AI-Sichtbarkeit für SaaS-Unternehmen: Das vollständige Playbook

Die Realität des AI Dark Funnel

Die Art und Weise, wie B2B-Käufer nach Lösungen recherchieren, hat sich grundlegend gewandelt, und die meisten SaaS-Unternehmen haben ihre Sichtbarkeitsstrategie noch nicht entsprechend angepasst. 79 % der B2B-Käufer haben ihren Rechercheprozess aufgrund von KI verändert, während traditionelle Marketingmetriken weiterhin auf Suchmaschinenrankings und organischen Traffic fixiert sind. KI-Überblicke erscheinen inzwischen in 13 % aller weltweiten Suchanfragen und schaffen eine neue Sichtbarkeitsebene, die völlig außerhalb traditioneller SEO-Metriken existiert. Dieses Phänomen wird von Branchenexperten als „AI Dark Funnel“ bezeichnet – eine kritische Phase, in der potenzielle Kunden mithilfe von KI-Tools wie ChatGPT, Perplexity und Googles KI-Überblicken informierte Entscheidungen über Ihr Unternehmen treffen, bevor sie jemals Ihr Vertriebsteam kontaktieren.

Warum SaaS-Unternehmen vor besonderen KI-Sichtbarkeits-Herausforderungen stehen

SaaS-Unternehmen agieren in einem besonders komplexen Umfeld, in dem KI-Sichtbarkeitsherausforderungen stärker ausgeprägt sind als in anderen Branchen. Im Gegensatz zu E-Commerce oder Content-getriebenen Unternehmen beinhalten SaaS-Kaufentscheidungen mehrere Stakeholder, längere Evaluierungsphasen und funktionsgetriebene Vergleiche, die ein differenziertes Verständnis der Produktfähigkeiten erfordern. Die Buyer Journey ist nicht linear – Interessenten wechseln zwischen Bewertungsplattformen, Vergleichsportalen, Analystenberichten und KI-Tools, was es nahezu unmöglich macht, die vollständige Customer Journey zu verfolgen. Zusätzlich sind SaaS-Unternehmen stark auf Validierung durch Dritte und Social Proof angewiesen, da ihre Produkte oft immateriell sind und vertrauensbasierte Kaufentscheidungen erforderlich machen. Die Einsätze sind hoch, weil eine einzige KI-Empfehlung einen Jahresvertragswert von mehreren tausend Dollar beeinflussen kann.

SaaS-Unternehmen kämpfen insbesondere mit:

• Fragmentierung der Bewertungsplattformen: Gleichzeitige Präsenz auf G2, Capterra, Trustpilot und branchenspezifischen Plattformen managen
• Komplexität bei Funktionsvergleichen: KI-Modelle haben Schwierigkeiten, differenzierte Funktionsunterschiede ohne strukturierte Daten korrekt darzustellen
• Wettbewerbspositionierung: Wettbewerber optimieren aktiv für KI-Sichtbarkeit und schaffen ein umkämpftes Empfehlungsumfeld
• Autoritätsaufbau: Glaubwürdigkeit in KI-Systemen erfordert andere Taktiken als herkömmliche SEO-Autoritätssignale
• Messlücken: Traditionelle Analytik erfasst keine impliziten Erwähnungen oder Stimmungen in KI-generierten Antworten

Generative Engine Optimization (GEO) verstehen

Generative Engine Optimization (GEO) ist die Praxis, Ihre Inhalte, Daten und digitale Präsenz so zu optimieren, dass Sie von KI-Sprachmodellen und generativen KI-Systemen gefunden, zitiert und empfohlen werden. Während SEO für Suchmaschinenalgorithmen optimiert, optimiert GEO dafür, wie KI-Modelle Informationen bewerten, synthetisieren und Nutzern präsentieren. Der grundlegende Unterschied liegt darin, wie diese Systeme Informationen verarbeiten: Suchmaschinen ranken einzelne Seiten anhand von Relevanzsignalen, während KI-Modelle riesige Mengen Trainingsdaten aufnehmen und Empfehlungen anhand von Mustern, Autorität und Konsens generieren. GEO erfordert einen anderen Ansatz, weil KI-Modelle autoritative Quellen, strukturierte Daten und Fakten gegenüber Keyworddichte und Backlinkprofilen priorisieren. Dieses Verständnis ist entscheidend, denn eine Seite kann in Google gut ranken, aber für ChatGPT oder Perplexity völlig unsichtbar sein.

