KI-Agenten stelle ich mir im öffentlichen Einkauf manchmal noch immer wie die Tauben bei Aschenbrödel vor.
Alles liegt durcheinander, die Zeit läuft, niemand hat die Kapazität, jedes Körnchen einzeln zu sortieren, und plötzlich kommen kleine Helfer dazu, die trennen, bündeln, ordnen und vorbereiten, was ein einzelner Mensch in der vorgesehenen Zeit kaum sauber bewältigen könnte.
Das Bild ist charmant, weil es einen realen Punkt trifft. Öffentliche Beschaffung beginnt selten in einem geordneten Datenraum. Bedarfsmeldungen kommen aus Fachbereichen, die dringend etwas benötigen und nur begrenzt beschreiben können, welche technische, organisatorische oder rechtliche Struktur später erforderlich ist. Alte Vergabeakten liegen in unterschiedlichen Systemen. Leistungsbeschreibungen müssen fachliche Erwartungen, technische Architektur, Datenschutz, Informationssicherheit, Haushaltslogik, Vertragsbedingungen und Wertungssystematik zusammenführen. Bieterfragen treffen häufig genau die Stellen, an denen der Bedarf noch unscharf formuliert ist. Nachweise, Lieferantendaten, Preisblätter, Bewertungsmatrizen und Dokumentationsvermerke müssen anschließend so geordnet werden, dass die Vergabeentscheidung nachvollziehbar bleibt.
KI kann hier unterstützen, weil der öffentliche Einkauf kein bloßes Digitalisierungsproblem hat, sondern ein Strukturproblem. Zu viele Informationen, verstreute Dokumente, wechselnde Systeme, zu wenige Menschen, zu wenig Zeit und eine wachsende fachliche Komplexität führen gerade bei IT-, Cloud- und KI-Beschaffungen dazu, dass klassische Routinen schnell an Grenzen stoßen.
Die erste Entlastung entsteht in der Vorarbeit
Der erste Nutzen von KI liegt in der Entlastung bei der Vorarbeit. Systeme können alte Vergabeunterlagen durchsuchen, frühere Leistungsbeschreibungen auswerten, Anforderungen clustern, Markterkundungen vorbereiten, technische Begriffe erklären, erste Synopsen erstellen, formale Widersprüche markieren und vorhandene Dokumente in eine lesbare Ordnung bringen. Sie können helfen, aus verstreuten Bedarfsmeldungen ein erstes Leistungsbild zu entwickeln, typische Vertragsbausteine zu identifizieren oder nachzuvollziehen, welche Sicherheitsanforderungen in vergleichbaren Verfahren bereits verwendet wurden.
In dieser Form wirkt KI wie ein leistungsfähiges Arbeitsmittel. Sie nimmt der Vergabestelle keine Entscheidung ab, reduziert aber Suchaufwand, Wiederholungsarbeit und kognitive Last. Gerade kleinere Vergabestellen, Fachbereiche ohne ausgeprägte IT-Vergabeerfahrung oder öffentliche Auftraggeber mit hoher Verfahrensdichte können dadurch entlastet werden.
Aus Unterstützung wird Vorstrukturierung
Die Grenze verschiebt sich, sobald Unterstützung näher an die Entscheidungsvorbereitung rückt.
Eine KI, die zehn alte Leistungsbeschreibungen zusammenfasst, arbeitet anders als ein System, das daraus konkrete Eignungsanforderungen, Zuschlagskriterien oder Vertragsklauseln vorschlägt. Eine KI, die Bieterfragen thematisch sortiert, entlastet anders als ein Agent, der erkennt, welche Rückfragen verfahrensrelevant sein könnten und dazu Antwortentwürfe vorbereitet. Ein System, das Angebotsunterlagen auf Vollständigkeit prüft, hat eine andere Rolle als eine Anwendung, die Risiken priorisiert, Preisauffälligkeiten markiert oder Angebotsinhalte für eine Bewertungsmatrix vorstrukturiert.
Hier beginnt die verfahrensprägende Wirkung.
Das System entscheidet weiterhin weder über Zuschlag noch über Ausschluss oder Wertung. Es kann aber beeinflussen, welche Informationen sichtbar werden, welche Risiken zuerst betrachtet werden, welche Abweichungen als erheblich erscheinen, welche Unterlagen in den Vordergrund rücken und welche nächsten Schritte der Vergabestelle vorgeschlagen werden. Die Entscheidung bleibt menschlich. Die Entscheidungslage entsteht zunehmend systemgestützt.
Die relevante Frage stellt sich früher als viele denken
Viele Diskussionen über KI kreisen um die Frage, ob ein System eine Entscheidung automatisiert trifft. Für Vergabeverfahren setzt diese Betrachtung zu spät an. Der rechtlich und praktisch relevante Moment liegt häufig dort, wo Informationen ausgewählt, gewichtet, verdichtet und in eine Form gebracht werden, die Menschen anschließend prüfen, bewerten und verantworten sollen.
