KI kann Ausschreibung
- 13.05.2026
- 4 Minuten
)
Überblick
Audi stand oft vor der Herausforderung, komplexe Ausschreibungsunterlagen mit eingehenden Angeboten abzugleichen. Das Unternehmen wollte diesen Prozess beschleunigen und dabei die Passgenauigkeit steigern.
Gemeinsam mit Audi entwickelten wir als Lösung den „Tender Toucan" auf Basis von generativen KI-Modellen. Die Anwendung analysiert Ausschreibungen, extrahiert Anforderungen und gleicht Angebote automatisiert mit den Anforderungen ab. Tender Toucan kombiniert KI-gestützte Automatisierung mit menschlicher Expertise und erreicht damit eine hohe Ergebnisqualität.
Wie kommen Ausschreibung und Angebot zusammen?
In komplexen Ausschreibungsprozessen wie bei Audi müssen umfangreiche Dokumente analysiert, Anforderungen identifiziert und mit den eingehenden Angeboten abgeglichen werden.
Dies war bisher ein zeitaufwendiger, manueller Prozess, da es keine standardisierte Form für die Angebote von Dienstleistern gibt und zu einer Anforderung gehörende Informationen oft verstreut im Angebot vorliegen.
Unser Plan: Mit der Unterstützung von generativer KI den Vergleichs-Prozess und die zugehörigen Daten strukturieren und in Teilen zu automatisieren. Mitarbeitende können so schneller Angebote vergleichen und Ergebnisse strukturiert und nachvollziehbarer nachhalten.
)
)
Eine Anwendung, die analysiert, extrahiert und vergleicht
Wir haben zusammen mit Audi eine maßgeschneiderte Anwendung entwickelt, die auf generativer KI basiert und den Ausschreibungsprozess bei Audi optimal unterstützt.
Dabei sorgt ein speziell entwickeltes User Interface mit einer Kombination aus moderner KI-Technologie und Anpassungen an individuelle Prozess-Anforderungen für Effizienz und Genauigkeit.
Die Anwendungs-Infrastruktur, die vollständig auf AWS-Services basiert, integriert Technologien wie Large Language Models (LLMs), Texterkennung und semantische Analyse in flexibel skalierbarer Form.
Technologie und Praxis eng verzahnt
Ein besonderer Fokus lag auf der engen Zusammenarbeit mit Audi. Durch regelmäßige Feedbackschleifen waren die User bei Audi aktiv in die Entwicklung eingebunden.
So konnte die Anwendung kontinuierlich an die tatsächlichen praktischen Bedürfnisse, Arbeitsschritte und Herausforderungen angepasst werden.
)
)
„Dieses Projekt gestalten zu dürfen, hat mir extrem viel Freude bereitet: Angefangen beim systematischen Onboarding neuer Partner über eine wachsende Nutzerbasis mit belastbarer Verrechnungslogik und der klaren Roll-out-Vision. So haben wir gemeinsam Schritt für Schritt eine echte, skalierbare Erfolgsgeschichte geschaffen.“
Schneller und präziser
Die Lösung schafft einen klaren Mehrwert für Audi: Durch den gezielten Einsatz generativer KI wird der manuelle Aufwand deutlich reduziert und gleichzeitig die Qualität der Ergebnisse erhöht. Entscheidend dabei ist der „Human-in-the-Loop“-Ansatz: Die KI unterstützt den Prozess, trifft jedoch keine eigenständigen Entscheidungen. Die finale Bewertung und Freigabe bleibt bewusst beim Menschen und nutzt damit die kombinierte Stärke aus Technologie und tiefem Domänenwissen.
So erreicht Audi seine Ziele im Ausschreibungsprozess schneller, präziser und zugleich verlässlicher.
:focal(2425x813:2426x814))
„Tender Toucan zeigt eindrucksvoll, wie wir generative KI gemeinsam mit den Nutzern in eine praxisnahe Lösung übersetzen. So entsteht für Audi eine Anwendung, die Effizienz und hohe Ergebnisqualität vereint.“