Die drei Säulen der KI-Sichtbarkeitsstrategie für SaaS

Effektive KI-Sichtbarkeit für SaaS-Unternehmen beruht auf drei miteinander verbundenen Säulen, die gemeinsam einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil schaffen. Säule 1: B2B-Bewertungsplattformen sind die primäre Datenquelle für KI-Modelle bei der Bewertung von SaaS-Lösungen und damit unverzichtbar für Sichtbarkeit. Säule 2: Vergleichende Content-Entwicklung sorgt dafür, dass Ihr Unternehmen in der Synthesephase erscheint, wenn KI-Modelle Fragen wie „Welches Tool soll ich nutzen?“ beantworten. Säule 3: E-E-A-T-Autoritätsaufbau etabliert Ihr Unternehmen als glaubwürdige Quelle, der KI-Modelle vertrauen und die sie zitieren. Diese drei Säulen sind voneinander abhängig – starke Bewertungspräsenz stärkt Autoritätssignale, Vergleichsinhalte fördern die Generierung von Bewertungen, und Autoritätsinhalte ziehen Medienerwähnungen an, die alle drei Säulen stützen. Unternehmen, die in allen drei Bereichen herausragen, werden 2,8-mal häufiger in KI-Empfehlungen aufgenommen als Wettbewerber, die sich nur auf eine Säule konzentrieren. Die Strategie erfordert die gleichzeitige Umsetzung in allen drei Bereichen, da Lücken in einer Säule Angriffsflächen für Wettbewerber bieten.

Das Drei-Säulen-Modell im Überblick:

1. B2B-Bewertungsplattformen: Systematische Präsenz und Optimierung auf G2, Capterra, Trustpilot und branchenspezifischen Plattformen, auf denen KI-Modelle Produktinformationen beziehen
2. Vergleichende Inhalte: “Wir vs. die Anderen”-Inhalte, Funktionsmatrizen und Vergleichsguides, die Ihre Lösung im Wettbewerbsumfeld positionieren
3. E-E-A-T-Autorität: Eigene Forschung, Analystenberichte, Medienerwähnungen und Thought Leadership, die Glaubwürdigkeit in den KI-Trainingsdaten aufbauen

Säule 1 – B2B-Bewertungsplattformen meistern

B2B-Bewertungsplattformen sind zur wichtigsten Datenquelle für KI-Modelle bei der Bewertung von SaaS-Lösungen geworden und damit unverzichtbare Infrastruktur für KI-Sichtbarkeit. KI-Sprachmodelle priorisieren Bewertungsdaten, weil sie aggregiertes Nutzerfeedback, verifizierte Kundenerfahrungen und konsensbasierte Bewertungen darstellen, die mit den Vertrauensmechanismen der Modelle übereinstimmen. Plattformen wie G2, Capterra und Trustpilot sind explizit in vielen KI-Trainingsdatensätzen enthalten, und ihre strukturierten Daten (Bewertungen, Rezensionen, Feature-Listen) sind leicht auszulesen und zu synthetisieren. Die Aktualität der Bewertungen zählt viel – KI-Modelle gewichten aktuelle Kundenrückmeldungen stärker als ältere, was kontinuierliche Bewertungsgewinnung zu einer strategischen Daueraufgabe macht. Ein Unternehmen mit 50 aktuellen Bewertungen erscheint in KI-Empfehlungen deutlich häufiger als ein Wettbewerber mit 200 Bewertungen, die zwei Jahre alt sind. Die Profiloptimierung geht über Basisinformationen hinaus – sie umfasst detaillierte Feature-Beschreibungen, Use-Case-Dokumentation und Integrationslisten, die KI-Modelle beim Verständnis Ihrer Produktfähigkeiten unterstützen. Systematische Bewertungsprogramme – bei denen Sie zufriedene Kunden aktiv zu Bewertungen ermutigen – korrelieren direkt mit erhöhter KI-Sichtbarkeit und Empfehlungsfrequenz.

