GTM wird technischer: Was aktuelle Stellenbesetzungen zeigen

Cognism hat die Recruiting-Aktivitäten in der eigenen B2B-Datenbank für Europa, die USA, Großbritannien, Frankreich und Deutschland analysiert und die Ergebnisse anschließend mit unabhängigen Arbeitsmarktstudien abgeglichen.

Die zentrale Frage: Wenn Unternehmen in KI investieren, ist der Aufbau der dafür notwendigen technischen Infrastruktur ein eigenständiger Recruiting-Trend oder Teil derselben Entwicklung?

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Technische Rollen gewinnen in GTM-Teams an Bedeutung. Dabei entsteht eine neue Gruppe von Rollen an der Schnittstelle zwischen RevOps, Data und Engineering.
• Der Trend zeigt sich unabhängig von der Unternehmensgröße. Der Anteil neu besetzter GTM-Engineer-Rollen unterscheidet sich zwischen kleineren Unternehmen und Enterprise-Unternehmen kaum – anders als bei klassischen Vertriebsrollen.
• KI-Führungspositionen und technische GTM-Rollen entstehen häufig in denselben Unternehmen. Dabei geht es nicht darum, mit weniger Personal auszukommen. Vielmehr bauen Unternehmen unterschiedliche Kompetenzen auf, um Daten, Systeme und Prozesse so zuverlässig zu gestalten, dass KI effektiv eingesetzt werden kann.

Executive Summary

Go-to-Market-Organisationen investieren zunehmend in technische Rollen. In fünf untersuchten Märkten zeigt sich ein konsistentes Bild: Ein erheblicher Anteil der Enterprise-Unternehmen hat in den vergangenen neun Monaten einen GTM Engineer eingestellt – 47 % in Europa, 43 % in den USA, 50 % in Großbritannien, 40 % in Frankreich und 41 % in Deutschland. Anders als bei klassischen Vertriebsrollen bleiben diese Werte über verschiedene Unternehmensgrößen hinweg relativ konstant.

Drei Aspekte unterscheiden diese Entwicklung von bisherigen Recruiting-Zyklen:

• Die Entwicklung folgt nicht dem üblichen Adoptionsmuster. Neue technische Rollen entstehen häufig zunächst in Start-ups und setzen sich erst über mehrere Jahre hinweg in größeren Unternehmen durch. Bei GTM Engineers ist diese Verzögerung nicht zu erkennen: Enterprise-Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitenden bauen die Rolle nahezu im gleichen Tempo auf wie kleinere Unternehmen. In Großbritannien liegt der Anteil bei Enterprise-Unternehmen sogar bei 50 % – dem höchsten Wert der untersuchten Märkte.
• KI-Führungspositionen und technische GTM-Rollen treten häufig gemeinsam auf. In den USA haben Enterprise-Unternehmen mit einer leitenden KI-Funktion rund 13-mal häufiger auch eine Person in einer GTM-Operations-Rolle als der Gesamtmarkt (6,3 % gegenüber 0,5 %, auf Basis von 544 Unternehmen). Ein ähnliches Muster zeigt sich in Europa (40-mal häufiger) und Großbritannien (33-mal häufiger), allerdings auf deutlich kleineren Datengrundlagen von 8 aus 272 beziehungsweise 2 aus 40 Unternehmen. Zu den Enterprise-Unternehmen, bei denen sich diese Überschneidung zeigt, gehören Databricks, Google, Snowflake, JPMorgan, Microsoft, Cisco, Amazon, Salesforce, EY und Deloitte.
• Die Ausgestaltung der Rolle hängt von der Unternehmensgröße ab. Kleinere Unternehmen stellen GTM Engineers ein, um ihre GTM-Strukturen und -Prozesse von Grund auf aufzubauen. Größere Unternehmen setzen sie dagegen ein, um bereits etablierte Strukturen zu skalieren, zu standardisieren und zu steuern. Zu einem ähnlichen Ergebnis kommt auch der „Shortlist“-Newsletter von GTM Engineer Search.

Unabhängige Arbeitsmarktdaten unterstreichen das Ausmaß dieser Entwicklung. Laut einer Analyse der Financial Times auf Basis von LinkedIn-Stellenanzeigen stieg die Zahl der US-Stellenausschreibungen für Rollen wie Growth Engineer, Go-to-Market Engineer, Solutions Architect und Operations Engineer zwischen 2023 und 2025 um 54 %. In diesem Zeitraum wurden mehr als 400.000 neue Stellen ausgeschrieben (Chaddah, 2026). In Frankreich hat sich die Zahl der Stellenausschreibungen für entsprechende Rollen im Jahresvergleich zudem ungefähr verdoppelt (Talma, 2026).

