FAQ

Teilweise. Bisher hat keine KI, mit der ich gearbeitet habe, Vergaberecht vollständig verstanden. Bei längeren Fragestellungen und auslegungswürdigen Aspekten treten Konfabulationen auf.

Empfohlener Lernweg: offen verfügbare Einführungen und die UfAB 2018 in NotebookLM aufarbeiten, qualifizierte Schulungen besuchen (etwa die DVNW-Schulung zum Vergabespezialisten oder die Seminare von Prof. Dr. Einmahl), einem aktiven Vergabe-Forum beitreten – und am konkreten Projekt lernen, idealerweise mit erfahrener Unterstützung.

Das ist nicht dasselbe. Eine KI-Vergabe liegt vor, wenn die künstliche Intelligenz selbst der Hauptgegenstand ist – Entwicklung, Training oder Bereitstellung eines Modells. Datenbasis, Lernverhalten, Nachvollziehbarkeit und Nachtraining stehen im Mittelpunkt, die Anforderungen sind offener, das Ergebnis unsicherer. Meist empfiehlt sich ein flexibles Verfahren.

Bei einer IT-Vergabe mit KI-Anteilen ist die KI nur eine Teilfunktion in einem bestehenden System. Hier stehen Integration, Schnittstellen, Betrieb und IT-Sicherheit im Vordergrund.

Nutzen Sie interne oder externe Expertise. In jeder Organisation gibt es KI-interessierte Personen, auch außerhalb der IT. Führen Sie eine gründliche Markterkundung durch, entwickeln Sie objektive Tests und bewerten Sie deren Ergebnisse – das ist auch ohne tiefes KI-Verständnis möglich.

Sie müssen KI nicht selbst entwickeln können, um ihre Leistung zu vergleichen. Sie brauchen definierte Maßstäbe und punktuelle Unterstützung.

Eine Risikoanalyse ist nicht in allen Fällen rechtlich verpflichtend, wird aber dringend empfohlen. Sie erkennt frühzeitig technische, rechtliche und organisatorische Risiken – Bias, Sicherheitslücken, Datenfehler, Anbieterabhängigkeiten.

Sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden und ein erhöhtes Risiko für Betroffene besteht, ist nach Art. 35 DSGVO eine Datenschutz-Folgenabschätzung verpflichtend. Sie gehört in die Planungs- und Vergabephase, damit Schutzmaßnahmen von Beginn an eingeplant werden.

Zwingend wird es ein zweites Mal: Setzen öffentliche Stellen ein Hochrisiko-System nach Anhang III ein, verlangt Art. 27 KI-VO vor der Inbetriebnahme eine Grundrechte-Folgenabschätzung. Die Pflicht greift mit dem 2. Dezember 2027 – der Zuschnitt des Systems entsteht aber in der Ausschreibung. Sichern Sie die Mitwirkung des Auftragnehmers deshalb schon im Vertrag. Das Muster des KI-Büros nach Art. 27 Abs. 5 liegt bislang nicht vor.

Die KI-Verordnung ordnet Systeme Risikoklassen zu und knüpft daran Pflichten zu Dokumentation, Transparenz, Qualitätsmanagement, Konformitätsbewertung und menschlicher Aufsicht. Prüfen Sie bereits in Planung und Markterkundung, in welche Klasse das System fällt, und leiten Sie daraus Anforderungen für Ausschreibung und Vertrag ab.

Zeitlicher Hinweis, Stand Oktober 2026: Die Verordnung ist seit 1. August 2024 in Kraft, geändert durch den Digital Omnibus on AI – Verordnung (EU) 2026/1744 vom 8. Juli 2026, in Kraft seit 27. Juli 2026. Zitieren Sie die KI-VO in Vergabevermerk und Vertrag ausdrücklich in dieser Fassung.

Die Verbote nach Art. 5 gelten seit 2. Februar 2025, die Transparenzpflichten nach Art. 50 seit 2. August 2026. Die Hochrisiko-Pflichten nach Anhang III – der für die Verwaltung einschlägige Teil – greifen erst ab 2. Dezember 2027, die nach Anhang I ab 2. August 2028. Praxisfolge: Schreiben Sie Hochrisiko-Pflichten nicht als Sofortpflicht aus, sondern als Compliance-Readiness zum Stichtag. Sonst bepreisen Bieter etwas, das noch gar nicht gilt. Und wer noch mit dem früheren Datum 2. August 2026 arbeitet, arbeitet mit aufgehobenem Recht.

