KI und öffentliche Ausschreibungen 2026: was sie kann und was sie verfehlt
KI und Ausschreibungen 2026: Vergabeunterlagen auswerten, Kriterien extrahieren, technisches Konzept, nützliche Prompts, Risiken und Grenzen.
Aktualisiert am 5. September 2026
Geprüft am 5. September 2026.
2026 ist nicht mehr die Frage, ob man ein Sprachmodell für die Teilnahme an Ausschreibungen einsetzt, sondern wo es echten Nutzen bringt und wo es Punkte oder einen Auftrag kostet. Die Trennlinie ist scharf: KI ist ausgezeichnet darin, Dokumente zu lesen, zusammenzufassen und umzuformulieren, die man ihr gibt, und sehr schlecht darin, die Bekanntmachungen dieser Woche selbst zu finden.
Was Unternehmen tatsächlich mit KI tun
Fünf Anwendungen kehren regelmäßig wieder.
Auswertung der Vergabeunterlagen. Eine Unterlage umfasst oft mehrere hundert Seiten in fünf oder sechs Dateien. Ein Modell, das lange PDF-Dateien lesen kann, zieht daraus in Minuten den genauen Gegenstand, die Losaufteilung, die Laufzeit, die Vertragsstrafen, die einzureichenden Unterlagen und die kritischen Punkte der Besonderen Vertragsbedingungen.
Zusammenfassung und Teilnahmeentscheidung. Die Zusammenfassung einer Auftragsbekanntmachung in einem festen Format (Auftraggeber, Gegenstand, Frist, geschätzter Wert, Zugangsbedingungen) erlaubt es, einen Stapel Bekanntmachungen deutlich schneller zu sichten.
Extraktion der Zuschlagskriterien. Die Bewerbungsbedingungen beschreiben Gewichtung und Unterkriterien, mal in einer Tabelle, mal in einem Absatz auf Seite zwölf. Die strukturierte Extraktion dieser Kriterien mit ihren Gewichten dient anschließend als Gliederung des Konzepts.
Schreiben des technischen Konzepts. Die verbreitetste und riskanteste Anwendung. KI liefert eine an den Kriterien ausgerichtete Gliederung, formuliert Absätze früherer Konzepte um und prüft, ob jede Anforderung der Leistungsbeschreibung beantwortet ist. Den eigentlichen Mehrwert, der aus dem Unternehmen kommt, erfindet sie nicht.
Beobachtung und Klassifikation. Sind die Bekanntmachungen erst einmal aus einer aktuellen Quelle geholt, ordnet ein Modell sie sehr gut nach Relevanz, vergibt CPV-Codes und erkennt Dubletten. Entscheidend ist das "erst einmal geholt".
Was KI gut kann und was nicht
| Aufgabe | Allgemeines Modell | Warum |
|---|---|---|
| Beigefügte Vergabeunterlagen zusammenfassen | Gut | Der Text liegt vor, die Aufgabe ist Verdichtung |
| Kriterien, Gewichtungen und Fristen extrahieren | Gut | Strukturierte Extraktion, Zeile für Zeile zu prüfen |
| Eine Tätigkeit in CPV-Codes übersetzen | Gut | Die Systematik ist öffentlich und stabil |
| Synonyme des Vergabestellenvokabulars erzeugen | Sehr gut | Keine aktuellen Daten nötig |
| Bereits gesammelte Bekanntmachungen sortieren und bewerten | Gut | Klassifikation auf geliefertem Text |
| Ein Konzept umformulieren und strukturieren | Brauchbar, mit Gegenlesen | Der Inhalt muss aus dem Unternehmen kommen |
| Die Bekanntmachungen dieser Woche finden | Schlecht | Nur teilweiser Zugang zu den Plattformen, veraltete Treffer |
| Einen nicht veröffentlichten Schätzwert nennen | Schlecht | Reine Erfindung |
| Eine Norm, eine Referenz oder einen Paragrafen zitieren | Riskant | Plausible, aber falsche Fundstellen |
| Ein Angebot allein schreiben und unverändert abgeben | Schlecht | Generische Antwort, wird als solche bewertet |
Der blinde Fleck: aktuelle Bekanntmachungen finden
Das ist die am häufigsten unterschätzte Grenze. Allgemeine Assistenten, ChatGPT und Perplexity eingeschlossen, haben nur sehr eingeschränkten Zugang zu den Veröffentlichungsplattformen. Auf die Frage "finde die laufenden Ausschreibungen für IT-Betrieb in Bayern" liefern sie überwiegend alte, oft bereits geschlossene Verfahren.
Dafür gibt es drei technische Gründe. Die Vergabeplattformen sind schlecht indexiert: Ihre Inhalte liegen hinter Formularen, Sitzungen und JavaScript. Das Zeitfenster einer Ausschreibung ist kurz, oft drei bis fünf Wochen, während ein Suchindex langsamer nachzieht. Und die verlässlichen Quellen sind Schnittstellen: Der Datenservice Öffentlicher Einkauf stellt die deutschen Bekanntmachungen als offene Daten bereit, TED bietet eine Such-API, und kein allgemeiner Assistent fragt sie ab.
Daraus folgt die Regel: Das Sprachmodell kommt nach der Entdeckung zum Einsatz, nie für die Entdeckung.
