Use Cases

Wie ein Treuhänder seine Offerten halbiert hat

Kurz gesagt

Ein Treuhänder aus der Region hat den Aufwand für seine Offerten halbiert, ohne neue Software und ohne Budget. Er hat seine besten alten Offerten anonymisiert, daraus eine Vorlage für einen KI-Assistenten gebaut und sich vier Wochen gegeben, in denen es erst mittelmässig sein durfte. Heute diktiert er die Eckdaten, die KI schreibt den Entwurf, er prüft und ergänzt die persönlichen Sätze. Aus zwei bis drei Stunden pro Offerte wurden 45 bis 60 Minuten, und das Muster passt auf fast jedes KMU.

Treuhänder prüft am Schreibtisch eine Offerte, die ein KI-Assistent vorbereitet hat

Keine neue Software, kein Berater-Projekt, kein Budget. Ein Treuhänder aus der Region hat den Aufwand für seine Offerten halbiert, mit einem KI-Assistenten und vier Wochen Geduld. Hier ist der Weg, Schritt für Schritt, zum Nachmachen.

Das Problem kannte er seit Jahren, so wie es viele Dienstleister kennen. Jede Anfrage für ein Mandat heisst: Offerte schreiben. Leistungsumfang beschreiben, Abgrenzungen sauber formulieren, Preise begründen, alles im richtigen Ton. Zwei bis drei Stunden pro Offerte, und die Arbeit macht der Chef selbst, weil nur er den Ton trifft. Abends, nach dem Tagesgeschäft.

Der Engpass war nicht das Wissen. Er wusste bei jeder Anfrage innert Minuten, was er anbieten würde und zu welchem Preis. Der Engpass war der Weg vom Kopf ins Dokument.

Schritt 1: Die eigenen Offerten anschauen

Der erste Schritt hatte mit KI noch gar nichts zu tun. Er legte seine letzten zehn Offerten nebeneinander und stellte fest, was er vorher nie so klar gesehen hatte: 80 Prozent des Textes wiederholten sich. Gleiche Struktur, gleiche Abschnitte, gleiche Formulierungen. Was von Offerte zu Offerte änderte, waren der Leistungsumfang, die Preise und zwei, drei Sätze zur Situation des Kunden.

Das ist der Punkt, an dem viele KMU-Aufgaben KI-tauglich werden: wenn du erkennst, dass eine Aufgabe, die sich jedes Mal individuell anfühlt, zum grössten Teil Muster ist. Individuell ist nur der Kern. Der Rest ist Verpackung, und Verpackung kann die Maschine.

Schritt 2: Die Muster der Maschine beibringen

Aus den zehn Offerten wählte er die drei besten aus, entfernte alle Kundennamen und Zahlen, die nicht hineingehören, und baute daraus eine Vorlage für seinen KI-Assistenten. Kein Techniker weit und breit, das Ganze ist ein Textdokument:

So sieht eine gute Offerte von uns aus (drei Beispiele). So klingen wir (kurze Beschreibung des Tons). Das sind unsere Leistungsbausteine mit Preislogik. Und dann die Arbeitsanweisung: Wenn ich dir die Eckdaten einer Anfrage gebe, schreib die Offerte nach diesem Muster und markiere alles, was du nicht sicher weisst, mit «KLÄREN».

Die erste Version war mittelmässig. Die dritte war brauchbar. Ab der fünften Anfrage kam ein Entwurf, bei dem er nur noch den Kern anpasste: Umfang, Preis, die persönlichen Sätze zum Kunden. Das Feilen an der Vorlage kostete ihn über vier Wochen vielleicht drei Stunden. Danach war sie ein Werkzeug, das bleibt.

Schritt 3: Die Kontrolle behalten, den Aufwand abgeben

Heute läuft es so: Anfrage kommt rein, er diktiert die Eckdaten in fünf Minuten, der Assistent liefert den Entwurf, er liest ihn wie ein Chef den Entwurf eines guten Mitarbeiters, korrigiert, ergänzt die Sätze, die nur er schreiben kann, fertig. Aus zwei bis drei Stunden wurden 45 bis 60 Minuten. Bei zwei bis drei Offerten pro Woche sind das gut zwei Stunden, jede Woche, dauerhaft.

Zwei Dinge haben sich nebenbei verbessert, mit denen er nicht gerechnet hatte. Die Offerten gehen schneller raus, oft am gleichen Tag, und wer zuerst offeriert, offeriert öfter erfolgreich. Und die Qualität wurde gleichmässiger, weil die Vorlage auch an einem müden Donnerstagabend nicht schlampt.

Was sich nicht verändert hat: Kein Kunde hat je eine Offerte von einer Maschine bekommen. Jede geht durch seine Hände, jede trägt seine Sätze. Die KI schreibt vor, er entscheidet. Diese Reihenfolge ist der Grund, warum es funktioniert.

Was du daraus mitnimmst

Der Fall ist Treuhand, das Muster ist universell. Es funktioniert für Offerten von Schreinereien, Berichte von Architekten, Rapporte von Installateuren, Stellungnahmen von Anwälten. Die Prüfliste dafür passt auf einen Bierdeckel:

  • Wiederholt sich die Aufgabe regelmässig?
  • Steckt das Wissen dafür in deinem Kopf und in alten Dokumenten?
  • Ist der Engpass das Formulieren, nicht das Entscheiden?

Dreimal Ja heisst: Das ist ein Kandidat. Nimm deine besten alten Beispiele, anonymisiere sie, bau deine Vorlage, und gib dir vier Wochen, in denen es erst mittelmässig sein darf.

Wenn du deinen eigenen Fall an einem Abend durchspielen willst statt allein zu tüfteln: In der KI-Hafen Community machen wir regelmässig Working Sessions genau dazu, mit deinen Dokumenten und deinem Fall. Bring den Bierdeckel mit.

Häufige Fragen

Für welche Aufgaben im KMU lohnt sich KI zuerst?

Für Aufgaben, die sich regelmässig wiederholen, deren Wissen bereits in alten Dokumenten steckt und bei denen das Formulieren mehr Zeit kostet als das Entscheiden. Offerten, Berichte, Protokolle und Standardkorrespondenz sind darum in fast jedem KMU die ersten Kandidaten.

Wie lange dauert es, bis so ein KI-Ablauf im Betrieb funktioniert?

Im beschriebenen Fall rund vier Wochen neben dem Tagesgeschäft, mit etwa drei Stunden Aufwand für das Verfeinern der Vorlage. Die ersten Entwürfe sind erfahrungsgemäss mittelmässig; brauchbar wird es, wenn du der KI gute eigene Beispiele und klare Anweisungen gibst und nach jedem Durchgang nachjustierst.

Merken Kunden, wenn eine Offerte mit KI erstellt wurde?

Nicht, wenn die Reihenfolge stimmt: Die KI liefert den Entwurf nach deinen eigenen Vorlagen, du prüfst, korrigierst und ergänzt die persönlichen Teile. Der Ton bleibt deiner, die Verantwortung auch. Was Kunden im beschriebenen Fall gemerkt haben, war etwas anderes: Die Offerte kam schneller.

← Zurück zu allen Artikeln

Neues aus dem Hafen, direkt ins Postfach.

KI-Neuigkeiten gefiltert und eingeordnet, ohne Hype. Ein Mail, wenn es etwas Brauchbares gibt, nicht öfter.