Laava LogoLaava

Projectcontext

Tenderdrafting vanuit interne kennis

AI-tenderworkflow die een aanbesteding omzet in een gestructureerd eerste concept door vereisten te koppelen aan interne cases, cv's en herbruikbare proposal-kennis.

Gevalideerd conceptMiddelgroot adviesbureau2025

Klantidentiteit vertrouwelijk gehouden

Side view of a deep stack of printed pages — tender weight in paper
3,8/5
Conceptkwaliteitsscore
Gemeten
~12
Minuten per eerste concept
Gemeten
5
Tenders getest
Geobserveerd

Onderbouwing

Gemeten in een gerichte validatie op vijf historische aanbestedingen. De concepten zijn beoordeeld als vertrekpunt, niet als direct indienbare voorstellen.

De uitdaging

De oplossing

Gebruikte technologie

LangGraphQdrantAzure OpenAIPython

Het resultaat

Bid managers beoordeelden de gegenereerde concepten als een bruikbaar startpunt in plaats van een novelty-output: gemiddeld 3,8/5 tegenover 4,5/5 voor de oorspronkelijke handmatig geschreven winnende inzendingen. Eerste concepten kwamen binnen ongeveer 12 minuten in plaats van 2 tot 3 dagen, en de retrieval-laag selecteerde in 4 van de 5 tenders zonder handmatige correctie het juiste ondersteunende materiaal.

Dat verandert de economie van tenderwerk. Minder tijd verdwijnt in reconstructie, en meer tijd blijft beschikbaar voor aanscherping van positionering, bewijs en winstrategie.

Volgende stap

Ook verkennen waar dit als eerste kan landen?

Begin met één concreet proces. In de AI Opportunity Scan maken we scherp waar AI waarde toevoegt en wat de beste eerste route is.

Tenderdrafting vanuit interne kennis Case Study | Laava