Stack & Tools

Meine Empfehlungen für den modernen RevOps-Stack im DACH-Raum.

Der DACH RevOps Stack — CRM+AI als Zentrum, Enrichment/Automation/Prospecting als Layer, Reporting + Doku als Support.

LLMs & KI-Modelle

Von GPT-4o bis Ollama: Die KI-Modelle, die Agentic RevOps antreiben — Text, Code und lokale Inferenz.

Text LLM

Claude (Anthropic)

RevOps-Teams, die grosse Kontextfenster und MCP-basierte Tool-Integration für CRM-Automatisierung brauchen.

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Code LLM

Claude Code

Technische RevOps-Teams, die MCP Server, HubSpot-Integrationen und Workflow-Automationen autonom bauen lassen wollen.

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Code LLM

Cursor

RevOps-Teams, die eine visuelle KI-IDE für Custom-Integrationen und Skripte bevorzugen.

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Text LLM

DeepSeek R1

Teams, die ein Open-Source-Reasoning-Modell fuer komplexe analytische Aufgaben lokal betreiben wollen.

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Text LLM

Gemini (Google)

RevOps-Teams im Google-Ökosystem, die das grösste Kontextfenster (1M Tokens) für umfangreiche Datenanalysen brauchen.

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Code LLM

GitHub Copilot

Entwickler-Teams mit GitHub, die KI-Code-Assistenz nahtlos in ihre bestehende IDE integrieren wollen.

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Text LLM

GPT-4o (OpenAI)

RevOps-Teams, die das meistverbreitete LLM für Automatisierung, Content und Datenanalyse nutzen wollen.

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Text LLM

Llama (Meta)

Technische Teams, die Open-Source-KI lokal oder auf eigener Infrastruktur betreiben wollen. DSGVO-konform ohne Cloud-API-Abhaengigkeit.

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Lokale KI

LM Studio

Nicht-technische Teams, die lokale KI mit einer grafischen Oberfläche ohne CLI-Erfahrung nutzen wollen.

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Text LLM

Mistral AI

DACH-Unternehmen, die DSGVO-native KI-Modelle mit EU-Datenverarbeitung und Open-Source-Option brauchen.

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Lokale KI

Ollama

Teams, die KI-Modelle 100% lokal und DSGVO-konform betreiben wollen — ohne Cloud, ohne API-Key.

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Code LLM

Qwen Coder

Entwickler-Teams, die Code-KI komplett lokal und DSGVO-konform betreiben wollen.

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RevOps Radar

Tool-Empfehlungen aus echter DACH-Praxis. Alle 2 Wochen Reviews, Vergleiche und Stack-Patterns die funktionieren — nicht was in Blog-Posts steht.

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