Die These in einem Satz: Die KI, die dein Angebot schreibt, spart dir Stunden; die KI, die dir sagt, dass du gar nicht abgeben sollst, spart dir Wochen. Und nur eine von beiden wird verkauft.
Es ist logisch, dass es so läuft. Schreiben ist ein sichtbares Problem, messbar und in einer Demo vorführbar: Vergabeunterlagen rein, Entwurf raus, alle klatschen. Sich gegen die Abgabe zu entscheiden hat keine Demo. Es produziert kein Ergebnis. Niemand verlässt die Besprechung mit einem hübschen Dokument. Das Einzige, was dabei herauskommt, ist eine Woche deiner besten Leute, die nicht verbraucht wurde — und die steht in keiner Zeile irgendeines Budgets.
Warum die Bid-No-Bid-Entscheidung bei einer Ausschreibung mehr zählt als das Schreiben
Fang mit der Arithmetik an, da sieht man es. Der Jahresbericht von Loopio zur Ausschreibungsbearbeitung, für den mehr als 1.500 Unternehmen befragt werden, setzt die durchschnittliche Erfolgsquote dieses Jahr bei 39 % an, Europa im selben Bereich und Großbritannien darüber, bei 47 %. Übersetzt: Von zehn Angeboten, die du abgibst, landen sechs im Müll. Und jedes davon hat Tage Arbeit derjenigen gekostet, die dein Produkt am besten kennen.
Derselbe Bericht liefert die Zahl, um die es hier wirklich geht: Unternehmen bearbeiten im Schnitt 55 % der Ausschreibungen, die bei ihnen eingehen. Fast die Hälfte wird also bereits aussortiert. Die Frage ist nicht, ob du filterst —du filterst—, sondern wie: ob diese 45 % nach einem geschriebenen Kriterium entschieden werden oder Freitagabend um sieben, aus Müdigkeit, danach, wer in der Besprechung am lautesten redet, oder wegen der Verzerrung, dass dieser Kunde einfach zu schön wäre.
Da liegt das Geld. Besser schreiben hebt die Marge der Verfahren, in die du sowieso gegangen wärst. Besser filtern ändert, in welche du überhaupt gehst, und das bewegt die gesamte Erfolgsquote. Ein Team, das zwanzig Angebote im Jahr mit 30 % Trefferquote abgibt, und eines, das zwölf mit 50 % abgibt, gewinnen gleich viel — nur hat das zweite acht Wochen Arbeit gespart und Leute, die für das Angebot ausgeruht sind, auf das es ankommt.
Was KI hier gut kann (und das ist nicht vorhersagen, wer gewinnt)
Räumen wir zuerst die Fantasie ab: Frag ein Modell nicht, ob du gewinnen wirst. Es weiß es nicht. Es kennt die anderen Bieter nicht, kennt den Preis nicht, mit dem sie hineingehen, weiß nicht, welches Verhältnis die Vergabestelle zum bisherigen Auftragnehmer hat, und jede Wahrscheinlichkeit, die es ausspuckt, ist eine Halluzination mit zwei Nachkommastellen. Wer dir das verkauft, verkauft dir ein Orakel.
Was es gut kann, und zwar sehr gut, ist die Akte in Minuten statt in Tagen aufzubereiten. Dreihundert Seiten Vergabeunterlagen lesen und an die Oberfläche holen, was dich disqualifiziert — und das sind fast immer dieselben vier Dinge:
- Anforderungen, die du nicht erfüllst und nicht rechtzeitig erfüllen kannst. Technische oder wirtschaftliche Eignung, Präqualifikation, Zertifizierungen, vergleichbare Referenzen aus den letzten drei Jahren. Das ist boolesch und es steht da. Genau die Arbeit, die ein Modell gut macht und ein müder Mensch auf Seite 180 schlecht.
- Zuschlagskriterien, bei denen du strukturell verlierst. Wenn der Preis mit 60 % gewichtet ist und du nicht der Billige bist, hast du kein Schreibproblem: Du hast ein Rechenproblem. Die Wertungsmatrix herausziehen und gegen deine reale Position halten ist ein Filter von dreißig Sekunden, den fast niemand anwendet, bevor er Ja sagt.
- Unterlagen, die auf jemand anderen zugeschnitten sind. Man muss niemanden beschuldigen: Es reicht, das Muster zu erkennen —Spezifikationen so eng, dass nur ein Produkt sie erfüllt, Ausführungsfristen, die nur Sinn ergeben, wenn du schon drin warst, geforderte Referenzen, die den Vorgängerauftrag beschreiben—. Das Modell beurteilt keine Absicht, es zeigt das Signal. Entscheiden tust du.
