Europa hat seine KI-Kompetenzpflicht abgeschwächt. Die Beschaffung sollte ihre eigene Latte höher legen.

Am 27. Juli 2026 trat Verordnung (EU) 2026/1744 — der Digital Omnibus zur KI — in Kraft und schrieb einen Satz der KI-Verordnung um. Artikel 4 verlangte bisher von Anbietern und Betreibern, "Maßnahmen zu ergreifen, um nach besten Kräften ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz sicherzustellen" beim eigenen Personal. Jetzt verlangt er, Maßnahmen zu ergreifen, um die Entwicklung von KI-Kompetenz zu unterstützen, und stellt ausdrücklich klar, dass dies "von Anbietern oder Betreibern nicht verlangt, ein bestimmtes Maß an KI-Kompetenz für eine einzelne Person zu garantieren". Wenige Tage später, am 2. August, ging Artikel 4 in die Zuständigkeit der nationalen Marktüberwachungsbehörden über.

Die Pflicht wurde also in derselben Woche durchsetzbar und schwächer. Aus einer Erfolgspflicht wurde eine Bemühenspflicht.

Das geschah in einem Moment, in dem die Beschaffung nach einer Kennzahl die am schlechtesten darauf vorbereitete Funktion ist. In der BCG-Studie 2026 mit 1.250 Unternehmen hatten nur 35% der Beschaffungsteams KI eingeführt — der letzte Platz unter den dreizehn untersuchten Unternehmensfunktionen, hinter Supply Chain und Vertrieb mit 44%, Finanzen mit 40%, HR mit 37%. Die Untersuchung der Hackett Group aus dem Jahr 2026 benennt das Folgeproblem noch direkter: 59% der Beschaffungsteams fehlt die KI-Expertise, um das zu betreuen, was sie bereits im Einsatz haben.

In einem Punkt hatte der Gesetzgeber recht, als er die Norm abschwächte: kein Regulierer kann einem Team Kompetenz per Gesetz verordnen. Aber die Version von KI-Kompetenz, auf die es in diesem Beruf ankommt, wäre ohnehin nie aus einem Compliance-Modul gekommen.

1. Die Weiterbildungslisten beschreiben Werkzeuge. Der Beruf lebt vom Urteil.

Jedes Konzept zu "Beschaffungskompetenzen im KI-Zeitalter" landet an derselben Stelle: Warenkenntnis behalten, digitale Fähigkeiten ergänzen, stärker auf die weichen setzen. Nichts davon ist falsch. Es sagt einer Fachkraft auch nicht, was sie am Dienstagmorgen tun soll, wenn ein System neun Befunde zu einer 240-seitigen Vergabeunterlage liefert und die Angebotsfrist am Donnerstag endet.

Zwei dieser drei Körbe altern schnell. Prompt-Handwerk ist der klarste Fall — die Tricks von 2023, die Rollenspiel-Präambeln und die "denke Schritt für Schritt"-Beschwörungen, sind weitgehend in die Modelle selbst eingewandert. Eine Fähigkeit, die ein Modell-Release löschen kann, ist keine Laufbahn.

Nicht veraltet dagegen das Wissen, was eine rechtskonforme Vergabeakte enthalten muss, was eine Eignungsanforderung rechtlich verlangen darf und welche Zahlen in einem Angebot mit welchen anderen zusammenpassen müssen. Dieses Wissen war früher der Weg, Dokumente zu erstellen. Heute ist es der Weg, sie zu prüfen, und die zweite Verwendung ist anspruchsvoller als die erste.

2. Der Fehlermechanismus hat im EU-Recht bereits einen Namen

Artikel 14 Absatz 4 Buchstabe b der KI-Verordnung verlangt, dass Personen, die ein Hochrisiko-System beaufsichtigen, in die Lage versetzt werden, "sich der möglichen Neigung bewusst zu bleiben, sich automatisch oder übermäßig auf die von einem Hochrisiko-KI-System hervorgebrachte Ausgabe zu verlassen (Automatisierungsbias), insbesondere bei Hochrisiko-KI-Systemen, die Informationen oder Empfehlungen für Entscheidungen natürlicher Personen liefern".

