Best of LinkedIn: Go-to-Market KW 26/ 27

KI-natives GTM verließ die Phase des Experimentierens und kam in der Umsetzung an. Agenten, MCP-Verbindungen, Datenschichten und Orchestrierung gelten inzwischen als betriebliche Infrastruktur und nicht mehr als einzelne Tools. Das beherrschende Thema der Quelltexte ist eindeutig: Automatisierung erzeugt nur dann Hebelwirkung, wenn das darunterliegende GTM-System, die Datenqualität, die Positionierung und die Übergaben bereits tragfähig sind. Vertrauen, lokale Relevanz und menschliches Urteilsvermögen bleiben entscheidend, wo es um komplexe Deals und Kunden mit hohem Wert geht.

Datum

July 9, 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 26/ 27 zusammen:

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Agenten und KI-native GTM-Architektur

KI-Agenten unterstützten nicht mehr nur beim Texten, sondern orchestrierten Outbound vollständig: Zielauswahl, Anreicherung, Routing, Sequenzierung und Messung.
Claude Cowork, Claude Code, Clay, n8n, HubSpot, Apollo, Common Room, RB2B und Warmly tauchten immer wieder als Bausteine agentenbasierter GTM-Systeme auf.
MCP- und API-Anbindungen galten als zentrale Infrastruktur, weil Intent-Daten dadurch automatisch zwischen bestehenden GTM-Tools fließen.
Konzepte für einen GTM Control Room zeigten Agenten, die geplante Aufgaben in der Pipeline übernehmen, während Freigabe und Aufsicht beim Menschen bleiben.
Der Nutzen von Agenten hing zunehmend am Design der Workflows, an Leitplanken und an der Qualität des Kontexts, nicht an einzelnen Prompt-Bibliotheken.
Der strategische Fokus lag nicht mehr auf dem Einsatz von KI-Tools, sondern auf dem Bau KI-nativer Wachstumssysteme, die recherchieren, entscheiden und handeln.

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GTM Engineering wird zur zentralen Umsetzungsebene

GTM Engineering wurde als Brücke zwischen RevOps, Growth Marketing, Automatisierung, Dateninfrastruktur und KI-Workflows beschrieben.
Aus einer Nischenbezeichnung wurde eine sichtbare Kategorie bei der Personalsuche. Diskussionen über Gehalt, Stellenbeschreibung und Karrierewege nahmen zu.
Deutlich wurde die Empfehlung, bei schwachen Grundlagen zuerst RevOps einzustellen und GTM Engineering erst zu ergänzen, wenn die Prozesse stabil genug zum Skalieren sind.
Die FETE-Logik von Clay, also finden, anreichern, transformieren und exportieren, diente wiederholt dazu, die Denkweise eines GTM Engineers zu erklären.
GTM Engineering wurde weniger als Tool-Wissen dargestellt als vielmehr als Fähigkeit, defekte Abläufe zu erkennen und wiederholbare Systeme zu bauen.
Führungskräfte erhielten die Warnung: Wer vor dem Product-Market-Fit einen GTM Engineer einstellt, verstärkt schwache ICPs, unklare Botschaften und mangelnde Datenpflege.

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Daten, Kontext und Signalqualität

Als wichtigste Bremse für den KI-Einsatz im GTM galten immer wieder fragmentierte Daten, nicht die Leistungsfähigkeit der Modelle.
Saubere Anreicherung, Identitätsauflösung, Account Intelligence und strukturierter Kundenkontext wurden zur Grundlage für bessere KI-Ergebnisse.
Mehrere Quellen stellten infrage, dass mehr Kontext die Sales Intelligence automatisch verbessert, und plädierten für eine schärfere Auswahl der Signale.
Data Warehouses, CRM-Anreicherung, dbt-Logik und kontrollierte Kontextschichten galten als Voraussetzung für verlässliche agentenbasierte Workflows.
Infrastruktur für Signale in Echtzeit rückte in den Blick, weil Kaufereignisse an Wert verlieren, sobald sie über statische oder verzögerte Datenbanken kommen.
Als beste GTM-Systeme galten jene, die verlässliche Daten zentral halten und Agenten anschließend sicher am Rand der Workflows arbeiten lassen.

