Geschrieben von
Oguzhan Yildirim
Veröffentlicht am
08.09.2025
Teilen
Ein Industriezweig unter strukturellem Druck
Die Bauwirtschaft steht in einem Spannungsfeld aus steigenden Kosten, wachsender Projektkomplexität und einem akuten Fachkräftemangel. Insbesondere der Angebotsprozess – traditionell stark manuell geprägt – hat sich zu einem kritischen Engpass entwickelt. Unternehmen investieren erhebliche Zeit- und Personalressourcen, um Ausschreibungsunterlagen zu sichten, Leistungsverzeichnisse zu analysieren und Kalkulationen zu erstellen. Dieser Aufwand bindet hochqualifiziertes Fachpersonal und führt zu operativen Ineffizienzen, die sich direkt auf die Wettbewerbsposition auswirken.
Gleichzeitig ist die Datenbasis vieler Kalkulationen volatil oder obsolet, was präzise Preisfindung erschwert und das Risiko von Fehlkalkulationen erhöht (meistertipp.de). Hinzu kommt: Kleine und mittelständische Unternehmen verfügen selten über strukturierte Daten oder standardisierte Prozesse; oftmals basieren Entscheidungen auf Erfahrungswissen einzelner Mitarbeitender. Dadurch entstehen Abhängigkeiten, Intransparenzen und ein Mangel an organisationaler Skalierbarkeit.
Vor diesem Hintergrund gewinnt der Einsatz künstlicher Intelligenz im Angebotswesen eine strategische Relevanz, die weit über reine Prozessoptimierung hinausgeht. Erste Anwendungsfälle zeigen signifikante Effizienzgewinne – bis hin zu einer Reduktion des gesamten Kalkulationsaufwandes um 50 % oder mehr (allgemeinebauzeitung.de; kinisto.com), in einzelnen Organisationen sogar um bis zu 90 % (staatsanzeiger.de).
Dieser Beitrag analysiert den Status quo des Angebotsprozesses im Bau, identifiziert strukturelle Schwachstellen und zeigt auf, wie KI-basierte Systeme Unternehmen in eine neue Phase operativer Exzellenz und strategischer Wettbewerbsfähigkeit führen können.
Der Status quo: Ein Prozessmodell aus der analogen Ära
In vielen Unternehmen erfolgt die Angebotserstellung weiterhin manuell: Unterlagen werden durchgesehen, Positionen aus Leistungsverzeichnissen extrahiert, Mengen recherchiert und Preise geschätzt – oft gestützt auf historische Excel-Tabellen, persönliche Erfahrungswerte oder fragmentierte Preislisten (kinisto.com).
Diese Vorgehensweise bringt mehrere strukturelle Probleme mit sich:
1.1 Ressourcenintensität und Fachkräftemangel als limitierender Faktor
Erfahrene Kalkulatoren verbringen einen Großteil ihrer Arbeitszeit mit repetitiven Tätigkeiten, die nur begrenzt Wertschöpfung erzeugen. Angesichts des Fachkräftemangels entwickelt sich dieser Arbeitsmodus zu einer strategischen Belastung, die vielseitige Wachstumsoptionen einschränkt (allgemeinebauzeitung.de).
1.2 Fehleranfälligkeit und begrenzte Transparenz
Manuelle Prozesse führen zwangsläufig zu Ungenauigkeiten: vergessene Positionen, falsche Mengen oder veraltete Preisannahmen. Die daraus resultierenden Kostenrisiken – Unterkalkulationen, Nachtragsstreitigkeiten oder verlorene Ausschreibungen – sind in der Branche gut dokumentiert (meistertipp.de).
1.3 Statische Daten und fehlende Marktanbindung
Angebotskalkulationen basieren oft auf historischen Daten, die aktuellen Marktpreisbewegungen nicht standhalten. Echtzeitinformationen über Preisentwicklungen oder regionale Marktdynamiken fehlen häufig vollständig (meistertipp.de).
1.4 Wissensinseln statt organisationalem Lernen
Unternehmen sind stark abhängig vom impliziten Wissen einzelner Mitarbeitender. Dieses Expertenwissen ist schwer übertragbar, schwer skalierbar und schwer reproduzierbar (allgemeinebauzeitung.de).
In der Konsequenz wird jedes Angebot nahezu neu erfunden – unabhängig davon, wie viele ähnliche Projekte bereits bearbeitet wurden.
Das Ergebnis: Ein Angebotsprozess, der viel Zeit kostet, gleichzeitig aber wenig Transparenz und Zuverlässigkeit erzeugt.
2. KI als Transformationshebel: Von operativer Entlastung zu strategischem Vorteil
Künstliche Intelligenz entfaltet ihren Wert im Angebotswesen nicht primär durch Automatisierung, sondern durch die Fähigkeit, unstrukturierte Daten systematisch auszuwerten, Muster zu erkennen und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Damit entsteht ein hybrides Modell, in dem menschliche Expertise durch datenbasierte Entscheidungsunterstützung erweitert wird.
2.1 Automatisierte Analyse komplexer Ausschreibungsunterlagen
KI-Systeme können Leistungsverzeichnisse, Pläne und Ausschreibungstexte in Sekunden analysieren und strukturieren (kinisto.com). In Pilotprojekten – etwa bei STRABAG – werden LV-Dokumente vollautomatisch eingelesen und in Kalkulationsmodelle überführt (kalkulation-ki.com).
Die zeitliche Entlastung ist erheblich: Was bislang Stunden oder Tage in Anspruch nahm, wird auf Minuten oder Sekunden reduziert.
2.2 KI-gestützte Kalkulationslogik
Moderne Systeme gleichen Positionen aus Ausschreibungen mit historischen Datenbanken ab und identifizieren passende Preise, Aufwände oder Gerätekombinationen (kalkulation-ki.com).