Die zweite Hälfte beschreibt genau die Vergabeanalyse: ein System, das Informationen und Empfehlungen erzeugt, und ein Mensch, der entscheidet. Artikel 14 bindet Hochrisiko-Systeme, und ein Werkzeug, das beim Lesen einer Vergabeunterlage hilft, ist nach Anhang III mit ziemlicher Sicherheit keines, also ist das für die meisten Beschaffungsteams keine Compliance-Pflicht. Der Gesetzgeber hat einen psychologischen Fehlermechanismus genommen, ihm eine rechtliche Definition gegeben und den Erbauern von Hochrisiko-Systemen aufgetragen, dagegen zu konstruieren. Dem Mechanismus selbst ist es egal, ob Ihr Anwendungsfall im Anhang steht.

In einer kontrollierten Studie zu KI-gestützten Kreditentscheidungen verwarfen die Teilnehmenden nur 35,1% der falschen KI-Empfehlungen. Einer irrenden Maschine folgten sie also etwa zwei von drei Malen. Erklärungen machten es schlimmer. Die Überabhängigkeit lag bei 62,0%, wenn das System nur eine Empfehlung gab, und bei 70,9%, wenn es eine Erklärung mit prognostiziertem Ergebnis beifügte, und die Teilnehmenden konnten richtige und falsche Empfehlungen messbar schlechter unterscheiden.

Diese Studie war ein Pilot mit kleiner Stichprobe, und ihre Autoren sagen das auch. Aber die Richtung passt zur breiteren Literatur: eine auf der CHI 2026 veröffentlichte analytische Übersicht über Forschung zu Mensch-KI-Entscheidungen kommt zum selben Schluss — Menschen verlassen sich zu sehr auf KI-Rat, ohne sich analytisch damit auseinanderzusetzen, und genau die Fähigkeit, richtigen von falschem Rat zu unterscheiden, muss trainiert werden.

Das ist unangenehm für die Standardantwort auf die Frage "wie machen wir KI vertrauenswürdig", die lautet: den Rechenweg zeigen. Den Rechenweg zu zeigen ist notwendig. Nach diesen Daten reicht es nicht, und unachtsam gemacht kann es die prüfende Person gleichzeitig selbstsicherer und ungenauer machen.

3. Prüfen ist die schwierigere Fähigkeit als Erstellen

Diese Asymmetrie schafft es nie auf eine Schulungsfolie. Eine plausible Leistungsbeschreibung zu erzeugen kostet heute nichts. Die Klausel zu bemerken, die nicht da ist, verlangt, das Recht im Kopf zu haben.

Das öffentliche Auftragswesen macht das konkreter als die meisten Branchen. Nach Artikel 55 der Richtlinie 2014/24/EU kann ein unterlegener Bieter fragen, warum er verloren hat, und der öffentliche Auftraggeber hat 15 Tage, um die Gründe der Ablehnung, die Merkmale und relativen Vorteile des erfolgreichen Angebots sowie den Namen des Zuschlagsempfängers mitzuteilen. Diese Antwort liest jemand, der gerade entscheidet, ob er ein Nachprüfungsverfahren einleitet.

Deshalb halten wir die Erzählung von KI als Absenkung der Kompetenzschwelle in der Beschaffung für verkehrt herum. Die Schwelle ist gestiegen. Ein Team kann jetzt mehr Analyse erzeugen, als es verantwortlich vertreten kann, und der Engpass hat sich verschoben: weg davon, wie schnell Sie lesen, hin dazu, wie gut Sie urteilen.

4. Das Lehrjahre-Problem

Beschaffungsfachleute haben dieses Handwerk in Wahrheit dadurch gelernt, dass sie genau die Arbeit machten, die KI jetzt macht. Man las vierhundert mittelmäßige Vergabeunterlagen und entwickelte ein Gespür für die eine, die um einen bestimmten Lieferanten herum geschrieben war. Man glich Preistabellen von Hand ab, bis die Widersprüche sich von selbst meldeten. Das hat niemand in einem Kurs vermittelt; es hat sich angesammelt.

