Ein US-Startup will Unternehmen helfen, KI-Potenziale zu nutzen, ohne ihre bestehende Softwarelandschaft zu ersetzen. Das könnte auch für deutsche DAX-Konzerne interessant sein.
San Francisco – Der Kampf um die produktivste KI-Integration im Unternehmensalltag hat eine neue Front eröffnet. Das Startup Aurasell hat am Mittwoch sein KI-natives „Go-To-Market“-Betriebssystem (GTM OS) gestartet. Die Plattform setzt direkt auf bestehende CRM-Systeme wie Salesforce oder HubSpot auf – und verspricht, Vertriebs- und Marketingteams innerhalb von zwei Stunden produktiver zu machen.
Hinter dem Ansatz steckt eine simple Erkenntnis: Viele Unternehmen scheuen die Risiken und Kosten einer Komplettmodernisierung ihrer IT-Infrastruktur. Aurasell setzt daher auf Überlagerung statt Ersetzung. Das System, das mit 30 Millionen Euro Startkapital von Investoren wie N47 und Menlo Ventures entwickelt wurde, automatisiert manuelle Aufgaben und bündelt verstreute Datenquellen.
Die „Kein-Rausschmiss“-Strategie für KI
Die politischen und technischen Hürden eines CRM-Wechsels sind enorm. Aurasells Lösung: Das GTM OS legt sich wie eine intelligente Workflow-Schicht über die bestehende Software. Es soll das manuelle Hin- und Herkopieren zwischen Anwendungen beenden und inkonsistente Prozesse vereinheitlichen.
„Der Markt verlangt nach KI-Lösungen mit schnellem Return on Investment“, erklärt ein Branchenkenner. Studien zeigen zwar hohe KI-Adoption, doch Skalierung scheitert oft an Integrationskomplexität und Datenqualität – nicht an den KI-Modellen selbst. Genau hier setzt Aurasell an.
Von Assistenten zu autonomen Agenten
Die Plattform repräsentiert einen Branchentrend: den Übergang von einfachen KI-Assistenten zu autonomen, „agentischen“ Systemen. Während erste KI-Generationen Einzelaufgaben wie Zusammenfassungen übernahmen, koordinieren agentische Systeme mehrstufige Workflows.
Aurasells OS automatisiert ganze Aufgabensequenzen – von Marktforschung über Lead-Bewertung bis zur Nachverfolgung. Diese Entwicklung wird brisant, da aktuelle Untersuchungen, etwa im Harvard Business Review, zeigen: KI-Tools intensivieren Arbeit oft, statt sie zu reduzieren. Mitarbeiter übernehmen mehr Verantwortung und arbeiten schneller – mit der Gefahr des Burnouts. Autonome Workflow-Systeme sollen diese Geschwindigkeit in nachhaltige Produktivität ummünzen.
Daten bündeln, Intelligenz schaffen
Die Kernstärke der Plattform liegt in ihrer Fähigkeit, eine einheitliche Intelligenzschicht aus verstreuten Daten zu schaffen. Sie integriert Signale aus Telefonaten, Meetings, E-Mails und Webaktivitäten zu einem kontextreichen Kundenverständnis.
Dies löst ein altes Problem: Daten, die in veralteten Architekturen und abgeschotteten Anwendungen gefangen sind, werden aktiviert. Teams erhalten priorisierte Handlungsempfehlungen und automatisierte Ausführung – ohne komplexe Datenvorlagen oder fragile Integrationen verwalten zu müssen.
Unternehmen, die KI-Systeme entwickeln oder einsetzen, müssen neben technischen Fragen auch regulatorische Anforderungen beachten. Ein kostenloser Umsetzungsleitfaden zur EU‑KI‑Verordnung erklärt verständlich, welche Kennzeichnungspflichten, Risikoklassen und Dokumentationsanforderungen jetzt gelten – und welche Fristen Sie kennen sollten, damit Ihr Projekt rechtssicher bleibt. KI‑Verordnung: Kostenlosen Umsetzungsleitfaden herunterladen
Wettbewerbsvorteil durch Kooperation statt Konfrontation
Aurasell betritt einen umkämpften Markt voller spezialisierter KI-Tools. Doch seine Strategie, bestehende CRMs zu erweitern statt zu ersetzen, könnte sich als entscheidender Vorteil erweisen. Es spiegelt eine Reifung des Enterprise-KI-Marktes wider: Der Fokus verschiebt sich von experimentellen Einzeltools zu skalierbaren Plattformen, die tief in Kernprozesse integriert sind.
Der Erfolg wird davon abhängen, ob das System hält, was es verspricht: Alltagsteams in Elite-Einheiten zu verwandeln. In einer Zeit, in der KI allgegenwärtig wird, werden sich jene Plattformen durchsetzen, die Effizienz steigern, nahtlos integrieren und eine klare Rendite liefern. Der Schritt zu KI-nativen, agentischen Systemen auf etablierten Plattformen markiert eine neue Phase der Produktivitätstransformation.
