Illustration Absmeier foto freepik ki

Industrie, Distribution und Großhandel stehen an einem strukturellen Wendepunkt: Margendruck, volatile Lieferketten und B2B-Kunden mit B2C-Erwartungen setzen die Branche massiv unter Zugzwang.

Eine neue Studie von Publicis Sapient und ISG zeigt: 89 Prozent der Führungskräfte im B2B-Handel wissen, dass sie ihre digitale Transformation beschleunigen müssen – doch nur 56 Prozent verfügen über einen klaren strategischen Plan, und weniger als die Hälfte hat eine konsistente Datenarchitektur etabliert [1].

Für die Untersuchung wurden über 150 Führungskräfte aus Nordamerika und Europa, darunter Deutschland, befragt. Die Unternehmen beschäftigen im Schnitt 9.000 Mitarbeitende, erwirtschaften rund 4 Milliarden US-Dollar Umsatz und steuern mehr als 150 Partnernetzwerke .

Die zentrale Erkenntnis: Der strategische Wille ist da – doch Silos, Legacy-Systeme und strukturelle Komplexität bremsen die Umsetzung.

Drei Handlungsfelder entscheiden jetzt über Wettbewerbsfähigkeit:

Systeme integrieren statt Silos verwalten.

37 Prozent nennen die Komplexität bestehender Legacy-Systeme als größte Transformationshürde.
Nur 44 Prozent verfügen über eine konsistente Datenarchitektur.
60 Prozent berichten über fehlende digitale Weiterbildungsprogramme.

Customer Experience wird zum Umsatzrisiko.

84 Prozent halten Echtzeit-Produktverfügbarkeit für geschäftskritisch – die Erwartungshaltung im B2B-Handel nähert sich B2C-Niveau.
57 Prozent berichten von Umsatzverlusten, 61 Prozent von regelmäßigen CX-bedingten Zusatzkosten.
Operative Ursachen sind weit verbreitet: 51 Prozent kämpfen mit Rechnungs- oder Abrechnungsfehlern, 50 Prozent mit Lieferverzögerungen durch unvollständige oder fehlerhafte Daten.

KI aus der Pilotphase holen.

45 Prozent haben KI-Piloten gestartet – doch weniger als ein Viertel skaliert unternehmensweit.
Größte Hürden: fehlende KI-Kompetenzen (32 %), Legacy-Systeme (29 %) und Change Management (25 %).
48 Prozent können den ROI nicht wirksam messen, nur 44 Prozent verfügen über eine konsistente Datenarchitektur.

»Wenn mehr als jedes zweite Unternehmen Umsatz durch schlechte Customer Experience verliert, ist das kein Serviceproblem mehr – sondern ein strukturelles Geschäftsproblem. Ohne integrierte Systeme und eine belastbare Datenarchitektur lässt sich auch KI nicht wirksam skalieren. Wer Komplexität nicht beherrscht, verliert Marge, Tempo – und Vertrauen«, so Matthias Schmidt-Pfitzner, Managing Director DACH bei Publicis Sapient.

Im Markt entstehen derzeit neue technologische Ansätze, um diese Lücke zu schließen. KI-gestützte Entwicklungsplattformen wie Sapient Slingshot adressieren die Modernisierung von Legacy-Systemen und reduzieren Komplexität im Software-Lebenszyklus, während agentische Enterprise-Plattformen wie Sapient Bodhi darauf abzielen, KI strukturiert und governance-konform in operative Prozesse einzubetten. Solche Lösungen zeigen exemplarisch, wie Integration und Skalierung praktisch umgesetzt werden können – vorausgesetzt, Datenfundament und Organisationsmodell stimmen.

Fazit der Studie:

Komplexität verschwindet nicht – sie muss orchestriert werden. Unternehmen im B2B-Handel, die Integration, Experience und skalierbare KI als zusammenhängende Führungsaufgabe begreifen, sichern sich in den kommenden Jahren einen entscheidenden Wettbewerbsvorsprung.

[1] https://eco-cdn.iqpc.com/eco/files/event_content/idw-research-report-1280×728-3-26oyqW88wLnOBHgCNC2D2YAw4lFIMXEzip9v9YORCG.pdf

Kernaussage des Reports

Die IDW‑Branche (Industrial, Distribution & Wholesale) steht unter massivem Druck: Margen schrumpfen, Lieferketten sind instabil, und B2B‑Kunden erwarten heute B2C‑ähnliche Transparenz und digitale Erlebnisse. Unternehmen wissen, was zu tun wäre – scheitern aber an Komplexität, Silos, Legacy‑Systemen und fehlender Umsetzungskraft.

