Einleitung – Wenn Marge zur Überraschung wird
Ein Gespräch zwischen Philipp Schneider, Agenturinhaber kispeakers und Gründer der TransformationDays™, und Dr.-Ing. Manuel Bordasch, TransformationDays™ Experte, Founding Expert & Strategic Advisor sowie CTO der CompAn Labs GmbH.
Über den Experten und Autor:
Dr.-Ing. Manuel Bordasch zählt zu den erfahrenen Experten für datengetriebene Entscheidungsunterstützung, Industrie-KI und operative Geschäftsprozesse im deutschsprachigen Raum.
Seit über 15 Jahren arbeitet er an der Schnittstelle von Technologie, Daten und operativer Realität – mit dem klaren Fokus, wirtschaftliche Wirkung statt theoretischer Konzepte zu erzielen. Seine Promotion absolvierte er im Bereich Automatisierungs- und Softwaretechnik an der Universität Stuttgart. Ergänzend ist er TÜV-zertifizierter IT-Sicherheitsbeauftragter und seit vielen Jahren als Dozent tätig.
Heute ist Dr. Bordasch Unternehmer und begleitet Organisationen bei der strukturierten Einführung von KI-gestützten Entscheidungs-, Steuerungs- und Optimierungssystemen – von der ersten Einordnung bis zur operativen Umsetzung.
Seit Kurzem ist er Teil der kispeakers-Agentur. Als Founding Expert führt er – gemeinsam mit weiteren ausgewählten Spezialist:innen – das TransformationDays™-Format mit Organisationen durch, die sich bedacht, strukturiert und mit klarem Fokus dem Thema Künstliche Intelligenz nähern wollen.
Im Mittelpunkt stehen dabei Klarheit, Priorisierung und tragfähige Entscheidungsgrundlagen im weiteren Umgang mit Künstlicher Intelligenz.
Philipp Schneider:
Herr Dr. Bordasch, wir freuen uns sehr, Sie als Founding Expert in unserem Portfolio zu haben. Kosten- und Gewinnoptimierung durch KI ist eines Ihrer zentralen Themen. Wenn Sie heute mit Geschäftsführern aus Industrie oder Handel sprechen – welches Bild sehen Sie am häufigsten?
Dr.-Ing. Manuel Bordasch:
Ein sehr typisches Szenario: Unternehmen mit hunderten oder tausenden Artikeln, steigenden Material- und Energiekosten, hohem Wettbewerbsdruck – und trotzdem Entscheidungen, die noch immer auf manueller Auswertung basieren. Margenprobleme werden oft erst erkannt, wenn der Monatsabschluss längst vorliegt. Dann ist der Schaden bereits passiert.
Philipp Schneider:
Also reagieren Unternehmen zu spät?
Dr.-Ing. Manuel Bordasch:
Genau. Viele Controller und Einkäufer arbeiten extrem engagiert, aber mit veralteten Daten. Entscheidungen beruhen auf Rückspiegel-Informationen statt auf Live-Transparenz. Besonders kritisch: Kosten- und Preisentscheidungen werden getrennt betrachtet – dabei sind sie zwei Seiten derselben Medaille.
Philipp Schneider:
Wenn Sie eine Frage zuspitzen müssten, die sich jedes Management stellen sollte – welche wäre das?
Dr.-Ing. Manuel Bordasch:
Ganz klar: Wissen Sie heute, bei welchen Artikeln Sie VK-seitig Marge verlieren – und ob Sie aktuell zu viel für Ihre Einstandspreise bezahlen?
Wenn diese Frage nicht sicher beantwortet werden kann, verschenkt das Unternehmen jeden Tag Gewinn.
Gewinnoptimierung mit KI bedeutet nicht, pauschal Preise anzuheben oder Lieferanten unter Druck zu setzen. Moderne, KI-gestützte Gewinnoptimierung kombiniert automatisierte Datenerfassung, kontinuierliche Margenüberwachung, Prognosen und konkrete Handlungsempfehlungen.
Der Fokus verschiebt sich weg vom reinen Umsatz – hin zum dynamischen Deckungsbeitrag pro Artikel, Kunde oder Segment.
Drei Komponenten sind dabei entscheidend:
1. Transparenz
Material-, Kapazitäts-, Einstands- und Verkaufskosten werden automatisiert aus ERP-Systemen erfasst und laufend aktualisiert. Margen sind nicht mehr statisch, die Veränderung jederzeit sichtbar.
2. Früherkennung
KI erkennt Trends und Abweichungen frühzeitig: sinkende Deckungsbeiträge, steigende Kosten oder Absatzveränderungen – lange bevor sie in der GuV auftauchen und warnt die Entscheider proaktiv.
3. Optimierung
Statt nur zu analysieren, schlägt KI konkrete Maßnahmen vor: gezielte Preisanpassungen, Sortimentsanpassungen oder Volumenbündelungen.
Wichtig dabei: Gewinnhebel wirken immer auf zwei Seiten gleichzeitig
– auf der Verkaufspreisseite und auf der Kostenseite.
In vielen Unternehmen sind Preise nicht deshalb statisch, weil es keine Daten gibt – sondern weil Entscheidungen nicht sauber nachvollziehbar dokumentiert werden. Management und Vertrieb scheuen Preisanpassungen, wenn sie deren Wirkung auf Marge, Kunden und Wettbewerb nicht klar belegen können.
Genau hier setzt KI an: Sie analysiert Absatz, Margen, Saisonalität, Nachfrage, Wettbewerbspreise und Kostenentwicklungen auf Artikelebene und macht aus verstreuten Informationen einen konsistenten Entscheidungsprozess. Das Entscheidende ist dabei nicht nur der Zielpreis, sondern der nachvollziehbare Pfad dorthin: Welche Daten wurden herangezogen, welche Leitplanken (z.B. Mindestmargen, Kundensegmente, Rabattregeln) galten, welche Szenarien wurden durchgerechnet.
