Automatische Leistungsverzeichnis-Erstellung

Das echte Ausmaß des Problems

Das Leistungsverzeichnis ist das Herzstück jeder Ausschreibung im Bauwesen. Ohne präzises LV kein vergleichbares Angebot, keine rechtssichere Vergabe, kein reibungsloser Bauvertrag. Gleichzeitig ist die LV-Erstellung einer der zeitaufwändigsten manuellen Prozesse im deutschen Planungswesen: Ein vollständiges LV für einen Rohbau mit 800 Positionen kann einen erfahrenen Bautechniker oder Architekten vier bis acht Arbeitstage kosten.

Wer ausschreibt, jongliert dabei mit mehreren Anforderungen gleichzeitig: Die Leistungsbeschreibung muss eindeutig, vollständig und wettbewerbsneutral sein — das schreibt die VOB/A vor. Die Positionen müssen mit den richtigen Normbezeichnungen, Einheiten und Abrechnungsregeln nach VOB/C aufgebaut sein. Und das Ganze muss im GAEB-Format exportierbar sein, damit Bietende ihre AVA-Software nutzen können.

Das Problem verschärft sich mit Personalmangel: Erfahrene LV-Schreiber:innen sind teuer und schwer zu finden. Junge Mitarbeitende brauchen lange, bis sie die nötige Tiefe für ein vollständiges LV entwickelt haben. Das Resultat: In vielen Büros werden LVs aus alten Projekten kopiert und angepasst — was schnell geht, aber Fehler aus vergangenen Projekten konserviert und Normänderungen nicht berücksichtigt.

KI-Lösungen, die GAEB- und VOB-Dokumente analysieren, reduzieren den Zeitaufwand bei der Ausschreibungserstellung laut Anbieterstudien um bis zu 80 Prozent gegenüber vollständig manuellem Vorgehen (Schätzwert aus Praxisberichten).

Mit vs. ohne KI — ein ehrlicher Vergleich

¹ Erfahrungswerte aus AVA-KI-Implementierungen; stark abhängig von Gewerk, Projektkomplexität und vorhandenem Datenbestand. Bei projektspezifischen Sonderleistungen liegt die Einsparung im unteren Bereich.

Einschätzung auf einen Blick

Zeitersparnis — hoch (4/5) Die LV-Erstellung ist eine der zeitintensivsten Tätigkeiten im Planungsbüro — und KI kann den Routine-Anteil (Normtexte, Standardpositionen, Einheiten) erheblich beschleunigen. Direkte Zeiteinsparung ist real und messbar. Den Spitzenwert (5/5) belegt die Massenermittlung, weil sie aus Tagen Stunden macht; die LV-Erstellung erfordert auch mit KI mehr Prüf- und Korrekturarbeit.

Kosteneinsparung — mittel (3/5) Die Tool-Kosten von 50–200 Euro monatlich für ein AVA-Modul amortisieren sich bei zwei oder mehr LVs pro Monat schnell. Die Einsparung ist aber indirekter als bei der Massenermittlung: Der Nutzen entsteht über Personalzeiteinsparung und weniger Nacharbeitsaufwand — messbar, aber nicht mit einem einzelnen Kennwert erfassbar.

Schnelle Umsetzung — mittel (3/5) Wer ORCA oder eine andere AVA-Software bereits nutzt, kann das KI-Modul vergleichsweise schnell aktivieren. Wer neu startet, muss zuerst eine AVA-Software einrichten und seinen Positionsstammdaten-Bestand aufbauen. Das dauert typisch vier bis sechs Wochen bis zum produktiven Einsatz — mehr als Massenermittlung, aber deutlich weniger als BIM-Analyse.

ROI-Sicherheit — mittel (3/5) Die Zeiteinsparung ist messbar. Was schwerer zu isolieren ist: Hat die bessere LV-Qualität zu weniger Streit in der Ausführung geführt? Wären die Bieterfragen auch ohne KI weniger geworden? Das macht den ROI solide, aber nicht so eindeutig wie bei der Massenermittlung mit ihren direkt zählbaren Stunden.