Eine schlechte Vorstrukturierung kann eine Entscheidung verzerren, ohne selbst als Entscheidung aufzutreten. Eine unvollständige Quellenbasis kann den Blick auf den Markt verengen. Ein Risikoscore kann Aufmerksamkeit lenken. Ein Formulierungsvorschlag kann Anforderungen verschieben. Eine automatisierte Zusammenfassung kann Nuancen verlieren, die für Gleichbehandlung, Transparenz oder Leistungsbestimmungsrecht relevant sind. Ein Ranking kann fachliche Objektivität suggerieren, obwohl es auf Annahmen, Datenlücken oder modellseitigen Prioritäten beruht.
Deshalb genügt es bei KI im öffentlichen Einkauf nicht, irgendwo einen menschlichen Freigabeschritt vorzusehen. Menschliche Aufsicht klingt beruhigend, kann aber praktisch leer laufen, wenn die prüfende Person nur noch ein Ergebnis sieht, dessen Entstehung sie fachlich und technisch kaum nachvollziehen kann. Aufsicht setzt voraus, dass Quellen, Annahmen, Modellstände, Werkzeugzugriffe, Bearbeitungsschritte und Abweichungen sichtbar bleiben. Fehlt diese Grundlage, wird aus Prüfung Zustimmung unter Zeitdruck.
Die nächste Stufe heißt agentische Einkaufsplattform
Die nächste Ausbaustufe geht über einzelne KI-Werkzeuge hinaus. Sie liegt in agentischen Einkaufsplattformen.
Eine solche Plattform wäre keine bloße Schreibassistenz für Leistungsbeschreibungen und kein isolierter Chatbot neben der elektronischen Vergabeakte. Sie würde Bedarfserfassung, Wissensbasis, Marktsichtung, Lieferantendaten, Vergabeunterlagen, Bieterkommunikation, Angebotsanalyse, Vertragsmanagement, Haushalt, Fachverfahren und Dokumentation miteinander verbinden. Agentische Systeme könnten dann Aufgaben über mehrere Schritte hinweg verfolgen, Daten aus verschiedenen Quellen abrufen, Workflows anstoßen, Rückfragen vorbereiten, Fristen überwachen, Ausnahmen erkennen und der Vergabestelle nächste Bearbeitungsschritte vorschlagen.
Technisch ist diese Richtung bereits angelegt. Moderne KI-Systeme können Werkzeuge nutzen, Datenquellen anbinden, Fachverfahren über Schnittstellen ansprechen, Dokumente analysieren, Prozesszustände speichern und innerhalb definierter Berechtigungen Aktionen auslösen. Der Einkauf wird damit zu einem Ort, an dem Dokumentenarbeit, Prozesssteuerung und Datenarchitektur enger zusammenrücken.
Wo der Nutzen besonders groß werden kann
Für öffentliche Auftraggeber kann eine agentische Einkaufsplattform Bedarfsmeldungen früh strukturieren, Dopplungen erkennen, geeignete Vertragsmuster vorschlagen, relevante Altverfahren auffinden, Markterkundung und Wirtschaftlichkeitsbetrachtung vorbereiten, Bieterfragen bündeln, Angebotsunterlagen systematisch auswerten, Nachweise abgleichen, ungewöhnliche Preisstrukturen markieren, Vertragsfristen überwachen und später auch Leistungsstörungen, Änderungsbedarfe oder Exit Pflichten im Blick behalten.
Gerade bei IT-, Cloud- und KI-Beschaffungen wäre das mehr als Komfort. Dort müssen Architektur, Betriebsmodell, Sicherheitsanforderungen, Datenflüsse, Rollen, Schnittstellen, Anbieterbedingungen, Änderungsmechanismen, Protokollierung, Audit und Exit bereits in den Vergabeunterlagen so beschrieben werden, dass die spätere Nutzung steuerbar bleibt. Eine Plattform, die diese Informationen verbindet, kann fachlich wertvoll sein.
Werkzeugzugriff ist Macht
Die gleiche Plattform erzeugt neue Abhängigkeiten.
Je stärker Bedarf, Marktbild, Vergabeakte, Bewertungsvorbereitung, Vertragsdaten und Lieferantenwissen in einem System zusammenlaufen, desto größer wird die Bedeutung der Plattformarchitektur selbst. Werkzeugzugriff ist keine technische Nebensache. Ein Agent, der nur liest, hat eine andere Machtstellung als ein Agent, der Nachrichten vorbereitet, Daten in Fachverfahren verändert, Workflows startet, Lieferanteninformationen priorisiert oder Fachbereiche zur Nacharbeit auffordert. Der Aktionsraum des Systems wird damit zu einer vergaberechtlich relevanten Größe.
Auch die Datenbasis verdient Aufmerksamkeit. Wenn Systeme alte Vergaben als Wissensbasis nutzen oder aus alten Unterlagen Muster ableiten, übernehmen sie Erfahrung und deren Fehler. Unklare Leistungsbeschreibungen, überholte Sicherheitsanforderungen, versteckte Produktnähe, unpassende Zuschlagskriterien oder schlecht dokumentierte Bewertungsmuster werden durch KI nicht automatisch geheilt. Sie können sogar stabilisiert werden, wenn das System gerade diese Muster als bewährte Praxis erkennt.
Plattformabhängigkeit entsteht auch in der Organisation
Hinzu kommt eine neue Form der Plattformabhängigkeit. Wer Beschaffungsprozesse, Wissensbestände, Freigabelogiken, Bewertungsunterstützung und Vertragsdaten tief in ein System integriert, gewinnt zunächst Geschwindigkeit und Übersicht. Gleichzeitig wird ein späterer Anbieterwechsel schwieriger, wenn Datenmodelle, Prozesslogiken, Prompt Bibliotheken, Nachweispfade, Rollenmodelle und Integrationen nicht portabel gestaltet sind. Der Lock in entsteht dann auch in der organisatorischen Routine der Vergabestelle.
Auch die Dokumentation muss mitwachsen. Ein klassischer Vergabevermerk kann erklären, warum ein Verfahren gewählt, welche Kriterien festgelegt und wie Angebote bewertet wurden. Bei KI gestützter Entscheidungsvorbereitung muss zusätzlich nachvollziehbar bleiben, welche Quellen das System genutzt hat, welche Version eines Modells eingesetzt wurde, welche Prompts oder Systemanweisungen relevant waren, welche Werkzeugaufrufe erfolgt sind, welche Ergebnisse verworfen wurden, wo Menschen eingegriffen haben und weshalb von einem Systemvorschlag abgewichen wurde.
Das ist keine Bürokratie aus Vorsicht. Es ist die Voraussetzung dafür, dass die Vergabestelle ihre eigene Prüfung später belegen kann.
Was in Vergabeunterlagen und Vertrag geklärt werden muss
Die zentrale Beschaffungsfrage lautet deshalb nicht, ob KI im öffentlichen Einkauf eingesetzt werden darf. Sie lautet, welche Vorstrukturierung das System übernimmt und wie diese Vorstrukturierung begrenzt, geprüft, korrigiert und dokumentiert wird.
Daraus ergeben sich konkrete Anforderungen an die Beschaffung solcher Systeme.
In den Vergabeunterlagen muss beschrieben werden, welche Rolle das System im Verfahren hat, welche Datenräume es nutzen darf, welche Fachverfahren angebunden werden, welche Aktionen erlaubt sind, welche Punkte für menschliche Prüfung und Freigabe zwingend bleiben, welche Protokolle erzeugt werden, wer diese Protokolle auswertet und wie Abweichungen dokumentiert werden. Ebenso muss geklärt werden, welche Leistungen der Anbieter im Betrieb schuldet, wie Änderungen am Modell, an Prompts, an Konnektoren, an Sicherheitsmechanismen und an Anbieterbedingungen kontrolliert werden und wie die Vergabestelle handlungsfähig bleibt, wenn sich technische oder regulatorische Rahmenbedingungen ändern.
Die Cloud Erfahrung hilft, reicht aber nicht aus
Damit rückt KI-Beschaffung nahe an das heran, was Vergabestellen aus Cloud-Beschaffungen kennen. Cloud hat gezeigt, dass Beschaffung mit dem Vertragsschluss nicht erledigt ist. Rollen, Konfiguration, Sicherheitsprozesse, Monitoring, Anbieterbedingungen, Policy Änderungen, Exit und Dokumentation prägen den Betrieb über Jahre. KI-Agenten verschieben diese Steuerungsfrage weiter nach vorn, weil die relevante Wirkung bereits dort entstehen kann, wo Informationen ausgewählt, verdichtet und für menschliche Entscheidungen vorbereitet werden.
Für den öffentlichen Einkauf liegt darin eine große Chance. Gut gestaltete KI kann den Denkraum der Vergabestelle entlasten, operative Last reduzieren und Verfahren fachlich sauberer vorbereiten. Sie kann verstreutes Wissen nutzbar machen, Risiken früher sichtbar machen und Beschaffungsprozesse weniger abhängig von Einzelwissen und Zufall organisieren.
Die Rolle bleibt bei der Vergabestelle
Diese Entlastung wird nur tragfähig, wenn die Grenze zwischen Unterstützung und Verantwortung gebaut wird. Sie entsteht in Leistungsbeschreibung, Vertrag, Architektur, Berechtigungskonzept, Protokollierung, Freigabeprozessen und in einer Organisation, die Systemvorschläge prüfen kann, statt ihnen bloß zu folgen.
Bei Aschenbrödel ist klar, wer zum Ball geht. Die Tauben helfen, aber die Rolle bleibt bei ihr.
Für den öffentlichen Einkauf bedeutet das, dass KI sehr viel vorbereiten darf, wenn klar bleibt, wer prüft, wer bewertet, wer entscheidet und wie diese Verantwortung später nachvollziehbar wird. Agentische Einkaufsplattformen werden deshalb nicht allein daran zu messen sein, wie viel Arbeit sie sparen. Sie müssen zeigen, ob sie öffentliche Beschaffung steuerbarer machen, ohne Verantwortung in eine schwer durchschaubare Systemlogik zu verlagern.
Dieser Beitrag wurde von Hannah Kremer-Hennig (Vergabeberaterin) erstellt.
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