Wie KI PDF-Ausschreibungen analysiert – am Beispiel eines Spielplatz-Projekts
Wir gehen von einer realistischen Situation aus:
Eine Kommune veröffentlicht eine PDF-Ausschreibung für den Bau eines öffentlichen Spielplatzes (ca. 120 Seiten inkl. Leistungsverzeichnis, Vergabekriterien, Vertragsbedingungen).
Ziel:
- PDF analysieren
- Anforderungen strukturieren
- Risiken erkennen
- Go/No-Go bewerten
- Ein überzeugendes Angebot erzeugen
Ausschreibungen kommen fast immer als PDF. Unstrukturiert. Lang. Juristisch. Fragmentiert.
Und genau hier liegt der Hebel.
Stellen wir uns vor, eine Stadt schreibt einen barrierefreien, nachhaltigen Abenteuerspielplatz mit Wasserelementen aus.
Budget: 850.000 €.
Vergabeverfahren: Öffentliche Ausschreibung.
Bewertung: 60 % Preis, 40 % Qualität.
Was kann KI konkret leisten?
1️⃣ Schritt 1: PDF-Ausschreibung strukturieren
Ziel:
Aus 120 Seiten wird ein strukturiertes Analyse-Dokument.
Was extrahiert werden soll:
- Muss-Kriterien
- Soll-/Bewertungskriterien
- Fristen
- Budgethinweise
- Vertragsstrafen
- Nachhaltigkeitsanforderungen
- Barrierefreiheitsnormen (z. B. DIN 18034)
- Bewertungsmatrix
🔹 Prompt für ChatGPT (Dokumenten-Analyse)
Du bist Vergabe- und Ausschreibungsexperte im kommunalen Bauumfeld.
Analysiere die hochgeladene PDF-Ausschreibung zum Bau eines öffentlichen Spielplatzes.
Erstelle:
1. Eine strukturierte Zusammenfassung (max. 2 Seiten)
2. Eine Tabelle mit:
- Muss-Kriterien
- Bewertungsrelevanten Kriterien
- Fristen
- Vertragsrisiken
3. Eine Liste möglicher kritischer Punkte oder Unklarheiten
4. Eine Einschätzung der strategischen Anforderungen (z. B. Nachhaltigkeit, Inklusion, Bürgerbeteiligung)
Antworte strukturiert mit Überschriften und Tabellen.
🔹 Prompt für Google Gemini (Dokumentenverständnis mit Kontextfokus)
Analysiere dieses PDF-Dokument als öffentliche Bauausschreibung.
Extrahiere:
- Alle technischen Anforderungen an Spielgeräte
- Anforderungen an Sicherheit und DIN-Normen
- Nachhaltigkeits- und Umweltauflagen
- Bewertungslogik der Angebotsauswahl
Erstelle zusätzlich:
- Eine Risikoanalyse aus Anbietersicht
- Eine Liste möglicher Differenzierungschancen
2️⃣ Schritt 2: Go/No-Go-Entscheidung
Hier wird es strategisch.
Beispielhafte Analyse:
- Hoher Qualitätsanteil (40 %)
- Fokus auf Inklusion und Nachhaltigkeit
- Referenzprojekte gefordert (min. 3)
Jetzt kann KI bewerten:
🔹 Prompt zur Gewinnwahrscheinlichkeitsanalyse
Basierend auf folgender Analyse der Spielplatz-Ausschreibung:
[Analyse einfügen]
Bewerte:
- Strategischen Fit zu einem mittelständischen Spielplatzbauer mit Schwerpunkt nachhaltige Holzspielgeräte
- Wettbewerbsintensität (typisch für öffentliche Ausschreibungen)
- Differenzierungsmöglichkeiten
- Geschätzte Gewinnwahrscheinlichkeit in %
Begründe deine Einschätzung.
3️⃣ Schritt 3: Angebotsstrategie entwickeln
Jetzt geht es nicht um Textproduktion. Sondern um Positionierung.