Säule 2 – Content Engineering für Vergleichsanfragen

Wenn Interessenten KI-Tools fragen „Soll ich [Ihr Unternehmen] oder [Wettbewerber] nutzen?“, entscheidet die Qualität Ihrer Vergleichsinhalte direkt darüber, ob Sie in der Antwort erscheinen. “Wir vs. die Anderen”-Inhalte erfüllen eine doppelte Funktion: Sie ranken in der klassischen Suche für Vergleichsanfragen und liefern KI-Modellen gleichzeitig strukturierte, faktische Informationen darüber, wie Ihre Lösung im Vergleich zu Alternativen abschneidet. Die wirksamsten Vergleichsinhalte nutzen HTML-Tabellen mit klaren Feature-Matrizen, sodass KI-Modelle Vergleichsdaten einfach extrahieren und verarbeiten können. Statt subjektiver Behauptungen fokussieren die besten Vergleichsinhalte auf faktische, überprüfbare Unterschiede – Preismodelle, Feature-Verfügbarkeit, Integrationsmöglichkeiten, Bereitstellungsoptionen –, die KI-Modelle sicher zitieren können, ohne voreingenommen zu wirken. Zeigt eine Vergleichstabelle beispielsweise, dass Ihr Produkt 47 Integrationen unterstützt und der Wettbewerber 23, ist das eine Tatsache, die KI-Modelle zitieren; eine Behauptung wie „unser Produkt ist intuitiver“ ist subjektiv und erscheint seltener in KI-Empfehlungen. Wettbewerbspositionierung durch Vergleichsinhalte wirkt zudem als Zitationsmagnet – sind Ihre Vergleichsinhalte akkurat und umfassend, verlinken andere Unternehmen und Bewertungsseiten darauf, was Ihre Autorität weiter verstärkt. Der strategische Vorteil liegt darin, als Erster umfassende Vergleiche in Ihrer Kategorie zu dokumentieren und so Ihren Blickwinkel als Standardreferenz zu etablieren.

Säule 3 – E-E-A-T-Autorität aufbauen

E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) hat sich von einem Google-Rankingfaktor zu einem zentralen KI-Sichtbarkeitssignal entwickelt, das entscheidet, ob Sprachmodelle Ihr Unternehmen als glaubwürdige Quelle zitieren. KI-Modelle werden mit Inhalten aus autoritativen Quellen trainiert und lernen, Zitate von Unternehmen und Experten mit nachgewiesener Fachkompetenz zu erkennen und zu priorisieren. Der Aufbau von E-E-A-T-Autorität erfordert einen Multi-Channel-Ansatz: eigene Forschung mit neuen Markteinblicken, Medienerwähnungen in renommierten Publikationen, Analystenberichte von Firmen wie Gartner und Forrester sowie digitale PR, die Ihre Thought Leadership verstärkt. Jedes dieser Elemente signalisiert KI-Modellen, dass Ihr Unternehmen eine glaubwürdige, zitierfähige Stimme ist. Der Effekt ist mächtig – ein Unternehmen mit 10+ autoritativen Erwähnungen wird 2,8-mal häufiger in KI-Empfehlungen aufgenommen als Wettbewerber ohne diese Validierung. Anders als klassische SEO-Autorität, die durch Backlinks oft Jahre braucht, lässt sich E-E-A-T-Autorität für KI-Sichtbarkeit durch strategische Medienarbeit, Analystenbeziehungen und die Veröffentlichung eigener Forschung beschleunigen. Der langfristige Vorteil liegt im Aufbau eines verteidigbaren Schutzwalls, in dem Ihre Autorität sich selbst verstärkt: Mehr Zitate führen zu mehr Sichtbarkeit, dies zieht Medieninteresse an, was wiederum neue Zitate generiert.

