Mit KI die Zukunft des Bid-Managements gestalten
Im vergangenen Jahr sorgte das Aufkommen von Large Language Models (LLMs) wie (Chat)GPT für unzählige Schlagzeilen und hatte einen tiefgreifenden Einfluss darauf, wie wir KI sehen und mit KI arbeiten. Immer mehr Menschen finden neue Wege, um diese LLMs auf geschäftliche Herausforderungen anzuwenden und so die Effizienz und Leistung zu verbessern. LLMs werden für die Informationsextraktion, die Zusammenfassung, das Brainstorming und mehr eingesetzt. Aber das ist erst der Anfang.
Die derzeitige Art der Interaktion mit einem LLM erfolgt häufig über einen Dialog, bei dem wir von einer einzelnen KI erwarten, dass sie in einem Zug eine korrekte Antwort auf eine Anfrage liefert. Dies hat zu bemerkenswerten Ergebnissen bei grundlegenden Aufgaben geführt und eine Menge Möglichkeiten eröffnet. Es hat aber auch viele Nachteile, da die KI nicht in der Lage ist, komplexere Aufgaben zu lösen und zu begründen, und da sie keinen Zugang zu externen Datenquellen hat.
KI im Bid-Management heute
Im Bereich des Bid-Managements revolutioniert die KI bereits die Arbeitsweise von Bid-Teams. Herkömmliche Ausschreibungsprozesse sind oft komplex und zeitaufwändig und erfordern die Analyse umfangreicher Unterlagen, den Abgleich von Anforderungen und die Unterstützung beim Verfassen von Angeboten. Die Integration von KI in diese Prozesse rationalisiert jedoch die Abläufe und steigert die Effizienz. Aktuelle KI-Anwendungen im Bid-Management konzentrieren sich vor allem auf die Automatisierung von Routineaufgaben und die Angebotsanalyse. So können KI-Algorithmen beispielsweise schnell große Mengen an Ausschreibungsunterlagen durchforsten, um wichtige Informationen zu extrahieren, Compliance-Anforderungen zu identifizieren und sogar Vorschläge auf der Grundlage historischer Daten zu machen. Darüber hinaus werden KI-Tools zur Risikobewertung eingesetzt, um die Wahrscheinlichkeit des Gewinns einer Ausschreibung auf der Grundlage verschiedener Parameter wie frühere Leistungen, Wettbewerbsanalysen und Markttrends vorherzusagen.
Dieser KI-gestützte Ansatz spart nicht nur viel Zeit für die Bid-Teams, sondern bietet auch tiefere Einblicke und ermöglicht bessere strategische Entscheidungen. Darüber hinaus bedeutet die Fähigkeit der KI, kontinuierlich zu lernen und sich anzupassen, dass diese Systeme im Laufe der Zeit immer effizienter und genauer werden und den Ausschreibungsprozess ständig verbessern.
Durch die Übernahme datenintensiver und sich wiederholender Aufgaben ermöglicht die KI den Teammitgliedern, sich auf kreativere und strategischere Aspekte des Bid-Managements zu konzentrieren, z. B. den Aufbau von Kundenbeziehungen und die Ausarbeitung maßgeschneiderter Lösungen. Die Synergie zwischen KI und menschlicher Expertise in Ausschreibungsteams setzt einen neuen Standard für Effizienz und Effektivität im Ausschreibungsprozess und ebnet den Weg für eine dynamischere und wettbewerbsfähigere Zukunft in diesem Bereich.
Autonome Agenten
Im letzten Jahr wurden einige Neuerungen eingeführt, um die Unzulänglichkeiten zu beheben, die darin bestehen, dass sie nicht in der Lage sind, komplexere Aufgaben zu erledigen und keinen Zugang zu externen Datenquellen haben. Diese gehen in die allgemeine Richtung der autonomen Agenten. Autonome Agenten sind ein Konzept, bei dem ein LLM (Agent) in einem mehrstufigen Prozess auf eine Frage antwortet. Er führt ein internes Gespräch, in dem er autonom seine Aktionen plant, Werkzeuge einsetzt und Informationen sammelt, um schließlich eine Antwort zu formulieren. Dies ähnelt sehr dem internen Dialog, den wir in unserem Kopf führen, und eröffnet weitere Möglichkeiten wie die Interaktion mit externen Datenquellen wie dem Internet und die Lösung komplexerer Aufgaben. Dies eröffnet Anwendungsfälle für komplexere Fragen wie „Suche dieses Dokument zu diesem Thema“ und spart den Bid-Teams eine Menge Zeit.
