10038671-Entwicklung eines digitalen Entscheidungshilfeinstruments für Klimaresilienz und Katastrophenvorsorge
Zusammenfassung
Automatisch erstellt aus den VergabeunterlagenDie GIZ schreibt im Auftrag des BMZ die Konzeption, Entwicklung und Pilotierung eines KI-gestützten digitalen Entscheidungshilfeinstruments (Digital Decision Support Tool, DDST) aus. Das Tool soll staatliche Akteure in Indien dabei unterstützen, Regionen mit hoher Verwundbarkeit gegenüber Klimarisiken zu identifizieren und gezielte Maßnahmen zur Katastrophenvorsorge und ländlichen Resilienz (im Programm VB-G RAM G) zu empfehlen. Projektstandort: New Delhi, Indien. Einsatz im Pilotbetrieb in 6 Distrikten (3 Bihar, 3 Rajasthan). Vertragslaufzeit ca. 11 Monate (Sep 2026 – Jul 2027) plus 12 Monate Support.
Bieter müssen ein technisch-methodologisches Konzept (10–15 Seiten), CVs in englischer Sprache (EU-Format, max. 4 Seiten) sowie ein Preisangebot einreichen. Erwartet wird ein Expertenteam von mindestens 6 Personen mit definierten Qualifikationen in KI/ML, GIS, Full-Stack-Entwicklung, Klimarisiko und Capacity Building. Angebotsfrist: 21.08.2026, 12:00 Uhr (MEZ).
Zeitplan & Fristen
Aus den Vergabeunterlagen extrahiertLeistungsumfang
Aus den VergabeunterlagenGegenstand und Ziel des Auftrags
Entwicklung, Integration, Pilotierung, Validierung und Institutionalisierung eines KI-gestützten Digital Decision Support Tool (DDST) zur Unterstützung von Klimaanpassung, Katastrophenvorsorge und Planung im Programm VB-G RAM G (ehemals MGNREGA).
Das Tool soll eine zweiteilige Analyse bieten:
Leistungsort: GIZ-Länderbüro Indien (A-2/18, Safdarjung Enclave, New Delhi – 110029, Indien).
Work Packages im Überblick
Der Auftrag ist in neun Work Packages gegliedert:
1. Kick-off: Inception Workshop, Inception Report, Stakeholder Engagement Plan, Risk Management Framework
2. Implementation Concept: SRS, Technical Architecture, Data Governance, Security Framework
3. Technical Implementation: Alpha- und Beta-Version, integrierte DDST-Plattform
4. Testing & QA: Unit-, Integrations-, Performance- und Security-Tests, UAT, Model Validation
5. Documentation: User-, Admin- und Technical Manuals, API-Dokumentation, Deployment Guide
6. Workshop & Capacity Building: National- und State-Level-Trainings, ToT, Pilot in 6 Distrikten (3 Bihar, 3 Rajasthan)
7. Support & Operation: Helpdesk, Bug Fixing, mindestens 12 Monate nach Pilot-Deployment
8. Project Management: Progress Reports, Steering Committee
9. Pilot Deployment, Validation & Institutional Handover
Funktionale Layer des DDST
Das Tool besteht aus sechs funktionalen Layern:
Nicht-funktionale Anforderungen
Capacity Building & Trainings
Zeitplan (Meilensteine)
Eignungskriterien
Geforderte Nachweise laut VergabeunterlagenWirtschaftliche und finanzielle Eignung
Technische Eignung (Referenzprojekte)
Ausschlussgründe
Sprachanforderungen
Team Leader – Product Lead / Digital Governance Expert
Expert 1 – AI/ML Architect and Lead Developer
Expert 2 – GIS and Spatial Systems Expert
Expert 3 – Full Stack Application Developer & API Integration
Expert 4 – Climate Risk and Adaptive Social Protection Expert
Expert Pool 1 – Pilot and Capacity Building (bis zu 2 Experten)
Formale Anforderungen an das Angebot
Entwicklung und Bereitstellung digitaler Tools für staatliche Programme und Schemes
Referenzprojekt-Tabelle; insgesamt bis zu 10 Referenzen einreichbar
Referenzprojekt in Asien
Länderangabe in Referenzprojekt-Tabelle; ODA-finanziert (Ja/Nein) anzugeben
Wettbewerb & Angebotsprognose
Erwartete Konkurrenz auf Basis vergleichbarer VergabenAuf einen Blick
Erfüllungsort
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