KI-Agenten übernehmen die Due Diligence: Wer prüft und vergibt künftig Bauaufträge?

Die nächste Veränderung der Bauwirtschaft beginnt möglicherweise vor der Auftragsvergabe

Ein Immobilienverwalter möchte die Heizungsanlagen mehrerer Liegenschaften modernisieren.

Heute beginnt die Beschaffung häufig mit einer Recherche nach geeigneten Fachunternehmen.

Es folgen Offertanfragen, Besichtigungen, technische Abklärungen, das Einholen zusätzlicher Unterlagen und der Vergleich eingehender Angebote.

Der gesamte Prozess kann zahlreiche E-Mails, Telefonate, Tabellen und Abstimmungen erfordern.

Künftig könnte ein zentraler KI-Agent einen wesentlichen Teil dieser Arbeit koordinieren.

Er erhält den Auftrag, geeignete Unternehmen zu identifizieren, ihre fachliche Eignung zu prüfen und die eingehenden Offerten auf Vergleichbarkeit zu untersuchen.

Dafür könnte das System mehrere spezialisierte KI-Agenten einsetzen.

Ein Agent recherchiert Unternehmen.

Ein zweiter analysiert Qualifikationen und Projekt-Referenzen.

Ein dritter untersucht die eingereichten Angebote.

Ein vierter überprüft Termine, technische Abweichungen und offene Nachweise.

Anschliessend erstellt das System eine dokumentierte Entscheidungsgrundlage.

Der Auftraggeber prüft die Ergebnisse und entscheidet über die Vergabe.

Dieses Szenario ist noch kein vollständig automatisierter Standardprozess der Schweizer Bauwirtschaft.

Doch einzelne Bestandteile existieren bereits in kommerziellen Beschaffungs- und Bausoftwarelösungen.

Die zentrale Entwicklung könnte darin bestehen, dass KI-Agenten nicht mehr nur Unternehmen finden oder Offerten einholen, sondern zunehmend die Due Diligence vor einer Auftragsvergabe übernehmen.

Das wirft eine strategische Frage auf:

Wenn KI-Agenten künftig Unternehmenssuche, Offertvergleich, Eignungsprüfung und Vergabevorbereitung koordinieren, welche Rolle bleibt dann klassischen Offerten-, Vermittlungs- und Ausschreibungsplattformen?

Und welche Bedeutung gewinnen unabhängige Unternehmensinformationen, geprüfte Nachweise und branchenspezifische Ratings?

1. Was bedeutet Due Diligence bei Bau- und Handwerksaufträgen?

Der Begriff Due Diligence stammt ursprünglich aus der sorgfältigen Prüfung geschäftlicher und rechtlicher Sachverhalte, beispielsweise bei Unternehmenskäufen oder Investitionen.

Im Beschaffungsprozess beschreibt er die systematische Prüfung von Unternehmen, Angeboten und Risiken vor einer Entscheidung.

Dabei geht es um mehr als den Vergleich von Preisen.

Für die Schweizer Bau- und Handwerkswirtschaft lassen sich vier Bereiche unterscheiden.

Unternehmens-Due-Diligence

Ist das Unternehmen für die vorgesehene Leistung grundsätzlich geeignet?

Dazu gehören beispielsweise Unternehmensidentität, relevante Bewilligungen, Fachkompetenzen, organisatorische Leistungsfähigkeit, nachgewiesene Erfahrungen und gegebenenfalls wirtschaftliche Nachweise.

Projekt-Due-Diligence

Ist das geplante Vorhaben technisch, terminlich und wirtschaftlich plausibel?

Zu prüfen sind beispielsweise Leistungsumfang, Projektanforderungen, Schnittstellen zwischen Gewerken, Abhängigkeiten, Fristen und wesentliche technische Risiken.

Offerten-Due-Diligence

Decken die eingereichten Angebote dieselben Anforderungen ab?

Eine Offerte kann günstiger erscheinen, weil einzelne Leistungen, Materialien, Nebenarbeiten oder Risiken ausgeschlossen wurden.

Die Offerten-Due-Diligence untersucht daher nicht nur die Angebotssumme, sondern auch die tatsächlichen Leistungsbestandteile.

Laufende Lieferanten- und Leistungsprüfung

Nach der Vergabe können weitere Prüfungen erforderlich sein.

Dazu gehören beispielsweise auslaufende Zertifikate, Vertragsfristen, vereinbarte Serviceleistungen, Leistungsnachweise oder dokumentierte Qualitätsabweichungen.

Due Diligence bedeutet somit nicht automatisch Bonitätsprüfung. Sie umfasst eine dem jeweiligen Auftrag angemessene Untersuchung von Eignung, Nachweisen, Angebotsinhalten und Risiken.

Gerade im Bauwesen ist diese Unterscheidung wichtig.

Ein wirtschaftlich solides Unternehmen ist nicht automatisch der richtige Partner für ein hochspezialisiertes Bauprojekt.

Umgekehrt kann ein kleiner Fachbetrieb für eine bestimmte Aufgabe besonders geeignet sein, auch wenn er über weniger öffentlich verfügbare Unternehmensinformationen verfügt.

2. Die Technologie existiert bereits – nicht nur als Zukunftsvision

Im professionellen Einkauf und in der Bauprojektabwicklung sind erste Teile dieser Entwicklung bereits sichtbar.

SAP beschreibt mit seinem Sourcing Assistant für SAP Ariba einen KI-gestützten Beschaffungsprozess, der von der Lieferantensuche über die Erstellung von Ausschreibungen bis zur Angebotsanalyse und Verhandlung reicht.