Skalierbarkeit — hoch (4/5) Mehr Projekte bedeuten mehr LVs — und der Mehraufwand pro zusätzlichem LV bleibt niedrig, weil der Positionsstammdaten-Bestand einmal aufgebaut wird und dann immer wieder verwendet. Büros, die ihren Positionsstamm systematisch pflegen, profitieren überproportional von der Skalierung.

Richtwerte — stark abhängig von Gewerk, Bürogröße und AVA-Software-Ausstattung.

Was das System konkret macht

KI-gestützte LV-Erstellung läuft in einem assistierenden Modus — das System macht einen Entwurf, die Fachkraft prüft und freigibt. Du gibst Projektbeschreibung, Pläne und Gewerk-Parameter ein. Die KI generiert einen strukturierten LV-Entwurf mit Normtexten, Einheiten und Abrechnungsregeln nach VOB/C.

Konkret: Du beschreibst: „Stahlbetondecke 22 cm, 420 m², Expositionsklasse XC1, Güte C25/30, glatte Unterseite.” Das System generiert daraus die vollständige Betondecken-Position mit Normtext nach DIN 18331, Einheit Kubikmeter, Abrechnungsregel und Nebenleistungen — bereit für GAEB DA83.

Das spart nicht nur Zeit bei der Texterstellung. Es eliminiert auch den häufigsten Fehlertyp in manuell erstellten LVs: vergessene Positionen. Systeme, die auf Hunderten von Ausschreibungen trainiert wurden, kennen typische Positionsmuster pro Gewerk und melden, wenn etwas Ungewöhnliches fehlt. Wenn du eine Außenwand ausschreibst und das Gerüst fehlt — das System meldet es.

Was KI nicht übernimmt: Die Prüfung auf Vollständigkeit bleibt Pflicht. KI generiert Positionen auf Basis von Mustern, kennt aber nicht den konkreten Bauherrenwunsch, die Ortsüblichkeit des Marktes oder besondere lokale Anforderungen. Jede Position muss durch eine fachkundige Person freigegeben werden. Das Modell ist Assistent, nicht Ersatz.

Konkrete Werkzeuge — was wann passt

ORCA AVA bietet eine der ausgereiftesten KI-Assistenz-Funktionen für LV-Erstellung im deutschsprachigen Raum. Direkt integriert in die AVA-Software, GAEB-Export inklusive. Wer ORCA ohnehin nutzt, kann die KI-Funktion direkt aktivieren. Preise: typisch 50–150 Euro/Monat für das KI-Modul zusätzlich zur Basis-Lizenz.

RIB iTWO ist das Schwergewicht im deutschen Markt mit zunehmenden KI-Features für LV-Generierung und Positionsvorschläge. Primär für große Büros und Generalunternehmer ab 20+ Mitarbeitenden. Lizenzkosten deutlich höher, dafür sehr tief integriert in die gesamte Projektkalkulation.

Claude und ChatGPT können als einfaches Assistenztool für LV-Texte eingesetzt werden — ohne GAEB-Export, aber als Textgenerator für einzelne Positionen. Du gibst die Leistungsbeschreibung ein, das LLM schlägt Normtexte vor. Für kleinere Büros oder als Ergänzung ein kostengünstiger Einstieg (20–30 Euro/Monat). Kein vollständiger Ersatz für spezialisierte AVA-Software.

Vergabepilot.ai und ähnliche spezialisierte LV-KI-Startups adressieren genau diesen Markt. Vor dem Einkauf unbedingt Pilotprojekt mit eigenen Daten durchführen — Qualität variiert stark je nach Gewerk.

Wann welcher Ansatz:

• ORCA bereits im Einsatz → ORCA KI-Modul, keine Systemwechselkosten
• Großes Büro, komplexe Projekte → RIB iTWO
• Kleineres Büro, einfacher Einstieg → Claude/ChatGPT als LV-Textassistenz
• Pilottest ohne Invest → ChatGPT für Normtext-Vorschläge (manuell in AVA übertragen)

Datenschutz und Datenhaltung

LVs enthalten in der Regel keine personenbezogenen Daten — Ausnahmen: Wenn Auftraggeber-spezifische Anforderungen oder interne Preiskalkulationen im Dokument stecken. Das Hauptrisiko ist Vertraulichkeit: Wettbewerbsrelevante Ausschreibungsunterlagen sollten nicht auf US-basierten Cloud-Servern ohne AVV liegen.

ORCA und RIB iTWO sind DSGVO-konform und bieten Datenhaltung in Deutschland oder der EU. Bei ChatGPT und Claude gilt: Inhalte aus Unternehmenseigentum oder vertraulichen Projekten nur mit aktiver Datenschutzkonfiguration (keine Trainingsnutzung) hochladen. Für öffentliche Vergabeverfahren nach VOB/A: Klär vorab, ob die Nutzung externer KI-Dienste in der Planungsphase zulässig ist — manche öffentliche Auftraggeber haben hier eigene Vorgaben.

Was es kostet — realistisch gerechnet

Einstieg mit ChatGPT/Claude als LV-Textassistenz:

• Kosten: 20–30 Euro/Monat
• Anwendungsfall: Einzelne Positionen texten, Normtexte recherchieren, unvollständige LVs ergänzen
• Kein GAEB-Export, keine Integration — manuelles Copy-Paste in AVA-Software

Integrierte AVA-KI-Lösung (ORCA mit KI-Modul):

• Lizenz: 50–200 Euro/Monat zusätzlich zur Basis-AVA-Lizenz
• Integration in bestehenden Workflow, GAEB-Export direkt nutzbar

ROI-Rechnung am Beispiel: Eine Bautechnikerin (55.000 Euro Jahresgehalt, ca. 38 Euro/Stunde) erstellt durchschnittlich zwei vollständige LVs pro Monat. Jedes LV kostet bisher 4 Tage (32 Stunden) = 64 Stunden/Monat × 38 Euro = 2.432 Euro Personalkosten. Mit KI-Unterstützung: Zeitreduktion um 50–70 % (Schätzwert aus Praxisberichten) = 1.216–1.706 Euro Einsparung monatlich. Tool-Kosten: 100–200 Euro/Monat. Netto-Einsparung ab dem ersten Monat: 1.000–1.500 Euro — bei gleichzeitig höherer Kapazität für mehr Projekte.

Drei typische Einstiegsfehler

1. KI-Normtexte ohne VOB-Kenntnis übernehmen. Das Tool liefert Texte, die nach VOB/C klingen — aber passt die Abrechnungsregel zur konkreten Bauleistung? Wer die VOB nicht kennt, kann nicht prüfen. Das Ergebnis ist ein LV, das zwar professionell aussieht, aber in der Ausführungsphase Interpretationsspielräume lässt. Lösung: Das KI-Ergebnis immer durch jemanden mit VOB-Erfahrung prüfen lassen — zumindest in der Einführungsphase.

2. Kein Positionsstammdaten-Bestand aufbauen. KI-LV-Assistenten werden besser, wenn sie auf den eigenen historischen Ausschreibungen trainieren können oder zumindest auf eine bewährte Positionsdatenbank zugreifen. Wer heute neu startet und das überspringt, bekommt generische Texte — nicht die bewährten Formulierungen des eigenen Büros. Investiere zwei bis vier Tage darin, die besten LVs der letzten drei Jahre als Referenzdaten zu strukturieren.

3. Nur die Erstellung optimieren, nicht die Prüfung. Schneller LV-Entwurf nützt wenig, wenn die Prüfungsschleife genauso lang ist wie vorher. Definiere von Beginn an, was geprüft werden muss (kritische Positionen, Sonderleistungen, Risikopositionen) und was als KI-Output direkt akzeptiert wird (Standardtexte bekannter Gewerke). Sonst ist der Zeitgewinn illusorisch.

Was mit der Einführung wirklich passiert — und was nicht

Erfahrene LV-Schreiber:innen sind oft skeptisch: „Das Tool kennt unsere Standards nicht.” Das stimmt für das erste Projekt — und für die ersten fünf. Danach haben sich Positionsstammdaten und Formulierungspräferenzen eingespielt, und der Skeptizismus weicht. Die kritische Phase ist die dritte bis achte Woche: Das Tool liefert Ergebnisse, aber das Prüfen dauert noch ähnlich lang wie früher. Das ist normal — und kein Zeichen dafür, dass die Einführung scheitert.

Typische Aussage in Woche 4: „Das spart mir keine Zeit, weil ich alles sowieso noch einmal lese.” Das ist die Lernphase. In Woche 10 lautet die Aussage meistens: „Bei Standardgewerken ändere ich vielleicht noch 20 Prozent der Positionen.”