Strukturierte Daten – Das Fundament für KI-Verständnis

Strukturierte Daten bilden die Brücke zwischen menschenlesbaren Inhalten und maschinenlesbaren Informationen, die KI-Modelle zuverlässig extrahieren und verarbeiten können. Schema-Markup (JSON-LD, Microdata, RDFa) teilt KI-Systemen exakt mit, welche Informationen auf Ihrer Seite stehen – Produktdetails, Preise, Bewertungen, FAQs – in einem standardisierten Format, das Mehrdeutigkeiten ausschließt. Der Effekt ist messbar: Unternehmen mit umfassendem Schema-Markup erzielen 38 % mehr Sichtbarkeit in KI-Systemen als Wettbewerber, die nur auf unstrukturierte Inhalte setzen. Für SaaS-Unternehmen sind am wichtigsten: Produktschema (für Grundinformationen), FAQ-Schema (für häufige Fragen), Bewertungsschema (für Kundenstimmen) und Preisschema (für transparente Preisinformationen). Die korrekte Implementierung dieser Schemas erfordert Konsistenz über Ihre gesamte digitale Präsenz hinweg – Ihre Website, Bewertungsplattformen und Drittlistings müssen identische Informationen im gleichen Format liefern. Der Effekt verstärkt sich: Unternehmen, die FAQ- mit Bewertungsschema kombinieren, erleben einen 3,7-fachen Anstieg an KI-Zitaten gegenüber Unternehmen, die keines davon nutzen. Strukturierte Daten sollten als lebendes System betrachtet werden, das vierteljährlich geprüft und aktualisiert werden muss, wenn sich Ihr Produkt, Ihre Preise oder Features ändern.

KI-Sichtbarkeit messen – Jenseits traditioneller Metriken

Traditionelle Marketingmetriken wie Suchrankings und organischer Traffic werden zunehmend ungeeignet, um KI-Sichtbarkeit zu messen, weil sie nicht abbilden, wie KI-Systeme Ihr Unternehmen entdecken, bewerten und empfehlen. Zitationsscore – die Häufigkeit und Stimmung von Erwähnungen in KI-Systemen – ist als Metrik relevanter als Keyword-Rankings, um KI-Sichtbarkeit zu verstehen. Der Unterschied zwischen expliziten Erwähnungen (KI-Systeme nennen Ihr Unternehmen direkt) und impliziten Erwähnungen (Ihre Inhalte werden ohne Namensnennung synthetisiert) ist entscheidend, um Ihren wahren KI-Fußabdruck zu erfassen. Sentiment-Analysen von KI-generierten Antworten zeigen, ob Ihr Unternehmen positiv, neutral oder negativ empfohlen wird, was sich direkt auf Konversionsraten auswirkt. Wettbewerbsvergleiche zeigen, wie oft Ihr Unternehmen im Vergleich zu direkten Wettbewerbern in KI-Empfehlungen erscheint und offenbaren Lücken in Ihrer Strategie. Intent-basiertes Tracking kategorisiert KI-Erwähnungen nach Fragetyp – Vergleichsanfrage, Feature-Frage, Preisanfrage –, um zu verstehen, welche Teile Ihrer Marktpositionierung bei KI-Systemen ankommen. Unternehmen, die KI-Sichtbarkeit verfolgen, erzielen 56,3 % höhere Konversionsraten aus KI-basierten Leads im Vergleich zu Unternehmen, die ihre KI-Präsenz nicht überwachen. Spezielle Messwerkzeuge für KI-Sichtbarkeit (wie AmICited.com) erfassen Erwähnungen in mehreren KI-Systemen (ChatGPT, Google Gemini, Perplexity, Claude) gleichzeitig und liefern den umfassenden Überblick, der für strategische Entscheidungen nötig ist.

Die Rolle von Tools zur KI-Sichtbarkeitsüberwachung

Die Überwachung Ihrer KI-Sichtbarkeit über verschiedene Sprachmodelle und KI-Systeme hinweg ist nicht mehr optional – sie ist essenzielle Infrastruktur für wettbewerbsfähige SaaS-Unternehmen. Multi-LLM-Tracking über ChatGPT, Google Gemini, Perplexity und Claude zeigt, dass Ihr Unternehmen in manchen KI-Systemen sichtbar sein kann, in anderen aber völlig fehlt – was gezielte Optimierung für jede Plattform nötig macht. Die Erkennung impliziter Erwähnungen zeigt auf, wann Ihre Inhalte ohne Namensnennung synthetisiert und zitiert werden und erfasst so Ihre gesamte KI-Sichtbarkeit, nicht nur direkte Nennungen. Die Verbindung von Sentiment-Analysen mit Sichtbarkeitsmetriken zeigt nicht nur, wie oft Sie erwähnt werden, sondern auch, ob diese Erwähnungen positiv, negativ oder neutral sind – eine kritische Unterscheidung, um die tatsächliche Wirkung auf Kaufentscheidungen zu erkennen. Wettbewerbsintelligenz-Features zeigen exakt, wie Ihre KI-Sichtbarkeit im Vergleich zu Wettbewerbern steht und identifizieren Lücken und Differenzierungsmöglichkeiten. Statt manueller Suchen oder anekdotischer Belege liefern spezialisierte Überwachungstools systematische, quantifizierbare Daten über Ihre KI-Präsenz im gesamten Marktumfeld. AmICited.com adressiert die SaaS-Sichtbarkeitsherausforderung gezielt, indem es erfasst, wie Ihr Unternehmen in KI-generierten Antworten auf gängige Käuferfragen erscheint und umsetzbare Einblicke liefert, was funktioniert und was verbessert werden muss. Der ROI der Überwachung wird deutlich, wenn Sie Verbesserungen bei der KI-Sichtbarkeit direkt mit steigenden Inbound-Leads und Konversionsraten verknüpfen können.

