KI-Werkzeugkasten für Presales: Modelle, MCP, Konnektoren und Skills

Gute Prompts reichen im Presales nicht mehr. Moderne KI-Werkzeuge greifen auf dein CRM, deine Dokumente und deine Mails zu. Sie folgen gespeicherten Abläufen und arbeiten Aufgaben Schritt für Schritt ab. Wenn du die Bausteine kennst, wählst du das passende Werkzeug, Modell und die richtigen Leitplanken. Und du kannst sie der IT deines Kunden erklären.

Was sich seit dem Prompting geändert hat

2025 hieß KI im Presales meist: einen guten Prompt ins Chatfenster tippen und die Antwort herauskopieren. Das funktioniert immer noch, und das Kapitel zum Prompting (öffnet in neuem Tab) gilt weiter. Geändert hat sich alles rund um den Prompt.

Der Assistent liest heute deine Dateien, durchsucht dein CRM und schreibt direkt in deine Dokumente. Er folgt einem gespeicherten Ablauf statt jedes Mal einem neuen Prompt. Er nimmt ein Ziel entgegen und arbeitet die Schritte selbst ab. Dabei prüft er sein eigenes Ergebnis. Für dich heißt das: weniger Kopieren, mehr Zeit für das, was nur du kannst. Zuhören, den Fit beurteilen und Vertrauen aufbauen.

Die Bausteine auf einen Blick

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Der KI-Werkzeugkasten in Ebenen. Ein Plugin bündelt Skills, Befehle und Konnektoren für eine Aufgabe.

Lies das Bild von oben nach unten. Du sprichst mit dem Assistenten. Ein Projekt hält den Kontext eines Deals (Verkaufsprojekt). Skills halten deine Arbeitsweise fest. Konnektoren geben Zugriff auf deine Daten. Über die API bauen Softwarehersteller KI in ihre eigenen Produkte ein. Die Abschnitte folgen derselben Reihenfolge von oben nach unten. Am Ende kommen die Agenten, die alle Ebenen nutzen.

Projekte: ein Arbeitsbereich pro Deal

Ein Projekt ist ein Arbeitsbereich mit eigenen Dateien, Anweisungen und Chatverlauf. Jede Antwort darin startet mit diesem Kontext.

Beispiel aus dem Presales. Leg ein Projekt pro Deal an. Lade die Discovery-Notizen, das Scoping-Dokument und das Account-Briefing hoch. Deine nächste Frage zum Deal braucht dann keine lange Vorrede mehr.

Worauf du achtest. Ein Projekt kennt nur, was du hineinlegst. Halte es nach jedem Call aktuell und entferne Dateien, die nicht mehr gelten.

Skills und Slash-Befehle: deine Arbeitsweise, gespeichert

Ein Skill ist ein gespeichertes Paket aus Anweisungen, Vorlagen und Beispielen. Er bringt dem Assistenten bei, eine Aufgabe auf deine Art zu erledigen. Der Assistent lädt ihn, wenn die Aufgabe passt. Ein Slash-Befehl startet so einen Ablauf direkt über seinen Namen, zum Beispiel /demo-storyboard.

Beispiel aus dem Presales. Ein Discovery-Skill macht aus jedem Gesprächsprotokoll eine Zusammenfassung im Format deines Teams. Sie enthält Pain Points (konkrete Probleme), Beteiligte, aktuellen Prozess und nächste Schritte. Ein RFP-Skill ordnet jede Anforderung einer Fähigkeit zu und markiert die Lücken. Das Ergebnis sieht gleich aus, egal wer ihn startet.

Worauf du achtest. Ein Skill ist nur so gut wie das Vorgehen dahinter. Schreib ihn aus deinen besten echten Beispielen. Prüf dann die ersten zehn Ergebnisse.

Plugins: das Paket für eine Aufgabe

Ein Plugin bündelt Skills, Befehle und Konnektoren für eine Rolle oder Aufgabe. Du installierst es einmal und hast alles zusammen. Updates erreichen jeden, der es installiert hat.

Beispiel aus dem Presales. Ein Presales-Plugin kann einen Befehl zur Discovery-Vorbereitung, einen RFP-Skill, einen Skill für das Demo-Storyboard und einen Konnektor zur Wissensbasis enthalten. Neue Kolleginnen und Kollegen arbeiten so ab dem ersten Tag wie das Team.

