Engineering‑Teams stehen heute unter doppeltem Druck: Angebotsanfragen (RFQs) werden umfangreicher und interdisziplinärer, gleichzeitig erwarten Kunden in kürzerer Zeit belastbare Antworten. Branchenweit prägen Generative‑AI, Software‑defined Mobility und strengere Nachhaltigkeitsziele den Takt.
Hinzu kommt: Daten und Dokumente sind verteilt über Sharepoint, OneDrive, Netzlaufwerke, E-Mail, CRM, SAP, Jira und diverse andere Wissensspeicher. Wer hier Tempo mit Qualität verbindet und sensible Informationen schützt, verschafft sich einen Vorsprung.
„Der Unterschied macht sich dort bemerkbar, wo es zählt: Sekunden statt Stunden, Effizienz und Klarheit statt Mail-Pingpong – und sichere Antworten, die Teams tragen.“ – Stefan Maier, Team Manager IT und AI Solutions.
Da Bernd stetig dazulernt und weiterentwickelt wird, kann er künftig weit mehr als nur Anfragen scannen. Er ist in der Lage, notwendige Angebotsunterlagen automatisch aufzubereiten, zu strukturieren, Aufgabenpakete für die Kalkulation vorzubereiten und vollständige Leistungsbeschreibungen zu erstellen. Aus teilweise tausenden Seiten einer Kundenanfrage entstehen so präzise, verwertbare Insights – sicher verarbeitet innerhalb der geschützten Bertrandt‑Umgebung.
Die wichtigste Funktionalität und Zeitersparnis befindet sich in der Funktion der Fachbereichszuordnung und notwendige Normen-Prüfung. Die Anfrage landet innerhalb von Sekunden im richtigen Bereich und stellt sicher, dass alle Normen und Zertifizierungen ersichtlich sind. Durch kontinuierliches Lernen und Zuordnungs-Feedback von vielen hundert Mitwirkenden ist in der neuen Version die Richtigkeit bei >90%. Im Vergleich zu menschlicher Zuordnung, Nachfragen und Verifizieren durch fachfremdes Personal.
Demnächst kann Bernd zusätzlich für Angebotsunterlagen (passende Formulierungen im Anfragenkontext, Prämissen, Leistungsbeschreibung und Kalkulation) vor befüllen. Des Weiteren befindet sich ein Referenzgenerator in der Entwicklung (Alpha-Phase). Dieser schlägt künftig passende Referenzprojekte aus hunderten Projekten im ganzen Konzern vor. Mühseliges Suchen und Diskussionen werden damit der Vergangenheit angehören.
Die Integration in bestehende Toolchains wie Jira sorgt für reibungslose Übergaben und klare Zuständigkeiten. Anbindung ist an jedes System möglich, dass eine entsprechende API zur Verfügung stellt.
Interne Anwendungsfälle zeigen deutliche Effekte: Wiederkehrende Prüfschritte vom Spezifikations‑Scan bis zur Ticket‑Erstellung lassen sich erheblich verkürzen. Dadurch gewinnt die RFQ‑Qualifizierung spürbar an Tempo und bleibt gleichzeitig stabil in der Qualität.
Im Tagesgeschäft wird die Stärke von „Bernd“ besonders deutlich: Angebotsdokumente werden automatisch analysiert, Anforderungen extrahiert und den richtigen Teams zugewiesen – ein Prozess, der früher viele manuelle Abstimmungen erforderte. Durch die direkte Systemanbindung fließen alle Daten ohne Medienbrüche in bestehende Abläufe und schaffen Transparenz sowie klare Struktur.
Parallel verbessert der KI‑gestützte Ansatz das Qualitäts‑ und Anforderungsmanagement. Ob bei FMEA‑Prozessen, Dokumentenprüfungen oder der Auswertung regulatorischer Vorgaben: LLM‑basierte Assistenzfunktionen erleichtern die Analyse und erhöhen die Konsistenz der Ergebnisse.
Für Kunden entsteht ein klarer Vorteil: RFQs lassen sich schneller einschätzen, Entscheidungen frühzeitiger treffen und Risiken besser abwägen. Teams profitieren gleichzeitig von der Entlastung repetitiver Aufgaben und gewinnen Raum für konzeptionelle und kreative Tätigkeiten.
Unternehmen, die Generative‑AI‑gestützte Automatisierung einsetzen, steigern nachweislich ihre Produktivität, verkürzen Entwicklungszyklen und verbessern die Software‑ und Prozessqualität – ein Trend, der sich weiter verstärkt.
Zudem gewährleistet die sichere und kontrollierte Nutzung von KI inklusive granularer Rollenrechte und klarer Datenflüsse, höchste Standards in Datenschutz und Compliance.
„Bernd“ nutzt leistungsfähige Sprachmodelle ausschließlich innerhalb der sicheren Bertrandt‑Infrastruktur. Ziel ist ein maximal geschützter Informationsfluss ohne externen Abfluss sensibler Inhalte inklusive klarer Rollenmodelle, auditierbarer Prozesse und definierter KI‑Guardrails. Damit stärken wir Skalierbarkeit, Stabilität und Sicherheit für datenintensive, KI‑gestützte Workflows.
Insgesamt entsteht ein ganzheitlicher Nutzen: mehr Geschwindigkeit, weniger Aufwand, höhere Qualität und eine solide Basis für komplexe und nachhaltige Mobilitätslösungen.
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