Angebotsabsprachen erkennen: Was KI in verlorenen Angeboten sehen kann

Eine Ausschreibung endet mit vier Angeboten. Ein Lieferant gewinnt, der Preis liegt im Budget und das Verfahren sieht wettbewerblich aus. Aus Sicht dieser einzelnen Vergabe gibt es möglicherweise keinen offensichtlichen Anlass zur Sorge.

Genau das macht Angebotsabsprachen so schwer erkennbar. Unternehmen können festlegen, wer gewinnt, absichtlich zu teure Scheinangebote abgeben, bei einzelnen Verfahren nicht antreten oder Aufträge rotieren lassen und trotzdem den Eindruck normalen Wettbewerbs erzeugen. Der einzelne Einkäufer sieht ein Ereignis; das verdächtige Muster entsteht womöglich erst über viele Vergaben, Anbieter und Auftraggeber hinweg.

Am 8. September 2026 hat die britische Competition and Markets Authority für einen deutlich datengetriebeneren Ansatz geworben. Die Größenordnung ist erheblich: Das britische öffentliche Beschaffungsvolumen liegt bei rund 400 Milliarden Pfund pro Jahr, Angebotsabsprachen können Preise um 20 Prozent oder mehr erhöhen, und die CMA schätzt die mögliche jährliche Belastung unter ihren Annahmen auf etwa eine bis über drei Milliarden Pfund. Für Einkaufsorganisationen ist aber vor allem interessant, welche Daten die Behörde dafür braucht.

Das Gewinnerangebot zeigt nur einen Teil des Bildes

Im Vergabeprozess konzentriert sich die Aufmerksamkeit zwangsläufig auf den Gewinner. Ist der Preis wettbewerbsfähig, erfüllt das Angebot die Anforderungen und lässt sich die Zuschlagsentscheidung verteidigen? Für die Erkennung von Kartellmustern können die unterlegenen Angebote ebenso wichtig sein, weil die Auffälligkeit häufig erst im Verhältnis zueinander entsteht.

Drei Anbieter treten beispielsweise immer wieder gemeinsam an. Einer gewinnt, die anderen liegen höher; beim nächsten Verfahren wechselt der Gewinner. Dafür kann es völlig legitime Gründe geben, etwa Kapazität, Region oder unterschiedliche Kosten. Wiederholen sich Rotationen, Preisabstände oder Teilnahmeverhalten jedoch systematisch, kann eine genauere Prüfung sinnvoll sein.

Eine einzelne Vergabe beweist nichts. Die Information entsteht erst, wenn Angebotsdaten über Zeit und verschiedene Auftraggeber hinweg verglichen werden. Deshalb betont die CMA ausdrücklich die Bedeutung der verlorenen Angebote und ihrer konsistenten, maschinenlesbaren Speicherung.

KI verändert die Größenordnung der Analyse

Kartellverfahren beginnen traditionell häufig mit Hinweisen, Beschwerden oder Belegen, die erst nach einem Anfangsverdacht auftauchen. Daten-Screening eröffnet einen zusätzlichen Weg: Es kann prüfen, ob sich Auffälligkeiten in einer Datenmenge wiederholen, die kein einzelner Einkäufer manuell überblicken könnte.

Das Bid Rigging Intelligence Tool der CMA, BRIT, verbindet Kartell-Ermittlungserfahrung mit Datenanalyse und wird unter anderem mit britischen Ministerien für Bildung, Arbeit und Justiz erprobt. Nach Angaben der Behörde haben diese Pilotprojekte bereits Hinweise für mögliche Ermittlungen erzeugt.

Das ist ein interessantes KI-Anwendungsfeld im Einkauf, gerade weil das System nicht versucht, die Entscheidung eines Einkäufers in einer einzelnen Ausschreibung zu ersetzen. Es erweitert die Sicht über viele Beobachtungen und markiert Stellen, an denen fachliche und rechtliche Prüfung sinnvoll sein könnte.

Ein verdächtiges Muster ist kein Schuldbeweis

Diese Grenze muss klar bleiben. Ähnliche Angebote, wiederkehrende Anbietergruppen oder rotierende Gewinner können unschuldige Erklärungen haben. Ein Screening-Modell stellt keine Absprache fest, nur weil es eine Anomalie findet.