Die Daten von Cognism zeigen, welche Rollen typischerweise innerhalb desselben Zeitraums von neun Monaten besetzt wurden und nicht, in welcher Reihenfolge die Einstellungen erfolgten. Die Ergebnisse geben daher vor allem Aufschluss darüber, wie sich die Zusammensetzung von GTM-Teams verändert. Unternehmen bauen KI-Führungskompetenz und technische GTM-Kompetenz parallel auf. Beide Entwicklungen adressieren dieselbe Herausforderung: KI kann nur so effektiv sein wie die Daten, Systeme und Workflows, auf denen sie basiert.

Was macht ein GTM Engineer?

Unabhängig von der konkreten Stellenbezeichnung liegt der Schwerpunkt dieser Rolle darauf, die technische GTM-Infrastruktur aktiv zu gestalten und zu verantworten, statt die vorhandenen Systeme lediglich zu nutzen. Dazu gehören beispielsweise die Entwicklung von Automatisierungen für die Kundenansprache und das Lead Scoring sowie die Umwandlung von Produktnutzungsdaten in Signale, die Vertriebsteams gezielt nutzen können.

Wie die weitere Analyse zeigt, verändert sich die Rolle mit der Unternehmensgröße: Während GTM Engineers in kleineren Unternehmen häufig GTM-Strukturen von Grund auf aufbauen, geht es in größeren Organisationen stärker darum, bestehende Prozesse zu skalieren, zu standardisieren und zu steuern.

Die Nachfrage nach GTM Engineers wächst

Die Recruiting-Daten von Cognism zeigen, dass Revenue-Teams parallel zum Aufbau von KI-Führungspositionen eine neue technische Funktion etablieren. Bei europäischen Enterprise-Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitenden, die über einen GTM Engineer verfügen, haben 47 % diese Rolle innerhalb der vergangenen neun Monate besetzt. Zum Vergleich: 36 % haben im gleichen Zeitraum eine leitende Position im Bereich Data & AI besetzt.

Das gleiche Muster zeigt sich auch in den USA (43 % gegenüber 32 %), Großbritannien (50 % gegenüber 43 %), Frankreich (40 % gegenüber 33 %) und Deutschland (41 % gegenüber 19 %).

Diese Entwicklung erklärt auch, warum Lösungen wie Cognism MCP an Bedeutung gewinnen: Ein KI-Assistent ist nur so leistungsfähig wie die Daten, auf die er zugreifen kann. Gleichzeitig braucht es die technische Infrastruktur und Expertise, um diese Daten für KI überhaupt zugänglich und nutzbar zu machen.

Die Auswirkungen gehen jedoch weit über die Technologie hinaus. Je stärker technische Rollen in GTM-Teams vertreten sind, desto mehr müssen Revenue-Verantwortliche überdenken, wie sie ihre Organisationen aufbauen und skalieren.

Dominic Allon, CEO von Cognism, bringt es auf den Punkt:

„Wenn eine Revenue-Organisation beginnt, Engineers einzustellen, verändert sich auch die Rolle des CRO. Wachstum entsteht dann nicht mehr nur durch mehr Personal und den Einsatz verschiedener SaaS-Tools. Stattdessen bauen Unternehmen ein ganzheitliches Revenue-System auf.

Dadurch rücken Data, Operations und Engineering deutlich enger zusammen und auch die Anforderungen an das Führungsteam verändern sich. Für CROs besteht der nächste Schritt darin, technische GTM-Rollen nicht länger nur als operative Unterstützung zu betrachten, sondern als entscheidenden Bestandteil der Infrastruktur für KI-gestütztes Wachstum.“

Die Recruiting-Muster in den Daten von Cognism spiegeln genau diesen Wandel wider. Unternehmen investieren nicht nur in Führungskompetenz im Bereich KI, sondern auch in die technischen Fähigkeiten, die notwendig sind, um KI in der Praxis einzusetzen und immer komplexere GTM-Systeme zu unterstützen.

