beschaffungsassistent.de
Die PPI Public Procurement Intelligence GmbH ist ein 2026 gegründetes, inhabergeführtes Softwareunternehmen mit Sitz in Baesweiler. Mit dem „Beschaffungsassistenten“ entwickeln wir eine modulare Software-as-a-Service-Lösung für den durchgängigen öffentlichen Beschaffungsprozess – von Bedarfserfassung und Markterkundung über die Erstellung der Vergabeunterlagen bis zur Durchführung des Vergabeverfahrens, Angebotsprüfung und -wertung, Vergabeakte sowie zum Vertrags- und Lieferantenmanagement. Der Beschaffungsassistent ist seit kurzem auch im Marktplatz der Innovationen des KOINNOvationsplatzes veröffentlicht, wo Sie weitere Informationen finden.
Unser Ansatz verbindet vergabefachliche Praxis mit nachvollziehbarer, menschlich kontrollierter KI. Geschäftsführer und Gründer Lucas Spänhoff verfügt über langjährige Erfahrung an der Schnittstelle von öffentlicher Beschaffung, Vergabedigitalisierung und Softwarelösungen. Er kennt sowohl die Perspektive von Lösungsanbietern als auch die praktische Beschaffungs- und Vergabearbeit öffentlicher Auftraggeber aus langjähriger leitender Tätigkeit. Dadurch fließen sowohl die fachlichen, organisatorischen und rechtlichen Anforderungen öffentlicher Auftraggeber als auch die Anforderungen an Einführung und Betrieb einer SaaS-Lösung unmittelbar in die Produktentwicklung ein.
PPI wurde im Juli 2026 gegründet; Unternehmensreferenzen unter dem Namen PPI befinden sich daher noch im Aufbau. Der Beschaffungsassistent ist jedoch bereits als funktionsfähiger Produktstand vorhanden und kann kurzfristig über einen geschützten Test- oder Pilotzugang erprobt werden. Der reguläre Marktstart ist für September 2026 vorgesehen. An einer späteren Umsetzung der Challenge und einer gemeinsamen Pilotierung mit FEMNET und den beteiligten Kommunen sind wir ausdrücklich interessiert. Die fachliche Projektleitung und der Austausch mit den Pilotanwenderinnen und -anwendern würden unmittelbar durch den Gründer erfolgen.
Datenschutz und Informationssicherheit sind Teil der Produktarchitektur. Die produktive Kernverarbeitung ist auf EU-Regionen ausgerichtet. Zum Schutz sensibler Vergabe- und Angebotsunterlagen werden unter anderem organisations- und projektbezogene Berechtigungen, Row Level Security, private Dateiablagen, Transport- und Speicherverschlüsselung, Protokollierung, kontrollierte Löschprozesse und verpflichtende menschliche Freigaben eingesetzt. Produktive Kundendaten werden von PPI nicht für eigene Trainingszwecke genutzt. Vertragliche Grundlagen wie AVV, technische und organisatorische Maßnahmen, KI-Transparenz und EVB-IT-Cloud-Unterlagen sind vorbereitet.
Nachhaltige Beschaffung ist für uns kein isolierter Prüfschritt. Ökologische und soziale Anforderungen können bereits bei Bedarfserfassung, Leistungsbeschreibung, Eignungs- und Zuschlagskriterien sowie bei den geforderten Nachweisen berücksichtigt werden. In der späteren Angebotsprüfung werden die eingereichten Unterlagen diesen Anforderungen und Kriterien wieder zugeordnet. Damit kann eine nachvollziehbare Kette von der Anforderung über den Nachweis bis zur menschlich bestätigten Prüfung entstehen.
Auch im eigenen Geschäftsbetrieb verfolgen wir einen transparenten, für ein junges Unternehmen angemessenen Nachhaltigkeitsansatz. PPI arbeitet soweit möglich digital und papierlos, betreibt keine eigenen Serverräume und nutzt verwaltete, bedarfsabhängig skalierende Cloud-Dienste. Begrenzte Dokumentenkontexte, regelbasierte Vorprüfungen und eine aufgabengerechte Modellwahl sollen unnötige KI-Aufrufe vermeiden. Bei eigenen Beschaffungen berücksichtigen wir neben Wirtschaftlichkeit auch Energieeffizienz, Langlebigkeit, Reparierbarkeit und sozial verantwortliche Lieferketten. Ein zertifiziertes Umweltmanagementsystem besteht derzeit noch nicht. Vielfalt, Chancengleichheit und Barrierearmut sollen sowohl in der Produktgestaltung als auch bei Kooperationen und dem künftigen Teamaufbau berücksichtigt werden.
Unser Vorschlag ist, die vorhandene KI-gestützte Angebotsprüfung und -wertung des Beschaffungsassistenten an Testfällen von FEMNET und den beteiligten Kommunen zu erproben. Ein isoliertes neues Tool müsste dafür nicht von Grund auf entwickelt werden.
