Ein Ingenieurbüro mit 15 Mitarbeitern automatisierte die Ausschreibungsrecherche mit KI – und steigerte die Zuschlagsquote von 15 % auf 28 %. Die Wettbewerbsanalyse machte den Unterschied.
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Ingenieurbüros gehören zu den Branchen, die am stärksten von öffentlichen Aufträgen abhängen. Planungsleistungen für Straßen, Brücken, Kanäle, Hochwasserschutz oder Gebäudetechnik – ein großer Teil dieser Aufträge wird öffentlich ausgeschrieben. Trotzdem ist die Akquise in vielen Büros ein Engpass: Die Ingenieure, die fachlich am besten einschätzen können, welche Ausschreibungen passen, haben die wenigste Zeit für Recherche.
Dieses Anwendungsbeispiel beschreibt einen typischen Fall: Ein Ingenieurbüro mit 15 Mitarbeitern, spezialisiert auf Infrastrukturplanung – Verkehrsanlagen, Entwässerung und Ingenieurbauwerke. Rund 80 % des Umsatzes stammte aus öffentlichen Aufträgen. Die Ausschreibungsrecherche war ein zentraler, aber ineffizienter Prozess.
Die Recherche lag in den Händen eines geschäftsführenden Partners und einer technischen Zeichnerin, die sich die Aufgabe teilten. Zusammen investierten sie rund 6 Stunden pro Woche – und waren trotzdem unzufrieden mit den Ergebnissen.
Die konkreten Probleme:
Die Folge: Eine Zuschlagsquote von nur 15 %. Von 100 abgegebenen Angeboten führten 85 zu keinem Auftrag – ein erheblicher Ressourcenverlust bei einem 15-Personen-Büro.
„Wir haben viel zu oft auf Ausschreibungen geboten, bei denen wir keine realistische Chance hatten. Gleichzeitig haben wir Projekte verpasst, die perfekt zu uns gepasst hätten – weil wir sie schlicht nicht gefunden haben."
– Geschäftsführender Partner eines Ingenieurbüros
Das Büro stellte die Ausschreibungsrecherche auf auftrag.ai um – mit drei klaren Zielen: weniger Zeitaufwand, bessere Trefferqualität und eine datenbasierte Angebotsstrategie.
Das Unternehmensprofil wurde detailliert angelegt: Leistungsphasen nach HOAI (1-9), Fachbereiche (Verkehrsanlagen, Ingenieurbauwerke, Entwässerung), bevorzugte Projektgrößen und regionale Schwerpunkte. Die KI-Suche nutzte dieses Profil, um täglich alle neuen Ausschreibungen zu bewerten und nach Relevanz zu sortieren.
Der entscheidende Vorteil gegenüber der Keyword-Suche: Die KI erkannte, dass „Generalentwässerungsplan für die Gemeinde Musterbach" eine relevante Ausschreibung für den Fachbereich Entwässerung ist – auch ohne das Wort „Ingenieurbüro" oder „Planungsleistung".
Für jede relevante Ausschreibung lieferte die Plattform eine Übersicht der wesentlichen Anforderungen:
Diese Vorab-Analyse ermöglichte eine fundierte Go/No-Go-Entscheidung in wenigen Minuten statt in einer halben Stunde.
Die größte Veränderung brachte die Wettbewerbsanalyse. Erstmals konnte das Büro systematisch auswerten:
Diese Daten veränderten die Angebotsstrategie grundlegend.
Nach sechs Monaten waren die Auswirkungen messbar – und nach einem Jahr hatten sie das Büro nachhaltig verändert.
| Vorher | Nachher | Veränderung |
|---|---|---|
| 6 Stunden/Woche Recherche | 1 Stunde/Woche Sichtung | -5 Stunden/Woche |
| ~312 Stunden/Jahr | ~52 Stunden/Jahr | -260 Stunden/Jahr |
| Zusätzlich: Anforderungsanalyse ~2 Std./Woche | Automatisierte Analyse ~20 Min./Woche | -40+ Stunden/Jahr |
In Summe eine Ersparnis von über 300 Stunden pro Jahr – bei einem Ingenieurbüro mit einem Stundenhonorar von 120 EUR entspricht das einem Gegenwert von 36.000 EUR.