Das System verbindet spezialisierte Agenten und berücksichtigt neben Kosten auch Qualität, Lieferanteninformationen und Risikosignale.

Der Softwareanbieter Procore stellt bereits KI-Agenten für die Bauwirtschaft vor.

Ein sogenannter Bid Analyst Agent analysiert Angebote anhand von Projektanforderungen, Zeichnungen und Leistungsbeschreibungen.

Ein Bid Leveling Agent soll Subunternehmerofferten vergleichbar machen und fehlende Leistungsbestandteile sowie Preisabweichungen erkennen.

Autodesk verbindet mit BuildingConnected und TradeTapp die Organisation von Offertprozessen mit der Qualifikation von Subunternehmern.

Dazu gehören automatisierte Fragebögen, Finanzanalysen und die Weitergabe von Qualifikationsinformationen an zuständige Beschaffungsteams.

Auch in der Schweiz gibt es bereits spezialisierte Anwendungen.

Das Schweizer Unternehmen SCAIT bietet KI-gestützte Analysen für Bausubmissionen an.

Dazu gehören die Prüfung von Leistungsverzeichnissen, Vertragsunterlagen und projektspezifischen Risiken.

Diese Beispiele zeigen unterschiedliche Teile derselben Entwicklung.

Die Automatisierung endet nicht mehr beim Erfassen und Verteilen von Offerten. Sie erreicht zunehmend die inhaltliche Prüfung der Angebote und der beteiligten Unternehmen.

Allerdings sind die genannten Produkte nicht gleichwertig, und die jeweiligen Funktionen hängen von Produktversion, Berechtigungen und Integration ab.

Eine vollständig autonome Vergabe ohne fachliche Kontrolle ist damit nicht nachgewiesen.

3. Wie könnte ein KI-gestützter Due-Diligence-Workflow funktionieren?

Ein zukünftiger Beschaffungsprozess könnte aus mehreren miteinander verbundenen Schritten bestehen.

Schritt 1: Projektanforderungen strukturieren

Der Auftraggeber beschreibt sein Vorhaben und stellt vorhandene Unterlagen bereit.

Dazu können Pläne, Leistungsverzeichnisse, technische Anforderungen, Wartungskonzepte, Termine und Budgetvorgaben gehören.

Ein KI-Agent untersucht die Informationen und identifiziert offene Fragen.

Beispielsweise könnte er feststellen, dass Angaben zu Zugänglichkeit, Schnittstellen oder Materialqualitäten fehlen.

Das Ergebnis ist eine strukturierte Projektanforderung, die vor der Offertanfrage fachlich geprüft werden kann.

Schritt 2: Geeignete Fachunternehmen recherchieren

Ein Recherche-Agent sucht nach Unternehmen, die die geforderten Leistungen anbieten.

Dabei könnten Standort, Fachbereiche, Projektgrösse, Qualifikationen und dokumentierte Referenzen berücksichtigt werden.

Statt nur nach einer allgemeinen Branchenbezeichnung zu suchen, könnte das System projektbezogene Anforderungen verwenden.

Beispielsweise:

«Gesucht werden Unternehmen mit dokumentierter Erfahrung bei der energetischen Sanierung bewohnter Mehrfamilienhäuser und entsprechender gebäudetechnischer Fachkompetenz.»

Schritt 3: Unternehmens-Due-Diligence durchführen

Ein Prüf-Agent kontrolliert die verfügbaren Unternehmensinformationen.

Er kann beispielsweise feststellen, welche Nachweise vorhanden sind, wann sie überprüft wurden und welche Unterlagen noch fehlen.

Dabei muss klar zwischen bestätigten Informationen und ungeprüften Angaben unterschieden werden.

Die Ergebnisse können eine Vorauswahl unterstützen.

Schritt 4: Offerten einholen und strukturieren

Ein weiterer Agent kann – bei entsprechender Autorisierung und technischer Anbindung – Offertanfragen vorbereiten, den Versand koordinieren und eingehende Antworten organisieren.

Die Angebote werden anschliessend in ein vergleichbares Format übertragen.

Auch unterschiedliche Dokumentstrukturen, PDF-Dateien und Leistungsbeschreibungen könnten ausgewertet werden.

Schritt 5: Offerten-Due-Diligence durchführen

Nun beginnt ein besonders wichtiger Teil der Arbeit.

Der KI-Agent untersucht, ob die eingereichten Offerten den geforderten Leistungsumfang tatsächlich abdecken.

Er identifiziert mögliche Abweichungen, fehlende Positionen, Ausschlüsse, unterschiedliche Materialqualitäten und unklare Vertragsbedingungen.

Entscheidend ist dabei die Rückverfolgbarkeit zum ursprünglichen Angebot.

Schritt 6: Vergabeentscheidung vorbereiten

Die Ergebnisse werden in einem nachvollziehbaren Prüfbericht zusammengeführt.

Neben dem Preis können beispielsweise Fachkompetenz, dokumentierte Erfahrungen, technische Eignung, Leistungsumfang und verbleibende Risiken berücksichtigt werden.

Der Bericht sollte die verwendeten Quellen und offenen Punkte ausweisen.

Der Auftraggeber kann anschliessend die notwendigen Abklärungen durchführen und die Vergabeentscheidung treffen.

Schritt 7: Leistung und Nachweise überwachen

Bei wiederkehrenden Unterhalts- und Wartungsleistungen könnte der Prozess nach der Vergabe weiterlaufen.

Ein Monitoring-Agent könnte beispielsweise relevante Vertragsfristen, ausstehende Nachweise und vereinbarte Serviceleistungen überwachen.

Damit würde Due Diligence nicht nur vor dem Auftrag stattfinden, sondern teilweise zu einem kontinuierlichen Prüfprozess werden.

Dieser Ablauf beschreibt eine mögliche Integration verschiedener bereits verfügbarer und künftig denkbarer Agentenfunktionen – kein heute allgemein verfügbares Komplettsystem für die Schweizer Bauwirtschaft.

4. Der Offertenvergleich könnte zum wichtigsten Einsatzgebiet werden

Ein klassischer Offertenvergleich konzentriert sich häufig auf die angebotenen Preise.

Doch zwei Angebote sind nur dann unmittelbar vergleichbar, wenn sie den gleichen Leistungsumfang und dieselben wesentlichen Voraussetzungen abdecken.

Ein Beispiel:

Drei Unternehmen offerieren die Sanierung einer Heizungsanlage.

Ein Anbieter berücksichtigt bereits die Demontage und Entsorgung der bestehenden Anlage.

Ein zweiter schliesst zusätzliche Elektroarbeiten aus.

Ein dritter geht von anderen technischen Voraussetzungen aus.

Die günstigste Offerte muss deshalb nicht den tiefsten tatsächlichen Gesamtaufwand bedeuten.

Ein KI-Agent könnte solche Unterschiede aus den eingereichten Dokumenten herausarbeiten und Fragen zur Bereinigung vorbereiten.

Dazu gehören beispielsweise:

Welche Arbeiten sind ausdrücklich enthalten?

Welche Positionen wurden ausgeschlossen?

Welche Zusatzkosten könnten entstehen?

Welche Leistungen werden durch Dritte erbracht?

Welche Termine sind verbindlich?

Welche Annahmen müssen vor der Vergabe bestätigt werden?

Ein solches Verfahren wird im internationalen Bauumfeld häufig als Bid Leveling bezeichnet.

Die Verbindung aus Bid Leveling und Offerten-Due-Diligence ist besonders interessant.

Denn sie verschiebt den Fokus vom blossen Preisvergleich zur systematischen Prüfung der tatsächlichen Leistung.

Der Mehrwert eines KI-Agenten liegt dabei nicht darin, automatisch den günstigsten Anbieter auszuwählen. Er liegt darin, mögliche Unterschiede und Risiken früher sichtbar zu machen.

5. Warum Trusted Data zum entscheidenden Rohstoff werden könnten

Damit KI-Agenten Unternehmen und Angebote zuverlässig prüfen können, benötigen sie geeignete Informationen.

Eine KI kann beispielsweise erkennen, dass ein Betrieb eine bestimmte Leistung auf seiner Website erwähnt.

Sie weiss dadurch jedoch noch nicht, ob diese Angabe unabhängig überprüft wurde.

Ebenso wenig ist eine veröffentlichte Projekt-Referenz automatisch ein Nachweis für sämtliche behaupteten Fähigkeiten.

Für automatisierte Due-Diligence-Prozesse könnte deshalb die Qualität der zugrunde liegenden Informationen wichtiger werden.

Besonders wertvoll sind Daten, bei denen mehrere Eigenschaften nachvollziehbar sind.

Identität: Welches rechtlich eindeutig bestimmte Unternehmen ist gemeint?

Herkunft: Stammt eine Angabe aus einer Selbstauskunft, einem öffentlichen Register oder einer unabhängigen Prüfung?

Aktualität: Wann wurde sie zuletzt überprüft?

Gültigkeit: Ist ein Zertifikat oder eine Bewilligung zum Zeitpunkt der Vergabe noch gültig?

Fachlicher Bezug: Betrifft ein Nachweis tatsächlich die angefragte Leistung?

Überprüfbarkeit: Kann ein Entscheider die Aussage anhand einer nachvollziehbaren Quelle kontrollieren?

Verwendbarkeit: Darf die Information im konkreten Beschaffungsprozess rechtmässig verwendet werden?

Damit wird Trusted Data zu mehr als einem Marketingbegriff.

Die tatsächliche Qualität ergibt sich aus nachweisbaren Prüfprozessen, Quellen, Aktualität und der korrekten Verwendung der Daten.

Wenn KI-Agenten Due Diligence durchführen sollen, benötigen sie nicht möglichst viele Behauptungen über Unternehmen, sondern möglichst verlässliche und nachvollziehbare Informationen.

6. Welche Rolle könnten Unternehmensratings spielen?

Unternehmensratings können bei einer automatisierten Vorauswahl zusätzliche Orientierung bieten.

Sie ermöglichen es, verschiedene Daten- und Vergleichssignale in einer definierten Methodik zusammenzuführen.

Ein KI-Agent könnte solche Informationen nutzen, um mögliche Anbieter zunächst einzuordnen und anschliessend gezielt zusätzliche Nachweise anzufordern.

Allerdings sind Ratings nicht beliebig austauschbar.

Ein Kundenbewertungsdurchschnitt misst etwas anderes als eine Bonitätsauskunft.

Ein Zertifizierungsstatus besitzt eine andere Aussagekraft als ein allgemeines Firmenranking.

Und ein branchenspezifisches Unternehmensrating ersetzt keine projektbezogene Eignungsprüfung.

Für die Schweizer Bauwirtschaft ist insbesondere die Unterscheidung zwischen Unternehmenssignal und konkreter Projektfähigkeit wichtig.

Ein Unternehmen kann beispielsweise ein gutes allgemeines Rating besitzen, aber für ein bestimmtes Projekt nicht über die notwendigen Kapazitäten oder Bewilligungen verfügen.

Umgekehrt kann ein kleiner Spezialbetrieb für einen bestimmten Auftrag fachlich sehr gut geeignet sein, obwohl sein öffentliches Unternehmensprofil weniger umfangreich ist.

Ein Rating kann die Due Diligence unterstützen. Es darf jedoch nicht ohne Prüfung der zugrunde liegenden Methodik als abschliessende Vergabeentscheidung verwendet werden.

7. Schweizer Baubranchen Index: Eine mögliche Informationsgrundlage für KI-Due-Diligence

handwerker.ch positioniert sich als unabhängige Daten-, Rating-, Vergleichs- und Monitoring-Plattform für die Schweizer Bau- und Handwerkswirtschaft.

Der Schweizer Baubranchen Index (SBI) erfasst und überwacht inzwischen mehr als 8'500 Schweizer Betriebe.

Die Plattform verbindet öffentlich verfügbare Unternehmensinformationen mit einem branchenspezifischen Rating und weiteren Vergleichssignalen.

Dazu gehören beispielsweise Unternehmens- und Standortinformationen, Leistungen, Qualifikationen, Zertifizierungen, öffentlich verfügbare Bewertungen und dokumentierte Projekt-Referenzen.

Zusätzlich werden Unternehmensinformationen im laufenden Monitoring aktualisiert.

Mit den intelligenten und vernetzten Referenzen können beteiligte Firmen, ihre konkreten Leistungen und eingesetzte Produkte innerhalb eines Projekts miteinander verbunden werden.

Für eine zukünftige automatisierte Unternehmens-Due-Diligence können solche Zusammenhänge interessant sein.

Ein KI-Agent könnte beispielsweise recherchieren, ob ein Betrieb bereits an vergleichbaren Projekten beteiligt war.

Er könnte verfügbare Qualifikationen und dokumentierte Leistungen einbeziehen.

Oder er könnte feststellen, welche Informationen geprüft wurden und wo noch Nachweise fehlen.

Das SBI-Rating könnte dabei ein ergänzendes Orientierungs- und Vergleichssignal sein.

Es ist jedoch weder eine Bonitätsauskunft noch eine garantierte Aussage über die Eignung eines Unternehmens für ein konkretes Bauvorhaben.

Auch ersetzt das SBI keine gesondert erforderlichen Fachbewilligungen, finanziellen Nachweise oder technischen Prüfungen.

Die Zertifizierungen von handwerker.ch können zusätzliche geprüfte Informationen bereitstellen. Eine bestimmte SBI-Punktzahl kann dadurch aber nicht gekauft werden.

Die mögliche zukünftige Rolle von handwerker.ch liegt somit in der Bereitstellung nachvollziehbarer Unternehmens- und Projektdaten – nicht in der automatischen Vergabe von Bauaufträgen.

Ob externe KI-Systeme solche Informationen tatsächlich verwenden und welchen Stellenwert sie ihnen geben, ist derzeit nicht allgemein nachgewiesen.

8. Was passiert mit klassischen Offerten- und Vermittlungsplattformen?

Hier könnte die Entwicklung erhebliche Auswirkungen haben.

Das Geschäftsmodell vieler digitaler Offertenplattformen besteht darin, Kundenanfragen zu erfassen und diese an geeignete Anbieter weiterzuleiten.

Die Plattform organisiert den Kontakt und übernimmt teilweise zusätzliche Aufgaben im Vermittlungsprozess.

Doch was passiert, wenn ein persönlicher KI-Agent diese Organisation künftig selbst übernehmen kann?

Ein Bauherr könnte seinem KI-Assistenten ein Projekt beschreiben.

Der Agent recherchiert mögliche Fachunternehmen, strukturiert eine Anfrage, kontaktiert autorisierte Anbieter und organisiert die Antworten.

Anschliessend bereitet er den Offertvergleich vor.

Für solche Abläufe wäre eine klassische Vermittlungsplattform nicht mehr in jedem Fall zwingend der erste Anlaufpunkt.

Das könnte insbesondere Geschäftsmodelle unter Druck setzen, deren wesentlicher Nutzen hauptsächlich in der Erfassung und Weiterleitung von Kundenanfragen liegt.

Ein autonomer KI-Agent könnte diese Aufgaben grundsätzlich auch über unterschiedliche Websites und Kommunikationskanäle hinweg koordinieren.

Die strategische Frage lautet deshalb: Benötigt der Auftraggeber künftig noch eine separate Plattform, um eine Anfrage an Handwerksbetriebe zu verteilen – oder erledigt sein persönlicher KI-Agent diese Arbeit direkt?

Eine automatische Verdrängung klassischer Vermittlungsplattformen ist daraus allerdings nicht abzuleiten.

Solche Plattformen können weiterhin zusätzliche Leistungen bieten.

Dazu gehören beispielsweise qualifizierte Anbieternetzwerke, Identitätskontrollen, vertragliche Prozesse, Zahlungsabwicklung, Streitbeilegung oder die Unterstützung bei der tatsächlichen Ausführung.

Der Wettbewerb könnte sich deshalb verändern.

Weniger relevant könnte die blosse Weiterleitung einer Anfrage werden.

Wichtiger könnten überprüfbare Daten, funktionierende Transaktionsprozesse und die tatsächliche Zuverlässigkeit der beteiligten Unternehmen sein.

9. Ausschreibungsplattformen könnten ihre Rolle verändern

Bei professionellen Bauausschreibungen ist die Situation anders.

Hier geht es häufig nicht nur darum, eine Anfrage an mehrere Unternehmen zu versenden.

