Eingaben? Was sind die Bewertungsmaßstäbe? Was sind die Ausgaben? Wie überprüft man, ob etwas richtig oder falsch ist? Nehmen wir den GEO-Anwendungsfall: Wir zerlegen die Anforderung „Die KI soll Ihre Marke empfehlen“ in fünf Schritte – Problemdefinition, Inhaltserstellung, Kanalverbreitung, Effektüberwachung und attributive Weiterentwicklung. Jeder Schritt hat klare Datenkennzahlen.
Zweiter Schritt: Strukturierung der Methoden. Wir kodieren die zerlegten Bewertungsmaßstäbe und Erfahrungsregeln zu handlungsfähigen Logiken für die Agenten. Statt einfach Dokumente an das große Modell zu übergeben, verwandeln wir jeden Entscheidungspunkt in einen quantifizierbaren Entscheidungsbaum.
Dritter Schritt: Praxistest. Die Agenten werden direkt in echten Geschäftsabläufen eingesetzt. Der „Haoxian“ GEO-Agent wurde zuerst an unserer eigenen Marke Keyu getestet – seine Empfehlungsrate stieg von Null auf über 90 %. Danach wurde er für Haier eingesetzt: Die Empfehlungsrate für neue Produkte erreichte 96 %, die Empfehlungsrate bei Serviceanfragen per Telefon sogar 100 %. Der „Haoling“ Influencer-Marketing-Agent wurde zuerst in internen Projekten erprobt, bevor er an Haier übergeben wurde – die von der KI ausgewählten Influencer erreichten eine um 13 % höhere Übereinstimmung als die manuell ausgewählten.
Vierter Schritt: Rückmeldung durch Ergebnisse. Jedes Geschäftsergebnis fließt zurück, um das Modell zu kalibrieren. Richtige Ergebnisse werden verstärkt, falsche korrigiert – der Kreislauf läuft kontinuierlich. Deshalb werden unsere Agenten mit der Nutzung immer genauer: Sie sind keine statischen Werkzeuge, sondern Partner, die sich in echten Geschäftsabläufen stetig weiterentwickeln.
Das Fundament dieses Systems ist unsere „Zhiwa“ KI-Engine – eine KI-Engine für Unternehmensmarketing, die den Kontext (Wissen), Werkzeuge, Standards und Daten des Unternehmens einheitlich verwaltet, sodass jeder Agent in der echten Geschäftsumgebung des Unternehmens betrieben werden kann.
