Best of LinkedIn: Go-to-Market KW 18/19 2026

Nicht die Einführung einzelner Tools prägte die Go-to-Market-Diskussionen der ausgewählten zwei Wochen, sondern der Umbau des Operating Models. Deutlich hervor traten eine KI-native Infrastruktur, sauberere Daten, technische GTM-Rollen und ein disziplinierteres Outbound, das sich an Kaufsignalen, an der Orchestrierung und am menschlichen Urteilsvermögen ausrichtet.

Datum

May 14, 2026

Go-to-Market

Thomas Allgeyer

Methodik: Alle zwei Wochen sammeln wir die relevantesten LinkedIn-Beiträge zu ausgewählten Themen und verdichten sie zu einem Gesamtüberblick, ausschließlich auf Basis dieser Beiträge. Die einzelnen Beiträge dahinter finden sich hier: https://linktr.ee/thomasallgeyer. Viel Freude beim Lesen.

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Unseren Podcast anhören

Wer lieber zuhört: Unser Podcast fasst die wichtigsten Erkenntnisse zu Go-to-Market KW 08/ 09 zusammen:

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KI-nativer GTM-Stack

GTM-Stacks lösen sich von SaaS-lastigen Toolketten und bewegen sich auf KI-gesteuerte Betriebssysteme zu.
Claude Code soll die zentrale Ausführungsebene für Recherche, Enrichment, Outreach, Reporting und die Orchestrierung der Workflows sein.
Agentenfreundliche Tools gewinnen an Bedeutung, sobald KI sie auslösen, steuern und aufeinander abstimmen kann, ohne dass jemand manuell umschalten muss.
Im Markt geht es weniger darum, weitere Tools zu kaufen, als darum, vorhandene über APIs, MCPs und Workflow-Engines zu verbinden.
Die Senkung der Kosten wird zum zentralen Thema: Schlanke KI-Stacks ersetzen teure Kombinationen aus Softwarelizenzen und manueller RevOps-Arbeit.

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GTM Engineering

GTM Engineering entwickelt sich zur Brücke zwischen Strategie, RevOps, Sales, Marketing, Daten und technischer Automatisierung.
Die Rolle wird als Verantwortung für die Infrastruktur verstanden, nicht bloß als schnelleres Outbound oder als Automatisierung von Workflows.
Gute GTM Engineers verbinden das Verständnis des Geschäfts mit technischer Sicherheit, dem Denken in Systemen und klarer Kommunikation.
Die Nachfrage nach technischen GTM-Fachkräften steigt, während Unternehmen einzelne KI-Versuche hinter sich lassen und auf wiederverwendbare Betriebssysteme setzen.
Von Marketingverantwortlichen wird erwartet, dass sie bereichsübergreifende GTM-Systeme verantworten; andernfalls droht ihnen der Verlust der Kontrolle über die zentrale Umsatzinfrastruktur.

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Outbound und ABM

Outbound wird gerade neu aufgebaut, und zwar um die Segmentierung, die Signalqualität, den Kontext des Accounts und den richtigen Zeitpunkt herum.
Die generische Neukundenansprache verliert an Glaubwürdigkeit, weil Teams Kontakte aus dem ICP mit frischen Kaufsignalen bevorzugen.
Warmes Outbound, die Beobachtung verlorener Deals, ereignisgesteuerte Ansprache und die Kartierung der Stakeholder gelten als die wertvolleren Vorgehensweisen.
ABM und Demand Generation wachsen zu einheitlichen Investitionsstrategien für Accounts über den gesamten Funnel zusammen.
ABM im Enterprise-Umfeld setzt auf eine fokussierte Auswahl der Accounts, auf zugeschnittene Kauferlebnisse und auf den Kontakt zu den Entscheidern.

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Daten und Governance

Was KI bewirkt, bleibt begrenzt durch die Pflege des CRM, die Dokumentation der Workflows, die Nachvollziehbarkeit der Leads und die Qualität der Quellen.
Unsaubere Daten gelten als wesentliche Hürde, denn Agenten verstärken fehlerhafte Eingaben, statt sie zu korrigieren.
Eigene Daten gelten als besser zu verteidigen als gemietete Orchestrierungsebenen.
KI-Governance erreicht das GTM über Verzeichnisse, Identitäten, Observability, Attribution und die Verantwortung für die Systeme.
Eine saubere Infrastruktur gilt als größerer Vorteil, als weiteres Personal oder weitere unverbundene Tools hinzuzufügen.

