Künstliche Intelligenz für den B2B-Markt ZopaAI bringt Künstliche Intelligenz in B2B-Unternehmen

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Das deutsche Start-up ZopaAI aus Saarbrücken bietet eine umfassende Vertriebslösung an, die mit einer breiten Wissensbasis und Entscheidungsunterstützung gezielt den B2B-Markt in die Lage versetzen will, mithilfe von KI-Algorithmen Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Die bereits genutzte Lösung achtet auf digitale Souveränität, Mandantenfähigkeit und Security. Für die Entwicklung und Verbesserung der KI-Modelle kooperiert ZopaAI mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI).

„Die Kernidee von ZopaAI ist, dass LLM-Modelle, bei all ihren Erfolgen, es nicht schaffen, verlässliche Aussagen im B2B-Kontext zu liefern. Künstliche Intelligenz wird in Verkaufstransaktionen zwischen Unternehmen, vor allem durch die Halluzinationen der Modelle, kaum angewandt“, berichtet Prof. Dr. Benedikt Schnellbächer, Leiter des Lehrstuhls für Digitalisierung und Entrepreneurship an der Uni Saarbrücken und Manager bei der Ausgründung ZopaAI.

„Diese Schwäche haben wir durchbrochen, indem wir mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) eine hybride AI-Lösung geschaffen haben, die zugleich ihre Aussagen mit 30.000 wissenschaftlichen Publikationen abgleicht und dadurch Halluzinationen adressiert. Obwohl erst im Juni dieses Jahres gegründet, arbeiten wir bereits mit DAX- und MDAX-Unternehmen an der KI-basierten Steuerung ihrer Vertriebsteams.“

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Die auf den B2B-Markt fokussierte Vertriebslösung will ihre Anwender in drei Aspekten unterstützen, nämlich Umsatzwachstum, Preisoptimierung und Risikominderung. Markt-, Kosten- und Risikodaten werden nicht kreativ interpretiert, sondern methodisch eingeordnet. Im Vordergrund stehen dabei die Handelspartner, die die Firma des Nutzers unterstützen, insbesondere ihre optimale Auswahl im Hinblick auf die eigene Stärke im Markt.

„Dafür bietet unsere Lösung erstens Algorithmen für die Priorisierung von Handelskunden mit einem bestimmten Potenzial im Hinblick auf die Entwicklung des jeweiligen Marktes“, erläutert Schnellbächer. „ZopaAI-Anwender testen derzeit die Plattform, um ihre Vertriebsstrategien datenbasiert zu steuern: Welche Kunden bieten realen Umsatz-Uplift? Wo bestehen erhöhte Ausfall- oder Margenrisiken?“

KI-gestützte Handlungsempfehlungen

Das zweite Leistungsmerkmal ist anspruchsvoller: „Unsere Software erteilt KI-gestützt Handlungsempfehlungen, um Risiken zu mindern“, so Schnellbächer weiter. „So etwa hinsichtlich der Frage: Mit welchen Maßnahmen lassen sich diese Chancen und Risiken gezielt beeinflussen? Die Lösung berücksichtigt die Regeln des europäischen B2B-Marktes und die jeweiligen Kontexte der zahlreichen Branchen.“ Denn als Hürden erweisen sich immer wieder rechtliche Compliance-Bedingungen, der Standort im Hinblick auf digitale Souveränität und die Kosten.

Die Qualität der Handlungsempfehlungen und für die Priorisierung von Handelspartnern bzw. Kunden gewährleistet ZopaAI, eine Ausgründung der Universität Saarbrücken, erstens durch eine breite Wissensdatenbank. „Diese beruht auf mehr als 120.000 öffentlich verfügbaren Industriedatenbanken und weltweit verfügbarem Zahlenmaterial. Die Suchalgorithmen des DFKI halten diese Wissensdatenbank auf dem neuesten Stand.“

Der zweite, etwas fokussiertere Teil der Datenbasis soll die berüchtigten Halluzinationen verhindern. „Das sind mehr als 30.000 Fachbeiträge aus Bereichen wie Wirtschaftsinformatik, Informatik, Cybersecurity, Wirtschaft, Recht, Sprachwissenschaften u. a., die, die wissenschaftliche Zusammenhänge aufzeigen und in unsere Modelle einfließen lassen“, so Schnellbächer.

