Künstliche Intelligenz lässt sich nicht sinnvoll wie klassische Software ausschreiben. Wer KI-Lösungen mit detaillierten technischen Vorgaben oder rein preisgetriebenen Wertungen beschafft, riskiert Fehlentscheidungen, Innovationsverluste und spätere Umsetzungsprobleme. Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Vergabe liegt deshalb nicht in mehr Technik, sondern in der richtigen Struktur der Ausschreibung.
Ausschreibungspflicht von KI-Lösungen
Die öffentlichen Auftraggeber müssen bei der Beschaffung von KI-Lösungen grundsätzlich das geltende Vergaberecht beachten. Nicht-öffentliche Auftraggeber können hierzu verpflichtet sein, wenn sie Fördermittel einsetzen.
Ab 01.01.2026 gilt die neu festgesetzte EU-Wertgrenze von 216.000 Euro ohne Umsatzsteuer verbindlich. Wird diese Schwelle überschritten, ist ein förmliches Vergabeverfahren nach EU-Vergaberecht durchzuführen. Dies betrifft KI-Lösungen unabhängig davon, ob sie als SaaS, on-premise-Lösung oder kombiniert mit weiteren Dienstleistungen beschafft werden. Entscheidend ist allein, dass es sich um einen entgeltlichen Liefer- oder Dienstleistungsauftrag eines öffentlichen Auftraggebers handelt.
Maßgeblich ist der Gesamtwert der Leistung ohne Umsatzsteuer, einschließlich Lizenzkosten, Implementierung, Schulungen, Wartung sowie möglicher Vertragsverlängerungen. Bei Abrechnungen nach Token müssen entsprechende Verbrauchsschätzungen über die gesamte Vertragslaufzeit vorgenommen werden.
Bei der Vorbereitung einer solchen Ausschreibung sollten unter anderem die nachfolgend beschriebenen Aspekte berücksichtigt werden.
Das funktionale Leistungsverzeichnis als Antwort auf technologische Dynamik
Traditionelle Leistungsverzeichnisse sind darauf ausgelegt, klar umrissene Produkte oder Dienstleistungen möglichst exakt zu beschreiben. Bei KI-Lösungen führt dieser Ansatz jedoch schnell zu Problemen. Wer Algorithmen, Modelltypen oder konkrete technische Architekturen vorgibt, läuft Gefahr, den Wettbewerb künstlich zu verengen oder Lösungen zu beschaffen, die zwar formal den Vorgaben entsprechen, aber fachlich nicht optimal sind. Zudem altern technische Detailvorgaben im KI-Umfeld besonders schnell.
Das funktionale Leistungsverzeichnis verfolgt einen anderen Ansatz. Es beschreibt nicht, wie eine Lösung technisch umzusetzen ist, sondern welches fachliche Problem zu lösen ist und welche Wirkungen erwartet werden. Im Mittelpunkt stehen die Anforderungen an Ergebnisqualität, Nachvollziehbarkeit, Zuverlässigkeit und Integration in bestehende Prozesse. Gerade bei KI-Anwendungen ist dieser Perspektivwechsel entscheidend, weil er den Bietern Raum lässt, ihre jeweilige technologische Stärke auszuspielen und innovative Lösungswege anzubieten.
In der Praxis bedeutet dies, dass Auftraggeber zunächst den fachlichen Use-Case präzise formulieren müssen. Welche Entscheidungen sollen unterstützt werden? Welche Prozesse sollen beschleunigt, automatisiert oder qualitativ verbessert werden? Welche Risiken bestehen, etwa im Hinblick auf Fehlentscheidungen, Verzerrungen oder mangelnde Transparenz? Erst auf dieser Basis lassen sich funktionale Anforderungen formulieren, die etwa Mindestgenauigkeiten, Reaktionszeiten, Dokumentationspflichten oder Anforderungen an die Erklärbarkeit von Ergebnissen festlegen.
Vergaberechtlich fügt sich dieser Ansatz nahtlos in die Vorgaben der Vergabeverordnung ein, insbesondere in den Grundsatz der produktneutralen Ausschreibung. Das funktionale Leistungsverzeichnis ist daher nicht nur technisch sinnvoll, sondern auch rechtlich robust.
