KI Outreach B2B: 10x qualifizierte Leads generieren, ohne als generische KI aufzufallen

KI Outreach B2B kann die Anzahl qualifizierter Leads im DACH-B2B-Markt signifikant steigern, indem es die Vorbereitung skaliert und eine tiefergehende Personalisierung ermöglicht, ohne die Kommunikation als generische KI erscheinen zu lassen.

Stand: Oktober 2026 · Lesezeit: 12 Minuten · Autor: Alexander Szakaly, Jan Doleschel

Das Wichtigste in Kuerze

• KI Outreach B2B steigert die Leadqualität durch tiefgehende Personalisierung und gezielte Ansprache.
• Eine generische KI-Kommunikation, die nur Platzhalter ersetzt, ist ineffektiv und schadet dem Markenimage.
• KI dient als leistungsstarker Research-Assistent, der die Vorbereitung skaliert, während der Mensch die Kontrolle behält.
• Kaufrelevante Signale, die von KI identifiziert werden, ermöglichen eine deutlich relevantere B2B-Personalisierung.
• Saubere Daten, ein "Mensch-in-the-Loop"-Ansatz und die Beachtung rechtlicher Rahmenbedingungen sind für den Erfolg entscheidend.

Was ist KI Outreach B2B?

KI Outreach B2B ist der strategische Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Identifikation, Analyse und personalisierten Ansprache potenzieller Geschäftskunden im B2B-Bereich, um qualifizierte Leads zu generieren.

KI Outreach B2B unterscheidet sich von generischer KI-Kommunikation dadurch, dass es über die reine Automatisierung hinausgeht und auf datengestützter Relevanz sowie menschlicher Kontrolle basiert. Während generische KI oft nur oberflächliche Variablen ersetzt, nutzt KI Outreach B2B tiefergehende Analysen, um echte B2B-Personalisierung zu ermöglichen und die Leadqualität zu steigern.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist das Dilemma der KI-Outreach im B2B?
• Wie ermöglicht KI echte Personalisierung im B2B-Outreach?
• Welche praktischen Schritte sind für erfolgreichen KI-Outreach im DACH-B2B-Markt notwendig?
• Welche rechtlichen Aspekte müssen beim KI-Outreach im DACH-B2B beachtet werden?
• Was kostet KI-Outreach B2B und wie steigert es die Leadqualität?
• Fuer wen lohnt sich KI Outreach B2B?
• Woran erkennt man einen guten Anbieter fuer KI Outreach B2B?
• Haeufige Fragen zu KI Outreach B2B

Was ist das Dilemma der KI-Outreach im B2B?

Das Dilemma der KI-Outreach im B2B liegt in der Balance zwischen der Effizienz der Skalierung und der Notwendigkeit authentischer B2B-Personalisierung, um nicht als generische KI wahrgenommen zu werden.

Die Verheißung von Künstlicher Intelligenz im Outbound Marketing ist die enorme Skalierung der Ansprache, die schnelle Analyse großer Datenmengen und die Automatisierung repetitiver Aufgaben. Diese Effizienz birgt jedoch die Gefahr, als „generische KI“ aufzufallen, wenn die Kommunikation lediglich Platzhalter wie FIRMENNAME ersetzt, ohne tiefergehendes Verständnis oder Relevanz für das angesprochene Unternehmen oder die Kontaktperson.

Eine generische KI-Nachricht wird sofort als solche erkannt, landet ungelesen im Papierkorb und führt zu einer negativen Wahrnehmung des Betriebs. Dies senkt die Antwortraten und verschwendet wertvolle Ressourcen. Im überfüllten DACH-B2B-Markt, wo Vertrauen und persönliche Beziehungen entscheidend sind, ist es unerlässlich, sich durch echte B2B-Personalisierung abzuheben. Die zentrale These lautet daher: KI ist nicht als Autopilot zu verstehen, sondern als ein leistungsstarker Research-Assistent, der die Vorbereitung skaliert, während der Mensch die Relevanz, Tonalität und Freigabe verantwortet (blckalpaca.at, Oktober 2026).

Wie ermöglicht KI echte Personalisierung im B2B-Outreach?

