Schneller, präziser, smarter: KI im B2B-Ausschreibungsprozess
Ausschreibungen sind für viele B2B-Unternehmen das Tor zu lukrativen Aufträgen. Gleichzeitig sind sie zeitintensiv, ressourcenhungrig und von zähen Vertriebszyklen geprägt: ein Albtraum für Sales- und Presales-Teams.
Besonders Automobilzulieferer kennen das Dilemma: Vielversprechend auf den ersten Blick, entpuppt sich eine Ausschreibung nach stundenlanger Analyse nicht selten als unpassend oder unrentabel. Dabei stehen die Zulieferbetriebe ohnehin vor der doppelten Belastung, technisch anspruchsvolle Produkte zu entwickeln und gleichzeitig die oft komplexen Anforderungen der Automobilhersteller (OEMs) zu erfüllen. Ein Kraftakt, der Ressourcen bindet und die Effizienz gefährdet. Doch was, wenn es eine Lösung gäbe, die den Ausschreibungsprozess entscheidend vereinfachen könnte?
In diesem Artikel zeige ich Euch, wie Künstliche Intelligenz nicht nur Zeit und Ressourcen spart, sondern auch die Erfolgschancen bei Ausschreibungen maßgeblich erhöht. Anhand eines realen Projekts aus der Automobilindustrie stelle ich Euch einen innovativen und zugleich pragmatischen Ansatz vor, der die Potenziale der digitalen Zukunft greifbar macht – und gleichzeitig verdeutlicht, wie Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig stärken können.
Herausforderungen bei der manuellen Analyse von Ausschreibungen
Die manuelle Bearbeitung von Ausschreibungsunterlagen ist eine der zentralen und zeitintensiven Herausforderungen für Vertriebsmitarbeitende. Dabei treten mehrere Probleme auf, die sowohl die Effizienz als auch die Präzision beeinträchtigen.

Grafik 1: Die manuelle Analyse von Ausschreibungen ist wenig effizient und fehleranfällig. Quelle: Vision11

Umfang und Komplexität der Dokumente
Ausschreibungen im Automobilsektor umfassen oft hunderte Seiten und enthalten eine Vielzahl an Informationen, darunter:
- Technische Spezifikationen: Anforderungen an Bauteile, Materialien und Produktionsprozesse
- Rechtliche und Compliance-Vorgaben: Vorgaben zu Vertragsbedingungen, Datensicherheit und Umweltrichtlinien
- Kaufmännische Parameter: Preisstrukturen, Lieferbedingungen und Fristen
Jedes Dokument erfordert eine sorgfältige Prüfung, um sicherzustellen, dass die Anforderungen mit den internen Fähigkeiten des Zulieferers übereinstimmen. Diese Komplexität macht den Analyseprozess besonders zeitaufwändig.

Zeitdruck
Die Bearbeitung von Ausschreibungen ist oft an strikte Fristen gebunden. Zulieferer haben nur wenige Tage oder Wochen Zeit, um eine fundierte Entscheidung zu treffen und ein Angebot abzugeben. In dieser kurzen Zeit müssen nicht nur die Dokumente analysiert, sondern auch interne Abstimmungsprozesse abgeschlossen werden.

Personelle Ressourcen
Die Analyse der Unterlagen erfordert hochqualifizierte Mitarbeitende aus verschiedenen Abteilungen, darunter Vertrieb, Technik und Recht. Diese interdisziplinäre Herausforderung bindet viele Ressourcen, die für andere Projekte fehlen könnten.

Fehleranfälligkeit
Die manuelle Bearbeitung birgt ein hohes Fehlerrisiko. Wichtige Informationen können übersehen oder falsch interpretiert werden. Das führt im schlimmsten Fall dazu, dass eine Ausschreibung falsch bewertet wird. Ein übersehener technischer Aspekt oder eine fehlerhafte Kostenkalkulation können gravierende finanzielle Folgen haben.

Subjektivität und Inkonsistenz
Da die Bewertung von Ausschreibungen stark von der Erfahrung und der Einschätzung einzelner Mitarbeitender abhängt, kommt es oft zu inkonsistenten Ergebnissen. Unterschiedliche Teams oder Personen können dieselbe Ausschreibung unterschiedlich bewerten.