Der Trend zeigt sich in allen Märkten

Die Entwicklung bei GTM Engineers ist in allen untersuchten Märkten nahezu identisch: Zwischen 39 % und 43 % der Unternehmen, die über diese Rolle verfügen, haben innerhalb der vergangenen neun Monate einen GTM Engineer eingestellt – unabhängig davon, ob sie in Europa, den USA, Großbritannien, Frankreich oder Deutschland ansässig sind.

Bei Sales Operations Analysts fallen die Unterschiede dagegen deutlich größer aus: Hier reicht der Anteil von 9 % in Großbritannien bis 17 % in den USA. Bei GTM Engineers liegen die Werte über alle untersuchten Märkte hinweg innerhalb einer Spanne von lediglich vier Prozentpunkten.

Wenn sich ein Muster über Märkte mit unterschiedlichen gesetzlichen Rahmenbedingungen, Sprachen und Unternehmensstrukturen hinweg so konsistent zeigt, spricht vieles dafür, dass es sich um eine strukturelle Entwicklung handelt und nicht um einen Trend, der nur von wenigen Unternehmen getrieben wird.

Auch im historischen Vergleich ist diese Entwicklung ungewöhnlich. Neue technologieorientierte Rollen entstehen typischerweise zunächst in Start-ups und setzen sich erst im Laufe mehrerer Jahre in größeren Unternehmen durch.

Bei GTM Engineers zeigt sich dieses Muster nicht: Enterprise-Unternehmen etablieren die Rolle von Anfang an mindestens genauso schnell wie der Gesamtmarkt und in Großbritannien sogar schneller. Dort haben 50 % der Enterprise-Unternehmen mit einem GTM Engineer diese Rolle innerhalb der vergangenen neun Monate besetzt. Das ist der höchste Wert unter allen untersuchten Märkten.

SDR-Recruiting nimmt bei Enterprise-Unternehmen deutlich zu & GTM Engineers bleiben konstant

Diese Konstanz zeigt sich selbst bei den größten Unternehmen, genau dort, wo sich bei klassischen Vertriebsrollen deutliche Unterschiede abzeichnen.

In den USA haben 36 % der Enterprise-Unternehmen mit SDRs innerhalb der vergangenen neun Monate einen Sales Development Representative eingestellt, verglichen mit 23 % der Unternehmen insgesamt. Das entspricht einem Anstieg von 13 Prozentpunkten.

Bei GTM Engineers bleibt der Anteil dagegen nahezu unverändert: 43 % der US-Enterprise-Unternehmen mit dieser Rolle haben in den vergangenen neun Monaten einen GTM Engineer eingestellt, gegenüber 42 % über alle Unternehmensgrößen hinweg.

Wie sich die Rolle mit der Unternehmensgröße verändert

Mit zunehmender Unternehmensgröße verändert sich auch die Rolle des GTM Engineers. Kleinere Unternehmen stellen GTM Engineers ein, um neue Strukturen und Prozesse aufzubauen. Größere Unternehmen setzen sie ein, um bestehende Systeme zu standardisieren, zu steuern und zu skalieren.

Unabhängige Untersuchungen der Personalberatung GTM Engineer Search zeigen die gleiche Entwicklung aus einer anderen Perspektive. Eine Analyse von 25 Stellenanzeigen im Shortlist-Newsletter zeigt, dass sich die Aufgaben eines GTM Engineers je nach Unternehmensgröße deutlich unterscheiden.

Bei Unternehmen mit weniger als 201 Mitarbeitenden konzentrieren sich die Stellenprofile vor allem auf den Aufbau von GTM-Prozessen – darunter Outbound-Aktivitäten, Sequenzen, E-Mail-Zustellbarkeit und Experimente. Ab 201 Mitarbeitenden verschiebt sich der Fokus auf die Optimierung bestehender Prozesse: Qualitätskontrollen, klare Leitplanken, regelmäßiges Reporting an die Führungsebene, Dokumentation und die Verantwortung für produktive Systeme. (Diese Einteilung stammt aus der Stichprobe des Shortlist-Newsletters und verwendet mit 201+ Mitarbeitenden einen anderen Schwellenwert als die Definition von Enterprise-Unternehmen mit 1.001+ Mitarbeitenden, die im übrigen Report verwendet wird.)

Bitsight, ein Unternehmen mit 501 bis 1.000 Mitarbeitenden, veranschaulicht diese Entwicklung: Der erste GTM Engineer des Unternehmens, dessen Einstellung in derselben Ausgabe vorgestellt wurde, soll Automatisierungen, KI-Workflows und Systemintegrationen aufbauen – Strukturen, die in kleineren Unternehmen häufig bereits vorhanden sind.