Tools wie BRZ 365 erkennen semantische Ähnlichkeiten zwischen Positionen und liefern konsistente, nachvollziehbare Vorschläge – auch bei variierenden Textformulierungen (allgemeinebauzeitung.de).
2.3 Nutzung von Echtzeit-Marktdaten
KI ermöglicht erstmals eine kontinuierliche Analyse realer Marktpreise.
Cosuno etwa nutzt KI, um die Preislandschaft bestimmter Bauleistungen transparent abzubilden (handwerk.com).
Auf dieser Basis können Unternehmen Angebote präziser und marktnäher gestalten.
2.4 Skalierbarkeit durch Automatisierung
Mit KI verlieren Angebotsvolumen und Zeitdruck ihren Engpasscharakter.
Drees & Sommer berichten von Antwortzeiten von 20–30 Sekunden für komplexe Voranalysen (staatsanzeiger.de).
In diesem Modell wächst die Organisationsleistung nicht mehr linear mit der Anzahl der Mitarbeitenden.
2.5 Organisationales Lernen in Echtzeit
Durch die systematische Analyse vergangener Projekte entsteht eine kontinuierlich lernende Kalkulationsbasis.
Wissen, das früher ausschließlich in persönlichen Erfahrungswerten verankert war, wird in ein strukturiertes, reproduzierbares und skalierbares Modell überführt (allgemeinebauzeitung.de).
Der zentrale Effekt:
KI beseitigt strukturelle Ineffizienzen, erhöht die Kalkulationsqualität und erweitert die strategischen Handlungsspielräume von Unternehmen.
3. Strategische Implikationen: Warum der Einsatz von KI im Angebotswesen zur Pflicht wird
Die Bauwirtschaft ist traditionell risikoavers und prozessgebunden. Dennoch zeigt die Dynamik der aktuellen Marktentwicklung, dass Unternehmen, die frühzeitig auf KI-basierte Systeme setzen, signifikant besser positioniert sind.
3.1 Wettbewerbsvorteil durch Geschwindigkeit
Schnellere Angebotsabgaben erhöhen nachweislich die Zuschlagswahrscheinlichkeit (kinisto.com).
KI verschafft Unternehmen damit einen strukturellen Vorteil in einem Umfeld, in dem Reaktionsgeschwindigkeit oft über Erfolg oder Misserfolg entscheidet.
3.2 Reduzierte Kostenrisiken
Ein präziserer, datenbasierter Angebotsprozess reduziert die Wahrscheinlichkeit von Fehlkalkulationen und Nachtragsstreitigkeiten – ein wesentlicher Faktor für die Profitabilität (meistertipp.de).
3.3 Höhere Kapazität ohne zusätzliche Mitarbeitende
KI eliminiert den Ressourcenengpass, der viele KMU daran hindert, ihr Angebotsvolumen zu erhöhen.
3.4 Professionalisierung der Organisationsstruktur
Unternehmen entwickeln eine wiederholbare, skalierbare Wissensbasis – ein entscheidender Schritt in Richtung digitaler Exzellenz.
Fazit: Arqion als Architektur für datenbasierte Angebotsprozesse
Der Wandel im Angebotswesen ist kein temporärer Digitalisierungstrend, sondern Ausdruck einer strukturellen Marktverschiebung. Unternehmen, die frühzeitig KI-basierte Systeme implementieren, bauen nicht nur operative Effizienz auf – sie verschaffen sich einen dauerhaften strategischen Vorsprung in einem zunehmend kompetitiven Umfeld (leadersnet.at).
Mit Arqion entsteht eine neue Art von Infrastruktur für Bauunternehmen:
Ein KI-gestütztes Angebotsbetriebssystem, das den gesamten Prozess von der Analyse über die Kalkulation bis zur organisatorischen Zusammenarbeit orchestriert.
Im Gegensatz zu isolierten Automatisierungstools adressiert Arqion den Angebotsprozess ganzheitlich. Die Plattform verbindet:
automatisierte Dokumentenanalyse als Eintrittspunkt,
eine lernfähige, datenbasierte Kalkulationslogik,
marktpreisorientierte Referenzmodelle,
und kollaborative Workflows, die Wissen im Unternehmen skalieren.
Für kleine und mittelständische Betriebe entsteht dadurch ein struktureller Vorteil, der sich in vier Dimensionen zeigt:
Geschwindigkeit: Angebote, die früher Tage benötigten, entstehen in Minuten.
Präzision: Preise basieren nicht mehr auf Erfahrungswissen, sondern auf konsistenten Datenmodellen.
Kapazität: Der Angebotsdurchsatz steigt, ohne zusätzliche Mitarbeitende.
Organisationales Lernen: Wissen wird reproduzierbar, skalierbar und zu einer strategischen Ressource.
Arqion verschiebt die Rolle der Kalkulation von einer operativen Pflichtaufgabe hin zu einer datenbasierten Führungsdisziplin, die Wettbewerbsfähigkeit unmittelbar beeinflusst.
In einem Markt, in dem Margen vergleichsweise gering und Ausschreibungszyklen immer schneller werden, ist dieser Paradigmenwechsel entscheidend. Unternehmen, die Arqion implementieren, gestalten aktiv eine neue Generation des Angebotswesens – eine, in der Daten, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit den Ausschlag geben.
Strategische Schlussfolgerung:
Arqion ist kein inkrementelles Werkzeug, sondern die Grundlage einer neuen betrieblichen Architektur.
Unternehmen, die diesen Schritt früh vollziehen, definieren die Standards einer Branche, die sich gerade neu erfindet.