Aus vergaberechtlicher Sicht bestehen keine eigenen Pflichten – entscheidend ist, was vertraglich geregelt wurde. Die KI-Verordnung ergänzt dies um Rollen: Wer ein System erstmals in Verkehr bringt, ist Anbieter (Provider) und verantwortet Konformität, Risikomanagement, technische Dokumentation, Datenqualität, Transparenz und menschliche Aufsicht.

Wer es im eigenen Verantwortungsbereich betreibt – im öffentlichen Sektor meist der Auftraggeber – ist Betreiber (Deployer) und verantwortet rechtmäßigen Einsatz, Nutzungsbeschränkungen, Überwachung und Korrekturmaßnahmen. Entwickeln oder modifizieren öffentliche Stellen selbst wesentlich, können sie nach Art. 25 KI-VO selbst zum Anbieter werden – ebenso, wenn sie ein Hochrisiko-System unter eigenem Namen einsetzen oder seine Zweckbestimmung ändern. Fine-Tuning, RAG und eigene Systemprompts können das auslösen. Kein akademischer Punkt: Mit der Anbieterrolle wandert die gesamte Konformitätslast zu Ihnen.

Funktional und überprüfbar. Beschreiben Sie, was die KI leisten soll, nicht, wie sie es technisch umsetzt. Ergänzen Sie messbare Qualitätskriterien wie Genauigkeit, Erklärbarkeit oder Reaktionszeit. Legen Sie fest, welche Datenquellen verwendet werden dürfen und wer ihre Qualität verantwortet.

Fordern Sie standardisierte Schnittstellen für die spätere Erweiterbarkeit, berücksichtigen Sie den laufenden Betrieb – Monitoring, Nachtraining, Performancekontrolle – und trennen Sie Muss- von Soll-Anforderungen.

Ja, beides ist zulässig – aber nicht voraussetzungslos. Die Festlegung ist Ausfluss Ihres Leistungsbestimmungsrechts, und das hat Grenzen: Der Grund muss auftragsbezogen und sachlich sein, er darf nicht auf ein einzelnes Produkt zulaufen, und er gehört in den Vergabevermerk (§ 8 VgV, Produktneutralität § 31 Abs. 6 VgV).

Praktisch trägt fast jede Begründung, die sich auf Schutzbedarf, Datenschutz, Souveränität, Betriebsmodell oder vorhandene Architektur stützt. Was nicht trägt, ist „das machen wir hier immer so“ – nicht weil es falsch wäre, sondern weil es sich in einer Rüge nicht verteidigen lässt. Schreiben Sie den Grund auf, bevor Sie die Anforderung schreiben.

Ansätze, beides über eine Kosten-Nutzen-Bewertung zu vergleichen, erfordern erheblichen Aufwand und detaillierte Annahmen zu Betriebskosten, Skalierung und technischer Entwicklung über die gesamte Laufzeit. Ein fairer Vergleich ist anspruchsvoller, als es zunächst erscheint.

Ja. Prüfen Sie dabei: ob die Lizenzen mit Ihren Anforderungen vereinbar sind (Weitergaberechte, Haftung, Gewährleistung), wer Support, Wartung, Updates und Sicherheitspatches übernimmt, welche Nutzungsarten und Datenverarbeitungen in Drittländern stattfinden und welche Sicherheits- und Compliance-Anforderungen zu erfüllen sind.

Open Source bedeutet nicht automatisch Offenheit oder Nachhaltigkeit. Entscheidend sind Rechtssicherheit, Wartbarkeit und verantwortlicher Betrieb.

Eignungskriterien beziehen sich auf die Eignung des Unternehmens, nicht auf das Produkt. Fachlich hilfreich sind Referenzen zu vergleichbaren Projekten, der Nachweis von Fachpersonal mit KI-Expertise, Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten und, falls der Markt das hergibt, Zertifizierungen wie ISO 42001.