Mangelnde Nachverfolgbarkeit
Manuell bearbeitete Ausschreibungen sind oft unzureichend dokumentiert, was die Nachverfolgbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Informationen erschwert. Historische Daten bleiben oft ungenutzt, obwohl sie wertvolle Erkenntnisse für künftige Entscheidungen liefern könnten.
Die Lösung: Ausschreibungsanalyse mit generativer KI
Generative KI-Tools wie ChatGPT oder Copilot bieten eine wegweisende Lösung für die Analyse komplexer Ausschreibungsprozesse. Mit ihrer Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu verarbeiten und Muster zu erkennen, automatisieren sie den gesamten Analyseprozess. Dies führt nicht nur zu einer effizienteren Bewertung von Ausschreibungen und einer verbesserten Entscheidungsgrundlage, sondern sorgt auch in den Vertriebsteams für eine erhebliche Entlastung.
Die KI prüft Ausschreibungsunterlagen, indem sie Anforderungen wie das Produktportfolio, technologische Kompetenzen und geografische Märkte mit den Fähigkeiten des Unternehmens abgleicht. Relevante Ausschreibungen werden automatisch identifiziert, während nicht relevante sofort aussortiert werden. Die Ergebnisse fließen direkt ins CRM-System und werden dort als Opportunities angelegt. Diese Opportunities enthalten alle notwendigen Informationen, werden den passenden Geschäftsbereichen oder Profit-Centers zugeordnet und schließlich an den zuständigen Vertriebsmitarbeitenden übergeben.
Zusätzlich berechnet die KI basierend auf historischen Daten die Erfolgsaussicht einer Ausschreibung und liefert konkrete Handlungsempfehlungen für das weitere Vorgehen. Dabei extrahiert sie technische Spezifikationen, Fristen, Vertragsdetails und wirtschaftliche Kennzahlen, um gezielte Bearbeitungsschritte abzuleiten.
Auf diese Weise wird die generative KI von einem reinen Automatisierungswerkzeug zu einem strategischen Partner. Sie unterstützt Unternehmen dabei, ihre Vertriebsprozesse nicht nur effizienter, sondern auch gezielter und erfolgsorientierter zu gestalten.
Umsetzung: Ein Praxisbeispiel aus der Automobilbranche
Die theoretischen Vorteile von generativer KI für die Ausschreibungsanalyse klingen überzeugend. Doch wie sieht die praktische Umsetzung aus? Hier stelle ich Euch ein konkretes Projekt vor, bei dem ein führender Automobilzulieferer die Analyse von Ausschreibungen durch den Einsatz einer generativen KI automatisiert hat. Ziel war es, die Bearbeitungszeit zu verkürzen, die Entscheidungsqualität zu verbessern und interne vertriebliche Ressourcen effizienter zu nutzen.