Ausschreibungsplattformen verwalten teilweise komplexe Prozesse mit Leistungsverzeichnissen, Fristen, Dokumentversionen, Berechtigungen und nachvollziehbaren Vergabeabläufen.

Solche Funktionen können auch im KI-Zeitalter wichtig bleiben.

Doch zentrale KI-Agenten könnten zunehmend Teile der Bedienung und Auswertung übernehmen.

Ein Auftraggeber müsste dann möglicherweise nicht mehr jede Funktion einer Ausschreibungssoftware manuell bedienen.

Stattdessen könnte ein KI-Agent die erforderlichen Arbeitsschritte vorbereiten und geeignete Systeme im Hintergrund verwenden.

Dadurch könnte sich die Rolle von Ausschreibungsplattformen verschieben.

Von einer Benutzeroberfläche, in der Menschen Ausschreibungen manuell organisieren, hin zu einer technischen Infrastruktur für Dokumente, Prozesse, Berechtigungen, Kommunikation und Transaktionen.

Ausschreibungsplattformen könnten damit weniger als ausschliessliche Zugangspunkte und stärker als integrierte Prozess- und Dateninfrastrukturen relevant werden.

Besonders gut positioniert wären solche Systeme, wenn sie strukturierte Leistungsdaten, zuverlässige Schnittstellen, rechtssichere Abläufe und nachvollziehbare Prüfprotokolle bereitstellen.

Das ist allerdings eine mögliche Entwicklung und keine gesicherte Marktprognose.

10. Öffentliche Beschaffungen: KI darf die Vergaberegeln nicht umgehen

Für öffentliche Bauaufträge gelten in der Schweiz besondere rechtliche Anforderungen.

Die offizielle elektronische Beschaffungsplattform simap.ch dient Bund, Kantonen und Gemeinden zur Veröffentlichung und Abwicklung öffentlicher Ausschreibungen.

Ein KI-Agent könnte bei der Recherche, Dokumentenprüfung oder Vorbereitung einer Evaluation unterstützen.

Das bedeutet aber nicht, dass er gesetzliche Verfahrensanforderungen ersetzen darf.

Das Bundesgesetz über das öffentliche Beschaffungswesen verlangt unter anderem Transparenz, Gleichbehandlung und eine objektive Bewertung.

Nach Artikel 27 müssen Eignungskriterien im Hinblick auf das konkrete Vorhaben erforderlich und überprüfbar sein.

Artikel 29 regelt die Zuschlagskriterien.

Und Artikel 40 verlangt eine objektive, einheitliche und nachvollziehbare Prüfung und Bewertung der Angebote.

Für öffentliche Beschaffungen gelten je nach Auftraggeber und Verfahren die einschlägigen bundesrechtlichen oder kantonalen Regeln.

Besonders wichtig ist die Rolle externer Ratings.

Ein öffentliches Vergabeverfahren darf nicht einfach einen beliebigen proprietären KI-Score oder ein Unternehmensrating als zusätzliche Ausschlussbedingung einführen.

Die Kriterien müssen rechtlich zulässig, sachlich gerechtfertigt und im jeweiligen Verfahren korrekt bekannt gegeben sein.

Auch ein Anbieter, der nicht in einem bestimmten Unternehmensverzeichnis geführt wird, darf nicht allein deshalb unzulässig ausgeschlossen werden.

KI kann die Prüfung von Eignungsnachweisen und Offerten unterstützen. Sie darf jedoch nicht die Transparenz, Gleichbehandlung und Nachvollziehbarkeit des öffentlichen Vergabeverfahrens unterlaufen.

Gerade hier werden dokumentierte Quellen, überprüfbare Kriterien und menschliche Verantwortung entscheidend.

11. Unterhaltsleistungen könnten besonders früh automatisiert werden

Nicht jedes Bauprojekt ist gleich komplex.

Ein Neubau eines Spitals stellt andere Anforderungen als die regelmässige Wartung einer technischen Anlage.

Besonders bei wiederkehrenden und klar beschreibbaren Leistungen könnte die Automatisierung von Due-Diligence-Prozessen wirtschaftlich interessant werden.

Dazu gehören beispielsweise:

Heizungs- und Lüftungswartung

Elektroservice und periodische Kontrollen

Gartenunterhalt und Baumpflege

Hauswartung und Facility Services

Dachunterhalt und technische Inspektionen

Wiederkehrende Wartungs- und Serviceverträge

Bei solchen Leistungen existieren häufig definierte Anforderungen, Leistungsintervalle und Vertragsbedingungen.

Ein KI-Agent könnte unterstützend prüfen, welche Unternehmen grundsätzlich geeignet sind, welche Nachweise fehlen und welche Offerten vergleichbar sind.

Nach der Vergabe könnte er vereinbarte Termine und Dokumentationspflichten überwachen.

Dadurch entsteht eine Verbindung zwischen anfänglicher Due Diligence und laufendem Leistungsmonitoring.

Gerade im professionellen Immobilienunterhalt könnte KI die Beschaffung von einer wiederkehrenden administrativen Aufgabe zu einem stärker datenbasierten, kontinuierlichen Prozess verändern.

Die praktische Umsetzung setzt jedoch verlässliche Stammdaten, passende Integrationen und klare Berechtigungen voraus.

12. Das Beispiel einer automatisierten Unterhaltsvergabe

Ein Immobilienunternehmen betreut mehrere Wohn- und Gewerbeliegenschaften.

Für einen Teil der Objekte müssen neue Wartungsverträge vergeben werden.

Ein zukünftiger KI-gestützter Prozess könnte wie folgt aussehen.

