Künstliche Intelligenz im Vertrieb

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

1. 1

   Was dich im Kurs erwartet

   Die Grundlagen von KI im Vertriebsumfeld und die wichtigsten Anwendungsfelder verstehen.
   KI-Tools für Lead-Scoring, Segmentierung und personalisierte Kundenansprache einsetzen.
   CRM-Systeme mit KI besser nutzen, um Daten, Kontakte und Verkaufschancen effizienter zu steuern.
   Forecasting, Pipeline-Management und Vertriebsplanung mit KI-gestützten Analysen verbessern.
   Generative KI für E-Mails, Follow-ups, Gesprächsvorbereitung und Sales-Content anwenden.

2. 2

   Deine neuen Fähigkeiten nach dem Kurs - und warum du ihn auf keinen Fall verpassen solltest

   Du verstehst, wie KI den Vertrieb von Leadgenerierung bis Forecasting unterstützt - du kannst moderne Sales-Prozesse gezielter denken und einsetzen.
   Du nutzt Daten und KI-Analysen sicherer für Priorisierung und Personalisierung - du sprichst KundInnen relevanter an und arbeitest genauer mit Potenzialen.
   Du beschleunigst Routineaufgaben wie E-Mails, Follow-ups und Reporting - du gewinnst mehr Zeit für echte Verkaufsgespräche.
   Du verbesserst deine Forecasts und Vertriebsprognosen mit datenbasierten Modellen - du kannst Entwicklungen besser einschätzen und proaktiver handeln.
   Du lernst auch die Grenzen von KI kennen, etwa beim Datenschutz, bei Bias und bei ethischen Fragen - du setzt KI im Vertrieb verantwortungsvoll ein.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 1

   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

2. 2

   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

3. 3

   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen