Ausschreibungen entscheiden zunehmend über den Markterfolg – doch der Weg dorthin ist komplex. Zwischen regulatorischen Anforderungen, fragmentierten Prozessen und hohem Ressourcendruck wird Tender Management zur strategischen Schlüsselaufgabe.
Von RPA zu Agentic Workflows
Mit dem Aufkommen der KI-Agenten erreicht die Automatisierung von Entscheidungsprozessen eine neue Evolutionsstufe. Während Robotic Process Automation (RPA) auf vordefinierten Regeln basiert, eröffnen agentische Workflows neue Möglichkeiten: Anstatt Prozesse regelbasiert auszuführen, sind KI-Agenten in der Lage, sie kontextbezogen zu steuern, zu bewerten und zu optimieren. Im Tender-Prozess ist dieser Wandel, der stufenweise erfolgt, besonders gut erkennbar. Dabei vergrößert sich der Mehrwert auf jeder Stufe: von einer effizienteren Informationsaufbereitung über fundiertere Entscheidungen bis zur strategischen Steuerung.
- 1. Stufe: Tender-Prozess ohne KI
Mitarbeitende sichten, strukturieren und bewerten Ausschreibungen manuell. Dabei leisten sie wertvolle Detailarbeit, indem sie Unterlagen sorgfältig prüfen, relevante Kriterien herausfiltern und ihre Erfahrung gezielt einbringen.
- 2. Stufe: Tender-Prozess mit KI-Unterstützung
Eine KI liest Ausschreibungsunterlagen aus, extrahiert relevante Informationen und fasst zentrale Inhalte, wie etwa Projektvolumina, Fristen und Anforderungen, zusammen. So entlastet sie Teams und schafft eine gemeinsame Datengrundlage für eine schnellere und gezieltere Entscheidungsfindung.
- 3. Stufe: Tender-Prozess als agentischer Workflow
Spezialisierte KI-Agenten arbeiten kollaborativ zusammen. Sie analysieren Ausschreibungen automatisch nach Kriterien wie Marktpotenzial oder regulatorischer Komplexität, priorisieren Handlungsoptionen und dokumentieren Entscheidungen. Mitarbeitende steuern den Prozess aktiv und bringen ihre Expertise ein, wenn Kontext und Strategie gefragt sind.
Agentische Workflows machen Unternehmen handlungsfähiger
In Zukunft werden Mensch und Maschine auf Grundlage hybrider Entscheidungsarchitekturen partnerschaftlich zusammenarbeiten: Während KI-Agenten unstrukturierte Daten analysieren, Szenarien bewerten und Handlungsempfehlungen liefern, trägt der Mensch die strategische Verantwortung. Dabei gelten folgende drei Paradigmen:
- Kontextualisierte Automatisierung
KI-Agenten interpretieren Daten im situativen Kontext und ermöglichen faktenbasierte Einschätzungen in Echtzeit.
- Self-Learning Workflows
Durch Feedback und Training verbessern sich Prozesse kontinuierlich und passen sich neuen Rahmenbedingungen flexibel an.
- Compliance-by-Design
Jede Entscheidung ist dokumentiert, nachvollziehbar und regelkonform. Somit ist Vertrauen von Anfang an integriert.
Bessere Entscheidungen schneller treffen
Die Entwicklung hin zu KI-Agenten markiert den Übergang von reiner Prozessoptimierung hin zu echter Unterstützung in Entscheidungsprozessen. Damit derartige KI-Initiativen den gewünschten Erfolg liefern, ist der Einstieg in die KI-Nutzung entscheidend. Es empfiehlt sich, Mitarbeitenden etablierte Tools, wie etwa ChatGPT, an die Hand zu geben, damit sie erste Erfahrungen sammeln können. Doch ohne zentrale Guidelines bedient jede Person die Anwendung auf ihre eigene Art. Der Prozess bleibt implizit, und die KI kann ihr volles Potenzial nicht entfalten. Erst, wenn der fachliche Prozess strukturiert abgebildet ist – etwa in einem Workflow-System wie Jira –, entsteht die Basis für echte Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Dabei übernimmt KI üblicherweise zunächst einfache Aufgaben, zum Beispiel das Zusammenfassen von Ausschreibungsunterlagen oder das Erstellen erster Analysen.
Im nächsten Schritt entwickeln sich daraus agentische Workflows: eigenständige KI-Agenten, die mehrere Aufgaben kohärent und kontextbezogen bearbeiten, wie etwa das Aufschlüsseln komplexer Anforderungen. Der Workflow verläuft nicht mehr nur automatisiert, sondern ist grundsätzlich intelligent gesteuert. Unternehmen profitieren damit nicht nur von einem Zugewinn an Flexibilität, Reaktionsgeschwindigkeit und Entscheidungsqualität. Sie schaffen auch Arbeitsumgebungen, in denen sich Technologie und menschliche Expertise optimal ergänzen – sofern es gelingt, ein reibungsloses Zusammenspiel von technischer Struktur, menschlicher Erfahrung und kontinuierlicher Verbesserung sicherzustellen.
Drei Schlüsselfaktoren für funktionierende Agentic Workflows
An diesen Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine entstehen nicht nur neue Perspektiven, sondern auch Herausforderungen, die Unternehmen beim Aufbau intelligenter Entscheidungsprozesse zu bewältigen haben. Agentische Workflows einzuführen, eröffnet viele Chancen. Um sie zu nutzen, braucht es ein umsichtiges Vorgehen. Dabei sollten drei Schlüsselfaktoren im Mittelpunkt stehen:
- Datenqualität und Governance
Eine konsistente Datenbasis bildet das Fundament jeder erfolgreichen Automatisierung. Klare Datenstrukturen schaffen Sicherheit und ermöglichen faktenbasierte Entscheidungen.