Zunächst analysiert ein Projekt-Agent die vorhandenen Anlageninformationen, Vertragslaufzeiten und geforderten Leistungen.

Ein Recherche-Agent identifiziert Unternehmen, die grundsätzlich passende Wartungsleistungen anbieten.

Ein Due-Diligence-Agent untersucht die vorhandenen Unternehmensnachweise.

Fehlende Informationen werden zur Nachprüfung markiert.

Ein Offerten-Agent bereitet anschliessend eine einheitliche Leistungsanfrage vor.

Nach Eingang der Angebote analysiert ein weiterer Agent Preise, enthaltene Leistungen, Servicezeiten, Reaktionsfristen und vertragliche Ausnahmen.

Das System erstellt eine Übersicht mit nachvollziehbaren Unterschieden und offenen Fragen.

Die zuständige Person prüft die Ergebnisse und trifft die Vergabeentscheidung.

Nach Vertragsabschluss kann ein Monitoring-Agent an fällige Nachweise, Wartungen und Verlängerungen erinnern.

Das Beispiel zeigt, wie verschiedene KI-Funktionen miteinander verbunden werden könnten.

Es ist kein Nachweis dafür, dass ein solches vollständig integriertes System bereits flächendeckend im Schweizer Immobilienmarkt eingesetzt wird.

Die einzelnen technischen Bausteine entwickeln sich jedoch sichtbar in diese Richtung.

13. Welche Unternehmen könnten von dieser Entwicklung profitieren?

Die mögliche Verschiebung zu KI-gestützter Due Diligence betrifft nicht nur die Plattformbetreiber.

Auch ausführende Handwerksunternehmen könnten Veränderungen spüren.

Ein kleiner Spezialbetrieb könnte bei sehr konkreten Projektanforderungen besser berücksichtigt werden, wenn seine tatsächlichen Leistungen und Referenzen nachvollziehbar dokumentiert sind.

Ein grosses Unternehmen mit breitem Angebot könnte dagegen bei bestimmten Spezialanfragen weniger gut passen.

Allerdings besteht auch das Risiko neuer Benachteiligungen.

Wenn KI-Agenten hauptsächlich öffentlich verfügbare Daten berücksichtigen, könnten geeignete Unternehmen mit geringer digitaler Präsenz übersehen werden.

Fehlende Angaben dürfen daher nicht automatisch als fehlende fachliche Eignung interpretiert werden.

Bei relevanten Informationslücken sollte eine Due-Diligence-Prüfung zusätzliche Nachweise anfordern, statt vorschnell einen negativen Schluss zu ziehen.

Auch die Auswertung von Bewertungen und Ratings muss sorgfältig erfolgen.

Ein numerischer Unternehmenswert ersetzt keine projektbezogene Beurteilung.

Die Chance liegt darin, dass fachliche Eignung transparenter berücksichtigt werden könnte. Das Risiko besteht darin, dass ungeeignete Daten oder undurchsichtige Algorithmen neue Ausschlüsse erzeugen.

14. Die grösste Herausforderung ist nicht die KI, sondern die Datenqualität

Eine KI kann Tausende Dokumente durchsuchen und Informationen in kurzer Zeit zusammenführen.

Doch Geschwindigkeit allein garantiert keine korrekte Entscheidung.

Ein Agent könnte beispielsweise eine veraltete Bewilligung übersehen.

Er könnte eine Projekt-Referenz falsch interpretieren.

Oder er könnte zwei Offerten miteinander vergleichen, die unterschiedliche technische Grundlagen besitzen.

Besonders kritisch wären unzutreffende Aussagen zur finanziellen Leistungsfähigkeit, zu Fachbewilligungen oder zu angeblichen Ausschlussgründen.

Solche Angaben sollten nur auf geeigneten und rechtmässig verfügbaren Nachweisen beruhen.

Auch Datenschutz und Vertraulichkeit sind wesentlich.

Offerten, Verträge und interne Kalkulationen enthalten häufig sensible Unternehmensinformationen.

Diese dürfen nicht beliebig an externe Systeme weitergegeben werden.

Für verlässliche Due-Diligence-Prozesse sind deshalb mehrere Anforderungen wichtig.

Die Herkunft und das Datum einer Information müssen nachvollziehbar sein.

Prüfergebnisse sollten zu den ursprünglichen Unterlagen zurückverfolgt werden können.

Unklare Angaben müssen als solche gekennzeichnet werden.

Zugriffsrechte und Datenverwendung müssen geregelt sein.

Und bei wesentlichen Entscheidungen müssen geeignete menschliche Kontroll- und Freigabeprozesse bestehen.

Die eigentliche technische Herausforderung lautet nicht nur, dass KI-Agenten Informationen finden. Sie müssen zwischen nachgewiesenen Tatsachen, Selbstauskünften, Einschätzungen und fehlenden Daten unterscheiden können.

15. Entsteht eine neue Wertschöpfungskette zwischen Auftraggeber und Handwerker?

Aus strategischer Sicht könnte sich der digitale Beschaffungsmarkt in drei Ebenen aufteilen.

Ebene 1: KI-Agenten koordinieren den Prozess

Der Auftraggeber formuliert sein Ziel.

Ein KI-Agent organisiert Recherche, Datenprüfung, Offertanfragen und die Vorbereitung einer Vergabeentscheidung.

Ebene 2: Datenanbieter liefern überprüfbare Unternehmensinformationen

Unterschiedliche Systeme stellen Unternehmensidentitäten, Qualifikationen, Referenzen, Bewertungsinformationen, Nachweise und gegebenenfalls spezialisierte Risikoanalysen bereit.