Die deutlichste Verbesserung zeigte sich bei der Zuschlagsquote:
| Zeitraum | Angebote | Zuschläge | Quote |
|---|---|---|---|
| Vorjahr (manuell) | 62 | 9 | 15 % |
| Erstes Halbjahr (mit auftrag.ai) | 34 | 8 | 24 % |
| Zweites Halbjahr | 38 | 11 | 29 % |
| Gesamtjahr | 72 | 19 | 26 % |
Im zweiten Halbjahr stabilisierte sich die Quote bei 28-29 % – fast eine Verdopplung gegenüber dem Vorjahr.
Der Schlüssel lag nicht darin, mehr Angebote abzugeben, sondern bessere Angebote auf passendere Ausschreibungen. Die Gesamtzahl der Angebote stieg nur leicht (von 62 auf 72), aber die Trefferquote verbesserte sich erheblich.
Die Wettbewerbsanalyse führte zu drei konkreten Strategieanpassungen:
1. Fokus auf Kommunen und Landkreise. Die Daten zeigten, dass das Büro bei kommunalen Auftraggebern eine überdurchschnittliche Chance hatte – bei Bundes- und Landesaufträgen hingegen regelmäßig gegen größere Büros verlor. Die Angebotsaktivität wurde entsprechend verschoben.
2. Konzeptqualität statt Preiswettbewerb. Bei Verfahren, in denen das Konzept mindestens 50 % der Zuschlagskriterien ausmachte, lag die Zuschlagsquote des Büros bei 38 %. Bei rein preisbasierten Verfahren nur bei 12 %. Das Büro konzentrierte sich fortan auf Verfahren mit hoher Konzeptgewichtung.
3. Gezielte Referenzpflege. Die Analyse zeigte, welche Referenztypen bei bestimmten Auftraggebern besonders geschätzt wurden. Das Büro dokumentierte abgeschlossene Projekte gezielter und mit den Kennzahlen, die in Vergabeverfahren tatsächlich abgefragt werden.
Durch die automatisierte Anforderungsanalyse sank auch der Aufwand pro Angebot:
Drei Erkenntnisse aus diesem Anwendungsbeispiel sind auf die meisten planenden Büros übertragbar:
Die Recherchezeit ist nicht das größte Problem. 6 Stunden pro Woche klingen verkraftbar. Der eigentliche Schaden entsteht durch verpasste Ausschreibungen und schlecht priorisierte Angebote. Die Zeitersparnis ist ein willkommener Nebeneffekt – der wahre Hebel liegt in der Trefferqualität.
Weniger bieten, besser bieten. Die meisten Ingenieurbüros geben zu viele Angebote auf unpassende Ausschreibungen ab. Eine datenbasierte Vorauswahl – kombiniert mit Wettbewerbsinformationen – verbessert die Zuschlagsquote stärker als eine höhere Angebotsfrequenz.
Wettbewerbsdaten verändern die Strategie. Ohne Daten basiert die Angebotsstrategie auf Vermutungen. Mit Daten erkennen Sie Muster: Wo haben Sie realistische Chancen? Wo nicht? Welche Zuschlagskriterien spielen Ihnen in die Karten?
Die Ausschreibungsrecherche ist für Ingenieurbüros ein geschäftskritischer Prozess – und einer, der in vielen Büros noch manuell, zeitaufwendig und unvollständig abläuft. Die Automatisierung mit KI-gestütztem Matching löst nicht nur das Zeitproblem, sondern verbessert die gesamte Akquisestrategie.
Die Kombination aus besserer Trefferqualität, strukturierter Anforderungsanalyse und datenbasierter Wettbewerbseinschätzung führte in diesem Anwendungsbeispiel zu einer fast verdoppelten Zuschlagsquote – bei gleichzeitig reduziertem Aufwand.
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Dieses Anwendungsbeispiel basiert auf typischen Erfahrungen unserer Kunden und dient der Veranschaulichung. Die genannten Zahlen sind repräsentativ für vergleichbare Unternehmen und können im Einzelfall abweichen.