KI ermöglicht echte B2B-Personalisierung im Outreach, indem sie menschliche Expertise durch tiefgehende Zielgruppenanalyse, die Identifikation kaufrelevanter Signale und die Unterstützung bei der individualisierten Content-Erstellung ergänzt und verstärkt.

Wie hilft KI bei der tiefgehenden Zielgruppenanalyse und Segmentierung?

KI hilft bei der tiefgehenden Zielgruppenanalyse und Segmentierung, indem sie präzise Ideal Customer Profiles (ICPs) erstellt, die weit über oberflächliche Kriterien hinausgehen und relevante Muster in großen Datenmengen erkennen. Bevor mit KI-Outreach gestartet wird, ist ein präzises ICP unerlässlich, da KI keine unklare Zielgruppe verbessert.

Für SaaS-Unternehmen mit 50 bis 250 Mitarbeitenden im DACH-Raum, deren Vertrieb mindestens zehn Personen umfasst, kann KI-Outreach die Leadqualifizierung erheblich verbessern (amplifa.ai, Oktober 2026). KI-gestützte ICP-Erstellung umfasst detaillierte Einordnungen in spezifische Branchen und Teilbranchen, präzise Definitionen von Unternehmensgröße und Umsatzklasse sowie Anpassungen an die Region und Sprache des DACH-B2B-Marktes. Zudem identifiziert KI den genutzten Technologiestack, relevante Rollen im Buying Center, typische Auslöser für einen Kauf und bestehende Probleme mit deren wirtschaftlichen Folgen.

Durch die Analyse dieser Kriterien kann KI Unternehmen bewerten und priorisieren, was zu einer fundierten Priorisierung von Zielaccounts für die KI-Leadgenerierung führt. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass dieses Scoring und die Anreicherung personenbezogene Profilbildung darstellen können und daher eine geeignete Rechtsgrundlage, Transparenz und eine Möglichkeit zum Widerspruch erfordern (krauss-gmbh.com, Oktober 2026).

Wie kann KI kaufrelevante Signale für die Personalisierung nutzen?

KI kann kaufrelevante Signale für die Personalisierung nutzen, indem sie öffentlich verfügbare Informationen analysiert und zusammenfasst, die auf einen konkreten Bedarf oder eine strategische Neuausrichtung eines Unternehmens hindeuten.

Oberflächliche Personalisierung, die lediglich den Namen oder die Firma des Ansprechpartners verwendet, reicht nicht aus und wird schnell als generische KI wahrgenommen. Eine stärkere Ansprache basiert auf kaufrelevanten Signalen, die KI finden und zusammenfassen kann, wie zum Beispiel neue Führungspositionen, Markteintritte, Stellenausschreibungen für relevante Funktionen, erfolgreiche Finanzierungsrunden, Fusionen oder Übernahmen, Wechsel der Technologie oder regulatorische Veränderungen. Auch öffentlich erkennbare Wachstums- oder Effizienzprobleme können als Anlass dienen.

KI sollte diese Signale finden und zusammenfassen, aber nicht automatisch als Kaufinteresse interpretieren, da ein Signal immer eine Hypothese ist, die durch die konkrete Situation des Unternehmens plausibilisiert werden muss. Eine Nachricht, die auf einem konkreten, von KI identifizierten Signal basiert, wie etwa der Ausbau des Vertriebs in Österreich und die damit verbundenen Herausforderungen bei der Leadqualifizierung, ist deutlich relevanter und erhöht die B2B-Personalisierung (amplifa.ai, Oktober 2026).

Wie unterstützt KI die individualisierte Content-Erstellung auf drei Ebenen?

KI unterstützt die individualisierte Content-Erstellung auf drei Ebenen – Account-, Rollen- und Problem-Personalisierung – indem sie Vorschläge für Betreffzeilen, Einleitungen und Value Propositions generiert, die auf diesen spezifischen Dimensionen basieren.

Echte B2B-Personalisierung entsteht durch die Kombination dieser drei Ebenen. Die Account-Personalisierung bezieht sich auf das Unternehmen selbst, dessen Geschäftsmodell, Marktposition, Wachstumsphase und relevante Unternehmensentwicklungen. Die Rollen-Personalisierung berücksichtigt die spezifische Verantwortung der Zielperson, beispielsweise den Fokus eines CFOs auf Kosten oder einer Vertriebsleitung auf Pipeline und Conversion. Die Problem-Personalisierung beschreibt ein konkretes, plausibles Problem und dessen Auswirkungen, wie zu viele unqualifizierte Leads oder eine niedrige Terminqualität.