Worauf du achtest. Prüf, wer das Plugin veröffentlicht und worauf seine Konnektoren zugreifen. Genau wie bei jeder anderen Software, die du installierst.

Fertige Presales-Skills. AI PreSales Skills ist ein kostenloses Plugin für Claude, gebaut auf diesem Handbuch. Es bündelt Skills und Befehle für den ganzen Deal-Zyklus, von der Discovery (Bedarfsklärung) bis zur Übergabe. Hier siehst du, wie es funktioniert und wie du es installierst (öffnet in neuem Tab).

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Du fragst, das Plugin nutzt die Methode aus dem Handbuch, und du prüfst den Entwurf, bevor er zum Kunden geht.

Konnektoren: deine Daten, deine Berechtigungen

Ein Konnektor ist eine fertige Verbindung vom Assistenten zu einer bestimmten App, etwa deiner Ablage, deinen Mails oder deinem CRM. Viele installierst du mit wenigen Klicks. In Claude bauen Konnektoren auf MCP auf, das der nächste Abschnitt erklärt. Andere Assistenten bieten dieselbe Idee unter eigenem Namen an.

Beispiel aus dem Presales. Vor einem Discovery-Call holt der Assistent die Account-Historie aus dem CRM und das letzte Angebot aus der Ablage. Daraus schreibt er einen Einseiter. Du prüfst ihn und ergänzt deine Hypothesen. Was in diesen Einseiter gehört, zeigt das Kapitel zur Sales Discovery (öffnet in neuem Tab).

Worauf du achtest. Der Assistent handelt mit deinen Rechten. Ein weiter Zugriff auf Mail oder CRM bleibt ein weiter Zugriff. Verbinde nur, was die Aufgabe braucht. Halte dich an die KI-Richtlinie deiner Firma, bevor du Firmensysteme anschließt.

MCP: ein Stecker für jedes Werkzeug

MCP, das Model Context Protocol, ist ein offener Standard. Er verbindet KI-Assistenten mit Werkzeugen und Daten. Stell es dir als eine Steckerform vor statt eines eigenen Kabels für jedes App-Paar. Ein Werkzeug bietet einen MCP-Server an, und jeder Assistent, der MCP spricht, kann ihn nutzen.

Beispiel aus dem Presales. Ein Team stellt seine Wissensbasis mit freigegebenen RFP-Antworten über einen MCP-Server bereit. Der Assistent durchsucht dann echte Antworten, statt zu raten. Warum diese Basis überhaupt zählt, steht im Kapitel Wissensmanagement (öffnet in neuem Tab).

Worauf du achtest. Ein MCP-Server handelt mit den Rechten, die er bekommt. Kläre, wer ihn gebaut hat, was er lesen darf und was er ändern kann.

API: das Modell in anderer Software

Eine API ist die Tür, über die Software ein KI-Modell direkt aufruft, ganz ohne Chatfenster. Der Hersteller zahlt pro verarbeiteter Textmenge. Das Modell antwortet dann innerhalb seines Produkts.

Beispiel aus dem Presales. Dein eigenes Produkt nutzt wahrscheinlich ein KI-Modell über eine API. Im Security-Review fragt der Kunde: Welches Modell, wohin gehen die Daten, werden sie zum Training genutzt? Du brauchst klare Antworten, belegt durch die Unterlagen deines Anbieters.

Worauf du achtest. Bitte dein Produktteam um eine Seite zu Modellanbieter, Datenregion, Aufbewahrung und Trainingsnutzung. Kunden stellen jedes Mal dieselben vier Fragen.

Agenten: ein Ziel, in Schritten erledigt

Ein Agent ist ein Modell, das in mehreren Schritten auf ein Ziel hinarbeitet. Er nutzt die Ebenen darüber: dein Projekt, deine Skills und deine Konnektoren. Er prüft seine Arbeit und macht weiter, bis die Aufgabe erledigt ist oder er dich braucht.

Beispiel aus dem Presales. Ein RFP-Agent liest die Anforderungsliste und entwirft Antworten aus freigegebenen Quellen. Jede unsichere Antwort markiert er. Ob du überhaupt antworten solltest, entscheidet weiter das RFX-Kapitel (öffnet in neuem Tab).

Worauf du achtest. Agenten sind schnell und klingen sicher, auch wenn sie falsch liegen. Lass immer einen Menschen prüfen, bevor etwas beim Kunden ankommt.

Welches Modell für welche Aufgabe

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Wähl die Modellklasse passend zur Aufgabe. Fang günstig an und geh nur höher, wenn die Antwort nicht reicht.