Für das Management entsteht so ein durchgängiger Audit‑Trail der Preispolitik: Jede Empfehlung ist prüfbar, erklärbar und im Zeitverlauf vergleichbar – inklusive dokumentierter Freigaben und Abweichungen. Anstatt endloser Excel‑Runden und subjektiver Diskussionen erhält die Geschäftsführung ein transparentes System, in dem Preisentscheidungen, ihre Begründungen und ihre Ergebniseffekte klar sichtbar sind.
Der eigentliche Vorteil von KI‑gestützter Preisoptimierung liegt damit in der Traceability: Preise werden nicht nur automatisiert berechnet, sondern so begründet, dass CFO, Vertrieb und Controlling sie verstehen, vertreten und auditierbar machen können. Das senkt Entscheidungsrisiken, beschleunigt Abstimmungen und schafft Vertrauen– intern wie gegenüber Kunden.
Viele Unternehmen konzentrieren sich auf den Einkauf. Dabei liegt ein wichtiger Gewinnhebel im Verkauf. Dynamische Preisgestaltung, präzise Absatzprognosen und gezielte Marketingsteuerung sorgen für nachhaltige Profitabilität über das gesamte Sortiment hinweg.
KI wirkt hier in vier zentralen Dimensionen:
Automatisierte Wettbewerbs- und Marktanalyse
KI beobachtet kontinuierlich Preisniveaus, Sortimentsbewegungen und Aktionen im Wettbewerbsumfeld.
Aussagen wie:
„Ihre Verkaufspreise in Produktgruppe X liegen 3–5% unter Marktniveau“
werden datenbasiert begründet und ermöglichen gezielte Anpassungen.
Absatzprognosen und Rohertragsplanung
Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten, Saisonalität und Nachfrageindikatoren prognostiziert KI präzise Absatzmengen und Roherträge –bis auf Artikelebene. Entscheidungen zur Preis- oder Aktionsgestaltung werden dadurch planbarer.
Datenbasierte Marketing- und Vertriebssteuerung
Kampagnen werden nicht nach Gefühl, sondern nach Wirkung gesteuert: KI zeigt, welche Artikel oder Kundengruppen die höchste Ertragswirkung bieten – und wo Promotionen tatsächlich Deckungsbeiträge steigern.
Frühwarnsysteme für Margenveränderungen
Anhand von Trendanalysen erkennt die KI früh, wo Margen unter Druck geraten, und gibt konkrete Handlungsempfehlungen – etwa Preisupdates, Produktbündelungenoder gezielte Cross-Selling-Maßnahmen.
Ein Handelsunternehmen mit über 40.000 Produkten arbeitete bislang mit statischen Preislisten, die nur wenige Male pro Jahr aktualisiert wurden. Marktveränderungen, saisonale Effekte oder neue Wettbewerbsaktionen blieben dadurch oft unberücksichtigt – Margenschwankungen waren die Folge.
Mit der Einführungeines KI-basierten Margen- und Absatzmodells wandelte sich die Preissteuerung grundlegend: Absatzprognosen wurden auf Basis historischer Verkaufsdaten, aktueller Nachfrage und Marktpreise erstellt. Das System glich automatisch Zielmargen mit Markt- und Wettbewerbsdaten ab und empfahl dynamische Preisanpassungen pro Produktgruppe. Gleichzeitig wurden Kundensegmente und Kaufverhalten analysiert, um Marketingaktionen gezielt auf margenstarke Artikel und Zielgruppen auszurichten.
Die Wirkung zeigte sich bereits nach wenigen Wochen: Margenverluste durch Preisdruck gingen deutlich zurück, da die Preise kontinuierlich mit Wettbewerbern und Nachfragesignalen im Einklang standen. Umsatzsteigerungen resultierten aus präzisen Promo-Empfehlungen, die auf Echtzeitdaten und Kaufwahrscheinlichkeiten basierten. Zudem sank der manuelle Aufwand im Pricing und Kampagnenmanagement erheblich – Entscheidungen wurden faktenbasiert, transparent und automatisiert getroffen.
Die Umsetzung folgt meist einem klaren Muster:
Dr.-Ing. Manuel Bordasch:
Künstliche Intelligenz eröffnet unzählige Möglichkeiten. Jeder Anwendungsfall ist einzigartig – und doch folgen erfolgreiche Projekte oft den selben Prinzipien. Der wahre Unterschied entsteht dort, wo Klarheit auf Technologie trifft: wenn aus einer guten Idee eine präzise Fragestellung wird, die Wirkung entfaltet.
Unternehmen, die Kosten- und Gewinnoptimierung datenbasiert angehen, gewinnen nicht nur Marge. Sie gewinnen Entscheidungsfähigkeit, Geschwindigkeit und Sicherheit.
Und genau darum geht es: früher sehen, besser entscheiden und nachhaltiger wirtschaften.
Kosten- und Gewinnoptimierung durch KI ist kein isoliertes IT-Projekt.
Sie ist eine Managementaufgabe, die Klarheit, saubere Entscheidungsgrundlagen und einen strukturierten Vorgehensrahmen erfordert.
Genau hier setzt die Zusammenarbeit mit kispeakers und unseren Expert:innen an:
Wir unterstützen Organisationen dabei, Potenziale realistisch einzuordnen, wirtschaftlich relevante Hebel zu identifizieren und fundierte Entscheidungen für den nächsten Schritt zu treffen – ohne unnötige Komplexität.
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