Ebene 3: Transaktions- und Fachsysteme wickeln den Auftrag ab

Ausschreibungs-, Projektmanagement-, Vertrags- und Abwicklungssysteme sorgen für dokumentierte Prozesse, Berechtigungen, Kommunikation und die tatsächliche Ausführung.

Diese Ebenen müssen nicht durch drei verschiedene Unternehmen betrieben werden.

Bestehende Plattformanbieter können selbst KI-Agenten entwickeln und entsprechende Datenfunktionen integrieren.

Genauso können neue Anbieter versuchen, bestehende Funktionen übergreifend zu koordinieren.

Die strategische Veränderung liegt darin, dass der Zugang zum Auftraggeber, die Bereitstellung von Trusted Data und die operative Auftragsabwicklung künftig stärker voneinander getrennt werden könnten.

Damit würde sich auch die Frage verändern, wo innerhalb der digitalen Bauwirtschaft der wirtschaftliche Wert entsteht.

16. Was bedeutet das für handwerker.ch und den Schweizer Baubranchen Index?

Für handwerker.ch entsteht aus dieser Entwicklung eine interessante Perspektive.

Die Plattform vermittelt selbst keine Aufträge gegen Provision.

Ihr Geschäftsmodell konzentriert sich auf Unternehmensdaten, Ratings, Vergleiche, Monitoring und zusätzliche Prüf- und Zertifizierungsinformationen.

Mit dem SBI, der Integration von architekt.app und den vernetzten Projekt-Referenzen stehen unterschiedliche Datenebenen innerhalb einer gemeinsamen Plattform zur Verfügung.

Diese können sowohl für Menschen als auch für automatisierte Recherchen relevant sein.

Gerade für die Unternehmens-Due-Diligence könnten eindeutig zugeordnete Leistungen, dokumentierte Referenzen, Qualifikationen, Prüfstatus und ihre Aktualität von Interesse sein.

Der eigentliche Nutzen würde dann nicht allein darin liegen, dass ein Auftraggeber ein Firmenprofil besucht.

Die Informationen könnten künftig auch dazu beitragen, dass ein KI-Agent bestimmte fachliche Fragen beantwortet oder eine Vorprüfung unterstützt.

Dabei ist zwischen vorhandenen und möglichen zukünftigen Funktionen zu unterscheiden.

handwerker.ch stellt seine öffentlich zugänglichen Unternehmensdaten über lesbare Webseiten und strukturierte Informationen bereit.

Eine offene öffentliche API besteht derzeit nicht.

Ein produktiver Einsatz als externe Due-Diligence-Datenquelle in automatisierten Vergabeprozessen ist damit noch nicht nachgewiesen.

Auch kann handwerker.ch keine vollständige rechtliche, technische oder finanzielle Due Diligence eines Bauunternehmens ersetzen.

Die strategische Chance liegt darin, verlässliche und nachvollziehbare Unternehmensinformationen bereitzustellen, die in zukünftigen KI-gestützten Prüf- und Auswahlprozessen verwendet werden könnten.

Welche Daten dafür tatsächlich benötigt werden, in welchen Formaten sie bereitstehen müssen und welche Prüfungen zusätzlich erforderlich sind, wird sich mit der Entwicklung solcher Systeme zeigen.

17. Die entscheidende Zukunftsfrage für Offerten- und Ausschreibungsplattformen

Die bisherigen digitalen Plattformmodelle basieren häufig auf klar abgegrenzten Schritten.

Ein Anbieter veröffentlicht Unternehmensinformationen.

Ein anderer vermittelt Anfragen.

Ein dritter organisiert Ausschreibungen.

Ein weiteres System verwaltet Verträge und Projektdokumente.

KI-Agenten könnten künftig mehrere dieser Arbeitsschritte übergreifend koordinieren.

Dadurch könnte ein Teil der heutigen Benutzeroberflächen und manuellen Plattformwechsel entfallen.

Die zugrunde liegenden Dienstleistungen verschwinden dadurch nicht automatisch.

Im Gegenteil: Zuverlässige Daten, fachliche Prüfungen, rechtssichere Transaktionen und dokumentierte Prozesse könnten an Bedeutung gewinnen.

Entscheidend wird deshalb sein, welche Funktionen eine Plattform tatsächlich bereitstellt.

Ist sie hauptsächlich ein zusätzlicher Eingangskanal für Offertanfragen?

Oder besitzt sie relevante Daten, überprüfbare Nachweise, funktionierende Prozesse und eine eigenständige Rolle innerhalb der Beschaffung?

Wenn ein zentraler KI-Agent den gesamten Workflow übernimmt, könnte die reine Offertenvermittlung leichter austauschbar werden – während Trusted Data, Due Diligence und verlässliche Transaktionsprozesse an Wert gewinnen.

Das ist eine plausible strategische Entwicklung, aber keine Garantie für das Verschwinden bestehender Plattformen.

Häufige Fragen zu KI-Agenten und Due Diligence in der Bauwirtschaft

Was bedeutet Due Diligence bei der Vergabe von Bauaufträgen?

Due Diligence bezeichnet die sorgfältige Prüfung von Unternehmen, Angeboten und Projektrisiken vor einer Vergabe. Dazu gehören beispielsweise Fachkompetenzen, erforderliche Nachweise, Projekt-Referenzen, Leistungsumfang und vertragliche Bedingungen.

Können KI-Agenten bereits heute Offerten prüfen?

Ja. Es gibt bereits kommerzielle KI-Werkzeuge, die Angebotsdokumente analysieren, Leistungsunterschiede erkennen und Offerten in vergleichbaren Strukturen darstellen. Die zuverlässige Prüfung der Ergebnisse und die Verantwortung für Vergabeentscheide bleiben jedoch wesentlich.

