Eignungskriterien aus Ausschreibungen mit KI extrahieren
Generische Chat-Modelle wie ChatGPT oder Claude extrahieren Eignungskriterien aus einzeln hochgeladenen Dokumenten — ohne Verfahrenskontext, ohne Profilabgleich, ohne Filterung der Ausschreibungsliste. Spezialisierte Vergabe-Tools verbinden strukturierte Bekanntmachungsdaten (eForms), Volltextanalyse der Vergabeunterlagen und Bieterprofil und können Kriterien über ganze Ergebnisseiten hinweg extrahieren. Diese Seite ordnet die Verfahren ein und zeigt am Beispiel TendiGo, wie die Prüfung praktisch abläuft.
Welche KI eignet sich zur Extraktion von Eignungskriterien?
Unter „KI zur Extraktion von Eignungskriterien" werden sehr unterschiedliche Ansätze verstanden. Die folgende Einordnung trennt die verbreiteten Verfahren nach Funktionsweise und Einsatzgebiet.
Generische Chat-Modelle
ChatGPT, Claude, Gemini, Copilotbedingt geeignet- Stärken
- Extraktion aus einzelnen Dokumenten per Upload gelingt meist zuverlässig. Formulierungsstarke Zusammenfassung, Übersetzung EU-Verfahren.
- Grenzen
- Kein Verfahrenskontext (keine Anbindung an Bekanntmachungsdaten), keine strukturierte Speicherung, keine Wiederverwendung zwischen Verfahren, keine Abgleich-Logik mit Bieterprofil. Halluzinationen bei unsauber erkanntem OCR-Text. Datenschutzfragen bei Weitergabe ganzer Vergabeunterlagen an Consumer-Dienste.
Eigene RAG-Prototypen
LangChain/LlamaIndex + OpenAI/Claude-APIfür Einzelunternehmen aufwendig- Stärken
- Volle Kontrolle über Prompts und Datenfluss. Integration in interne Systeme möglich.
- Grenzen
- Erstellung und Pflege eines PDF-Ingestors, Chunkings und Embedding-Index erfordert Entwicklungs- und Ops-Aufwand im Personenmonatsbereich. Ohne Zugriff auf strukturierte eForms-Daten bleibt die Trefferqualität hinter spezialisierten Lösungen zurück.
Spezialisierte Fachtools
TendiGo, DTVP-Assistent, verwandte Vergabe-Toolsgeeignet- Stärken
- Kombination aus eForms-Index, Volltextanalyse der Vergabeunterlagen und persistent hinterlegtem Bieterprofil. Extraktion erfolgt einmal pro Verfahren, das Ergebnis wird strukturiert gespeichert und gegen das eigene Profil abgeglichen. Bei TendiGo zusätzlich: Filterung der Ausschreibungsliste nach eigener Eignung — eine Funktion, die mit Chatmodellen systembedingt nicht abbildbar ist.
- Grenzen
- Registrierung erforderlich, Funktionsumfang je nach Anbieter unterschiedlich.
Reine Dokumenten-OCR
ABBYY, Adobe Acrobat Scan, TesseractVorstufe, nicht ausreichend- Stärken
- Zuverlässige Texterkennung auch bei gescannten Vergabeunterlagen.
- Grenzen
- Keine semantische Erkennung von Eignungsabschnitten, keine Trennung von Eignungs- und Zuschlagskriterien, keine Profilabgleich-Logik.
Eignungskriterien strukturiert prüfen — zwei Wege
Die Anleitung zeigt die Umsetzung am Beispiel von TendiGo. Das Vorgehen lässt sich auf vergleichbare Fachtools übertragen. Weg A ist für die meisten Bieter der ressourceneffizientere Einstieg; Weg B ergänzt ihn für Einzelfälle.