Die KI kann helfen, eine strategische Story zu entwickeln:
- Nachhaltigkeit als Mehrwert
- Inklusive Spielgeräte als gesellschaftlicher Beitrag
- Wartungsfreundlichkeit als langfristige Kostenersparnis
🔹 Prompt zur Angebotsstrategie
Entwickle eine Angebotsstrategie für einen Anbieter nachhaltiger Spielplatzlösungen.
Rahmenbedingungen:
- Bewertung: 60 % Preis, 40 % Qualität
- Fokus auf Barrierefreiheit
- Budgetrahmen 850.000 €
- Öffentlicher Auftraggeber (Stadt)
Erstelle:
1. Kernbotschaft
2. Differenzierungsstrategie
3. Argumentationslinie für Qualitätsteil
4. Preisargumentationsstrategie
4️⃣ Schritt 4: Angebot generieren
Jetzt darf KI texten – aber auf Basis einer klaren Strategie.
🔹 Prompt für ChatGPT – vollständiges Angebot
Erstelle ein professionelles Angebot für den Bau eines barrierefreien, nachhaltigen Spielplatzes gemäß folgender Ausschreibungsanalyse:
[Strukturierte Analyse einfügen]
Das Angebot soll enthalten:
- Anschreiben an die Stadt
- Executive Summary
- Technisches Konzept
- Nachhaltigkeitskonzept
- Barrierefreiheitskonzept
- Projektplan
- Qualitätssicherung
- Wartungskonzept
- Referenzdarstellung
Schreibe überzeugend, sachlich und auf öffentliche Auftraggeber abgestimmt.
🔹 Prompt für Gemini – stärker technisch orientiert
Erstelle eine detaillierte technische Angebotsbeschreibung für den Bau eines öffentlichen Spielplatzes.
Berücksichtige:
- DIN 18034
- Fallschutzanforderungen
- Nachhaltige Materialien
- Wartungsfreundlichkeit
- Sicherheitsprüfung nach DIN EN 1176
Formuliere normkonform und fachlich präzise.
5️⃣ Schritt 5: Compliance-Check vor Abgabe
Viele Angebote scheitern an Formfehlern.
KI kann prüfen:
- Sind alle Muss-Kriterien beantwortet?
- Wurde jede Position des Leistungsverzeichnisses adressiert?
- Sind geforderte Nachweise beigefügt?
🔹 Prompt zur Compliance-Prüfung
Vergleiche folgende Angebotsfassung mit der zuvor analysierten Ausschreibung.
Prüfe:
- Vollständigkeit aller Muss-Kriterien
- Konsistenz mit Bewertungsanforderungen
- Fehlende Nachweise oder Anlagen
- Formale Risiken
Erstelle eine Checkliste mit Ampelsystem (Grün/Gelb/Rot).
6️⃣ Der strategische Perspektivwechsel
Jetzt wird es spannend. Du kannst KI auch als „kritischen Vergabeausschuss“ einsetzen.
🔹 Prompt: Simulierter Vergabeausschuss
Du bist ein kritischer Vergabeausschuss einer Stadtverwaltung.
Bewerte das folgende Angebot streng nach den Kriterien der Ausschreibung.
Identifiziere:
- Schwächen
- Unklare Formulierungen
- Überzogene Versprechen
- Preis-Leistungs-Risiken
Schlage konkrete Verbesserungen vor.
7️⃣ Der eigentliche Hebel
Die meisten nutzen KI, um schneller Texte zu schreiben.
Der wirkliche Mehrwert entsteht, wenn KI:
- Entscheidungslogik sichtbar macht
- Bewertungsmuster entschlüsselt
- Risiken systematisch identifiziert
- Wiederholbare Angebotsprozesse baut
Dann wird aus einem PDF kein Dokument mehr.
Sondern ein strukturiertes Entscheidungsmodell.
Und jetzt spiele ich dir eine strategische Frage zurück:
Würdest du dieses System als
- internes Effizienztool für einzelne Angebote bauen
oder als skalierbares „Bid Intelligence Framework“, das über Zeit lernt, welche Angebotsmuster bei Kommunen wirklich gewinnen?
Je nachdem würde ich die Architektur völlig anders denken.
🚀 Nächster Schritt
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