Drei konkrete Risiken
Erfundene Fundstellen
Ein Modell erzeugt plausiblen, nicht geprüften Text. In einem technischen Konzept führt das zu Normnummern, die es nicht gibt, zu Zertifizierungen, die das Unternehmen nicht besitzt, zu erfundenen Referenzprojekten oder zu falsch zitierten Paragrafen der VgV oder VOB. Eine falsche Angabe ist nicht nur ein Formfehler: Sie kann als unzutreffende Erklärung gewertet werden und nach § 124 GWB zum Ausschluss führen. Jede sachliche Angabe eines Modells muss von einer Person geprüft werden, die sie kennt.
Die generische Antwort
Ein ohne eigenes Material erzeugter Text erkennt man an Allerweltsformulierungen und am Fehlen operativer Details. Die Qualitätskriterien belohnen genau das Gegenteil: namentlich benanntes Personal, bezifferter Terminplan, auf das Objekt angewandte Methodik, auf den beschriebenen Bedarf zugeschnittene Maßnahmen. Eine flüssige, aber austauschbare Antwort verliert Punkte genau dort, wo der Abstand entsteht.
Vertraulichkeit der Vergabeunterlagen
Die Unterlagen enthalten mitunter Pläne, Betriebsdaten oder Adressen sensibler Objekte, und das entstehende Angebot enthält Strategie und Preise. Drei Mindestvorkehrungen: prüfen, dass der Anbieter die übermittelten Daten nicht zum Training verwendet, ein professionelles Angebot mit vertraglicher Zusage dazu wählen, und aus den Dokumenten entfernen, was nicht enthalten sein muss. Manche Vergabeunterlagen enthalten Vertraulichkeitsklauseln, die eine Weitergabe an Dritte untersagen, und ein Onlinedienst ist ein Dritter. Werden dabei personenbezogene Daten verarbeitet, braucht es zusätzlich einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Artikel 28 DSGVO.
Prompts, die funktionieren
Diese drei Formulierungen zielen auf Aufgaben, in denen das Modell gut ist: Die Daten werden geliefert, oder sie sind stabil.
Zusammenfassung einer Bekanntmachung. Den Text der Bekanntmachung einfügen und ein festes Format vorgeben.
Hier ist eine Auftragsbekanntmachung. Gib ausschließlich als Liste zurück:
Auftraggeber, Gegenstand in einem Satz, Auftragsart (Bau / Liefer / Dienst),
Verfahrensart, Losaufteilung, Angebotsfrist, Laufzeit,
Zuschlagskriterien mit Gewichtung, geforderte Unterlagen.
Fehlt eine Angabe in der Bekanntmachung, schreibe "nicht angegeben".
Ergänze nichts, was nicht im Text steht.
Die letzte Anweisung ist die wichtigste: Sie verringert das Auffüllen von Lücken durch Erfindung.
Zuordnung von CPV-Codes. Nützlich für den Aufbau eines Beobachtungsprofils.
Für die Tätigkeit "{Tätigkeit}" nenne die passenden CPV-Codes,
vom Breiten zum Präzisen, jeweils mit amtlicher Bezeichnung und einer Note
von 1 bis 5 für die Wahrscheinlichkeit, dass eine Vergabestelle ihn verwendet.
Ergänze die benachbarten Codes, die zur Rauschvermeidung auszuschließen sind.
Antworte als JSON.
Prüfen Sie die Codes danach im amtlichen CPV-Browser: Ein Modell erzeugt leicht einen formal korrekten, aber nicht existierenden Code.
Erweiterung von Synonymen. Die Suche der Plattformen ist wörtlich: Wer IT-Dienstleistungen sucht, findet keine Bekanntmachung mit dem Titel Managed Services. Varianten des Vergabestellenvokabulars zu erzeugen, ist die Stärke eines Modells.
Du bist Vergabestelle einer deutschen Kommune. Nenne für die Tätigkeit
"{Tätigkeit}" 15 bis 20 Formulierungen, die im Betreff einer Bekanntmachung
vorkommen würden, Verwaltungsjargon eingeschlossen, danach die nahen Begriffe,
die auszuschließen sind. Antworte als JSON.
Die Haltung der Vergabestellen
Es gibt derzeit keine vergaberechtliche Sonderregelung für künstliche Intelligenz, weder für Vergabestellen noch für Unternehmen. Weder GWB noch VgV, UVgO oder VOB/A erwähnen sie. Es gelten die bestehenden Regelwerke: die Grundsätze des Vergaberechts, die DSGVO und die europäische KI-Verordnung (Verordnung (EU) 2024/1689), die am 1. August 2024 in Kraft getreten ist und deren Pflichten gestaffelt anwendbar werden.
Erste Klauseln tauchen dennoch auf. Vereinzelt verlangen Bewerbungsbedingungen, den Einsatz generativer Systeme bei der Angebotserstellung offenzulegen oder zu unterlassen. Solche Klauseln gelten in der Fachliteratur als kaum überprüfbar und rechtlich angreifbar. Sie existieren aber, was ein aufmerksames Lesen der Bewerbungsbedingungen vor der Antwort rechtfertigt.
Eine Rechtsprechung der Vergabekammern zu einem mit einem Sprachmodell verfassten Angebot ist nicht bekannt. Die Praxis ist damit ungeregelt, und die vorsichtige Linie besteht darin, KI als internes Schreibwerkzeug zu behandeln, für das das Unternehmen vollständig verantwortlich bleibt, genau wie für ein Textprogramm oder eine externe Beratung. In Österreich ist die Lage identisch: Das Bundesvergabegesetz kennt keine KI-Regelung, es gilt dieselbe europäische Verordnung.
Scoutee wendet diese Trennung an: Die Bekanntmachungen werden aus datierten, strukturierten Quellen gesammelt, und das Modell greift erst danach ein, um das tatsächlich Veröffentlichte zu sortieren und zusammenzufassen.