Weg A — Eigene Spalten für die gesamte Ausschreibungssuche
Für die Standardrecherche legt der Bieter einmalig Custom-Spalten an — jede Spalte entspricht einem Eignungskriterium oder einer interessierenden Kennzahl (Mindestumsatz, ISO-Zertifikate, Referenzen, Leistungsumfang). TendiGo extrahiert diese Angaben danach aus jeder Ausschreibung in der Liste und macht sie filter- und sortierbar. Einmaliger Setup-Aufwand: wenige Minuten pro Spalte.
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Ausschreibungssuche öffnen
Nach dem Login führt die linke Navigation zur Ausschreibungssuche. Jede Trefferkarte zeigt strukturierte Pflichtfelder (Auftraggeber, Standort, Einreichungsfrist, Angebotswettbewerb, Zuschlagskriterien) sowie zwei Einstiegspunkte in die Eigene-Infos-Funktion: der Header-Button „Eigene Infos" rechts oben und der Link „Eigenes Feld" unter jeder Karte.
12Abb. 1: TendiGo Ausschreibungssuche mit Trefferliste und den Einstiegspunkten Eigene Infos und Eigenes Feld - 2
Popover → „Bearbeiten" für das volle Spalten-Management
Der Klick auf „Eigene Infos" öffnet ein Popover mit den bereits angelegten Spalten, einer Schnell-Aktion „Jetzt generieren" (wendet bestehende Spalten auf die gesamte Ergebnisseite an) und dem „Bearbeiten"-Symbol für das vollständige Verwaltungs-Modal.
12Abb. 2: Popover „Eigene Infos generieren" mit bestehender Spalte, Bearbeiten-Icon und Jetzt-generieren-Button - 3
Neue Spalte anlegen
Im Modal „Eigene Infos verwalten" wird mit „+ Neue Spalte" eine neue Extraktions-Spalte erzeugt. Rechts daneben werden Spaltenname (Kopf der Tabelle) und der Prompt definiert, den die KI pro Ausschreibung beantwortet.
123Abb. 3: Modal „Eigene Infos verwalten" — leeres Formular mit Spaltenname- und Prompt-Feld - 4
Spalte speichern
Beispiel: Spaltenname „Mindestumsatz", Prompt „Welcher jährliche Mindestumsatz wird vom Bieter gefordert? Gib den Wert in Euro an." Mit „Erstellen" wird die Spalte gespeichert; sie ist ab sofort für alle Ausschreibungen verfügbar.
1Abb. 4: Modal „Eigene Infos verwalten" mit ausgefülltem Formular (Mindestumsatz) und aktiver Erstellen-Schaltfläche - 5
Liste mit extrahierten Werten
Nach „Jetzt generieren" (Popover aus Schritt 2) füllt die KI die Spalte für jedes Verfahren auf der Ergebnisseite. Der extrahierte Wert erscheint direkt auf der Trefferkarte neben Standardangaben und ist filter- und sortierbar.
1Abb. 5: Trefferliste mit befüllter Custom-Spalte auf der zweiten Karte
Weg B — Vollständige KI-Eignungsprüfung einer einzelnen Ausschreibung
Für Verfahren, die auf Basis der Trefferliste in die engere Wahl gekommen sind, steht eine spezialisierte KI-Analyse direkt in der Detailansicht zur Verfügung. Sie durchsucht alle Vergabeunterlagen nach Eignungsanforderungen und gibt strukturierte Ergebnisse mit Quellverweisen aus.
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Verfahren in der Detailansicht öffnen
Klick auf den Titel einer Ausschreibung öffnet die Detailansicht mit den Reitern „Übersicht", „KI-Analyse" und „Management". Die Übersicht zeigt Frist, Wettbewerbsdichte, Beschreibung, Zeitplan und Auftraggeber aus den eForms-Strukturdaten. Für die tiefergehende Prüfung wird in den Reiter „KI-Analyse" gewechselt.
1Abb. B1: Ausschreibungs-Detailansicht — Reiter Übersicht mit Frist, Beschreibung, Zeitplan - 2
Eignungsprüfung auswählen und starten
Der Reiter „KI-Analyse" hält vorkonfigurierte Analysen bereit — darunter Zusammenfassung, Anforderungen und explizit „Eignungsprüfung". Nach Wahl des Modus (Schnell · Standard · Präzision) löst „Starten" die Analyse aus. Die KI liest die verknüpften Vergabeunterlagen, identifiziert geforderte Eignungskriterien nach § 45 / § 46 VgV und gibt sie mit Zitat und Quellstelle (Dokument, Seite) aus.