Konzeptbewertung als zentrales Instrument qualitativer Differenzierung
Während bei klassischen IT-Beschaffungen häufig der Preis im Vordergrund steht, ist dieser bei KI-Lösungen nur eingeschränkt aussagekräftig. Zwei Angebote mit identischem Funktionsumfang können sich erheblich darin unterscheiden, wie zuverlässig sie arbeiten, wie gut sie in bestehende Strukturen integriert werden können oder wie nachhaltig sie weiterentwickelt werden. Diese Unterschiede lassen sich nur über qualitative Kriterien erfassen. Die Konzeptbewertung übernimmt genau diese Funktion. Sie verlagert den Fokus von der bloßen Erfüllung formaler Anforderungen hin zur inhaltlichen Qualität der angebotenen Lösung. Bewertet wird nicht nur das Ergebnis, sondern auch der Weg dorthin. Besonders relevant sind dabei das fachliche Verständnis des Bieters, sein methodisches Vorgehen beim Training und bei der Validierung der KI sowie sein Umgang mit Datenqualität und ethischen Fragestellungen. Eine gute Konzeptbewertung verlangt klare Strukturen. Bewertet werden dürfen nur Aspekte, die zuvor transparent als Zuschlagskriterien bekannt gemacht wurden. Gleichzeitig müssen die Kriterien so formuliert sein, dass sie tatsächlich vergleichbare Aussagen ermöglichen. Allgemeine Marketingbeschreibungen helfen hier wenig. Stattdessen sollten Bieter konkrete Konzepte vorlegen, aus denen nachvollziehbar wird, wie die KI im jeweiligen Anwendungskontext funktioniert, wie Risiken adressiert werden, wie der laufende Betrieb sichergestellt wird und wie die Anforderungen des EU AI-Acts und der DSGVO umgesetzt werden. In der Praxis zeigt sich, dass interdisziplinäre Bewertungsteams besonders tragfähige Ergebnisse erzielen. Anwender, IT-Abteilung, Datenschutzbeauftragte, Personalvertretung und Vergabestelle bringen unterschiedliche Perspektiven ein, die gerade bei KI-Systemen notwendig sind, um Chancen und Risiken realistisch einzuschätzen.
Angebotspräsentationen als Brücke zwischen Papier und Praxis
Selbst die beste schriftliche Konzeption stößt bei komplexen KI-Lösungen schnell an ihre Grenzen. Viele Aspekte lassen sich erst im Gespräch, in der Demonstration oder im direkten Austausch sinnvoll bewerten. Angebotspräsentationen bieten hier einen wichtigen Mehrwert, sofern sie vergaberechtlich sauber vorbereitet und durchgeführt werden. Ziel einer Angebotspräsentation ist nicht die Nachverhandlung oder Erweiterung des Angebots, sondern die Vertiefung des Verständnisses über die angebotene Lösung. Die Auftraggeber erhalten die Möglichkeit, die vorgeschlagenen Lösungen im Anwendungskontext zu sehen, Rückfragen zu stellen und die praktische Umsetzbarkeit besser einzuschätzen. Wesentlich ist, dass Präsentationen klar strukturiert sind. Einheitliche Zeitvorgaben, identische Fragestellungen und vorab definierte Bewertungskriterien sorgen dafür, dass die Gleichbehandlung aller Bieter gewahrt bleibt. Gerade bei KI-Lösungen zeigt sich in Präsentationen häufig, ob ein Anbieter lediglich über technologische Schlagworte verfügt oder ob er den fachlichen Kontext des Auftraggebers wirklich verstanden hat. Dieser Erkenntnisgewinn lässt sich rein schriftlich kaum erzielen.
Der Dreiklang als Erfolgsmodell für KI-Vergaben
Die Beschaffung von KI-Lösungen erfordert eine sorgfältige vergaberechtliche und fachliche Vorbereitung. Funktionale Leistungsbeschreibungen, qualitative Bewertungskriterien und strukturierte Präsentationen gehören zu den zentralen Erfolgsfaktoren. Angesichts der technischen, rechtlichen und organisatorischen Komplexität empfiehlt sich frühzeitig die Einbindung spezialisierter Fachplaner, um Ausschreibungen rechtssicher, marktgerecht und umsetzungsorientiert zu gestalten.
Adam Pawelek
projectontime.de
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