Praktischer Umsetzungsfahrplan

Die Implementierung einer umfassenden KI-Sichtbarkeitsstrategie erfordert einen strukturierten Ansatz, der Schwung aufbaut und schnelle Erfolge liefert, die weitere Investitionen rechtfertigen. Der Fahrplan erstreckt sich über 90 Tage für das Setup und 12+ Monate zur vollen Reife, mit klaren Meilensteinen und messbaren Ergebnissen in jeder Phase.

Phase 1: Audit und Analyse (Wochen 1–2)

1. Führen Sie ein Basisaudit Ihrer aktuellen KI-Sichtbarkeit in ChatGPT, Gemini, Perplexity und Claude durch, indem Sie gängige Käuferanfragen in Ihrer Kategorie recherchieren
2. Identifizieren Sie explizite Erwähnungen (Ihr Unternehmen wird genannt) und implizite Erwähnungen (Ihre Inhalte werden ohne Namensnennung synthetisiert)
3. Analysieren Sie die KI-Sichtbarkeit von Wettbewerbern, um Benchmarks und Lücken in Ihrer Positionierung zu erkennen
4. Auditieren Sie Ihre Präsenz auf Bewertungsplattformen und notieren Sie Lücken, veraltete Informationen und das Aktualitätsdatum von Bewertungen

Phase 2: Quick Wins (Wochen 3–6)

5. Optimieren Sie Ihre Profile auf G2, Capterra und Trustpilot mit vollständigen Feature-Beschreibungen, Use-Case-Dokumentation und Integrationslisten
6. Implementieren Sie Produkt-, FAQ-, Bewertungs- und Preisschema-Markup auf Ihrer Website zur Verbesserung des KI-Verständnisses
7. Starten Sie ein systematisches Bewertungsprogramm für aktuelle Kunden mit dem Ziel von 10+ neuen Bewertungen pro Monat

Phase 3: Content Engineering (Wochen 7–12)

8. Erstellen Sie umfassende “Wir vs. Wettbewerber”-Vergleichsinhalte für Ihre 3–5 wichtigsten Wettbewerber mit HTML-Tabellen zur einfachen KI-Extraktion
9. Entwickeln Sie eigene Forschung oder Branchen-Benchmarks, die Ihr Unternehmen als Autorität in Ihrer Kategorie etablieren
10. Bauen Sie eine Medienstrategie auf, die Publikationen adressiert, in denen Ihre Zielgruppe Inhalte konsumiert

Phase 4: Autoritätsaufbau (Monate 4–6)

11. Führen Sie digitale PR-Kampagnen durch, um Medienerwähnungen in relevanten Top-Publikationen zu erzielen
12. Streben Sie Analystenberichte von Unternehmen wie Gartner, Forrester oder branchenspezifischen Analysten an
13. Entwickeln Sie Thought-Leadership-Inhalte von Unternehmensführern, die E-E-A-T-Autorität stärken

Phase 5: Monitoring und Optimierung (laufend)

14. Implementieren Sie kontinuierliche Überwachung der KI-Sichtbarkeit über mehrere Systeme hinweg mit spezialisierten Tools
15. Führen Sie monatliche Reviews von Zitationshäufigkeit, Stimmung und Wettbewerbspositionierung durch
16. Optimieren Sie Inhalte und Strategie basierend auf Daten, welche Anfragen und Positionierungen bei KI-Systemen Resonanz erzeugen