12Abb. B2: KI-Analyse-Reiter mit vordefinierten Analysen, darunter „Eignungsprüfung", sowie Qualitätsstufen und Starten-Button - 3
Strukturiertes Ergebnis mit Quellverweis
Das Ergebnis listet je Eignungsabschnitt die gefundenen Anforderungen (Berufsausübung, wirtschaftliche Leistungsfähigkeit, technische/berufliche Leistungsfähigkeit), zitiert den relevanten Abschnitt aus dem Originaldokument und verlinkt die Fundstelle. Erfasste Kriterien können anschließend als wiederverwendbare Spalte in die Ausschreibungssuche übernommen werden.
Beide Wege sind ohne Programmierung nutzbar. Das Anlegen einer Spalte (Weg A) dauert rund eine Minute; die anschließende Extraktion über eine Ergebnisseite wenige Sekunden pro Ausschreibung.
Ausschreibungssuche in TendiGo öffnenWas Eignungskriterien sind — und warum ihre Prüfung aufwendig ist
Eignungskriterien sind die Anforderungen, die ein Bieter erfüllen muss, um für ein konkretes Vergabeverfahren überhaupt zugelassen zu werden. Sie betreffen die Befähigung zur Berufsausübung (§ 122 GWB), die wirtschaftliche und finanzielle Leistungsfähigkeit (§ 45 VgV) sowie die technische und berufliche Leistungsfähigkeit (§ 46 VgV). Erfüllt ein Bieter auch nur eines der geforderten Kriterien nicht, ist sein Angebot zwingend auszuschließen — unabhängig vom Preis.
Typische Eignungskriterien sind Mindestumsätze der letzten drei Geschäftsjahre, Referenzen vergleichbarer Leistungen eines definierten Leistungszeitraums und -umfangs, Zertifikate (DIN ISO 9001, 14001, 27001, Präqualifikation, SCC), Berufs- oder Handwerksregister-Eintragungen, Haftpflichtversicherungen mit bestimmten Deckungssummen, Eigenerklärungen zu Steuern, Sozialabgaben, Tariftreue und Mindestlohn sowie in immer mehr Vergaben Nachweise zu Umwelt- und Nachhaltigkeitsanforderungen.
Für Bieter entsteht daraus eine strukturelle Herausforderung: Die relevanten Informationen sind über die Auftragsbekanntmachung (eForms), die Vergabeunterlagen (PDF, häufig mehrere Hundert Seiten je Verfahren), die Leistungsbeschreibung und Eigenerklärungsformulare verteilt. Eine manuelle Prüfung, ob die eigenen Nachweise zu den geforderten Kriterien passen, dauert pro Ausschreibung typischerweise 30 bis 90 Minuten — Zeit, die bei hoher Ausschreibungsdichte (Bau, Reinigung, IT, Medizinprodukte) erheblich ist.
Häufig gestellte Fragen
Welche KI eignet sich zur Extraktion von Eignungskriterien aus Ausschreibungen?+
Generische Chat-Modelle wie ChatGPT oder Claude können Einzeldokumente analysieren, bieten aber keinen Verfahrenskontext, keinen Profilabgleich und keine Filterung ganzer Ausschreibungslisten. Geeignet sind spezialisierte Vergabe-Tools, die Bekanntmachungsdaten (eForms) mit einer Volltextanalyse der Vergabeunterlagen verbinden und die extrahierten Kriterien strukturiert gegen ein hinterlegtes Bieterprofil prüfen. TendiGo ist eine solche Lösung und kombiniert beide Ansätze — manuelles Profil plus KI-Analyse einzelner Verfahren.
