Vergabe im digitalen Wandel: Mehr Daten, mehr Risiko?
Die öffentliche Auftragsvergabe wird digitaler und damit auch datengetriebener. Doch wer meint, es genüge, ein Formular elektronisch auszufüllen, unterschätzt das eigentliche Problem: Schlechte Datenqualität kann ganze Vergabeverfahren entwerten.
Digitale Vergabeformulare: Wo eForms noch scheitern
Im Oberschwellenbereich sind elektronische Bekanntmachungen längst Standard. Seit der Einführung der neuen eForms (elektronische Formulare) müssen öffentliche Auftraggeber:innen europaweit standardisierte Daten liefern. Ziel ist es, Ausschreibungen vergleichbarer zu machen und Vergabemarktdaten leichter auswerten zu können – auch grenzüberschreitend.
Doch was gut klingt, funktioniert in der Praxis nur teilweise. Im Jahr 2024 wiesen über 33 % aller TED-Daten Qualitätsprobleme auf – meist unvollständige oder veraltete Angaben. Und im Unterschwellenbereich ist es noch drastischer: In Österreich waren über 93 % der Vergabedaten unvollständig. Damit hinkt Österreich deutlich hinter Ländern wie Norwegen oder Deutschland hinterher.
Public Procurement Data Space: EU-Vergabedaten besser nutzen
Mit dem neuen Public Procurement Data Space (PPDS) will die EU diese Fragmentierung beenden. Künftig sollen nationale Datenbanken vernetzt und in einheitlichen Formaten zusammengeführt werden. Für Unternehmen bedeutet das: bessere Übersicht über Ausschreibungen in anderen Mitgliedstaaten, neue Marktchancen und ein transparenterer Vergabemarkt.
Die entsprechenden Daten Österreichs sind für den Zeitraumüber die sogenannten Kerndaten auf data.gv.at bereits angebunden. Diese Daten werden unter anderem auch von der auftrag.at-Suche verwendet.
KI in der öffentlichen Vergabe: Chancen, Risiken, Beispiele
Immer mehr Staaten setzen KI ein, um Risiken wie Interessenskonflikte oder Korruption frühzeitig zu erkennen. In Italien etwa werden „Red Flags“ mithilfe maschinellen Lernens automatisch markiert, in der Slowakei erkennt KI potenzielle Interessenskonflikte. Das klingt vielversprechend, ist aber auch mit Vorsicht zu genießen.
Denn Bias in Daten oder Algorithmen kann zu systematischen Verzerrungen führen. Ein prominentes Beispiel ist das frühere AMS-Assistenzsystem AMAS, das Arbeitssuchende teils diskriminierend bewertete, weil es mit veralteten Daten arbeitete.
Für Unternehmen heißt das: Bei der Einführung eigener KI-gestützter Tools zur Angebotsprüfung oder Vergabebegleitung ist höchste Sorgfalt bei den Daten und deren Interpretation gefragt.
Fazit: Warum Datenqualität über den Erfolg der digitalen Vergabe entscheidet
Digitale Vergabeformulare, europäische Datenräume und der Einsatz von KI eröffnen neue Möglichkeiten für Auftraggeber:innen und Unternehmen. Gleichzeitig steigen aber auch die Anforderungen an Datenqualität, Transparenz und Fairness. Wer mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten arbeitet, riskiert nicht nur fehlerhafte Entscheidungen, sondern auch Rechtsunsicherheit.