Fallstudie

Achtmal so viele Angebote, über 90 % des Prozesses automatisiert: Das Ausschreibungsverfahren wurde von Grund auf neu gestaltet

8x

Mehr eingereichte Angebote pro Monat – von 14–22 auf mindestens 112

3 Monate

Vom ersten Workshop bis zum Live-Workflow – gemeinsam mit dem Kunden entwickelt

Branche

Unternehmensberatung / Professionelle Dienstleistungen

Projektdauer

3 Monate

Standort

Vereinigte Staaten

Kupplungsbewertung

5.0

Kundenprofil

Intrepida ist ein in den USA ansässiges, von Veteranen geführtes Beratungsunternehmen, das in den Bereichen Finanzen, Rechnungswesen und Softwareentwicklung tätig ist. Ein wesentlicher Teil seines Wachstums hängt von öffentlichen Ausschreibungen ab – und davon, die richtigen Ausschreibungen zu finden und noch vor Ablauf der Frist darauf zu reagieren.

Diese Arbeit erfolgte bislang vollständig manuell. Jemand musste nach Ausschreibungen suchen, jede einzelne durchlesen, um zu beurteilen, ob sie eine Bearbeitung wert war, die relevanten Unterlagen zusammenstellen und das Angebot verfassen. Dieser Prozess ließ nur 14 bis 22 Ausschreibungen pro Monat zu.

Der Kunde drückt es so aus:  

„Unsere Ausschreibungsprozesse liefen vollständig manuell ab, und der Zeitaufwand bestimmte, wie viele Ausschreibungen wir bearbeiten konnten.“

Intrepida stellte eine klare Forderung an uns: Automatisieren Sie den Prozess. Finden Sie die passenden Ausschreibungen, bereiten Sie die Antwort vor und erstellen Sie ein einreichungsfertiges Angebot.

Wichtigste Geschäftsergebnisse

Das Problem lag nie in der Fähigkeit des Unternehmens, Aufträge zu gewinnen – vielmehr darin, wie viele Chancen es physisch bearbeiten konnte, bevor sie verfallen waren. Die Beseitigung dieses Engpasses veränderte die Struktur der Pipeline.

Manueller Aufwand im Ausschreibungsverfahren
Pro Monat eingereichte Angebote
Zeitraum von der Veröffentlichung der Ausschreibung bis zur Fertigstellung des Angebots

Herausforderungen

  • Die Bearbeitungszeit bestimmte das Volumen
     

Vierzehn bis zweiundzwanzig Angebote pro Monat waren die Obergrenze, die der manuelle Prozess bewältigen konnte, unabhängig davon, wie viele geeignete Angebote vorlagen.

  • Durch Zeitdruck verpasste Chancen
     

Ausschreibungen, die wirklich gut passten, blieben unbeantwortet, da keine Zeit mehr blieb, um ein fundiertes Angebot zu erstellen.

  • Entdeckungen gingen beim Durchlesen unter
     

Passende Ausschreibungen mussten durch manuelles Durcharbeiten der Listen gefunden werden, eine Entscheidung nach der anderen.

  • Angebote mussten von Grund auf neu erstellt werden
     

Jede Antwort wurde neu verfasst, anstatt sie zusammenzustellen – selbst wenn sich ein Großteil des Inhalts wiederholte.

  • Entscheidungen lagen bei den Mitarbeitern, nicht im Prozess 
     

Was eine Ausschreibung lohnenswert machte und was ein erfolgreiches Angebot enthielt, spielte sich in den Köpfen derjenigen ab, die die Arbeit erledigten.

Unsere Lösung

Wir haben eine durchgängige Automatisierung des Ausschreibungsprozesses mithilfe eines agentenbasierten KI-Ansatzes entwickelt, wobei das Context Engineering die Hauptarbeit übernimmt: Das System generiert nicht einfach nur Text, sondern stützt sich auf ein strukturiertes Bild davon, was Intrepida tut, auf welche Ausschreibungen das Unternehmen zuvor geboten hat und wie eine geeignete Ausschreibung speziell für dieses Unternehmen aussieht.

„Sie haben sich erst einmal mit unseren tatsächlichen Bietverfahren vertraut gemacht, bevor sie etwas entwickelt haben – der Prozess spiegelt unser Urteilsvermögen wider, nicht eine Vorlage.“

Der Workflow umfasst:

  • Automatisierte Ausschreibungserkennung: Kontinuierliche Überwachung öffentlicher Ausschreibungsquellen, sodass passende Ausschreibungen bereits am Tag ihrer Veröffentlichung angezeigt werden und nicht erst, wenn jemand die Listen aufruft.
  • Automatisierte Eignungsprüfung: Jede Ausschreibung wird anhand der Kompetenzen des Unternehmens und der bisherigen Angebotshistorie bewertet, bevor sie an einen Mitarbeiter weitergeleitet wird.
  • Angebotserstellung: Entwürfe für Antworten, die aus den eigenen Unterlagen des Kunden und früheren Einreichungen zusammengestellt und entsprechend den Anforderungen der jeweiligen Ausschreibung strukturiert werden.
  • Ein menschlicher Entscheidungspunkt, wo es darauf ankommt: Über 90 % der Arbeit ist automatisiert; die Entscheidung zur Einreichung jedoch nicht. Wie der Kunde es ausdrückt: „Die Entscheidung zur Einreichung lag weiterhin bei einer Person, was für uns wichtig war.“
  • Benachrichtigung in den bereits genutzten Tools: Ausschreibungen und Entwürfe erscheinen im bestehenden Arbeitsbereich des Teams und müssen nicht in einem separaten System überprüft werden.

Innerhalb von drei Monaten umgesetzt, gemeinsam mit dem Kunden entwickelt. Der Workflow wurde erst entworfen, nachdem wir gemeinsam mit dem Unternehmen dessen gesamten Ausschreibungsprozess durchgespielt hatten – wie sie eine Ausschreibung bewerten, wie eine überzeugende Antwort aussieht und wo eine menschliche Entscheidung wirklich erforderlich ist. Die Automatisierung berücksichtigt deren spezifische Beurteilung und nicht eine generische, weshalb sie Angebote erstellt, die das Unternehmen bereit ist, unter eigenem Namen einzureichen.

Technologien: Anthropic Claude · n8n · Slack

„Unsere Angebotserstellung erfolgte vollständig manuell, und der Zeitaufwand bestimmte, welche Aufträge wir überhaupt ins Auge fassen konnten.

Intertec hat den Prozess von Anfang bis Ende automatisiert und sich vor der Entwicklung genau angesehen, wie wir tatsächlich Angebote erstellen – der Prozess spiegelt unser eigenes Ermessen wider, nicht eine Vorlage. Die Entscheidung über die Einreichung lag weiterhin bei einer Person, was uns wichtig war.

Der Unterschied liegt in der Bearbeitungszeit. Wir erkennen passende Ausschreibungen sofort nach ihrer Veröffentlichung und haben in einem Bruchteil der Zeit, die früher dafür nötig war, ein aussagekräftiges Angebot parat. Nichts wird mehr übersehen, weil die Zeit abgelaufen ist.“

 - Herr Brian Rzucidlo, Vorstandsvorsitzender der INTREPIDA GROUP INC.

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