Der Report identifiziert drei zentrale Handlungsfelder, die über Erfolg oder Stillstand entscheiden:

Strukturen & Systeme integrieren
Experience (CX & EX) als Wachstumstreiber heben
AI über Pilotprojekte hinaus skalieren

1. Ausgangslage: Ein Sektor unter Druck

B2B‑Kunden erwarten Echtzeit‑Informationen (Verfügbarkeit, Lieferzeiten, Tracking).
Jahrzehnte gewachsener, fragmentierter IT‑Landschaften verhindern schnelle Anpassung.
Unternehmen verwalten im Schnitt 64.000 SKUs und über 500 Mio. USD Inventar – Fehler wirken sofort geschäftskritisch.
90 % der Führungskräfte sehen dringenden Transformationsbedarf, aber nur 40–50 % haben klare Pläne, Datenarchitekturen oder ROI‑Transparenz.

2. Integrate Your Structures & Systems

Problem: Fragmentierung – in Daten, Systemen, Prozessen und Verantwortlichkeiten. Folgen: Verzögerungen, Fehler, falsche Abrechnungen, verpasste Liefertermine, Reputationsschäden.

Zentrale Barrieren:

Legacy‑Systeme (39 %)
Konfliktierende Prioritäten (26 %)
Budgetrestriktionen (23 %)

Was Unternehmen brauchen:

Einheitliche Datenmodelle & Governance
Klare Ownership‑Strukturen
Integration alter und neuer Systeme
AI‑gestützte Modernisierung (z. B. Sapient Slingshot)

Beispiele:

Sonepar: 170 Unternehmen auf einer Plattform vereint
Southern Glazer’s: +8 % Forecast Accuracy, +5 % Fill Rates, 100 M USD Working Capital frei

⭐ 3. Elevate Experience to Drive Growth

These: Experience ist der neue Wachstumsmotor – nicht mehr nur Zuverlässigkeit.

Top‑Prioritäten der Kunden (je > 75 % “sehr wichtig”):

Echtzeit‑Inventar
Echtzeit‑Tracking
Online‑Ordering & Quote‑Requests in Echtzeit

Realität:

61 % berichten regelmäßige CX‑Fehler
57 % haben Umsatz verloren
51 % hatten Rechnungsfehler
50 % verpasste Lieferungen wegen schlechter Daten

Hauptursachen:

Prozessdefizite (32 %)
Kommunikationsprobleme (21 %)
Technologielücken (19 %)

EX = CX: Überlastete Teams ohne moderne Tools erzeugen schlechte Kundenerlebnisse.

Beispiele:

RS Group: Produktsuche von Stunden auf Minuten reduziert
Global Rental Specialist: Weniger Funnel‑Leakage, höherer AOV

4. Scale AI Beyond Pilots

Status quo:

Viele AI‑Initiativen bleiben im Pilotmodus stecken.
Nur wenige liefern echten ROI (z. B. Load Planning, Quality Control, Forecasting).
95 % der AI‑Projekte scheitern laut MIT‑NANDA‑Studie.

Hauptbarrieren:

Fehlende AI‑Skills (32 %)
Legacy‑Systeme (29 %)
Change‑Management‑Probleme (25 %)

Was nötig ist:

Saubere Datenpipelines
End‑to‑end‑Integration
Agentic AI (z. B. Sapient Bodhi)
Training der Teams, um AI‑Insights zu nutzen

Beispiel:

National Auto‑Glass Provider: Von 150 M auf 3,5 B Umsatz – 70 % der Claims laufen heute digital & AI‑gestützt.

5. Der Leadership‑Moment: Die Execution Gap schließen

Die Gewinner der nächsten zwei Jahre sind jene, die:

Integration ernst nehmen

Daten, Systeme, Teams verbinden – Fragmentierung beenden.

Experience als strategischen Hebel nutzen

Transparenz, Vertrauen, Tools für Mitarbeiter, nahtlose Customer Journeys.

AI als Betriebssystem der Organisation skalieren

Nicht nur Piloten, sondern intelligente, vernetzte Entscheidungsprozesse.

Kurzfazit

Der Report zeigt klar: Komplexität verschwindet nicht – aber sie kann zum Wettbewerbsvorteil werden. Unternehmen, die Integration, Experience und AI konsequent angehen, setzen neue Standards in Zuverlässigkeit, Transparenz und Effizienz.

Albert Absmeier & KI

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