- Der reale Kalender. Nicht die Abgabefrist: die Arbeit zwischen heute und der Abgabefrist, gekreuzt mit den zwei anderen Verfahren, die schon offen sind, und der Person, die alle drei machen müsste. Das ist der Filter, der die meisten Verfahren kippen sollte, und der, der am wenigsten angewendet wird, weil er verlangt, auf die Kapazität zu schauen statt auf die Lust.
Achte darauf: Keiner der vier Punkte ist eine Vorhersage. Alle vier sind Lesen und Abgleichen: herausziehen, was in den Vergabeunterlagen schon steht, und daneben legen, was bei dir zu Hause schon steht. Deshalb funktioniert es. Und deshalb ist das richtige Ergebnis kein Urteil, sondern eine einseitige Akte mit den vier Punkten geklärt und den roten Flaggen markiert, damit die Entscheidung trifft, wer sie treffen muss.
Das geschriebene Kriterium: fünf Fragen und eine Schwelle
Ein Kriterium zu automatisieren, das es nicht gibt, produziert kein Kriterium: Es produziert dasselbe Durcheinander, nur schneller. Bevor du irgendetwas anschließt, schreib die Fragen und die Schwelle auf. Fünf reichen, und die ersten vier sind die von oben. Die fünfte ist die, die niemand aufschreibt:
Was lassen wir in dieser Woche liegen? Die Opportunitätskosten sind der einzige Faktor, der nicht in den Vergabeunterlagen steht, und fast immer der entscheidende. Ein Angebot abzugeben kostet nicht die Zeit, es zu schreiben: Es kostet das Angebot an den Kunden, das nicht geschrieben wurde, den Bestandskunden, der nicht betreut wurde, und die Marge der Folgewoche. Wenn diese Frage nicht in deiner Entscheidungsvorlage steht, misst dein Bid/No-Bid falsch.
Und eine Schwelle, ausdrücklich: wie viele rote Flaggen ein «kommt darauf an» in ein «nein» verwandeln. Schreib sie auf, bevor du die Unterlagen vor dir liegen hast, denn mit den Unterlagen vor dir und einem Kunden, von dem jemand am Tisch schwärmt, werden alle Schwellen flexibel.
Wann du das NICHT bauen solltest
Wenn du vier Verfahren im Jahr bearbeitest, automatisiere gar nichts. Lies sie. Der automatische Filter rechnet sich erst ab Volumen —wenn der Engpass darin besteht, dass mehr Unterlagen hereinkommen, als jemand aufmerksam lesen kann— und darunter erreichst du nur, eine Softwareschicht zwischen dich und ein Dokument zu schieben, das du besser ganz gelesen hättest.
Bau es auch dann nicht, wenn dein echtes Problem ist, dass du nicht weißt, warum du verlierst. Ein Eingangsfilter repariert kein Angebot, das schlecht bewertet wird: Er sorgt nur dafür, dass du weniger vom Gleichen abgibst. Da liegt die Arbeit woanders —die Wertungsunterlagen der verlorenen Verfahren durchgehen, die im öffentlichen Vergabewesen meist zugänglich sind und die fast niemand liest—.
Das Zeichen, dass es dein Bid/No-Bid nicht gibt
Es gibt eine Frage, die es in zehn Sekunden aufdeckt: Wie hoch war deine Erfolgsquote im letzten Jahr, und wie viele Stunden hat jedes abgegebene Angebot gekostet? Wenn beide Zahlen nicht existieren, hast du keinen Entscheidungsprozess: Du hast eine Gewohnheit. Und man kann nicht verbessern, was man nicht misst — das gilt für eine Automatisierung und es gilt hier: die Leistung eines Systems nach dem Livegang messen beginnt immer damit, vorher die Basislinie zu haben, nicht damit, das Werkzeug zu kaufen.
Fang also dort an. Zieh die Liste der Verfahren des letzten Jahres, markiere, welche du gewonnen hast und wie viele Stunden jedes gefressen hat. Mit dieser Tabelle vor dir schreibt sich das Kriterium von selbst: Du wirst das Muster dessen sehen, was du gewinnst, und das Muster dessen, was dich ausblutet — und wahrscheinlich entdecken, dass du dich seit zwei Jahren treu auf eine Art Verfahren bewirbst, die du noch nie gewonnen hast.
Und danach, ja: Für die Verfahren, die den Filter passieren, automatisiere die Antwort. Da spart die KI genau das, was sie verspricht, und als Leistung ist es gelöst in Ausschreibungen beantworten, ohne pro Unterlage eine Woche zu verbrennen. Aber in dieser Reihenfolge. Zuerst entscheiden, wo du nicht mitmachst, dann die verbleibenden besser schreiben. Andersherum erreichst du nur, Verfahren schneller und mit schönerer Typografie zu verlieren.