Grafik 2: Der KI-gestützte Ausschreibungsprozess im Überblick. Quelle: Vision11
Technische Architektur
Die Lösung wurde nahtlos in die bestehende CRM-Umgebung des Unternehmens integriert. Diese basiert auf der Salesforce-Technologie. Die Integration erfolgte unabhängig von Salesforce-spezifischen Konnektoren, sodass ähnliche Ansätze auch mit anderen CRM-Lösungen wie SAP Sales Cloud, Microsoft Dynamics oder HubSpot umsetzbar sind. Als KI-Tool wurde in diesem Projekt ein Large Language Model (LLM) auf Basis von ChatGPT verwendet. Doch auch Copilot oder vergleichbare Technologien könnten problemlos eingesetzt werden.
Ein entscheidender Punkt war die Nutzung einer geschlossenen, unternehmensinternen KI-Umgebung. Diese Maßnahme stellt sicher, dass vertrauliche Informationen aus den Ausschreibungsunterlagen nicht mit öffentlich zugänglichen Modellen geteilt werden. Auf diese Weise sind der Datenschutz und die Informationssicherheit gewährleistet.
Die technische Lösung beginnt damit, dass neue Ausschreibungen inklusive aller zugehörigen Unterlagen in einem fest definierten Ordner (z. B. „NEUE_AUSSCHREIBUNGEN“) abgelegt werden. Ein Monitoring-Tool überwacht diesen Ordner kontinuierlich und erkennt automatisch neu hinzugefügte Dateien oder Unterordner. Sobald ein neues Dokument hochgeladen wird, wird es vom System direkt an den KI-Algorithmus weitergeleitet.
Training des KI-Modells
Zu Beginn wurde das KI-Modell mit historischen Daten trainiert. Diese Trainingsphase, ein einmaliger Prozess nach der technischen Implementierung, bildet die Grundlage für die operative Nutzung der Lösung. Für dieses Projekt wurden insgesamt 150 gewonnene, 150 verlorene und 200 als nicht relevant eingestufte Ausschreibungen sorgfältig aufbereitet. Diese insgesamt 500 Datensätze aus der Vergangenheit dienten dazu, der KI ein solides Grundwissen zu vermitteln und sie auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens auszurichten. Durch die präzise Auswahl und Vorbereitung der Daten konnte das Modell optimal auf den Einsatz vorbereitet werden, um in der späteren Nutzung zuverlässig und effektiv zu arbeiten.
Während der Trainingsphase wurde der verwendete Prompt mehrfach überarbeitet und kontinuierlich um zusätzliche relevante Punkte ergänzt, um so die Ergebnisse zu optimieren. Besonders in dieser Phase lag der Fokus nicht allein auf der Datenmenge, sondern vor allem auf der Qualität und der Vollständigkeit der Datensätze. Denn hochwertige und gut strukturierte Daten sind essenziell, um präzise und zuverlässige Antworten von der KI zu erhalten.
Gleichzeitig ist eine Mindestanzahl an Daten erforderlich, um den Algorithmus effektiv zu trainieren. In diesem konkreten Projekt wurden 500 Ausschreibungen genutzt, um den KI-Algorithmus zu schulen. Interessanterweise lieferte der Algorithmus bereits nach der Analyse von jeweils 10 Ausschreibungen (gewonnen, verloren, nicht relevant) vielversprechende Ergebnisse. Dennoch gilt: Je mehr relevante Datensätze zur Verfügung stehen, desto besser sind die Ergebnisse, insbesondere in der Anfangsphase. Eine größere Datenbasis trägt dazu bei, das Modell noch präziser und robuster zu machen.
Der Analyseprozess
Der KI-Algorithmus übernimmt die Analyse von Ausschreibungen, um ihre Relevanz und Eignung zu bewerten. Anhand vordefinierter Kriterien prüft die KI, ob die Anforderungen mit dem bestehenden Produktportfolio des Unternehmens übereinstimmen, ob technologische Vorgaben erfüllt werden können und ob die geografischen Zielregionen zur Marktstrategie passen. Diese automatisierte Vorabprüfung ermöglicht es, schnell und fundiert zu entscheiden, ob eine Ausschreibung für das Unternehmen relevant ist und vertrieblich weiterverfolgt werden sollte. Durch diesen Ansatz wird nicht nur Zeit gespart, sondern auch sichergestellt, dass Ressourcen auf die erfolgversprechendsten Projekte fokussiert werden.