Enterprise-Unternehmen suchen damit eine andere Ausprägung der Rolle: Es geht weniger darum, bei null anzufangen, sondern vielmehr darum, bestehende GTM-Systeme zu steuern und zu skalieren.

Cognism MCP wurde genau für diese Anforderungen entwickelt: Für RevOps-Verantwortliche und GTM Engineers, die KI-Assistenten mit den Tools und Daten verbinden, auf die ihre Teams bereits täglich angewiesen sind.

Neue Sales-Tools und neue GTM-Rollen entwickeln sich gemeinsam

Cognism hat außerdem Unternehmen untersucht, die bereits moderne Sales-Automation-Tools wie Clay, Attio und n8n einsetzen – drei Plattformen zur Automatisierung von Outbound- und CRM-Workflows. Rund jedes zehnte dieser Unternehmen beschäftigt auch Mitarbeitende in einer der von Cognism untersuchten neuen technischen GTM-Rollen. Das deutet auf einen klaren Zusammenhang zwischen der Einführung neuer Tools und dem Aufbau entsprechender technischer Kompetenzen hin.

Dass die Einführung neuer Technologien und der Aufbau technischer GTM-Rollen Hand in Hand gehen, ist kein Zufall. Viktoria Ruubel, Chief Product, Data and Technology Officer bei Cognism, erklärt:

„Wenn eine Revenue-Organisation beginnt, Engineers einzustellen, verändert sich auch die Rolle des CRO. Wachstum entsteht dann nicht mehr nur durch den Ausbau des Teams und die Verwaltung verschiedener SaaS-Tools. Stattdessen geht es darum, ein ganzheitliches Revenue-System aufzubauen.

Dadurch rücken Daten, Operations und Engineering deutlich enger zusammen – und auch die Anforderungen an das Führungsteam verändern sich. Für CROs besteht der nächste Schritt darin, technische Kompetenzen als zentralen Bestandteil der GTM-Infrastruktur zu betrachten und nicht als reine Support-Funktion.“

Attio, der Anbieter eines KI-gestützten CRM, tauchte selbst in der Analyse zur Technologienutzung auf. Aufseiten der GTM Engineers fanden sich außerdem Scalum und Qobra, während Lucanet im Bereich Revenue Intelligence vertreten war. Die Unternehmen, die in eine neue Generation von Sales-Tools investieren, sind damit häufig dieselben, die intern neue Rollen schaffen, um diese Technologien zu implementieren und zu steuern.

Die Recruiting-Daten spiegeln außerdem eine Herausforderung wider, von der Cognism auch direkt von Kunden hört: Unternehmen arbeiten bereits mit einer Vielzahl von Datenanbietern und Automatisierungstools, ohne dass diese durch einen zentralen Workflow miteinander verbunden sind. Gleichzeitig stellen sie gezielt Mitarbeitende ein, die diese fragmentierte Tool-Landschaft verwalten und miteinander verknüpfen.

Cognism MCP setzt genau hier an: Verifizierte Cognism-Daten werden direkt in die KI-Tools und Workflows integriert, die Teams bereits nutzen. So müssen Nutzer weniger zwischen verschiedenen Anwendungen wechseln und können genau dort auf die benötigten Daten zugreifen, wo sie arbeiten.

KI-Führungskompetenz und technische GTM-Rollen werden parallel aufgebaut

In den USA haben Enterprise-Unternehmen mit einer leitenden KI-Funktion rund 13-mal häufiger auch eine Person in einer GTM-Operations-Rolle als der Gesamtmarkt (6,3 % gegenüber 0,5 %, auf Basis von 544 Unternehmen).

Diese Überschneidung zeigt sich beispielsweise bei Enterprise-Unternehmen wie Databricks, Google und Snowflake, die sowohl über KI-Führungspositionen als auch über Rollen für GTM-Systeme verfügen. JPMorgan, Microsoft und Cisco kombinieren KI-Führungskompetenz mit Growth Engineers, während Amazon und Salesforce zusätzlich auf Rollen im Bereich GTM Automation setzen.

In Europa ist dieser Faktor mit 40-mal häufiger und in Großbritannien mit 33-mal häufiger noch größer. Allerdings basieren diese Werte auf deutlich kleineren Datengrundlagen – 8 von 272 Unternehmen in Europa beziehungsweise 2 von 40 in Großbritannien. Bei EY und Deloitte in Großbritannien zeigt sich die gleiche Überschneidung.