Streichen Sie diese Arbeit aus der Juniorrolle, und Sie streichen den Weg zur Seniorrolle. Alle sorgen sich, dass KI Arbeitsplätze in der Beschaffung nimmt. Das größere Risiko ist, dass sie die Jahre nimmt, die Menschen hervorgebracht haben, die diese Arbeit können.

Ändern muss sich, was eine Juniorkraft tatsächlich tut: KI-Befunde gegen die Quelldokumente prüfen, während eine Seniorkraft die Abweichungen durchgeht statt das fertige Ergebnis. Das ist ein langsamerer Weg als das Weiterleiten eines Berichts, und der einzige, der noch das Urteilsvermögen aufbaut, von dem die ganze Funktion lebt.

5. Wie dieses Training tatsächlich aussieht

Es dauert eine Woche.

Nehmen Sie zwanzig bereits abgeschlossene Verfahren, deren Ausgang Sie kennen. Lassen Sie sie durch das System laufen, das Sie einsetzen oder gerade prüfen. Dann lesen Sie die Abweichungen, in beide Richtungen.

Wo das System etwas gefunden hat, das Ihr Team übersehen hat, ist ein Loch in Ihrem Prozess — schreiben Sie es in die Checkliste. Wo Ihr Team recht hatte und das System falsch lag, notieren Sie genau, warum. Ein Satz wie "es hat den Höchstwert des Rahmenvertrags als Auftragswert gelesen" ist das, was KI-Kompetenz in diesem Beruf ausmacht. Er ist mehr wert als eine Definition von Transformern.

Und heben Sie die Korrekturen auf. Ein Register dessen, was Ihre Fachleute verworfen haben und warum, ist ein Qualitätssignal und ein Einarbeitungsdokument für die nächste Einstellung. Es ist nebenbei auch genau der Nachweis der "Maßnahmen zur Unterstützung der Entwicklung von KI-Kompetenz", den Artikel 4 weiterhin verlangt.

6. Was wir darum herum gebaut haben

Wir vertreten diesen Gedanken seit zwei Jahren, lesen Sie den nächsten Absatz also im Wissen, dass wir ein davon geprägtes Produkt verkaufen.

Jeder Befund von Tendergate nennt die Klausel und die Seite, aus der er stammt, denn ein Befund, den man nicht zurückverfolgen kann, ist ein Befund, den man an Tag 15 nicht verteidigen kann. Ein zweiter Durchgang liest die Befunde des ersten erneut und wirft die hinaus, die die Belege nicht tragen — als wir Anfang dieses Monats elf Beschaffungs-KI-Plattformen anhand derselben Funktionsliste bewertet haben, war dieser Prüfschritt die eine Fähigkeit, die keine der anderen zehn dokumentierte. Und nichts wird von selbst übernommen: das System trägt Belege zusammen, eine Fachkraft entscheidet. Artikel 55 macht diesen Menschen zu dem, der dafür geradestehen muss, und das ist ein besserer Grund als Compliance.

Nichts davon beseitigt den Automatisierungsbias. Ein gut belegter falscher Befund bleibt ein falscher Befund, und die oben genannte Studie legt nahe, dass der Beleg ihn sogar härter treffen lässt. Was Nachvollziehbarkeit einbringt, ist die Möglichkeit, in Sekunden statt in Stunden zu prüfen, und das ist der Unterschied zwischen einer Prüfung, die stattfindet, und einer, die unter Fristdruck ausfällt.

Der Omnibus hat aufgehört so zu tun, als könnte eine Verordnung jemanden kompetent machen. Gut. Die Version von Kompetenz, die dieser Beruf braucht, lässt sich ohnehin nicht zertifizieren. Sie zeigt sich in dem Moment, in dem eine Fachkraft einen selbstbewussten, gut belegten Befund liest und sagt: nein, diese Klausel bedeutet etwas anderes.

Nehmen Sie fünf Entscheidungen, die Sie bereits getroffen haben. Lassen Sie sie noch einmal laufen. Lesen Sie die Abweichungen. Sie erfahren an einem Nachmittag mehr über die KI-Kompetenz Ihres Teams als in einem Jahr Schulungen.