Erstellung von Opportunities
Wird eine Ausschreibung im Analyseprozess als relevant eingestuft, erstellt die KI automatisch eine Opportunity im CRM-System. Dabei werden alle notwendigen Informationen für die Erstellung einer neuen Opportunity – z. B. Name, Beschreibung, Abschlussdatum etc. – ermittelt und direkt im CRM hinterlegt. Die Originalunterlagen der Ausschreibung werden der neuen Opportunity als Anhänge beigefügt.
Identifikation erfolgsversprechender Opportunities
- Zuordnung zu internen Strukturen
Die Opportunity wird nun automatisch den passenden Geschäftsbereichen oder Profit-Centers zugeordnet, z. B. Antriebstechnik, Karosseriebau oder Elektromobilität. Diese Zuordnung gewährleistet, dass die zuständigen Teams schnell eingebunden werden können.
- Extraktion relevanter Informationen
Die KI analysiert die Ausschreibungsdokumente und extrahiert zentrale Informationen, darunter:
- Technische Spezifikationen: Anforderungen an Materialien, Produktionsprozesse oder Technologien Fristen und
- Lieferbedingungen: Zeitkritische Vorgaben und Meilensteine
- Vertragsdetails: Mindestmengen, Preisvorgaben, Zahlungsbedingungen und andere wirtschaftliche Rahmenbedingungen
- Prognose zur Erfolgsaussicht
Basierend auf historischen Projektdaten berechnet die KI die Gewinnwahrscheinlichkeit der Ausschreibung. Diese Prognose berücksichtigt eine Vielzahl von Faktoren, wie:
- Frühere Erfolge in ähnlichen Projekten.
- Markt- und Wettbewerbsanalysen.
- Interne Preisstrukturen und Angebotspakete.
Die Ergebnisbewertung wird als prozentuale Erfolgsaussicht direkt in der Opportunity angezeigt.
- Übergabe der Opportunity
Sobald die Opportunity vollständig mit allen relevanten Informationen angereichert ist, erstellt die KI einen groben Zeitplan für die Bearbeitung und definiert erste Handlungsempfehlungen. Diese umfassen z. B. die Überprüfung technischer Anforderungen, die Klärung vertraglicher Details oder die Erstellung eines Angebots.
Abschließend wird die Opportunity einem zuständigen Vertriebsmitarbeitenden zugewiesen. Mit diesem Schritt endet aktuell der automatische KI-gestützte Prozess, und die manuelle Bearbeitung durch den Vertrieb beginnt.
- Nicht relevante Ausschreibungen
Ausschreibungen, die als nicht relevant eingestuft wurden, werden in einen separaten Ordner („NICHT_RELEVANTE_AUSSCHREIBUNGEN“) verschoben. Auch für diese Ausschreibungen wird im CRM eine Opportunity angelegt. Sie wird jedoch als „nicht relevant“ gekennzeichnet und direkt geschlossen. Diese Opportunities dienen ausschließlich Analysezwecken, um ein vollständiges Bild über den Vertriebskanal „Ausschreibungen“ zu erhalten und langfristig Muster sowie Optimierungspotenziale zu erkennen.
Mehrwert der implementierten Lösung
Die Einführung einer KI-gestützten Lösung zur Analyse von Ausschreibungen hat für das Unternehmen erhebliche Vorteile gebracht. Durch die Automatisierung komplexer und zeitaufwendiger Prozesse konnte nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch die Entscheidungsqualität deutlich verbessert werden. Die Lösung ermöglicht es, mehr Ausschreibungen in kürzerer Zeit zu bewerten. So lassen sich die Ressourcen nun gezielt für erfolgversprechende Projekte einsetzen. Gleichzeitig wurde der Vertriebsprozess transparenter und konsistenter.
KI in der Ausschreibungspraxis: Die fünf wichtigsten Vorteile im Überblick