Die Daten zeigen, dass der Aufbau von KI-Führungskompetenz und technischen GTM-Rollen Teil derselben organisatorischen Entwicklung ist. Wie bereits zuvor zeigt sich auch hier, dass diese Rollen parallel entstehen. Unternehmen bauen also nicht erst den einen und anschließend den anderen Bereich auf, sondern entwickeln beide Kompetenzen gleichzeitig.

Letztlich adressieren beide dieselbe Herausforderung: Unternehmensdaten müssen zuverlässig, zugänglich und strukturiert genug sein, damit KI effektiv damit arbeiten kann.

Wie Viktoria Ruubel hervorhebt:

„Wir erleben einen Wandel: Statt dass Menschen zwischen verschiedenen Software-Anwendungen wechseln, übernimmt KI zunehmend den Datenaustausch zwischen Systemen. Dadurch werden verlässliche und vernetzte Daten immer wichtiger. Denn KI kann nur dann fundierte Entscheidungen treffen und sinnvolle Aktionen ausführen, wenn die zugrunde liegenden Informationen korrekt und aktuell sind.

Je besser die Datengrundlage, desto mehr Mehrwert können Unternehmen aus KI ziehen.“

Was der Arbeitsmarkt zeigt

Unabhängige Untersuchungen bestätigen die Entwicklung, die sich auch in den Daten von Cognism abzeichnet. Das französische Recruiting-Unternehmen Talma hat die Stellenausschreibungen für GTM Engineers untersucht. Deren Zahl hat sich innerhalb des vergangenen Jahres nahezu verdoppelt. In Frankreich liegen die Gehälter bei rund 60.000 Euro für Berufseinsteiger und reichen bei erfahrenen Fachkräften bis über 100.000 Euro. Das verdeutlicht den wachsenden Stellenwert technischer Rollen, die Daten, Systeme und Revenue-Prozesse miteinander verbinden.

Weitere Arbeitsmarktdaten bestätigen diese Entwicklung. Laut LinkedIn stieg die Zahl der US-Stellenausschreibungen für Positionen wie Growth Engineer, Go-to-Market Engineer, Solutions Architect und Operations Engineer zwischen 2023 und 2025 um 54 %. Insgesamt wurden mehr als 400.000 neue Stellen ausgeschrieben (Chaddah, 2026).

Diese Zahlen messen etwas anderes als die Recruiting-Daten von Cognism: LinkedIn erfasst Stellenausschreibungen und nicht tatsächlich erfolgte Einstellungen. Dennoch weisen beide Datensätze in dieselbe Richtung. Die Nachfrage nach technischen GTM-Kompetenzen wächst und beschränkt sich nicht auf einige wenige KI-native Unternehmen oder besonders bekannte Unternehmen.

Auch unabhängige Jobbörsen zeigen das Ausmaß dieser Entwicklung. Der GTM Engineer Job Tracker von Cargo verzeichnete zum 7. September 2026 1.056 offene GTM-Engineer-Stellen bei 1.228 Unternehmen. Das Mediangehalt in den USA lag bei 159.000 US-Dollar. Eine strengere, manuell geprüfte Auswertung des GTME Pulse Newsletters kam zum 14. September 2026 auf 206 aktive Stellenanzeigen. Dabei wurden Positionen ausgeschlossen, bei denen lediglich klassische Sales- oder Marketingrollen als GTM Engineer bezeichnet wurden, ohne dass die Rolle tatsächlich Verantwortung für Systeme und technische Prozesse umfasste.

AI Forward Deployed Engineer

Die Untersuchung von Talma identifiziert außerdem eine eng verwandte, noch relativ neue Rolle: den AI Forward Deployed Engineer. Dabei arbeiten Engineers direkt im Umfeld des Kunden und begleiten die Implementierung einer KI-Lösung vom Pilotprojekt bis zum produktiven Einsatz.

Die Rolle des Forward Deployed Engineer existierte bereits vor dem aktuellen KI-Boom. Ihre Ursprünge werden auf Palantir zurückgeführt, wo Engineers direkt mit Kunden an komplexen Implementierungsprojekten arbeiteten. Mittlerweile nutzen auch OpenAI, Google und Salesforce diese Rollen, um KI-Lösungen vom Proof of Concept in den produktiven Einsatz beim Kunden zu überführen.