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Produkt-Highlights

Salesforce Headless 360 MCP deutet auf eine Nutzung von Salesforce ohne Browser hin, doch Lücken bei Sicherheit und Funktionsumfang bleiben ein Thema.
GetSales MCP bringt eine Steuerung per Chat für das Einrichten von Kunden, die Durchführung von Kampagnen und die Auswertung.
Hermes Agent ersetzt OpenClaw durch wiederverwendbare, sich selbst verbessernde Skills für Recherche und Ansprache im GTM.
GPT-5.5 tritt mit dem Anspruch an, ein tokeneffizientes Modell für die Automatisierung wiederkehrender GTM-Berichte und operativer Workflows zu sein.
Cresta gewinnt als Teil des KI-zentrierten GTM-Stacks an Sichtbarkeit, mit Schwerpunkt auf produktiv laufenden KI-Agenten und der Nutzung in großen Unternehmen.

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Partnerschaften und Signale aus dem Ökosystem

Airscale zusammen mit Clay fällt als taktische Kombination für günstigere Enrichment-Workflows auf.
Die Sichtbarkeit von Cresta bei Battery Ventures unterstreicht, welches Gewicht die Erzählung vom KI-zentrierten GTM-Stack hat.
Capchase taucht über ein abgeschlossenes Mandat zur Wachstumsunterstützung und eine angekündigte Auswertung auf.
ElevenLabs taucht mit Beiträgen zu operativer Exzellenz auf, die mit dem schnellen Aufbau von Unternehmen verbunden sind.
Wert im Ökosystem entsteht zunehmend durch die Kombination von Tools, nicht durch den Einsatz einzelner Produkte.

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Die Rolle des Menschen im KI-geführten GTM

KI gilt als Ersatz für manuelle GTM-Arbeit, nicht für die strategische Verantwortung im GTM.
Am deutlichsten bleibt der Vorsprung des Menschen bei der Positionierung, beim Vertrauen, beim Abschluss, beim Aufbau von Beziehungen und bei der Logik der Entscheidung.
SDR, die KI einsetzen, gelten als stärker als klassische SDR oder als ein reiner KI-Ersatz für diese Rolle.
Entscheidungen zwischen Eigenbau und Zukauf werden strategischer, weil agentenbasiertes Programmieren die Pflichten bei Wartung und Sicherheit erhöht.
Erfolgreich ist das Profil, das kaufmännisches Urteilsvermögen mit der Fähigkeit verbindet, Strategie in technische Workflows zu übersetzen.

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Aufbau von Fähigkeiten

Die Weiterbildung im GTM wendet sich Prompts, Playbooks, MCP-Bibliotheken, Tool-Stacks und Blaupausen für Workflows zu.
Clay gilt nur dann als leistungsfähig, wenn Fachwissen und eine durchdachte Prompt-Logik hinzukommen.
Kuratierte GTM-Communities, Newsletter und Expertenlisten zeigen, dass strukturiertes Lernen für KI-natives GTM stärker nachgefragt wird.
Beim Aufbau von Fähigkeiten geht es nicht mehr um die Auswahl von Software, sondern um den Entwurf des Betriebssystems.
Die besten Teams schreiben wiederholbare Workflows fest, statt sich auf einmalige Experimente zu verlassen.

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Häufige Fragen

Wie nutzen GTM-Teams Claude Code?

Als zentrale Ausführungsebene. Claude Code übernimmt Recherche, Anreicherung, Ansprache, Reporting und die Orchestrierung von Workflows, das manuelle Wechseln zwischen Tools entfällt. Statt mehr Software zu kaufen, werden vorhandene Tools über APIs, MCPs und Workflow-Engines verbunden. Schlanke KI-Stacks ersetzen teure Lizenzbündel und manuelle RevOps-Arbeit.

Warum bremsen unsaubere CRM-Daten KI in Vertrieb und Marketing?

Weil Agenten fehlerhafte Eingaben verstärken, statt sie zu korrigieren. Der Nutzen von KI hängt an CRM-Hygiene, dokumentierten Abläufen, nachvollziehbaren Leads und guten Quellen. Eigene Daten gelten als besser verteidigbar als gemietete Orchestrierungsschichten. Saubere Infrastruktur ist ein größerer Vorteil als mehr Personal oder weitere isolierte Tools.

Welche neuen KI-Tools für GTM wurden hervorgehoben?

Salesforce Headless 360 MCP steht für Salesforce ohne Browser, allerdings mit offenen Sicherheitsfragen. GetSales MCP ermöglicht die Steuerung von Setup, Kampagnen und Analysen per Chat. Hermes Agent ersetzt OpenClaw mit wiederverwendbaren, selbstlernenden Skills, GPT-5.5 gilt als tokensparend für wiederkehrendes Reporting. Airscale mit Clay bietet günstigere Anreicherung.