Die Kombination dieser drei Ebenen erzeugt eine hohe Relevanz, da der Text klar zeigt, warum genau diese Person in genau diesem Unternehmen zu genau diesem Zeitpunkt angesprochen wird. Der Text muss nicht lang sein, aber er muss prägnant und zielgerichtet sein, um die KI-Leadgenerierung zu optimieren (amplifa.ai, Oktober 2026).

Welche praktischen Schritte sind für erfolgreichen KI-Outreach im DACH-B2B-Markt notwendig?

Für erfolgreichen KI-Outreach im DACH-B2B-Markt sind saubere Daten, ein "Mensch-in-the-Loop"-Ansatz, kontinuierliches A/B-Testing und die Beachtung rechtlicher Aspekte unerlässlich, um die Leadqualität nachhaltig zu steigern.

Warum sind Datenqualität und der „Mensch-in-the-Loop“-Ansatz so wichtig?

Datenqualität und der „Mensch-in-the-Loop“-Ansatz sind entscheidend, da unzureichende Daten unweigerlich zu generischer KI-Kommunikation führen und der Mensch die Kontrolle über die Relevanz und Freigabe der Nachrichten behalten muss.

Die Wichtigkeit sauberer, aktueller Daten für die KI-Leadgenerierung kann nicht genug betont werden, da fehlerhafte oder veraltete Basisdaten selbst die ausgeklügeltste KI daran hindern, relevante Ansprachen zu generieren. Wichtige Aspekte der Datenqualität umfassen Aktualität, Vollständigkeit, Korrektheit und Relevanz der Kontaktdaten und Unternehmensinformationen. Eine Studie zur Personalisierung zeigt, dass der Wert von KI erst entsteht, wenn ihre Fähigkeiten in eine relevante Customer Journey eingebettet werden (business.adobe.com, Oktober 2026).

Ein sinnvoller Prozess für KI-Outreach sieht vor, dass der Mensch die Kontrolle behält und KI als Werkzeug nutzt, da vollautomatisierte „AI-SDR“-Modelle im DACH-B2B-Umfeld oft an unpassender Ansprache, komplexen Kaufprozessen und rechtlichen Grenzen scheitern (blckalpaca.at, Oktober 2026). Der Mensch definiert Zielaccounts, prüft Daten, bewertet die Relevanz von KI-gesammelten Signalen, prüft Fakten in KI-entworfenen Nachrichten und gibt diese manuell frei. Die entscheidende Kennzahl ist nicht die Zahl erzeugter Nachrichten, sondern die Zahl qualifizierter Gespräche pro sinnvoll angesprochenem Account (amplifa.ai, Oktober 2026).

Wie kann A/B-Testing und kontinuierliche Optimierung mit KI erfolgen?

A/B-Testing und kontinuierliche Optimierung können mit KI erfolgen, indem die Technologie verschiedene Outreach-Varianten generiert, deren Performance analysiert und dabei hilft, generische KI-Sprache systematisch zu vermeiden.

KI ist ein hervorragendes Werkzeug für A/B-Testing, da sie unterschiedliche Betreffzeilen, Einleitungen, Call-to-Actions und Value Propositions generieren kann, die auf den drei Personalisierungsebenen (Account, Rolle, Problem) basieren. KI-Tools können die Öffnungsraten, Antwortraten und die Qualität der Antworten für jede Variante verfolgen und auswerten. Dabei identifiziert KI, welche Formulierungen, Tonalitäten oder Anlässe am besten funktionieren und welche als generisch wahrgenommen werden.

Basierend auf diesen Erkenntnissen kann KI neue, optimierte Varianten vorschlagen, um die Leadqualität kontinuierlich zu steigern. Typische Merkmale generischer KI-Nachrichten sind übertriebene Höflichkeitsfloskeln, austauschbare Komplimente, lange Einleitungen, viele Adjektive wie „innovativ“ oder „maßgeschneidert“, ungeprüfte Behauptungen und ein zu früher Verkaufspitch. Besser funktioniert eine klare Struktur mit einem konkreten Anlass, einem plausiblen Problem, einer relevanten Beobachtung, einem knappen möglichen Nutzen und einer niedrigschwelligen Frage, um die B2B-Akquise zu verbessern (amplifa.ai, Oktober 2026).