Die Daten von Cognism liefern erste Hinweise darauf, dass die KI-spezifische Variante dieser Rolle schneller wächst, wenn auch von einer deutlich kleineren Basis aus. In Deutschland haben zwei Drittel der Unternehmen mit einem AI Forward Deployed Engineer diese Rolle innerhalb der vergangenen neun Monate besetzt. Beim breiter gefassten und bereits länger etablierten Forward Deployed Engineer liegt dieser Anteil bei 31 %.

In Frankreich zeigt sich ein ähnliches, wenn auch weniger ausgeprägtes Bild: 33 % bei AI Forward Deployed Engineers gegenüber 19 % bei Forward Deployed Engineers insgesamt.

Die KI-spezifische Rolle ist bislang noch selten. Die Zahlen sollten daher eher als frühes Signal anstatt als etablierter Trend verstanden werden. Sie zeigen jedoch, wie sich eine bestehende Rolle zunehmend ausdifferenziert und die KI-spezifische Variante dabei schneller an Bedeutung gewinnt.

Zwei weitere Erkenntnisse aus dem Shortlist-Newsletter von GTM Engineer Search vervollständigen das Bild. Von 29 ausgeschriebenen GTM-Engineering-Rollen mit Gehaltsangaben waren 25 Positionen ohne Führungsverantwortung.

Das deckt sich mit den Daten von Cognism: Unternehmen besetzen diese Rolle derzeit häufig, beschäftigen jedoch meist nur wenige GTM Engineers. Statt ganze Teams aufzubauen, setzen sie zunächst auf einzelne Spezialisten oder erste strategische Einstellungen, die diese Funktion im Unternehmen etablieren.

Gleichzeitig differenzieren sich die Jobtitel bereits in verschiedene Spezialisierungen aus – vom „Director of GTM System and Applied AI“ bis zum „GTM AI Revenue Enablement, Senior Manager“. Das deutet darauf hin, dass hier eine neue Gruppe von Berufsbildern entsteht, deren genaue Aufgaben und Strukturen sich noch entwickeln.

Die Entwicklung im regionalen Vergleich

Das grundlegende Muster zeigt sich in allen von Cognism untersuchten Märkten. Gleichzeitig gibt es regionale Unterschiede, die einen genaueren Blick wert sind. So entwickeln sich GTM-Engineer-Rollen und die damit verbundenen Funktionen in den einzelnen Märkten:

Europa

In Europa liegt der Anteil neu besetzter GTM-Engineer-Rollen insgesamt bei 39 % und steigt bei Enterprise-Unternehmen auf 47 %. Booking.com und Finnair gehören zu den Enterprise-Unternehmen, die zuletzt neue Positionen im Bereich Revenue Intelligence besetzt haben.

Deutschland

In Deutschland haben 41 % der untersuchten Unternehmen mit einem GTM Engineer diese Rolle innerhalb der vergangenen neun Monate besetzt. Damit liegt Deutschland sehr nah am übergreifenden Trend der anderen untersuchten Märkte.

Bei FinOps Engineers zeigt sich dagegen ein anderes Bild: Unter den untersuchten Unternehmen gab es zuletzt keine Neueinstellungen für diese Rolle – auch nicht bei Mercedes-Benz und Allianz Technology –, obwohl bereits eine relevante Anzahl bestehender FinOps-Positionen vorhanden ist. Damit unterscheidet sich Deutschland deutlich von Frankreich, wo die Rolle derzeit eine stärkere Dynamik zeigt.

USA

In den USA zeigt sich bei klassischen Vertriebsrollen der deutlichste Unterschied zwischen Enterprise-Unternehmen und dem Gesamtmarkt: Der Anteil neu eingestellter Sales Development Representatives liegt bei Enterprise-Unternehmen 13 Prozentpunkte höher, während die Werte für GTM Engineers nahezu unverändert bleiben.

Zu den Enterprise-Unternehmen mit einer starken Präsenz im Bereich GTM Operations gehören Google, Snowflake und LinkedIn.

Großbritannien

Großbritannien weist mit 50 % den höchsten Anteil neu besetzter GTM-Engineer-Rollen bei Enterprise-Unternehmen unter allen untersuchten Märkten auf. Deloitte, EY, Unilever, Sage Group und Pearson haben in den vergangenen neun Monaten neue Mitarbeitende im Bereich GTM Operations eingestellt.