Bei Eignungsleihe gilt: Achten Sie darauf, dass Zertifizierungen und Kompetenzen tatsächlich das Unternehmen betreffen, das später den Auftragsteil ausführt oder betreibt.

Neu seit dem 1. Juli 2026: Die Eigenerklärung ist der Regelfall (§ 122 Abs. 3 GWB, § 48 VgV). Fremdnachweise fordern Sie erst von den aussichtsreichen Bietern nach vorläufiger Prüfung an – und den Vorlagezeitpunkt geben Sie in der Bekanntmachung an. Wer weiterhin sämtliche Zertifikate mit dem Angebot verlangt, verschenkt Bewerber.

Neben dem Preis gehören qualitative Zuschlagskriterien dazu: Genauigkeit und Robustheit, Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit der Ergebnisse, Qualität von Support und Schulung, Integrationsfähigkeit, Datenmanagement und Sicherheitskonzepte, Compliance-Konzepte sowie die Kontinuität der Weiterentwicklung.

Alle Kriterien müssen bewertbar, transparent formuliert und angemessen gewichtet sein.

Der Bieter bleibt für den Inhalt verantwortlich, unabhängig vom Werkzeug. Maßgeblich ist, dass das Angebot vollständig, zutreffend und prüfbar ist. Solange die formalen und inhaltlichen Anforderungen erfüllt sind, besteht kein Anlass zum Ausschluss.

Kritisch wird es bei Widersprüchen, Unklarheiten oder falschen Leistungszusagen. Bei dauerhaften Bedenken helfen hoch gewichtete bewertende Teststellungen und Interviews mit Schlüsselpersonal.

Fordern dürfen Sie es. Durchsetzbar ist es je nach Art der Software unterschiedlich: Bei Individualentwicklungen ist die Übergabe üblich, bei Standardsoftware selten – außer bei Open Source. Häufiger Kompromiss ist eine Escrow-Lösung.

Bei KI-Systemen reicht Quellcode ohnehin nicht: Für eine Weiterentwicklung brauchen Sie auch Modellparameter, Trainingsdaten und Know-how. Offenlegung verhindert deshalb keinen Lock-in per se.

Das hängt am Vertragstyp, und hier wird zu schnell abgewinkt. Bei werkvertraglich beschafften Systemen bemisst sich der Mangel nach dem Zustand bei Abnahme. Verschlechtert sich die Modellgüte später, hilft ohne konkrete, dauerhaft geschuldete Leistungszusage wenig.

Bei Cloud und SaaS liegt es anders. Diese Verträge sind mietrechtlich geprägt, und § 535 Abs. 1 S. 2 BGB verpflichtet den Anbieter, den vertragsgemäßen Zustand während der gesamten Laufzeit zu erhalten. Sinkt die vereinbarte Güte, ist das ein Mangel – auch ohne eigene Drift-Klausel. Vorausgesetzt, im Vertrag steht überhaupt etwas Messbares.

Regeln Sie in künftigen Verträgen, wie mit Model Drift umzugehen ist: Schwellenwerte, Monitoring, Retraining, Kostenregelung.

Das hängt ausschließlich von der vertraglichen Vereinbarung ab. Gewährleistung bezieht sich auf Mängel zum Zeitpunkt der Abnahme und deckt keine neuen rechtlichen Anforderungen ab.

Helfen können eine Compliance-Klausel (die Lösung entspricht während der Laufzeit den jeweils geltenden regulatorischen Anforderungen) und eine Kooperationsklausel für die Kostenfrage. Größere Änderungen sind nicht automatisch kostenfrei – dafür braucht es ein Change-Request-Verfahren.

Vollständig gar nicht, reduzieren schon. Achten Sie auf Bereitstellungsart und Architektur, fordern Sie verbreitete Schnittstellenstandards, sichern Sie Datenexport und dauerhafte Nutzungsrechte an Modell und Daten, bevorzugen Sie modulare Architekturen mit getrennten Daten-, Modell- und Anwendungsschichten.

Und bauen Sie Kompetenz auf: Lassen Sie Personal nicht nur schulen, sondern ausbilden. Dann sprechen Sie mit Dienstleistern auf Augenhöhe.