Case 06

Angebotsvorbereitung aus Kundenanfragen

Die Informationen für ein Angebot sind vorhanden. Sie sind nur verteilt.

Heute

Sales Engineering stellt Angebote aus Anfragen, Spezifikationen, früheren Angeboten, Produktdaten, Preislisten und internen Regeln zusammen.

Wer die Arbeit macht

Heute6 von 6 beim Menschen

Mit Workflow1 von 6 beim Menschen

01Dokumentenanalyse
02Anforderungsextraktion
03Produkt- und Leistungsabgleich
04Recherche früherer Angebote
05Preisvorbereitung
06Fachliche Prüfung

Ein Strich: ein Arbeitsschritt, in der Reihenfolge des Workflows. Heute erledigt jeden davon ein Mensch.

Woran er sich messen lässt

Zeit für die Angebotserstellung
Reaktionszeit
Quote-to-Order-Rate

Der Workflow

Kommt an
Kundenanfragen mit Spezifikationen
KI versteht
Anforderungen und ähnliche Projekte
- Anforderungen extrahieren und klassifizieren
- Ähnliche frühere Angebote finden
- Fehlende Informationen erkennen
Software prüft
Preise, Margen, Rabattgrenzen
- Produktkompatibilität
- Freigaberegeln
Beim Menschen landet
Ein vorbereitetes Angebot zur Prüfung
- Ein ganzer Vorgang statt eines Textbausteins
- Fachliche Prüfung und Finalisierung

KI bereitet das Angebot vor. Der Experte trifft die Entscheidung.

Case 01
Datenerfassung aus geprüften Dokumenten
Modelle schlagen vor, Code entscheidet. Code liest, was er sicher kann. KI ergänzt den Rest. Der Mensch prüft, statt zu erfassen.
Case 02
Fachbeiträge aus recherchierten Quellen
Nicht jeder Entwurf muss gelingen. Veröffentlicht wird nur, was die Prüfung besteht. KI schreibt. Regeln entscheiden, was weitergeht. Menschen bestimmen die Regeln.
Case 03
Social-Media-Posts zu jedem Fachbeitrag
Der Mensch schreibt keine Posts mehr. Er legt fest, was einer darf. KI wählt und schreibt. Code prüft und postet. Der Mensch bestimmt die Regeln.
Case 04
Anfragen im Gespräch aufnehmen
Ein Formular fragt, was es kennt. Ein Workflow steht selten im ersten Satz. Der Agent fragt nach. Software prüft den Brief. Gesendet wird nur, was der Mensch freigibt.
Case 05
Rechnungs- und Bestellprüfung
Der Standardfall ist selten das Problem. Der Aufwand entsteht bei Abweichungen. Den Standard automatisieren. Den Menschen die Ausnahmen.
Case 07
Technische Dokumenten- und Compliance-Prüfung
Die Prüfung braucht Fachwissen. Das Suchen der Nachweise braucht es nicht. KI bereitet die Compliance-Prüfung vor. Die Entscheidung bleibt beim verantwortlichen Menschen.
Case 08
Customer Support → Engineering
Der Engpass ist nicht die technische Analyse, sondern der fehlende Kontext. Engineering erhält den relevanten Kontext, bevor die eigentliche Analyse beginnt.
Case 09
Lieferantenvergleich im Einkauf
Jedes Angebot kommt in einem anderen Format. Verglichen wird erst, wenn alle gleich aussehen. KI strukturiert den Vergleich. Die Einkaufsentscheidung bleibt beim Menschen.
Case 10
Vertrags- und Auftragsprüfung
Das Ziel ist nicht, Verträge automatisch freizugeben, sondern Abweichungen zuverlässig zu finden. KI findet, strukturiert, vergleicht und eskaliert. Menschen entscheiden und übernehmen Verantwortung.
Case 11
Stammdatenbereinigung und Entity Resolution
Eine Firma, drei Schreibweisen, zwei IDs. Ein exakter Abgleich findet sie nicht. KI findet Kandidaten. Regeln begrenzen den Abgleich. Menschen entscheiden bei Unsicherheit. Erst danach schreibt das System.