Zu den Enterprise-Unternehmen mit leitenden Positionen im Bereich Data & AI gehören Shell, Lloyds Banking Group, NHS England und Virgin Media O2.

Frankreich

Mit 40 % entspricht die Entwicklung bei GTM Engineers in Frankreich weitgehend dem europäischen Gesamttrend. Unterstützt wird dieses Bild durch die Analyse von Talma, laut der sich die Zahl der Stellenausschreibungen für diese Rolle im vergangenen Jahr nahezu verdoppelt hat.

Auch bei FinOps Engineers ist die Recruiting-Aktivität mit 35 % vergleichsweise hoch. Zu den Unternehmen, die zuletzt entsprechende Rollen besetzt haben, gehören L’Oréal, AXA Group Operations, Doctolib und Carrefour.

Warum diese Entwicklung für die Einführung von KI relevant ist

Unternehmen warten nicht darauf, dass KI-Agenten ihre GTM-Daten irgendwann selbst organisieren. Sie schaffen bereits heute die technischen Voraussetzungen dafür. Dazu stellen sie Mitarbeitende ein, die für saubere CRM-Daten, vernetzte Sales-Tools und eine Dateninfrastruktur sorgen, auf deren Basis Prozesse automatisiert werden können.

Ein KI-Assistent kann noch so leistungsfähig sein, wenn er nicht auf verlässliche Daten zugreifen kann, bleibt sein Nutzen begrenzt. Genau diese Grundlage aus aktuellen, vernetzten und rechtskonformen Daten zu schaffen, gehört zu den zentralen Aufgaben von GTM Engineers und vergleichbaren technischen Rollen.

Unternehmen bauen diese technischen Kompetenzen parallel zu ihren KI-Führungspositionen auf. Das unterstreicht, wie wichtig es ist, Daten und Systeme gleichzeitig mit der Integration von KI in bestehende Workflows weiterzuentwickeln.

Revenue-Teams werden technischer

Über fünf Märkte und verschiedene unabhängige Datenquellen hinweg zeigt sich dasselbe Muster: Unternehmen bauen die technische Grundlage ihrer GTM-Strategie auf und investieren gleichzeitig in Führungskräfte, die ihre KI-Strategie verantworten.

Dabei geht es um unterschiedliche Rollen und Kompetenzen, die jedoch Teil derselben Entwicklung sind. Die Rollen sind neu, ihre Bezeichnungen noch nicht einheitlich und ihre Aufgaben verändern sich mit zunehmender Unternehmensgröße. Das grundlegende Prinzip bleibt jedoch gleich: Bevor KI-Assistenten einen echten Mehrwert liefern können, müssen Unternehmensdaten zugänglich und verlässlich sein.

Cognism MCP wurde genau dafür entwickelt. Es bringt verifizierte, EU-konforme B2B-Daten direkt in die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt. So kann KI dort eingesetzt werden, wo die Arbeit tatsächlich stattfindet und auf Basis von Daten, auf die Sie sich verlassen können. Mehr über Cognism MCP erfahren.

Quellen

• Rhew, J. (2026a). Edition 005: GTM Engineer Jobs. The Shortlist. https://shortlistgtm.substack.com/p/edition-005-gtm-engineer-jobs
• Rhew, J. (2026b). Edition 007: GTM Engineer Jobs. The Shortlist. https://substack.com/home/post/p-212273748
• Talma. (2026). AI Forward Deployed Engineer, FinOps, GTM Engineer: les 5 métiers tech qui redessinent les organigrammes en 2026. https://www.talma.ai/ressources/ai-forward-deployed-engineer-finops-gtm-engineer-les-5-metiers-tech-qui-redessinent-les-organigrammes-en-2026
• Uplers. (2025). The Forward Deployed Engineer (FDE): A Guide. https://www.uplers.com/article/forward-deployed-engineer-guide/
• Chaddah, K. (2026). "When is an engineer not an engineer?" Financial Times, 1 September 2026.
• Cargo. (2026). GTM engineer jobs. https://www.getcargo.ai/jobs
• GTME Pulse. (2026). GTM engineer jobs: Pay, scope, and live openings. https://gtmepulse.com/jobs/

Methodik

Cognism analysierte zwischen dem 24. August und dem 3. September 2026 Recruiting-Aktivitäten auf Basis der eigenen B2B-Kontakt- und Unternehmensdatenbank.