1. Vergabeunterlagen als Prüfmaßstab
Aus den Vergabeunterlagen werden geforderte Unterlagen und Nachweise sowie Eignungs- und Zuschlagskriterien als Prüfgrundlage übernommen. Dabei bleibt nachvollziehbar, aus welchem Dokument und welcher Fundstelle eine Anforderung stammt. Sie wird versioniert festgeschrieben, damit alle Angebote gegen dieselben Anforderungen geprüft werden.
2. Abgleich mit den Angebotsunterlagen
Nach der Angebotsöffnung werden die Dokumente bieterbezogen verarbeitet, kategorisiert und geforderten Unterlagen beziehungsweise Kriterien zugeordnet. Zertifikate, Gütezeichen-Nachweise, Auditberichte, Eigenerklärungen und Mitgliedschaftsnachweise können im aktuellen Teststand als Angebots- oder Eignungsnachweise verarbeitet und mit der jeweiligen Anforderung abgeglichen werden. Verarbeitet werden unter anderem PDF-, Office-, Tabellen- und Textdokumente. Auch gescannte Nachweise und bildbasierte Inhalte können in die Dokumentenverarbeitung einbezogen werden. Der konkrete Umfang der visuellen Prüfung wird im Pilot anhand realer Nachweise festgelegt.
3. KI-Vorschlag je Prüfschritt
Für jede geforderte Unterlage und jedes Kriterium erhält die prüfende Person einen strukturierten KI-Vorschlag. Dieser weist beispielsweise aus, ob eine Anforderung nach Aktenlage erfüllt erscheint, teilweise erfüllt ist, nicht beurteilbar bleibt oder manuell geprüft werden muss. Inhaltliche Feststellungen werden an konkrete Fundstellen gebunden. Fehlende, widersprüchliche oder nicht hinreichend belegte Angaben werden nicht ergänzt, sondern an den Menschen zurückgegeben. Die Entscheidung über Vollständigkeit, Eignung, Gleichwertigkeit, Wertung oder Ausschluss verbleibt bei der Vergabestelle. Eine absolute Halluzinationsfreiheit generativer KI kann derzeit nicht seriös garantiert werden; unbelegte Ausgaben werden deshalb durch Quellenbindung, strukturierte Ergebnisformate und menschliche Freigabe begrenzt.
Festgestellte Lücken können in einen editierbaren Nachforderungsentwurf übernommen werden, der betroffene Anforderung, fehlende Information und Fundstelle zusammenführt. Zulässigkeit, Frist und Versand bleiben menschlich zu prüfen.
Damit kann kurzfristig erprobt werden, ob der bestehende Workflow den Bedarf weitgehend erfüllt. Der Beschaffungsassistent kann ein Zertifikat dokumentenbasiert gegen die Ausschreibungsanforderung prüfen und darin enthaltene Angaben wie Bezeichnung, ausstellende Stelle, Geltungsbereich, Produktbezug oder Laufzeit berücksichtigen, soweit sie lesbar und eindeutig enthalten sind. Die externe Bestätigung von Registrierung, aktueller Gültigkeit und Produktzuordnung setzt dagegen eine Datenquelle oder Schnittstelle voraus.
Eine zweite Ausbaustufe wäre eine gezielte fachliche Anreicherung. Gemeinsam mit FEMNET könnte ein kuratierter Quellenbestand zu priorisierten Siegeln, Standards und Produktgruppen aufgebaut oder importiert werden. Nach Klärung von Zugänglichkeit, Nutzungsrechten und Datenqualität kommen etwa Kompass Nachhaltigkeit, Siegelklarheit, „Umweltzeichen Kompakt“ oder ESG-SCORE.org als Datenquellen in Betracht. Neue Quellen können über die vorhandenen Integrationsstrukturen angebunden werden; der Aufwand hängt von API und Austauschformat ab.
Bei alternativen Nachweisen kann die vorhandene Prüfung geforderte und belegte Merkmale gegenüberstellen und Unterschiede mit Fundstellen markieren. Eine kuratierte Gleichwertigkeitsmatrix wäre bei entsprechendem Pilotbedarf optional. Gleiches gilt für eine spezialisierte Logo-, QR- oder Barcode-Erkennung.
Technologisch empfehlen wir einen hybriden Ansatz aus strukturierter Prüfgrundlage, regelbasierten Kontrollen, Dokumentenextraktion/OCR, quellengebundener generativer KI und menschlicher Freigabe. Regeln eignen sich für Pflichtfelder, Datumsangaben und Vollständigkeit; KI unterstützt bei Zuordnung, Widerspruchserkennung und Erläuterung. Begrenzte Kontexte, Vorprüfungen und inkrementelle Wiederholungen reduzieren Rechenaufwand. Ergebnisse werden nach Status, Kriterium, Fundstelle, Unsicherheit und Handlung dargestellt und in die Vergabeakte übernommen. Die Oberfläche wird barrierearm, tastaturbedienbar und nicht nur farbcodiert gestaltet.