Zeitersparnis
Die Bearbeitungszeit für eine Ausschreibung wurde von mehreren Tagen auf wenige Minuten reduziert. Dies ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung und verschafft dem Unternehmen einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Höhere Präzision
Die KI analysiert Dokumente objektiv und standardisiert, wodurch die Fehleranfälligkeit minimiert wird. Relevante Informationen werden zuverlässig erkannt und verarbeitet. Das sorgt für deutlich bessere Entscheidungsgrundlagen.

Effizientere Ressourcennutzung
Vertriebsmitarbeitende können sich auf strategische und kreative Aufgaben konzentrieren, während die KI repetitive Tätigkeiten übernimmt. Dies steigert die Produktivität und sorgt für eine bessere Nutzung vorhandener Kapazitäten.

Konsistenz und Transparenz
Die Ergebnisse der KI sind konsistent und nachvollziehbar. Dies erhöht die Qualität der Entscheidungen, reduziert Unsicherheiten und stärkt das Vertrauen in den Ausschreibungsprozess.

Verbesserte Wettbewerbsfähigkeit
Durch schnellere Bearbeitung und höhere Präzision kann das Unternehmen mehr Ausschreibungen bewerten und sich gezielt auf die vielversprechendsten Projekte konzentrieren. Dies erhöht die Chance auf erfolgreiche Abschlüsse.
Insgesamt brachte die KI-gestützte Lösung nicht nur operative Vorteile, sondern setzte auch strategische Impulse für die Weiterentwicklung des Vertriebs. Mit optimierten Prozessen, klaren Entscheidungsgrundlagen und besser genutzten Ressourcen kann das Unternehmen seine Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig steigern und zukunftsorientiert agieren.
Ausblick: Die Zukunft der KI-gestützten Ausschreibungsanalyse
Die aktuelle Lösung zur Automatisierung der Ausschreibungsanalyse stellt eine solide Basis dar, auf der weitere Innovationen aufgebaut werden können. Die Weiterentwicklungsmöglichkeiten sind vielseitig und eröffnen neue Potenziale, um Prozesse noch effizienter und strategischer zu gestalten.
Zukünftig könnten beispielsweise externe Datenquellen wie Marktanalysen oder Wettbewerbsinformationen integriert werden, um die Entscheidungsgrundlage weiter zu verbessern. Ebenso ließe sich die Technologie auf andere Dokumenttypen ausweiten – z. B. Lieferantendaten, Verträge oder Compliance-Berichte. Dies würde den Nutzen der Lösung zusätzlich steigern.
Um die Unterstützung durch KI in nachgelagerten Prozessschritten weiter auszubauen, wurde bereits ein erstes Folgeprojekt gestartet. Der Fokus liegt dabei auf der Erstellung individueller Angebote für Ausschreibungen. Die KI wird eingesetzt, um automatisch Vorschläge für Angebotsinhalte zu generieren, Fristen und Vorgaben zu berücksichtigen und somit den Erstellungsprozess maßgeblich zu beschleunigen. Ziel ist es hier, maßgeschneiderte und präzise Angebote schneller an potenzielle Kunden zu übermitteln und so die Erfolgsaussichten bei Ausschreibungen zu erhöhen.
In Planung ist auch ein weiteres Projekt, bei dem die KI verstärkt in die Preiskalkulation sowie die Planung und Allokation von Ressourcen und Kapazitäten eingebunden wird. Hier soll die KI dabei unterstützen, komplexe Anforderungen wie Produktionskapazitäten oder Lieferzeiten in Echtzeit zu analysieren und optimale Szenarien vorzuschlagen. Diese Entwicklung wird die Effizienz und Flexibilität des Unternehmens weiter steigern und eine noch gezieltere Bearbeitung von Ausschreibungen ermöglichen.

Grafik 3: Fortführung des Prozesses aus Grafik 2 im Folgeprojekt. Quelle: Vision11
Diese Folgeprojekte zeigen, dass die Implementierung von KI ein dynamischer Prozess ist, der kontinuierlich neue Möglichkeiten eröffnet, um Unternehmen strategisch und operativ zukunftssicher aufzustellen.
Fazit
Die Implementierung einer KI-gestützten Lösung zur Ausschreibungsanalyse hat gezeigt, wie transformative Technologien den B2B-Vertrieb revolutionieren können. Durch Automatisierung, Präzision und Effizienzsteigerung wird nicht nur die Bearbeitungszeit reduziert, sondern auch die Entscheidungsgrundlage nachhaltig verbessert. Besonders beeindruckend finde ich, wie die Lösung operative Prozesse mit strategischem Mehrwert verknüpft: Unternehmen können ihre Ressourcen gezielt einsetzen, potenziell lukrative Projekte identifizieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken.
Gleichzeitig bieten Weiterentwicklungen – wie die Integration von Angebots- und Preiskalkulationen – spannende Möglichkeiten für die Zukunft. Meiner Meinung nach wird die KI-Technologie zu einem unverzichtbaren Bestandteil moderner Vertriebsstrategien – und damit zu einem wesentlichen Faktor, um Unternehmen langfristig zukunftsfähiger zu machen.

Sergej Plovs
M +49 151 46124767
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