Der Prof. Roll & Pastuch AI-Footprint
Für uns ist Künstliche Intelligenz kein Add-on und kein Insellabor, sondern integraler Bestandteil unserer Arbeit. In jedem Projekt setzen wir KI und Machine Learning dort ein, wo sie die schnellsten und effizientesten Lösungen ermöglichen – und die dadurch entstehenden Effizienzgewinne geben wir konsequent an unsere Kunden weiter.
Werkzeuge statt Einmallösungen
Jedes Projekt schafft konkrete, einsetzbare Tools – keine Analysen, die nach der Abschlusspräsentation in der Schublade verschwinden. Unsere Lösungen basieren auf modernster Technologie, sind aber vor allem pragmatisch und skalierbar: Wir bauen AI-Pricing- und AI-Sales-Systeme mit direktem Business Impact.
Befähigung anstatt Abhängigkeit
Nachhaltige Wirkung entsteht durch die strukturelle Verankerung von KI in operativen Prozessen. Jedes unserer Projekte hinterlässt drei Dinge: funktionierende KI-Tools, eine geschulte Organisation und verankerte Prozesse. Unsere Kunden sollen die entwickelten Lösungen selbst nutzen, weiterentwickeln und skalieren können – wir bauen Kompetenz auf, keine Abhängigkeiten.
Partnerschaftliche Weiterentwicklung
Weil KI-Systeme ihr volles Potenzial erst über die Zeit entfalten, begleiten wir unsere Kunden auch nach dem Projektabschluss – durch Coaching, durch AI-as-a-Service-Angebote für Pricing und Vertrieb und durch den partnerschaftlichen Ausbau der Lösungen entlang Ihrer Wachstumsziele.
KI-Methoden im Überblick
KI ist kein einzelnes Verfahren, sondern eine Familie unterschiedlich geeigneter Methoden. Welche zum Einsatz kommt, hängt vom konkreten Anwendungsfall, der Datengrundlage und dem gewünschten Automatisierungsgrad ab.
Predictive Analytics & klassisches Machine Learning
Regression und Klassifikation lernen aus historischen Daten Muster, mit denen sich Zielgrößen vorhersagen lassen – z. B. der wahrscheinlichste Angebotspreis, die Abschlusswahrscheinlichkeit eines Deals oder die erwartete Nachfrage. Diese Verfahren sind das Rückgrat von Peer-Pricing-, Lead-Scoring- und Forecasting-Modellen.
Clustering & Segmentierung
Unsupervised-Learning-Verfahren wie K-Means, hierarchisches Clustering und DBSCAN erkennen ohne Vorgabe Gruppen mit ähnlichen Eigenschaften – ideal für Kundensegmentierung, Produktclusterung und das Aufdecken untypischer Muster (Outlier Detection) im Preiswasserfall.
Embeddings, NLP & Large Language Models
Sprach- und Embedding-Modelle übersetzen unstrukturierte Texte – Verträge, Angebotsdokumente, CRM-Notizen, Web-Inhalte – in maschinell auswertbare Repräsentationen. Damit lassen sich Stammdaten harmonisieren, Win/Loss-Gründe extrahieren und Vertragsklauseln systematisch analysieren.
Deep Learning & Sequenzmodelle
Neuronale Netze, insbesondere LSTM- und Transformer-Architekturen, eignen sich für komplexe sequenzielle Muster wie Nutzungsverläufe, Transaktionshistorien oder Zeitreihen. Sie sind die Grundlage moderner Churn-Prediction- und Recommender-Systeme.
Agentic AI
KI-Agenten verbinden mehrere Werkzeuge, Datenquellen und Entscheidungsregeln zu autonom arbeitenden Workflows – etwa für die Vertragsanalyse oder die Recherche von Wettbewerbsdaten. Im Beratungskontext ergänzen sie die Arbeit der Fachexperten, statt sie zu ersetzen.
Explainable AI
Akzeptanz im Vertrieb und in der Pricing-Organisation entsteht nicht durch Black-Box-Lösungen, sondern durch Nachvollziehbarkeit. Wir setzen daher konsequent auf Verfahren, die ihre Empfehlungen begründen können – mit konkreten Treibern, Vergleichsfällen und Konfidenzangaben.
Drei Anwendungsbereiche – ein integrierter Ansatz
Unsere KI-Projekte adressieren drei Bereiche, in denen R&P seit jeher Beratungsschwerpunkte setzt. In jedem dieser Bereiche zeigen wir Ihnen auf einer eigenen Detailseite konkrete Use Cases, methodische Vorgehensweisen und typische Ergebnispotenziale.
KI im Pricing
Datenbasierte Preisentscheidungen sichern Margen, schaffen Transparenz und machen Vertriebsprozesse schneller und konsistenter – von Peer-Pricing über Deal-Guidance bis hin zur individuellen Pricing-Software.