Der Beschaffungsassistent wird für diese Challenge nicht als Neuentwicklung „auf der grünen Wiese“ angeboten. Die Kernplattform einschließlich sicherer Angebotsübermittlung, Dokumentenverarbeitung, strukturierter Prüfgrundlage, KI-gestützter Angebotsprüfung und -wertung, menschlicher Freigaben und Vergabeakte ist bereits vorhanden. Ein geschützter Test- oder Pilotzugang kann kurzfristig bereitgestellt werden; der reguläre Marktstart ist für September 2026 vorgesehen.
Wir empfehlen deshalb ein stufenweises Vorgehen, bei dem zuerst der tatsächliche Anpassungsbedarf ermittelt wird:
1. Erprobung des vorhandenen Standards
FEMNET und ausgewählte Kommunen stellen einige geeignete, möglichst anonymisierte oder synthetische Vergabeunterlagen und dazugehörige Angebots- und Nachhaltigkeitsnachweise bereit, ggf. anhand vergangener Ausschreibungen. Gemeinsam wird geprüft, ob das System
die geforderten Unterlagen und Nachweise vollständig erkennt,
Eignungs- und Zuschlagskriterien korrekt übernimmt,
die Angebotsdokumente den passenden Prüfpunkten zuordnet,
Zertifikate und sonstige Nachweise inhaltlich gegen die Anforderungen abgleicht,
nachvollziehbare KI-Vorschläge mit Fundstellen erzeugt und
Unsicherheiten zuverlässig an die menschliche Prüfung zurückgibt.
Für Einrichtung, gemeinsame Auftaktabstimmung, Konfiguration eines Pilotverfahrens, begleiteten Test und Auswertung schätzen wir auf Seiten von PPI zunächst etwa 20 bis 30 Stunden. Auf Seiten von FEMNET und den beteiligten Kommunen sollten für Fallauswahl, zwei bis drei Onlinemeetings und fachliches Feedback insgesamt etwa 8 bis 20 Stunden eingeplant werden. Die Erprobung kann auf Wunsch unmittelbar erfolgen, auf https://beschaffungsassistent.de/ wird ein entsprechender Pre-Launch-Zugang angeboten.
2. Gezielter funktionaler Feinschliff
Erst nach der Erprobung wird gemeinsam entschieden, ob und welche Anpassungen erforderlich sind. Denkbar sind beispielsweise angepasste Prüffelder und Statusanzeigen, präzisierte KI-Anweisungen für bestimmte Nachweisarten, zusätzliche Erklär- und Lernhinweise oder optimierte Nachforderungsentwürfe. Für einen solchen begrenzten Feinschliff ohne externe Schnittstelle erscheint ein zusätzlicher Korridor von etwa 30 bis 50 Entwicklungsstunden realistisch. Einzelne Anpassungen können unabhängig voneinander priorisiert und schrittweise veröffentlicht werden.
3. Optionale Quellen- und Schnittstellenerweiterung
Zeigt der Pilot, dass eine externe Bestätigung von Zertifikatsnummern, Gültigkeit, Produktbezug oder Siegelmerkmalen erforderlich ist, kann zunächst ein eigener kuratierter Quellenbestand importiert werden. Bei strukturiert verfügbaren und rechtlich nutzbaren Ausgangsdaten schätzen wir hierfür grob 40 bis 60 Entwicklungsstunden. Für die Anbindung einer gut dokumentierten externen API ist – abhängig von Authentifizierung, Datenmodell, Nutzungsrechten, Testumgebung und Änderungsdienst – regelmäßig mit etwa 30 bis 40 Stunden je Quelle zu rechnen. Fehlt eine API oder müssen Daten erst aufbereitet beziehungsweise lizenziert werden, ist eine gesonderte Schätzung erforderlich.
Eine eigenständige visuelle Siegelklassifikation oder umfangreiche Gleichwertigkeitsdatenbank sind nicht Voraussetzung für den ersten Pilot. Sie würden nur umgesetzt und kalkuliert, wenn die Erprobung hierfür einen konkreten Mehrwert und klar definierte Anforderungen ergibt.
Damit liegt der voraussichtliche Aufwand für einen unmittelbar nutzbaren Pilot des vorhandenen Standards deutlich unter dem Aufwand einer vollständigen Neuentwicklung. Für Pilot und begrenzten fachlichen Feinschliff erwarten wir derzeit insgesamt etwa 30 bis 50 Stunden auf unserer Seite. Mit einer zusätzlichen externen Schnittstelle läge ein erster realistischer Gesamtkorridor ungefähr bei 60 bis 90 Stunden. Diese Angaben sind lediglich Planungsgrößen. Nach der Pilotphase kann auf Basis realer Testfälle belastbar festgelegt werden, welche Funktionen bereits ausreichen, welche lediglich konfiguriert werden müssen und welche Ergänzungen tatsächlich entwickelt werden sollen.
Der laufende Standardbetrieb wird über das reguläre SaaS-Angebot bereitgestellt. Zusätzlicher Pflegeaufwand entsteht vor allem für neu angebundene Datenquellen, deren Schemata, Zugänge oder Inhalte sich ändern. Durch die vorhandene Plattform, versionierte Prüfgrundlagen und offene Integrationsstrukturen kann dieser Aufwand auf die tatsächlich benötigten Erweiterungen begrenzt werden.