Können KI-Agenten selbstständig Handwerker auswählen?

KI-Agenten können eine Recherche und Vorauswahl unterstützen. Eine abschliessende Eignungsprüfung benötigt je nach Projekt zusätzliche Nachweise, fachliche Beurteilungen und gegebenenfalls rechtliche Prüfungen.

Was ist der Unterschied zwischen Unternehmens-Due-Diligence und Offerten-Due-Diligence?

Die Unternehmens-Due-Diligence untersucht die Eignung und relevante Nachweise eines möglichen Auftragnehmers. Die Offerten-Due-Diligence prüft die eingereichten Angebote auf Leistungsumfang, Vergleichbarkeit, Ausschlüsse, Bedingungen und mögliche Risiken.

Werden Offertenplattformen durch KI-Agenten überflüssig?

Nicht zwangsläufig. KI-Agenten könnten Teile der Anfragevermittlung und des Offertvergleichs übernehmen. Plattformen mit zusätzlichen Leistungen wie geprüften Anbietern, Transaktionsabwicklung, Dokumentation und rechtssicheren Prozessen können weiterhin relevant bleiben.

Werden Ausschreibungsplattformen von KI-Agenten ersetzt?

Auch dies ist nicht automatisch zu erwarten. KI-Agenten könnten ihre Bedienung und bestimmte Prüfprozesse vereinfachen. Ausschreibungsplattformen können weiterhin eine wichtige Rolle bei Dokumenten, Fristen, Berechtigungen und formellen Vergabeprozessen spielen.

Können KI-Agenten öffentliche Bauaufträge in der Schweiz vergeben?

KI kann bei der Vorbereitung und Auswertung unterstützen. Das öffentliche Beschaffungsrecht verlangt jedoch transparente, objektive und nachvollziehbare Verfahren. Gesetzliche Eignungs- und Zuschlagskriterien sowie die Verantwortung der Vergabestellen müssen eingehalten werden.

Welche Rolle könnten Trusted Data bei der Due Diligence spielen?

Nachvollziehbare Unternehmensdaten können helfen, Identität, Qualifikationen, Referenzen und weitere relevante Eigenschaften eines Betriebs zu prüfen. Entscheidend sind die Herkunft, Aktualität und tatsächliche Überprüfbarkeit der Informationen.

Kann das SBI-Rating eine Due-Diligence-Prüfung ersetzen?

Nein. Das SBI-Rating ist ein branchenspezifisches Unternehmens- und Vergleichssignal. Es ersetzt weder eine projektbezogene Eignungsprüfung noch notwendige Fachbewilligungen, finanzielle Nachweise oder andere gesetzlich erforderliche Prüfungen.

Warum ist die Entwicklung für Facility Management und Unterhaltsleistungen relevant?

Wiederkehrende Wartungs- und Unterhaltsleistungen haben häufig definierte Leistungsanforderungen, Vertragsfristen und Nachweispflichten. Dadurch könnten sich bestimmte Recherche-, Prüf- und Monitoringarbeiten besonders gut für eine KI-gestützte Unterstützung eignen.

Hinweis und Transparenz

Dieser Beitrag analysiert aktuelle Entwicklungen im Bereich KI-gestützter Beschaffung, Angebotsprüfung und Due Diligence. Berichtsstand ist der 6. November 2026.

Die Aussagen zu bestehenden Softwarefunktionen beruhen auf öffentlichen Produktinformationen der jeweiligen Anbieter. Ihre tatsächliche Verfügbarkeit und Leistungsfähigkeit hängen von Produktversion, Lizenz und technischer Integration ab.

Die beschriebenen vollständig koordinierten KI-Due-Diligence-Workflows sind mögliche Zukunftsszenarien und keine bereits flächendeckend verfügbaren Standardverfahren.

Die rechtlichen Ausführungen zum öffentlichen Beschaffungswesen dienen der allgemeinen Information und ersetzen keine Prüfung des anwendbaren Vergaberechts im Einzelfall.

Unternehmensratings, automatisierte Analysen und KI-generierte Bewertungen ersetzen keine erforderlichen fachlichen, finanziellen oder rechtlichen Nachweise.

handwerker.ch ist eine unabhängige Daten-, Rating-, Vergleichs- und Monitoring-Plattform. Eine garantierte Verwendung der veröffentlichten Daten durch externe KI-Agenten wird nicht behauptet.

Quellen und weiterführende Informationen

SAP – Sourcing Assistant: KI-Agenten für Lieferantensuche, Angebotsprüfung und Beschaffung

Procore – KI-Agenten für Bauprojekte und Offertenanalyse

Autodesk – BuildingConnected: Ausschreibungen und Subunternehmerqualifikation

Autodesk – TradeTapp: Qualifikation und Risikoanalyse von Subunternehmern

SCAIT – KI-gestützte Analyse von Schweizer Bausubmissionen

Deloitte – Multi-Agentic AI for Sourcing and Procurement

Deloitte – Agentic Commerce und automatisierte Beschaffungsprozesse

Schweizerisches Bundesgesetz über das öffentliche Beschaffungswesen (BöB), Stand 2026

simap.ch – Offizielle Plattform für öffentliche Ausschreibungen in der Schweiz

handwerker.ch – Wenn KI-Agenten Bauaufträge vergeben: Wer bekommt künftig noch eine Offerte?

handwerker.ch – Intelligente und vernetzte Projekt-Referenzen

handwerker.ch – Schweizer Baubranchen Index