• Untersuchte Märkte: Europa (alle Unternehmen mit Hauptsitz in einem europäischen Land), die USA, Großbritannien (sowohl als eigenständiger Markt als auch als Teil der europäischen Daten), Frankreich und Deutschland.
• Unternehmensstandort: Für sämtliche Auswertungen wurde der Hauptsitz (HQ) des Unternehmens zugrunde gelegt – nicht der Standort einzelner Niederlassungen oder Kontakte.
• Definition von Enterprise-Unternehmen: Als „Enterprise-Unternehmen“ gelten in diesem Report Unternehmen mit 1.001 oder mehr Mitarbeitenden, basierend auf den Mitarbeiterzahlen in der Cognism-Datenbank. Die für diese Auswertungen zugrunde gelegte Gesamtzahl an Enterprise-Unternehmen umfasst 48.707 Unternehmen in Europa, 35.320 in den USA und 7.237 in Großbritannien.
• Betrachtungszeitraum von neun Monaten: Alle Angaben zu „Neueinstellungen“ basieren auf dem Job-Changes-Filter von Cognism mit einem rollierenden Zeitraum von neun Monaten. Da die Datenabfragen an unterschiedlichen Tagen innerhalb des Erhebungszeitraums durchgeführt wurden, verschiebt sich das genaue Startdatum je nach Auswertung um einige Tage. Alle Analysen decken jedoch den Zeitraum von Ende November 2025 bis Anfang September 2026 ab.
• Definition einer „Neueinstellung“: Als Neueinstellung gilt ein Kontakt, dessen aktuelle Position der untersuchten Stellenbezeichnung entspricht und dessen Job-Changes-Daten zeigen, dass die Person diese Position innerhalb des betrachteten Neunmonatszeitraums übernommen hat. Ein Unternehmen fließt in die Kennzahl „Anteil der Unternehmen mit Neueinstellungen“ ein, sobald mindestens eine Person mit der entsprechenden Stellenbezeichnung innerhalb dieses Zeitraums die Position übernommen hat.
• Gruppierung der Stellenbezeichnungen: Jede in diesem Report untersuchte Rolle – beispielsweise GTM Engineer, GTM Operations, Revenue Intelligence oder FinOps Engineer – wurde über eine einzelne Keyword-Suche erfasst. Die exakte Übereinstimmung der Stellenbezeichnung war dabei deaktiviert, sodass auch ähnliche Varianten derselben Rollenfamilie berücksichtigt wurden. Anschließend wurden sämtliche Datensätze manuell geprüft und bereinigt. „Automation Specialist“ wurde aufgrund zahlreicher Treffer ohne GTM-Bezug vollständig aus dem Kernvergleich ausgeschlossen. „Growth Engineer“ wurde in Frankreich nach manueller Prüfung aus den bereinigten Unternehmenszahlen entfernt, da sich die meisten Treffer auf Frontend- oder Softwareentwicklungsrollen und nicht auf GTM-Funktionen bezogen. Bei „Revenue Intelligence“ wurden außerdem Kontakte ausgeschlossen, die der „Ministry Of Finance“ zugeordnet waren – einer staatlichen Zollbehörde und keinem Unternehmen.
• Umfang der analysierten Daten: Für die Untersuchung wurden mehrere Hundert einzelne, gefilterte Abfragen auf der Cognism-Plattform durchgeführt. Insgesamt umfassten diese mehr als 134.000 Kontaktdatensätze und 32.000 Unternehmensdatensätze. Dabei gibt es Überschneidungen zwischen den einzelnen Auswertungen. So sind beispielsweise Enterprise-Unternehmen auch in den übergreifenden Datensätzen ohne Mindestgröße enthalten, während die Daten für Großbritannien gleichzeitig Teil der europäischen Daten sind. Die Zahlen sind daher als Gesamtvolumen der analysierten Abfragen und nicht als Anzahl eindeutig verschiedener Kontakte oder Unternehmen zu verstehen.
• Externe Quellen: Unabhängige Untersuchungen von Talma und dem Shortlist-Newsletter von GTM Engineer Search wurden herangezogen, um die Ergebnisse von Cognism zusätzlich einzuordnen und zu überprüfen – nicht, um die eigenen Daten zu ersetzen. Erkenntnisse, die auf externen Quellen basieren, sind im Text entsprechend verlinkt und am Ende des Reports vollständig aufgeführt.