BRIT soll verdächtige Muster und Ermittlungsansätze liefern. Untersuchung, Beweisführung, rechtliche Bewertung und Verfahrensrechte folgen danach. Für den Einkauf gilt dieselbe Disziplin: Eine Auffälligkeit ist ein Grund, Informationen zu sichern und den vorgesehenen Rechts- oder Wettbewerbsweg einzuschalten, nicht ein Anlass, den Lieferanten im nächsten Gespräch zu beschuldigen.

Die CMA warnt öffentliche Auftraggeber ausdrücklich davor, einen Verdacht mit Lieferanten zu diskutieren, weil dadurch Ermittlungen erschwert werden können. Diese Grenze sollte Teil des internen Prozesses sein und nicht erst im Moment der Eskalation erfunden werden.

Der eigentliche Engpass kann die Datenbasis sein

Der stärkste Punkt der CMA ist überraschend unspektakulär: Selbst gute Analyse hilft wenig, wenn die notwendigen Daten nicht vorliegen. Im Vereinigten Königreich werden unterlegene Angebote nicht flächendeckend in einer konsistenten, zentralen und maschinenlesbaren Form gespeichert. Das begrenzt systematische Auswertungen.

In Unternehmen sieht es oft ähnlich aus. Ausschreibungshistorien liegen in Beschaffungsplattformen, E-Mails, Tabellen und lokalen Ablagen; Lieferantennamen sind uneinheitlich, und manche Systeme speichern nur Endrang und Zuschlag, nicht die Details der verlorenen Angebote.

Damit wird Datenarchitektur zu einem Teil der Wettbewerbsfähigkeit der Beschaffungsfunktion. Was heute nicht sauber erfasst wird, kann morgen nicht auf Muster untersucht werden.

Erst über mehrere Käufer hinweg werden manche Muster sichtbar

Ein Auftraggeber sieht, dass Anbieter A gegen B verliert, und erkennt nichts Besonderes. Ein anderer sieht A gegen C verlieren, ein dritter B gegen C. Jede einzelne Beobachtung kann harmlos sein. Zusammen können wiederkehrende Teilnahmen, Gewinnerrotationen oder Preisbeziehungen sichtbar werden, die eine fachliche Prüfung rechtfertigen.

Das ist ein Grund, warum zentralisierte oder interoperable Vergabedaten mehr Wert haben als nur für Spend-Analysen. Sie ermöglichen Fragen, die sich aus einer einzelnen Akte nicht beantworten lassen.

Gleichzeitig zeigt sich hier das allgemeinere Thema aus unserem Beitrag über Urteilskraft bei KI im Einkauf: Ein System kann ein Muster sichtbar machen, ohne damit dessen Bedeutung festzustellen. Der Mensch muss die Evidenzgrenze verstehen, bevor aus einem Signal eine Handlung wird.

Auch mit besserer Erkennung bleibt Einkaufsdisziplin nötig

Automatisiertes Screening nimmt Einkäufern nicht die Aufgabe ab, Warnsignale zu kennen, Unterlagen sauber zu sichern, Wettbewerb im Verfahren zu schützen und rechtzeitig Rechts- oder Wettbewerbsexperten einzubeziehen. Ebenso wenig darf ein unauffälliges Analyseergebnis als Beweis dafür gelten, dass der Markt gesund ist.

Voice2Evolve ist kein Werkzeug zur Kartellerkennung. Der Gesprächsaspekt beginnt erst dort, wo ein professioneller Einkäufer ungewöhnliches Verhalten sachlich hinterfragen, einen Verdacht intern eskalieren oder bewusst vermeiden muss, aus einem Hinweis eine unbelegte Anschuldigung zu machen.

KI kann verborgene Muster sichtbarer machen. Sie kann aus einem statistischen Signal keinen Beweis machen und dem Einkauf nicht die Verantwortung abnehmen, mit dem Signal korrekt umzugehen.

Verlorene Angebote sind deshalb wertvoll, weil Absprachen so gestaltet werden, dass sie wie normaler Wettbewerb aussehen. Manchmal steckt die entscheidende Information genau in den Angeboten, die im Tagesgeschäft nach der Vergabe kaum noch jemand ansieht.

Quellen

• UK Competition and Markets Authority (8. September 2026). Rigged bids, real costs: a case for urgent action on bid rigging in UK public procurement.
• Sarah Cardell, CMA (8. September 2026). Rigged bids, real costs: the case for tackling bid rigging in public procurement.