Was hilft: Starte mit einem Gewerk, das du gut kennst und bei dem du die KI-Ergebnisse schnell beurteilen kannst. Nicht mit dem komplexesten Projekt, das du gerade hast. Ein überschaubares Mauerwerk-LV als erstes Pilotprojekt ist besser als ein Heizungsinstallations-LV mit 600 Positionen.

Realistischer Zeitplan mit Risikohinweisen

Häufige Einwände — und was dahintersteckt

„KI kennt die VOB nicht tief genug — wir haften für fehlerhafte Ausschreibungen.” Die Haftung liegt immer beim unterzeichnenden Planer — das ändert KI nicht. Was sich ändert: Der KI-gestützte Erstentwurf muss fachkundig geprüft werden, genau wie ein Entwurf einer Junior-Mitarbeiterin. Spezialisierte Tools wie ORCA sind auf VOB/C trainiert und produzieren normkonforme Grundtexte — aber lokale Marktgepflogenheiten und bautechnische Besonderheiten des Projekts muss die Fachkraft einbringen.

„Unsere Projekte sind so individuell, dass Standardtexte nicht funktionieren.” Das stimmt für einen Teil des LVs — die projektspezifischen Sonderleistungen, besondere Konstruktionen, ungewöhnliche Materialanforderungen. Aber selbst bei individuellen Projekten ist der Großteil der Positionen Standard: Erde ausheben, Beton einbauen, Mauerwerk mauern. Diese Routinepositionen sind genau das, was KI gut und schnell liefert. Du investierst deine Fachkompetenz dann in die Stellen, die wirklich Expertise brauchen — nicht ins zehnte Tippen von „Beton C25/30 in Fundamenten einbauen.”

Woran du merkst, dass das zu dir passt

• LV-Erstellung erzeugt regelmäßig Kapazitätsengpässe — Projekte warten, weil das LV noch nicht fertig ist
• Bieterfragen häufen sich, weil Positionen unklar formuliert oder unvollständig sind
• Dein Team kopiert LVs aus Altprojekten und setzt damit bekannte Fehler fort
• Junge Mitarbeitende brauchen Monate, um eigenständig vollständige LVs zu schreiben

Wer es (noch) nicht tun sollte: Büros mit weniger als zwei LVs pro Monat oder mit ausschließlich sehr individuellem Sondergewerk-Portfolio (Spezialtiefbau, Denkmalpflege, spezifische Industriekonstruktionen) haben weniger Standardpositionen, auf die KI sinnvoll aufsetzt. Der Nutzen steht dann in keinem guten Verhältnis zum Einführungsaufwand.

Das kannst du heute noch tun

Öffne ChatGPT oder Claude und teste, wie gut KI für dein Standardgewerk funktioniert. Beschreibe eine typische Leistung aus einem aktuellen Projekt — und lass dir den VOB/C-Normtext generieren. Vergleiche das Ergebnis mit deinem eigenen LV-Text. Das kostet zehn Minuten und zeigt dir, ob KI für dein Gewerk und deine Anforderungen taugt.

Quellen & Methodik

• Zeitaufwand LV-Erstellung (4–8 Tage pro LV): Erfahrungswerte aus Planungsbüros; bestätigt durch Branchenumfragen des VBI (Verband Beratender Ingenieure) und eigene Praxiserhebungen.
• KI-Zeitreduktion LV bis 80 %: BlackSwanAI Produktdokumentation; Ausschreibung.ai Whitepaper (Stand April 2026); vergabepilot.ai Fallstudien.
• VOB/C Normtextanforderungen: Vergabe- und Vertragsordnung für Bauleistungen, Teil C — aktuell gültige Fassung.
• GAEB-Standard: Gemeinsamer Ausschuss Elektronik im Bauwesen (GAEB) — DA83 als gültiger Austauschstandard (Stand 2024).
• ORCA AVA und RIB iTWO Preisangaben: Veröffentlichte Tarife der Anbieter (Stand April 2026).
• AVA-Pflichtenheft 2024: Niedersächsisches Landesamt für Bau und Liegenschaften, Version 2024-01.