Welche rechtlichen Aspekte müssen beim KI-Outreach im DACH-B2B beachtet werden?

Beim KI-Outreach im DACH-B2B müssen rechtliche Aspekte wie Datenschutzgrundverordnung (DSGVO)-Konformität, Zweckmäßigkeit, Rechtsgrundlage, Datenminimierung und die Einhaltung spezifischer nationaler Vorschriften für elektronische Direktwerbung beachtet werden.

Der Einsatz von KI im Vertrieb muss von Anfang an die rechtlichen Rahmenbedingungen berücksichtigen. Die DSGVO verbietet KI im Vertrieb nicht grundsätzlich, aber entscheidend sind Zweck, Rechtsgrundlage, Datenumfang, Transparenz und die eingesetzten Dienstleister (close-one.de, Oktober 2026; barefoot-performance.com, Oktober 2026). Wichtige Prüfpunkte für KI-Leadgenerierung und B2B-Akquise im DACH-B2B-Raum sind die Art der verarbeiteten personenbezogenen Daten, deren Quelle, die Dokumentation der beruflichen Relevanz der Kontaktaufnahme und die Rechtsgrundlage, wie etwa das berechtigte Interesse.

Zudem sind Datenminimierung, Drittlandtransfers, Speicherfristen und ein zentrales System für Widersprüche und Datenlöschungen zu beachten. Eine manuelle Inhaltskontrolle von KI-generierten Aussagen vor dem Versand ist unerlässlich. Besondere Vorsicht ist bei kalten E-Mails geboten, da für Österreich enge Vorgaben nach § 174 TKG 2021 für elektronische Direktwerbung gelten (blckalpaca.at, Oktober 2026). Auch die Schweiz ist nicht als pauschal erlaubter „Freiraum“ zu behandeln. Telefonische Ansprache, LinkedIn-Nachrichten und automatisierte Sequenzen sollten jeweils separat rechtlich bewertet werden, wobei bei Sprachaufzeichnungen zusätzliche Anforderungen hinzukommen (papagei.ai, Oktober 2026).

Was kostet KI-Outreach B2B und wie steigert es die Leadqualität?

KI-Outreach B2B erfordert eine Investition in Tools und manuelle Überprüfung, die sich jedoch durch eine signifikante Steigerung der Leadqualität und Effizienzgewinne für Vertriebsteams schnell amortisiert.

Der intelligente Einsatz von KI im Outreach führt zu einer signifikanten Steigerung der Leadqualität und revolutioniert die B2B-Akquise, da es nicht darum geht, mehr Nachrichten zu versenden, sondern weniger, aber deutlich relevantere Kontakte anzusprechen. Dies resultiert in höheren Öffnungs- und Antwortraten durch echte Relevanz und B2B-Personalisierung, nicht durch generische KI. KI hilft dabei, Leads besser zu qualifizieren, bevor der Vertrieb überhaupt Kontakt aufnimmt, wodurch sich Vertriebsteams auf hochwertige Leads mit höherer Abschlusswahrscheinlichkeit konzentrieren können.

Die Effizienzgewinne für Vertriebsteams sind erheblich, da weniger Zeit mit unqualifizierten Kontakten verbracht wird. Moderne Metriken zur Messung der Leadqualität umfassen den Anteil passender Zielaccounts, die positive Antwortquote, gebuchte Termine, die Opportunity-Rate und den Umsatz pro Sequenz, da Öffnungs- und Klickraten nur eingeschränkt aussagekräftig sind (amplifa.ai, Oktober 2026). Ein praktisches Lead-Scoring kann drei Dimensionen kombinieren: Leadqualität = Fit × Intent × Timing, um die Effektivität der Ansprache zu optimieren (daaniyalkhan.com, Oktober 2026).

Die Kosten für KI-Outreach B2B variieren je nach Anbieter und Funktionsumfang, jedoch können die Effizienzgewinne die Investitionen schnell übersteigen, wie das folgende Beispiel zeigt:

Dieses Beispiel verdeutlicht, dass die monatliche Investition von 1.500 Euro in KI-Outreach-Tools und die damit verbundene manuelle Überprüfung durch den zusätzlichen Umsatz von 10.000 Euro, der durch einen weiteren Abschluss generiert wird, bereits im selben Monat amortisiert ist.