- Erklärbarkeit und Vertrauen
Transparente Entscheidungslogiken und die sogenannte „Erklärbare KI“ (XAI) fördern Vertrauen. Können Mitarbeitende nachvollziehen, wie Ergebnisse entstehen, steigt die Bereitschaft, KI-Systeme produktiv zu nutzen.
- Change Management
KI verändert Arbeitskulturen. Der Wandel hin zu KI-gestützten Prozessen gelingt, wenn Unternehmen ihre Mitarbeitenden frühzeitig einbinden. Entsprechende Schulungen, eine offene Kommunikation und gemeinsames Lernen fördern Akzeptanz und Begeisterung für den Umgang mit innovativen Technologien.
Wer diese Faktoren proaktiv adressiert, verbessert nicht nur die eigene technische Leistungsfähigkeit, sondern schafft auch eine Kultur des Vertrauens und der Zusammenarbeit – was entscheidend für nachhaltige Transformation ist. Natürlich verursachen all die Vorarbeiten einen gewissen Aufwand. Doch der Benefit von Agentic Workflows ist enorm: Automatisierte Entscheidungsprozesse schaffen Skaleneffekte, reduzieren etwaige Fehlerquellen und erhöhen die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Oder verdeutlicht am Beispiel des Tender Managements: Es besteht keine Gefahr mehr, dass mehrere Mitarbeitende dieselbe Ausschreibung mehrfach bearbeiten. Und sollte es verschiedene Einschätzungen geben, liefert KI eine fundierte, datenbasierte Empfehlung. So entstehen Klarheit und Entscheidungssicherheit.
Entscheidungsprozesse im Tender Management neu definieren
Das folgende Praxisbeispiel demonstriert, wie agentische Workflows das Tender Management unterstützen. Anstatt Ausschreibungen – wie bisher – manuell zu sichten, zu bewerten und vorzuqualifizieren, setzt das Unternehmen auf einen KI-gestützten Workflow, der Ausschreibungen in Echtzeit analysiert. Dabei bewertet die KI jede neue Ausschreibung anhand definierter Kriterien. Neben der Bewertung sind die zentralen Unterlagen der Ausschreibung und relevante Zusatzinformationen in einem System abgelegt. Diese einheitliche Informationsbasis ist für alle Mitarbeitenden einsehbar. Um eine Ausschreibung zu bearbeiten, können sie dann ein KI-Toolset nutzen, das sie unter anderem bei Marktrecherchen, der Erstellung von Teilnahmeanträgen und Angeboten sowie bei Win-Loss-Analysen unterstützt. Dabei profitieren die User insbesondere von folgenden Vorteilen:
- Geschwindigkeit
KI analysiert Ausschreibungen in Minuten – statt in Stunden. Die Zeitersparnis verschafft Raum für wertschöpfende Tätigkeiten, wie etwa die strukturierte Vorbereitung von Entscheidungsgrundlagen oder die vertiefte Analyse von Anforderungen. Geschwindigkeit wird damit zu einem Mehrwert für Mensch und Organisation.
- Konsistenz
Einheitliche Evaluationskriterien sorgen für Vergleichbarkeit und Fairness. Damit KI-basierte Bewertungen verlässlich funktionieren, sollten die zugrundeliegenden Kriterien vorab klar definiert, bei Bedarf überarbeitet und zwischen Fachbereichen abgestimmt sein. Das Ergebnis: transparente, nachvollziehbare Bewertungen, die Vertrauen schaffen und eine hohe Qualität sicherstellen.
- Wissensmanagement
Sauber dokumentiert Ergebnisse fließen in Lernschleifen ein und bilden die Basis für kontinuierliche Verbesserung. Wissen bleibt im Unternehmen und ist für zukünftige Prozesse nutzbar.
- Change Management
Damit KI Arbeitskulturen nachhaltig zum Besseren verändert, sollten Mitarbeitende die Systeme nicht nur verstehen, sondern sie mitgestalten und den Ergebnissen zu vertrauen. Der Wandel gelingt durch eine transparente Kommunikation, bedarfsgerechte Schulungen und eine partizipative Einführung. Die häufige Sorge, KI würde Arbeitsplätze ersetzen, ist meist unbegründet. In der Regel schafft KI Freiräume für kreative und anspruchsvolle Aufgaben. Zudem fördert sie die Kompetenzentwicklung und erhöht die Zufriedenheit aller Beteiligten im Unternehmen.
Vertrauen und Transparenz prägen die Zukunft der Entscheidungsautomatisierung
Automatisierte Entscheidungsprozesse sind keine Bedrohung, sondern ein Schritt hin zu einer partnerschaftlichen Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Agentic Workflows erweitern die menschliche Urteilskraft – nicht, indem sie sie ersetzen, sondern, indem sie sie stärken. Geschwindigkeit, Konsistenz und Nachvollziehbarkeit gesellen sich neben menschliche Intuition und Erfahrung. Vor diesem Hintergrund hängt der Erfolg solcher Initiativen weniger von der Technologie als von der Einführung ab. Vertrauen, Kommunikation und die Bereitschaft, gemeinsam zu lernen, sind dabei entscheidend. Wenn Teams erleben, dass KI ihre Arbeit unterstützt, entsteht Akzeptanz. Und aus Akzeptanz wächst der Wille für Weiterentwicklung und nachhaltige Veränderung.