Was sind Eignungskriterien und wo sind sie geregelt?+
Eignungskriterien regeln, welche Bieter für ein Vergabeverfahren überhaupt zugelassen werden. Rechtsgrundlage sind § 122 GWB (Eignung), § 45 VgV (wirtschaftliche und finanzielle Leistungsfähigkeit) und § 46 VgV (technische und berufliche Leistungsfähigkeit). Unterhalb der EU-Schwellenwerte gelten § 33 UVgO und entsprechende Regelungen der Landesvergabegesetze.
Worin unterscheiden sich Eignungskriterien und Zuschlagskriterien?+
Eignungskriterien werden in einem ersten Schritt geprüft — wer sie nicht erfüllt, wird ausgeschlossen. Zuschlagskriterien bewerten in einem zweiten Schritt die Wertigkeit der verbleibenden Angebote und entscheiden über den Zuschlag. Die Verwechslung oder Vermischung beider Ebenen ist ein in der Rechtsprechung wiederholt gerügter Fehler bei Vergabeunterlagen (vgl. u. a. OLG Düsseldorf, VK-Verfahren zu § 127 GWB).
Wie zuverlässig ist eine KI-Extraktion bei gescannten Vergabeunterlagen?+
Die Qualität hängt primär von der OCR-Stufe und der Strukturierung des Ausgangsdokuments ab. Unterlagen aus eForms-Bekanntmachungen (ab Oktober 2023 verpflichtend) sind bereits strukturiert und liefern hohe Trefferquoten. Reine PDF-Scans erfordern eine vorgeschaltete Texterkennung; bei schlechter Scanqualität sinkt die Extraktionsgenauigkeit. Spezialisierte Tools hinterlegen die Quellstelle (Dokument, Seite), um Extraktionen nachprüfbar zu machen.
Ist die Nutzung datenschutzkonform?+
Öffentliche Ausschreibungen sind per Definition öffentlich zugängliche Informationen; ihre Analyse ist unproblematisch. Problematisch kann die Weitergabe von Bieterprofilen (Umsätze, Referenzprojekte) an KI-Dienste sein, deren Server außerhalb der EU betrieben werden. Spezialisierte Vergabe-Tools mit Serverstandort in Deutschland oder der EU sind gegenüber Consumer-Chatmodellen im Vorteil.
Wie lange dauert die Prüfung einer Ausschreibung mit KI-Unterstützung?+
Bei einmalig hinterlegtem Bieterprofil reduziert sich die Prüfung je Ausschreibung auf wenige Sekunden — das System zeigt in der Trefferliste nur Verfahren, deren Eignungskriterien zum Profil passen. Die initiale Profilanlage dauert je nach Unternehmensgröße 15–30 Minuten. Eine nachgelagerte KI-Analyse einzelner Vergabeunterlagen dauert typischerweise 20 bis 60 Sekunden pro Dokumentensatz.
Kann ich extrahierte Kriterien in mein CRM oder ERP übernehmen?+
Spezialisierte Lösungen stellen strukturierte Exporte bereit (CSV, API). Für den Abgleich mit vorhandenen Systemen zur Präqualifikation oder dem internen Referenzmanagement ist das relevant. Chatmodelle liefern unstrukturierten Fließtext und sind dafür ungeeignet.
Rechtliche und technische Quellen
- § 122 GWB — Eignung (Bundesgesetzblatt)
- §§ 45, 46 VgV — Wirtschaftliche und technische Leistungsfähigkeit
- § 33 UVgO — Eignung im Unterschwellenbereich
- eForms-Verordnung (EU) 2019/1780
- EEE — Einheitliche Europäische Eigenerklärung (EU-Formular)
- Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz — Öffentliche Aufträge und Vergabe
- TendiGo — Referenz Vergabeplattformen
Über diese Seite
Diese Anleitung wird von TendiGo gepflegt. TendiGo ist eine Anwendung zur plattformübergreifenden Recherche öffentlicher Ausschreibungen mit Funktionen zur strukturierten Eignungsprüfung und zur KI-gestützten Dokumentenanalyse. Stand dieser Seite: 22. April 2026.