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Inspiration

Öffentliche Ausschreibungen stellen für viele Unternehmen eine wesentliche Einnahmequelle dar. Die Teilnahme an diesen Ausschreibungen ist jedoch oft ein zeitaufwendiges und repetitives Verfahren. Für jede Bewerbung müssen diverse Selbstauskünfte, wie zum Beispiel zu Kinderarbeit oder zu Russland-Sanktionen, ausgefüllt werden. Obwohl Ausschreibungsprozesse heutzutage digitalisiert sind, mangelt es an einer Standardisierung der Formulare. Die Bewerbungsunterlagen variieren von Ausschreibung zu Ausschreibung, weshalb Firmen spezialisiertes Personal benötigen, das sich ausschließlich mit der Bewerbung auf Ausschreibungen befasst.

Wie es funktioniert

Zunächst indizieren wir verschiedene Ausschreibungsportale. Nutzer unseres Services können dann gezielt nach Ausschreibungen suchen, die ihrem Unternehmensschwerpunkt entsprechen, wie beispielsweise Elektroinstallation, Installation von Wärmepumpen oder Malerarbeiten. Entscheidet sich ein Nutzer für eine oder mehrere Ausschreibungen, werden die Unterlagen automatisch analysiert und, soweit möglich, automatisch ausgefüllt. Dadurch müssen Nutzer unserer App nicht wiederholt allgemeine Unternehmensinformationen wie Umsätze, Mitarbeiterzahlen oder Firmenbestehen eingeben.

Technologie & Tools

Wir nutzen bash, curl, grep und wget, um Informationen und Dateien von Ausschreibungsportalen herunterzuladen. Das Frontend unserer Anwendung ist in JavaScript mit Vue entwickelt. Hat sich der Nutzer für eine oder mehrere Ausschreibungen entschieden, füllt unser in Rust programmiertes Backend, unterstützt durch die ChatGPT API, die Unterlagen soweit wie möglich aus.

Was wir gelernt haben

Obwohl einzelne Teammitglieder bereits vereinzelt als Bieter an öffentlichen Ausschreibungen teilgenommen haben, wussten wir nicht über die überwältigende Vielfalt der verschiedenen Portale und die Unterschiede in den Unterlagen. Selbst bei theoretisch einheitliche Abfragen wie etwa bei Anforderungen zu russischen Sanktionen unterscheiden sich die Dokumente zum Teil sehr stark. Im Rahmen des Hackathons konnten wir unsere Kenntnisse in der Verarbeitung von PDFs in Rust und der Arbeit mit der ChatGPT AI vertiefen.

Nächste Schritte

Wir planen, einen zusätzlichen Schritt zu integrieren, bei dem die Ausschreibungsunterlagen mithilfe eines Large Language Models (LLM) analysiert und verstanden werden. Dies ermöglicht eine noch präzisere Ausfüllung der Lücken. Aktuell basiert der Ausfüllprozess nur auf Firmeninformationen und nicht auf dem Inhalt der Ausschreibung selbst.