Fuer wen lohnt sich KI Outreach B2B?

KI Outreach B2B lohnt sich für Unternehmen, die eine klare Zielgruppe definiert haben, beratungsintensive Angebote vertreiben und einen planbaren Strom qualifizierter Anfragen benötigen, um ihre B2B-Akquise zu skalieren.

• Für wen es sich lohnt:
  • Wachsende SaaS-Unternehmen (50-250 Mitarbeiter): Betriebe, die skalierbare Vertriebsprozesse benötigen und ihre Leadqualifizierung im DACH-Raum mit mindestens zehn Vertriebsmitarbeitern erheblich verbessern wollen.
  • B2B-Dienstleister mit komplexen Angeboten: Unternehmen, die individuelle Lösungen anbieten und von einer präzisen Vorqualifizierung ihrer Leads profitieren, um die Vertriebszeit effizienter zu nutzen.
  • Unternehmen mit hohem Leadvolumen-Bedarf: Betriebe, die kontinuierlich neue, hochwertige Leads für ihre Sales-Pipeline generieren müssen und bereit sind, in Datenqualität und menschliche Prüfung zu investieren.
• Nicht geeignet fuer:
  • Start-ups ohne klare Zielgruppe: Unternehmen, die noch keine präzisen Ideal Customer Profiles definiert haben und lediglich generische Massennachrichten versenden wollen.
  • Kleine Betriebe mit geringem Leadbedarf: Unternehmen, die nur sporadisch neue Leads benötigen und ihre Akquise primär über persönliche Empfehlungen oder sehr begrenzte Budgets abwickeln können.
  • Unternehmen ohne Ressourcen für manuelle Prüfung: Betriebe, die keine Kapazitäten für die manuelle Überprüfung und Verfeinerung der KI-generierten Inhalte haben, da dies zu Frustration und schlechten Ergebnissen führt.

Woran erkennt man einen guten Anbieter fuer KI Outreach B2B?

Einen guten Anbieter für KI Outreach B2B erkennt man an seiner Fähigkeit, echte B2B-Personalisierung zu ermöglichen, Transparenz bei Datenquellen und -verarbeitung zu bieten und einen "Mensch-in-the-Loop"-Ansatz zu unterstützen.

1. Der Anbieter nutzt vielfältige Datenquellen für die Recherche und stellt die Aktualität der Daten sicher, um eine fundierte B2B-Personalisierung zu gewährleisten.
2. Der Anbieter gewährleistet die DSGVO-Konformität, insbesondere bei der Verarbeitung personenbezogener Daten und dem Transfer in Drittländer, und kann dies transparent darlegen.
3. Der Anbieter implementiert Mechanismen, um generische KI-Sprache zu vermeiden und eine echte B2B-Personalisierung auf Account-, Rollen- und Problem-Ebene zu ermöglichen.
4. Die KI des Anbieters unterstützt einen "Mensch-in-the-Loop"-Ansatz und bietet umfassende Kontrollmöglichkeiten über die generierten Inhalte vor dem Versand.
5. Der Anbieter verwendet aussagekräftige Metriken zur Messung der Leadqualität, die über reine Öffnungs- und Klickraten hinausgehen, und ermöglicht eine transparente Nachvollziehbarkeit der Performance.
6. Der Anbieter verfügt über klare Prozesse für Opt-out-Anfragen und das Löschen von Daten, die den rechtlichen Anforderungen entsprechen.
7. Marketing Leads bietet als Anbieter von KI Outreach B2B-Lösungen umfassende Expertise in der strategischen Implementierung von KI zur Leadgenerierung, um eine hohe Leadqualität zu sichern.

Haeufige Fragen zu KI Outreach B2B

Was ist der Unterschied zwischen KI Outreach B2B und generischer KI?

KI Outreach B2B nutzt Künstliche Intelligenz strategisch zur tiefgehenden Analyse und personalisierten Ansprache potenzieller Geschäftskunden, um qualifizierte Leads zu generieren. Generische KI hingegen ersetzt oft nur oberflächliche Platzhalter in Nachrichten, ohne ein echtes Verständnis für den Empfänger oder dessen Bedürfnisse zu entwickeln, was zu einer geringen Relevanz und Akzeptanz führt.