KI im Vertrieb
Datenbasierter Vertrieb macht Potenziale sichtbar, erhöht Abschlussquoten und spart die wertvollste Ressource des Vertriebs: Zeit. Lead Scoring, Next-Best-Offer-Engines und Predictive-Churn-Modelle übersetzen Ihre Daten in priorisierte Vertriebsaktivitäten.
KI in der Strategie
KI öffnet neue Wege für Markt-, Kunden- und Portfolioanalysen – durch automatisierte Wettbewerbsbeobachtung, KI-gestützte Segmentierung und datenbasierte Entscheidungsmodelle. So entstehen strategische Aussagen, die messbar fundiert sind.
Was bei KI-Projekten wirklich zählt: Erfahrungen aus der Praxis
Unsere Projekte zeigen immer wieder: KI-Initiativen scheitern selten an der mathematischen Güte der Modelle. Sie scheitern an mangelnder Verankerung in Organisation und Prozessen. Daraus haben wir fünf Erfolgsfaktoren abgeleitet, die wir in jedem Projekt konsequent verfolgen.
Fünf Erfolgsfaktoren
- Klare Verantwortung: Wer steuert die fachliche Logik (z. B. Pricing) und wer die technische Umsetzung (Data/IT)?
- Verbindlichkeit: KI-Empfehlungen müssen in den Prozess integriert sein – als Pflichtfeld, nicht als optionaler Hinweis.
- Menschliche Kontrolle: Bei Großkunden und strategischen Entscheidungen entscheidet weiterhin der Mensch – mit besserer Informationsbasis.
- Akzeptanz im Anwender-Team: Empfehlungen müssen als Unterstützung erlebt werden, nicht als Kontrolle. Training und Argumentationshilfen sind entscheidend.
- Kontinuierliches Monitoring: Nutzungsrate, Wirkung und Modellqualität müssen laufend gemessen und weiterentwickelt werden.
Vom Bauchgefühl zur KI-Teilautomatisierung: Vier Reifestufen
KI-gestützte Entscheidungen sind kein Big-Bang-Projekt, sondern ein Entwicklungspfad. Jede Stufe liefert messbaren Nutzen und schafft die Voraussetzung für die nächste – das gilt für Pricing genauso wie für Vertrieb und Strategie.
Voraussetzung: Daten, die Entscheidungen abbilden
Viele Unternehmen warten auf die eine große Datenplattform, bevor sie KI-Projekte starten. Das ist selten der richtige Ansatz. Entscheidend ist nicht die Menge der Daten, sondern dass sie die konkrete Entscheidungssituation abbilden – wer hat wann mit welchem Hintergrund welche Entscheidung getroffen, und mit welchem Ergebnis?
Oft reichen für einen ersten Piloten die Daten aus CRM- und ERP-System aus. Die Harmonisierung und Anreicherung der Datenbasis erfolgt dann iterativ – getrieben durch die konkreten Anforderungen des Use Cases. Unternehmen, die mit diesem pragmatischen Ansatz starten, erzielen in der Regel deutlich schneller Ergebnisse als solche, die zuerst eine mehrjährige Dateninitiative auflegen.
Sprechen Sie mit uns über Ihren KI-Einstieg
Welcher Use Case der richtige Startpunkt für Ihr Unternehmen ist, hängt von Datenlage, Hebelwirkung und organisatorischer Machbarkeit ab. Wir helfen Ihnen, diesen Startpunkt zu finden und in einem überschaubaren Pilotprojekt erste Wirkung zu erzielen.
Ihre Ansprechpartner
Kai Pastuch
Kai Pastuch ist Geschäftsführer von Prof. Roll & Pastuch. Vor seinem Einstieg als Managing Partner war er als Director bei einer international führenden Strategie und Marketing Beratung tätig. Als Dipl.-Wirtschaftsinformatiker leitet er auch unsere Software Firma nueprice, die sich mit dem gleichnamigen Produkt auf das Pricing von Ersatzteilen spezialisiert hat. Herr Pastuch verfügt über umfangreiche Projektmanagementerfahrung aus zahlreichen Projekten für internationale Großunternehmen und den deutschen Mittelstand in den Bereichen Preismanagement, Marketing, Vertrieb und Strategie. Neben vielfältigen Fachpublikationen in renommierten Zeitschriften und der Herausgabe der Fachbücher Praxishandbuch Preismanagement und Big Deal Management, ist er ein gefragten Moderator und Vortragsredner rund um die Themen Vertrieb und Pricing. Als praxisorientierter Manager engagiert er sich gerne persönlich auf unseren Projekten und bringt in Workshops und Steerings sein breites Erfahrungswissen ein.