Modelltraining anhand einer kuratierten Wissensdatenbank

„Der Ansatz umfasst drei zentrale Schritte: Zunächst erfolgt das Modelltraining auf Basis einer kuratierten Wissensdatenbank. Darauf aufbauend werden Large Language Models gezielt feinjustiert und anschließend in Form von Chatbots sowie als Komponenten agentischer Systeme eingesetzt.” Parallel dazu kämen etablierte Machine-Learning-Verfahren zum Einsatz – insbesondere Random-Forest-Modelle, die aus strukturierten Kennzahlen konkrete Handlungsempfehlungen ableiten und priorisieren (Multilabel-Klassifikation). Der Random-Forest-Algorithmus ist für uns geeignet, weil dieser sehr stabil gegenüber Rauschen, Ausreißern und kleinen Datenänderungen ist; Robustheit und Interpretierbarkeit sind für uns im B2B-Kontext von hoher Bedeutung.”

Für das Training dieses Random-Forest-Modells werde auf verlässliche Ground-Truth-Daten zurückgegriffen, wodurch der Ansatz grundsätzlich auch ohne den Einsatz von Large Language Models (LLMs) zuverlässig funktioniere.

Um nun diese breite Wissensbasis für den Anwender nutzbar zu machen, bietet ZopaAI dem Nutzer zwei KI-Agenten an, so etwa für die Datenidentifikation und Generierung von Handlungsempfehlungen. Als Programmiersprache wird Python verwendet, wobei für die Entwicklung der KI-Modelle unterschiedliche Frameworks wie PyTorch und LangChain zum Einsatz kommen. Die Gesamtarchitektur ist containerbasiert und wird mit Kubernetes betrieben. Schnellbächer weiter: „Wir garantieren eine mandantenfähige Datenhaltung, mit Datenhaltung in Deutschland und mit Security-Protokollen angepasst an die Unternehmensbedürfnisse.“

Als Anwender nennt Schnellbächer mehrere Unternehmen, die ZopaAI bereits im Einsatz haben. Der weltweit tätige US-Konzern Covestro, der deutsche Metall- und Mobilitätsspezialist Benteler und schließlich Saarstahl.

Fokus auf B2B

Entscheidungen in diesen B2B-Märkten sind datengetrieben, risikosensibel und oft nicht reversibel. Generische bzw. generative KI-Modelle sind dafür nicht gebaut. Globale KI-Modelle verstehen kaum die hochspezifischen Anforderungen von Business-to-Business-Märkten. Dort geht es nicht um allgemeines Weltwissen, sondern um die Abwägung komplexer KPIs – etwa zu Marktvolumina, Kostenstrukturen, Lieferkettenrisiken oder branchenspezifischen Zyklen.

In Industrieländern übersteigt das Transaktionsvolumen von Business-to-Business-Aktivitäten das Business-to-Customer-Volumen, den Direktverkauf an Privatkunden, um mehr als das Dreifache. Die starke deutsche Exportorientierung verschärft die Dynamik des Marktes. Rund die Hälfte der deutschen Wirtschaftsleistung hängt direkt oder indirekt vom Export ab, insbesondere in Branchen wie Maschinenbau, Chemie oder Automobilzulieferung.

„Mit ZopaAI werden Hypothesen nicht frei generiert, sondern ständig gegen empirische Daten und wissenschaftlich geprüfte Modelle abgeglichen“, so Schnellbächer. „Das Ergebnis ist eine hybride KI, die nicht primär ‚kreativ‘, sondern entscheidungsfähig ist – und damit für reale Geschäftsprozesse nutzbar wird.“

ZopaAI will damit nicht weniger, „als die Art verändern, wie Industrieunternehmen Entscheidungen im Vertrieb treffen. Europas Stärke liegt dabei nicht in maximaler Rechenleistung, sondern in verlässlicher, wissenschaftlich fundierter KI für reale Geschäftsentscheidungen.“

Das größere Bild

Laut Schnellbächer gibt es eine übergeordnete Motivation, ZopaAI zu nutzen. „Die Dringlichkeit dieses Weges unterstreichen aktuelle Analysen des EPthinktank des EU-Parlaments: „US-Unternehmen entwickeln demnach nicht nur die maßgeblichen KI-Kerntechnologien weltweit, sondern dominieren auch nahezu das gesamte Venture-Capital-Ökosystem für Künstliche Intelligenz.“

Daraus ergibt sich: „Für europäische Unternehmen wird die Frage nach technologischer Unabhängigkeit damit zur Existenzfrage. Denn wer die Hoheit über die Algorithmen verliert, verliert langfristig auch die Kontrolle über seine Geschäftsgeheimnisse und strategischen Prozesse. ‚Digitale Souveränität‘ ist daher längst kein politisches Schlagwort mehr, sondern die Grundvoraussetzung für die globale Wettbewerbsfähigkeit der europäischen Industrie.“

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