Jeder große Anbieter verkauft seine Modelle heute in Klassen. Schnelle, günstige Modelle erledigen kurze Arbeit in großer Menge, etwa Meeting-Notizen und E-Mail-Entwürfe. Ausgewogene Modelle machen die meiste Facharbeit gut, zum Beispiel Discovery-Vorbereitung und erste RFP-Antworten. Frontier-Modelle kosten mehr. Sie glänzen bei langen, schweren Aufgaben: Business Case, Lösungsdesign oder ein Stapel langer Dokumente. Recherchemodi suchen aktuelle Fakten mit Quellen. Und die meisten Modelle lesen inzwischen Screenshots und Diagramme.

Die Regel ist einfach. Fang mit der günstigsten Klasse an, die die Aufgabe gut erledigt. Geh nur höher, wenn die Antwort nicht reicht. Wer jede kleine Aufgabe auf einem Frontier-Modell laufen lässt, verbrennt Budget ohne bessere Ergebnisse.

Geprüft am 28. September 2026. Anthropic: Claude Haiku 4.5 ist die schnelle Klasse, Claude Sonnet 5 die ausgewogene. Claude Opus 5.5 ist das Standardmodell an der Spitze. Claude Fable 5.1 ist das stärkste Modell für die schwersten Denkaufgaben. OpenAI: GPT-6 Luna, GPT-6 Sol und GPT-6 Astra, vom günstigsten zum stärksten. Google: Gemini 3.5 Flash-Lite, Gemini 3.8 Flash und Gemini 3.1 Pro, das noch im Preview ist. Die Namen ändern sich alle paar Monate, also prüf vor der Wahl die Modellseite des Anbieters.

Risiken, bevor du Kundendaten anschließt

Kundendaten verlassen deine Umgebung. Kläre, wohin jedes Werkzeug Daten schickt, wo sie liegen und ob sie zum Training dienen. Die KI-Richtlinie deiner Firma geht vor.

Umfang der Berechtigungen. Konnektoren handeln mit deinem Zugriff. Gib den kleinsten Umfang frei, der die Aufgabe erledigt.

Selbstbewusste Fehler. Modelle erfinden weiterhin Fakten. Prüf jede Zahl, jeden Preis und jede rechtliche oder sicherheitsrelevante Aussage, bevor sie das Team verlässt.

Versteckte Anweisungen in Dokumenten. Ein Dokument, das der Assistent liest, kann Text enthalten, der ihn steuern will. Lass den Assistenten nie auf Basis eines Kundendokuments Mails senden oder das CRM ändern, ohne dass du es vorher prüfst.

Schleichende Kosten. Jeder dauerhaft aktive Konnektor und Skill verbraucht das Arbeitsgedächtnis des Assistenten, den Kontext, und Geld. Schalte ab, was du nicht nutzt.

So fängst du diese Woche an

1. Leg ein Projekt für deinen aktivsten Deal an und lade die Discovery-Notizen hoch.
2. Verbinde eine Datenquelle, die du täglich nutzt, mit dem kleinsten Umfang, der funktioniert.
3. Mach aus deiner besten Discovery-Zusammenfassung einen wiederverwendbaren Skill oder gespeicherten Prompt.
4. Schreib die nächste Follow-up-Mail mit einem schnellen Modell und den nächsten Business Case mit einem Frontier-Modell. Vergleich Qualität und Kosten.
5. Notier, was du von Hand geprüft hast. Diese Liste wird die Prüfregel deines Teams.

Muss ich programmieren können, um MCP zu nutzen?

Nein. Bei den meisten Assistenten fügst du einen Konnektor oder MCP-Server über eine Einstellungsseite hinzu. Einen neuen MCP-Server zu bauen braucht Entwicklungsarbeit, ihn zu nutzen nicht.

Ist es sicher, mein CRM anzuschließen?

Das kann es sein. Voraussetzung: Du folgst der KI-Richtlinie deiner Firma, nutzt einen Business-Tarif mit klaren Datenregeln und gibst den kleinsten Umfang frei. Fang mit Lesezugriff und einem Kunden an.

Mit welchem Modell fange ich an?

Nimm für die tägliche Presales-Arbeit ein ausgewogenes Modell. Für Arbeit in großer Menge wie Notizen reicht ein schnelles Modell. Für den Business Case und lange Dokumente nimmst du ein Frontier-Modell.