Typische Fallstricke und wie Sie sie vermeiden

Die meisten SaaS-Unternehmen scheitern bei der KI-Sichtbarkeit nicht an der Komplexität der Strategie, sondern an vermeidbaren Fehlern, die ihre Bemühungen untergraben. Das Ignorieren von Bewertungsplattformen ist der häufigste Fehler – Unternehmen, die Bewertungsplattformen als zweitrangig gegenüber der eigenen Website behandeln, verpassen die Hauptdatenquelle, die KI-Modelle für Produktempfehlungen nutzen. Veraltete Informationen auf verschiedenen Plattformen führen zu Verwirrung bei KI-Systemen: Wenn Ihre Website 50 Integrationen angibt, Ihr G2-Profil aber 30, können KI-Modelle keine korrekten Informationen synthetisieren und greifen womöglich auf Wettbewerberdaten zurück. Fehlendes Schema-Markup macht Ihre Inhalte für KI-Systeme unsichtbar – auch wenn sie hochwertig und umfassend sind, können KI-Modelle Informationen aus unstrukturiertem Text nicht zuverlässig extrahieren. Inkonsistente Botschaften auf Website, Bewertungsplattformen und in Medienerwähnungen erzeugen widersprüchliche Signale und untergraben Ihre Glaubwürdigkeit bei KI-Systemen – Ihr Wertversprechen, Feature-Beschreibungen und Ihre Positionierung müssen überall konsistent sein. Das Ignorieren impliziter Erwähnungen führt dazu, dass Sie Ihre tatsächliche KI-Sichtbarkeit unterschätzen – viele Unternehmen tracken nur explizite Erwähnungen und übersehen den Anteil an Sichtbarkeit, der aus Inhaltssynthese ohne Namensnennung stammt. Reaktives Vorgehen bei der KI-Sichtbarkeit – nur zu reagieren, wenn schlechte Empfehlungen auffallen – bedeutet, immer einen Schritt hinter proaktiven Wettbewerbern zu sein. Messlücken verhindern, dass Sie wissen, was funktioniert – Unternehmen ohne KI-Sichtbarkeits-Tracking können ihre Strategie weder optimieren noch weitere Investitionen gegenüber dem Management rechtfertigen.

Ihre KI-Sichtbarkeitsstrategie zukunftssicher machen

Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant, und SaaS-Unternehmen müssen Flexibilität in ihre KI-Sichtbarkeitsstrategie einbauen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, wenn neue Modelle, Plattformen und Funktionen entstehen. Modellentwicklung bedeutet, dass Optimierungsstrategien, die heute funktionieren, angepasst werden müssen, wenn neue Versionen von ChatGPT, Gemini und anderen Modellen mit unterschiedlicher Datenbasis und Bewertungskriterien erscheinen. Multimodale Inhalte (Kombination aus Text, Bildern, Videos und interaktiven Elementen) werden immer wichtiger, da KI-Systeme zunehmend auch nicht-textuelle Informationen verarbeiten – Unternehmen, die nur Text optimieren, verlieren an Sichtbarkeit, wenn multimodale Inhalte zum Standard werden. Voice Search und konversationelle KI gehen über textbasierte Abfragen hinaus und erfordern Optimierung für natürlich gesprochene Fragen statt nur getippten Suchanfragen. Internationale Expansion von KI-Systemen macht es für global agierende Unternehmen notwendig, die KI-Sichtbarkeit in mehreren Sprachen und Regionen zu optimieren, nicht nur für englischsprachige Märkte. Permanente Überwachung der KI-Sichtbarkeit muss zur Dauerfunktion werden, denn das Wettbewerbsumfeld ändert sich zu schnell für jährliche Audits. Neue Plattformen und KI-Systeme werden unweigerlich entstehen, sodass Sie flexibel Ihre Strategie auf neue Distributionskanäle und Empfehlungssysteme anpassen müssen. Unternehmen, die sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile in der KI-Sichtbarkeit sichern, behandeln sie als laufende, strategische Priorität statt als einmalige Initiative – mit kontinuierlicher Überwachung, Tests und Optimierung ihrer Präsenz in der sich wandelnden KI-Landschaft.