Kollaborative KI
Der neueste Trend zur Verbesserung der KI-Leistung und ihrer Möglichkeiten geht in Richtung Zusammenarbeit. Historiker sind sich seit langem einig, dass unsere Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit in Gruppen zu den Dingen gehört, die dem Menschen einen evolutionären Vorteil verschafft und uns auf den heutigen Stand unserer Gesellschaft gebracht haben. Bei komplexeren Aufgaben wie dem Ausschreibungsverfahren müssen wir oft mit Kollegen zusammenarbeiten, je nach Spezialisierung und Wissen der einzelnen Teammitglieder. Wie können wir also erwarten, dass eine KI im Alleingang großartige Ergebnisse erzielt?
Die KI-Welt bewegt sich in Richtung einer Multi-Agenten-Zusammenarbeit. Ein Paradigma, bei dem mehrere KI-Agenten miteinander kommunizieren, um eine Aufgabe zu lösen. Jeder dieser Agenten ist mit Fachwissen, rollenspezifischen Werkzeugen und Betriebsverfahren ausgestattet. Sie planen, delegieren untereinander, überprüfen sich gegenseitig und arbeiten auf ein gemeinsames Ziel hin. Auf diese Weise können die KI-Agenten noch komplexere Aufgaben lösen und einen größeren Mehrwert für das Unternehmen schaffen. Die Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten senkt die Angebotskosten drastisch und ermöglicht eine häufigere Angebotsabgabe, denn dies ist das KI-Äquivalent dazu, eine ganze Abteilung für sich arbeiten zu lassen, anstatt nur eine Person.
Die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI
Wenn wir mit Kollegen an komplexeren Aufgaben zusammenarbeiten, besteht der übliche Arbeitsablauf nicht nur darin, etwas zu delegieren und ein Ergebnis zu erwarten, sondern auch darin, zu kommunizieren, zu validieren und Fragen zu stellen. Komplexere Aufgaben erfordern mehr Kontext, Nuancen und Kommunikation. Wenn wir dies auf die Arbeit mit KI ausweiten, müssen wir etwas an der Art und Weise ändern, wie wir mit ihr interagieren. Wir können nicht einfach erwarten, dass wir eine Frage stellen und die KI (oder das KI-Team) genau die richtige Antwort gibt. Wir müssen es als eine Zusammenarbeit betrachten, bei der wir gemeinsam auf ein wünschenswertes Ergebnis hinarbeiten und jede Rolle, sowohl die des Menschen als auch die der KI, mit ihren jeweiligen Stärken nutzen.
Mit einer Reihe von kollaborativen, spezialisierten KI, die als Team arbeiten, kann die KI-Aufgaben erfüllen, die im Allgemeinen als schwieriger für eine einzelne KI angesehen werden. Sie wird in der Lage sein, qualitativ hochwertige Antworten zu verfassen, da sie ein Team von KI einsetzen kann, das die Rolle eines Bid-Managers, Angebotsschreibers, Anforderungsanalytikers, Kritikers und Domänenspezialisten übernimmt. Wenn sie Zugang zu den richtigen Informationen erhalten, sind sie in der Lage, selbstständig einige Iterationen durchzuführen, die ein ganzes Bid-Team normalerweise an einem Teil der Antwort vornehmen würde. Brainstorming von Lösungen, Analyse von Anforderungen, Ausarbeitung von Angeboten, Bewertung von Angeboten und Verfeinerung des Angebots.
Die Zukunft
Stellen Sie sich eine kollaborative Umgebung vor, in der menschliche Teams und KI-Agenten bei der Analyse, Strategieentwicklung und Beantwortung von Ausschreibungen zusammenarbeiten. Eine solche Zusammenarbeit könnte darin bestehen, dass KI-Agenten datengestützte Erkenntnisse und Analysen liefern, während menschliche Experten mit ihrem Verständnis für den Kontext, ihrer Kreativität und ihrem strategischen Überblick beitragen. Diese Synergie verbessert nicht nur die Qualität und die strategische Tiefe der Angebote, sondern reduziert auch den Zeit- und Kostenaufwand für ihre Erstellung erheblich und bietet damit einen Wettbewerbsvorteil im Ausschreibungsverfahren.
Fedor Klinkenberg ist Mitglied der EMEA AI Advisory Group, einem gemeinsamen Projekt der APMP EMEA Chapters zur Erstellung von AI-Inhalten.
Die EMEA AI Advisory Group wurde als gemeinsames Projekt der EMEA-Chapter der APMP ins Leben gerufen, um Inhalte zu erstellen, die untersuchen, wie KI die Angebotsindustrie beeinflussen kann. Jedes Chapter hat zwei Vertreter aus seiner Region eingeladen und gemeinsam arbeitet die Gruppe daran, eine herstellerunabhängige Position zu verschiedenen KI-Themen für APMP-Mitglieder zu schaffen.