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Tool-Stack, Produkteinführungen und Marktentwicklungen

Der Anschluss von Common Room an Zoom stach als bedeutender Schritt im Markt der GTM-Plattformen hervor, weil er Anreicherung, Kaufsignale, KI-Agenten und Daten aus Kundengesprächen zusammenführt.
RevSure brachte einen KI-GTM-Engineer auf den Markt, der fragmentierte GTM-Systeme in einem KI-angereicherten Kontextgraphen zusammenführen soll.
Microsoft Scout wurde öffentlich zugänglich und bekräftigte damit den Befund, dass auch nicht technische GTM-Verantwortliche innerhalb kontrollierter Systeme Hebel aufbauen können.
Neuerungen rund um Clay blieben stark sichtbar, darunter eine neue Startseite, Audiences und Workflow-Konzepte für eine schnellere Einführung im GTM.
GTMarketplace stellte ein Vermittlungsmodell vor, das CEOs sowie Verantwortliche aus PE und VC mit geprüften GTM-Führungskräften auf Teilzeitbasis zusammenbringt.
Der Markt zeigte viel Aktivität bei Verzeichnissen, Repos, Newslettern und Tool-Maps. Zugleich gab es Skepsis, ob sich viele Tools wirklich voneinander unterscheiden.

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Operating Model, Personalgewinnung und Organisationsdesign

Der Einsatz von KI wurde als Normalfall beschrieben, blieb aber weitgehend individuell, abgeschottet und noch nicht in neu gestaltete Umsatzsysteme eingebettet.
GTM-Verantwortliche wurden ermutigt, nicht länger nach dem passenden Tool zu fragen, sondern zu bestimmen, welcher Prozess nicht funktioniert.
Teams erhielten den Rat, mit eng gefassten, messbaren Workflows zu beginnen, bevor Agenten zu breiteren autonomen Systemen ausgebaut werden.
Revenue Operations wurde zunehmend mit Produktmanagement verglichen: fortlaufende Iteration, klare Zuständigkeiten und Rechenschaft auf Systemebene.
In den Diskussionen über das Operating Model verschwammen die Rollen von Menschen und Agenten, vor allem dort, wo nicht Funktionssilos, sondern zu erledigende Aufgaben den Zuschnitt bestimmten.
Lücken bei Schulung und Fähigkeiten erwiesen sich als leichter lösbarer Engpass als die Frage der Zuständigkeit. Enablement rückte damit kurzfristig nach oben auf der Agenda der GTM-Transformation.

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Positionierung, Botschaften und Content-Strategie

Die reine Menge an Content geriet wiederholt in die Kritik. Strategie, Ausgangsmaterial und Positionierung galten als wichtiger als eine schnellere Produktion von Assets.
Die Arbeit an Startseite und Botschaften wurde auf ein klares ICP, die Buyer Journeys, die Abgrenzung vom Wettbewerb und belegbare Nachweise zurückgeführt.
SPICED und ähnliche Frameworks dienten dazu, Botschaften auf der Realität der Kunden aufzubauen, bevor das Texten beginnt.
Von KI zusammengestellte, kundenspezifische Erzählungen galten als nächste Stufe der Kommunikation in Sales und Presales.
Product Marketing rückte als Orchestrator im GTM in den Vordergrund, der die Sicht der Käufer, die Realität des Produkts, die Bedürfnisse des Vertriebs und Marktsignale verbindet.
Die Product-Marketing-Themen von Gartner bekräftigten den Wandel von abgeschotteter Umsetzung hin zu einer KI-gestützten GTM-Orchestrierung.

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Ansprache, Vertrauen und Aufmerksamkeit der Käufer

Unbegrenzte Ansprache per KI wurde als Risiko dargestellt, weil sie mehr generisches Rauschen erzeugt statt mehr Aufmerksamkeit bei Käufern.
Postalische Mailings, Beiräte, Abendessen für Führungskräfte und Empfehlungen aus dem eigenen Netzwerk wurden als Gegengewicht zur Ermüdung durch automatisiertes Outbound hervorgehoben.
Für das GTM in Europa wurde erwartet, dass es lokaler, spezialisierter und vertrauensbasierter wird, nicht einheitlicher durch Automatisierung.
Komplexe Enterprise- und Deep-Tech-Verkäufe galten auf der letzten Wegstrecke als vom Menschen gesteuert, vor allem bei Einkauf, Sicherheit und dem Vertrauen der Beteiligten.
Sichtbarkeit auf LinkedIn wurde für GTM-Tech-Unternehmen zu einem wichtigen Inbound-Hebel, weil Käufer zunehmend schon vor dem Eintritt in den Vertriebsprozess Kontakt aufnehmen.
Die wirksamsten GTM-Motions verbanden digitales Tempo mit Glaubwürdigkeit, einer Nischenpositionierung und einem Marktzugang über Beziehungen.

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