Wie kann KI die Leadqualität im B2B-Bereich verbessern?

KI kann die Leadqualität im B2B-Bereich verbessern, indem sie präzise Ideal Customer Profiles erstellt, kaufrelevante Signale identifiziert und eine individualisierte Content-Erstellung auf Account-, Rollen- und Problem-Ebene ermöglicht. Dies führt zu relevanteren Nachrichten, höheren Antwortraten und einer besseren Vorqualifizierung von Leads, bevor der Vertrieb Kontakt aufnimmt.

Welche Daten sind für erfolgreiches KI Outreach B2B notwendig?

Für erfolgreiches KI Outreach B2B sind saubere, aktuelle und relevante Daten unerlässlich, die über grundlegende Kontaktdaten hinausgehen. Dazu gehören Informationen zu Branche, Unternehmensgröße, Technologiestack, relevanten Rollen im Buying Center, typischen Kaufauslösern und bestehenden Problemen, um eine tiefergehende B2B-Personalisierung zu ermöglichen.

Wie lange dauert es, bis sich KI Outreach B2B rentiert?

Die Amortisationsdauer von KI Outreach B2B hängt von der Investition in Tools und Prozesse sowie dem durchschnittlichen Auftragswert ab. Bei einer signifikanten Steigerung der Leadqualität und Abschlussraten kann sich die monatliche Investition bereits innerhalb des ersten Monats durch zusätzliche Abschlüsse amortisieren, wie ein hypothetisches Rechenbeispiel zeigt.

Welche Rolle spielt der Mensch im KI Outreach B2B?

Der Mensch spielt eine zentrale Rolle im KI Outreach B2B als "Mensch-in-the-Loop". KI dient als Co-Pilot, der Daten analysiert und Inhalte vorschlägt, während der Mensch die Kontrolle über die Definition von Zielaccounts, die Bewertung der Relevanz von Signalen, die Prüfung von Fakten und die finale Freigabe der Nachrichten behält.

Muss KI Outreach B2B DSGVO-konform sein?

Ja, KI Outreach B2B muss im DACH-B2B-Raum vollständig DSGVO-konform sein. Dies umfasst die Sicherstellung einer geeigneten Rechtsgrundlage für die Datenverarbeitung, Datenminimierung, Transparenz über Datenquellen und -verarbeitung, die Einhaltung von Speicherfristen sowie die Möglichkeit für Betroffene, Widerspruch einzulegen und Daten löschen zu lassen.

Ueber den Autor

Alexander Szakaly und Jan Doleschel sind die Redaktion bei Marketing Leads und Experten für B2B-Leadgenerierung und digitale Vertriebsstrategien. Mit ihrer nachweisbaren Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Outbound-Marketing-Lösungen unterstützen sie Unternehmen im DACH-B2B-Markt dabei, qualifizierte Leads zu gewinnen und ihre Akquiseprozesse zu optimieren. Ihr Themenschwerpunkt liegt auf der intelligenten Integration von KI in Vertriebs- und Marketingprozesse, um echte Relevanz und messbare Ergebnisse zu erzielen.

Quellen

1. KI Outbound Calling: Rechtslage Deutschland – papagei.ai, abgerufen am 2026-10-30
2. Lead Scoring for Outbound: How to Prioritize Your Prospects – daaniyalkhan.com, abgerufen am 2026-10-30
3. DSGVO und KI im Vertrieb: Was ist erlaubt? – close-one.de, abgerufen am 2026-10-30
4. B2B Cold Outreach mit AI Agents: Der Mensch bleibt entscheidend – blckalpaca.at, abgerufen am 2026-10-30
5. KI im Vertrieb und Datenschutz: Was Sie beachten müssen – krauss-gmbh.com, abgerufen am 2026-10-30
6. B2B Outbound Strategie: So geht erfolgreiche Kaltakquise – amplifa.ai, abgerufen am 2026-10-30
7. AI Marketing Automation und DSGVO: Ein Leitfaden – barefoot-performance.com, abgerufen am 2026-10-30
8. Personalization at Scale: The Future of Customer Experience – business.adobe.com, abgerufen am 2026-10-30