Gemini Enterprise im Vertrieb: Ausschreibungen prüfen und Angebote vorbereiten im Maschinenbau
Ein Maschinenbauer mit rund 1.200 Mitarbeitenden, davon etwa 100 im Vertrieb, führt Gemini Enterprise für das Vertriebsteam ein. Ein Agent prüft eingehende Ausschreibungen und markiert Anforderungen, Risiken und offene Fragen; ein eigener Agent auf der Gemini Enterprise Agent Platform erstellt aus Konfiguration und SAP-Daten einen ersten Angebotsentwurf. Der Projektplan sieht rund vier Monate vor.
- Vertriebsorganisationen mit vielen Ausschreibungen und technischen Angeboten
- Unternehmen mit Microsoft 365 und SAP, die KI ohne Plattformwechsel nutzen wollen
- Geschäftsführungen, die KI mit messbarem Nutzen statt Einzelpiloten wollen
Warum setzt ein Maschinenbauer KI im Vertrieb ein?
Der Vertrieb beantwortet jede Woche mehrere Ausschreibungen und erstellt technische Angebote. Ein großer Teil der Zeit geht in das Lesen umfangreicher Lastenhefte, das Abgleichen mit dem eigenen Produktprogramm und das Zusammentragen von Preisen und Lieferzeiten aus SAP. Die Geschäftsführung will diese Zeit zurückgewinnen. Entscheidend ist nicht ein weiterer KI-Pilot, sondern spürbare Entlastung im Tagesgeschäft. Gleichzeitig sollen Microsoft 365 und SAP bleiben, wie sie sind.
Das Wissen ist verstreut.
Frühere Angebote liegen in SharePoint, Kundendaten im CRM, Preise und Konfigurationen in SAP. Wer ein Angebot vorbereitet, sucht in mehreren Systemen gleichzeitig.
Freigaben bleiben beim Menschen.
Jedes Angebot muss vor dem Versand technisch und kaufmännisch geprüft werden. KI soll vorbereiten, nicht entscheiden.
Projektprofil
Wie arbeiten Gemini Enterprise und GEAP zusammen?
Gemini Enterprise ist die Arbeitsoberfläche für das ganze Vertriebsteam. Es durchsucht SharePoint und das CRM mit den bestehenden Berechtigungen, SAP-Daten kommen über einen eigenen Konnektor dazu. So beantwortet es Fragen zu früheren Angeboten, Kunden und Produkten. Ein Ausschreibungs-Agent, im Agent Designer ohne Code erstellt, prüft neue Lastenhefte, gleicht sie mit dem Produktprogramm ab und markiert Anforderungen, Abweichungen und offene Fragen.
Für die Angebotserstellung reicht ein Baukasten nicht: Hier braucht es Konfigurationsregeln, Preise und Lieferzeiten aus SAP. Deshalb entsteht auf der Gemini Enterprise Agent Platform ein eigener Angebots-Agent. Er erstellt einen ersten Angebotsentwurf, den der Vertrieb prüft und freigibt. Für die Analyse sehr langer Unterlagen lässt sich im Model Garden auch ein anderes Modell wählen, etwa Claude von Anthropic.
Konzept und Architektur
Zielbild für die KI-Plattform: Identitäten und Berechtigungen, Zugriff auf SharePoint, CRM und SAP, Governance-Regeln, Modellwahl und Kostenrahmen. Zwei Wochen.
Anwendungsfälle und Daten
Vertriebsprozesse aufnehmen, Ausschreibungs- und Angebotsablauf vermessen, Datenquellen und Berechtigungen klären. Zwei Wochen.
Gemini Enterprise für den Vertrieb
Anbindung von SharePoint und CRM über fertige Konnektoren, SAP über einen eigenen Konnektor, Pilot mit 20 Vertriebsmitarbeitenden, Schulungen. Vier Wochen.
Ausschreibungs-Agent
Im Agent Designer erstellt, mit früheren Ausschreibungen getestet, danach für den ganzen Vertrieb freigegeben. Vier Wochen.
Angebots-Agent auf GEAP
Mit dem Agent Development Kit entwickelt, an SAP angebunden, mit Testfällen und Freigabeschritt abgesichert. Sechs Wochen.
Betrieb und Ausbau
Überwachung, Kostenkontrolle und weitere Agenten, etwa für die Vorbereitung von Kundenterminen.
Welche Technik kommt zum Einsatz?
Gemini Enterprise
KI-Arbeitsoberfläche für das Vertriebsteam mit Unternehmenssuche über SharePoint, CRM und SAP-Daten.
Agent Designer
Erstellt den Ausschreibungs-Agenten ohne Code.
Gemini Enterprise Agent Platform
Entwicklung, Betrieb und Überwachung des Angebots-Agenten.
Agent Development Kit
Programmiergerüst für den Angebots-Agenten mit SAP-Anbindung.
Gemini und Claude
Modellwahl je Aufgabe über den Model Garden.
Die Verarbeitung lässt sich auf europäische Google-Cloud-Regionen festlegen; Kundendaten werden nicht zum Training der Modelle genutzt.
Woran lässt sich der Nutzen nach vier Monaten messen?
Ausgangslage
- Lastenhefte werden manuell gelesen und abgeglichen
- Wissen verteilt auf SharePoint, CRM und SAP
- Angebotsentwürfe entstehen jedes Mal neu
- Microsoft 365 und SAP sind gesetzt
Messgrößen nach vier Monaten
- Zeit vom Eingang einer Ausschreibung bis zur Entscheidung, ob ein Angebot abgegeben wird
- Anteil der Angebote, die aus einem Agenten-Entwurf entstehen
- Wöchentliche Nutzung von Gemini Enterprise im Vertriebsteam
Klär in 30 Minuten, wo KI euren Vertrieb entlasten kann
- Einordnung der Ausgangslage
- Grobe Abschätzung von Umfang und Dauer
- Nächste Schritte
