Leistungsverzeichnis mit KI erstellen: Weniger Aufwand, GAEB-tauglich

Das Leistungsverzeichnis ist der Grundstein jeder seriösen Ausschreibung. Wer Aufträge vergibt, braucht klare, vollständige und in der Regel GAEB-konforme Positionsbeschreibungen – sonst werden Angebote unvergleichbar und spätere Nachträge vorprogrammiert. Wer LVs erstellt, kennt aber auch die andere Seite: Es ist Fleißarbeit, die viel Zeit kostet.

Was beim LV-Erstellen wirklich Zeit kostet

In vielen Baubüros läuft die LV-Erstellung nach demselben Muster ab: Ein Planer öffnet ein altes Projekt, sucht ähnliche Positionen heraus, passt Texte an und hofft, dass keine wesentliche Norm geändert wurde. Das ist kein schlechtes Handwerk – es ist das Beste, was möglich ist, wenn Textbausteine nicht systematisch gepflegt werden und die Zeit fehlt, Neues aufzubauen.

Die Probleme entstehen an mehreren Stellen:

Formulierung: Ein guter Positionstext beschreibt die Leistung eindeutig, ohne Interpretationsspielraum. Zu vage, und der Bieter kalkuliert großzügig. Zu eng, und der Auftragnehmer findet jeden Spielraum für Nachträge. Diese Balance trifft man nicht mit Copy-Paste aus dem Altprojekt.

Vollständigkeit: Positionen für Nebenleistungen, Vor- und Nacharbeiten oder Toleranzregelungen werden regelmäßig vergessen – mit Folgekosten, die sich erst auf der Baustelle zeigen.

GAEB-Export: Wer seine AVA-Software befüllt, kennt die Fehlermeldungen beim Export. Falsche Einheitenbezeichnungen, fehlende Hierarchieebenen, leere Pflichtfelder – die Qualität des GAEB-Datensatzes hängt direkt an der Qualität der Texteingabe. Mehr dazu, was beim Einsatz von AVA-Software mit KI möglich ist.

Wie BauGPT beim LV-Aufbau konkret hilft

BauGPT ist kein GAEB-Editor und ersetzt keine AVA-Software. Es hilft dir dabei, schneller zu besseren Texten zu kommen, bevor du sie ins System pflegst.

Positionstexte entwerfen

Beschreibe dem System, was gemacht werden soll – Gewerk, Material, Lage, Anforderungen – und du bekommst einen strukturierten Textentwurf. Dieser Entwurf ist kein Fertigprodukt, sondern ein Ausgangspunkt, den du in zwei Minuten prüfst und anpasst statt in zwanzig Minuten von Grund auf schreibst.

Beispiel: Du brauchst eine Position für Bodenbelagsarbeiten, Linoleum, Nutzungsklasse 33, auf vorhandenem Estrich in einem Schulgebäude. BauGPT formuliert dir Kurzbeschreibung und Leistungsbeschreibung und weist auf typische Abgrenzungspositionen hin – Untergrundvorbereitung, Anschlussleisten, Pflege nach Übergabe.

Struktur nach Gewerken

Wenn du ein komplettes LV aufbaust, hilft BauGPT dabei, die Gliederung zu überprüfen: Welche Obergruppen und Untergruppen brauchst du? Fehlt ein Gewerk? Ist die Reihenfolge für Bieter logisch? Das funktioniert auch dann, wenn du nur eine Projektbeschreibung und einen Grundriss als Ausgangspunkt hast.

Ähnliche Unterstützung gibt es beim Prüfen von Ausschreibungsunterlagen: KI hilft dabei, Vollständigkeit und Widersprüche frühzeitig zu erkennen, bevor Angebote eingehen.

Normbezüge prüfen

Wenn du nicht sicher bist, welche DIN für ein bestimmtes Gewerk gilt, kannst du das abfragen. BauGPT gibt Hinweise auf relevante Normen und Regelwerke – mit dem wichtigen Vorbehalt, dass du die Aktualität bei entscheidungsrelevanten Angaben eigenständig prüfst. KI-Systeme arbeiten mit einem Wissensstand, der immer ein Datum hat.

Ein typischer Workflow in der Praxis

1. Projektbeschreibung eingeben: Was wird gebaut, welche Gewerke sind betroffen, welche besonderen Anforderungen gelten?

2. Gewerkliste generieren lassen: BauGPT schlägt eine vollständige Gewerkliste vor, die du bereinigst und ergänzt.

3. Positionstexte entwerfen: Du fokussierst dich auf die anspruchsvollen Positionen; die Standard-Positionen lässt du BauGPT vorformulieren.

4. Review und Qualitätsprüfung: Du prüfst die Texte auf fachliche Richtigkeit und klare Abgrenzung.

5. Übernahme in die AVA-Software: Die geprüften Texte werden ins LV-System übernommen und für den GAEB-Export vorbereitet.

Dieser Ablauf lässt sich gut mit der KI-gestützten Einheitspreiskalkulation kombinieren: Sobald die Positionen stehen, folgt die Bepreisung. Und wer die Ausschreibungsunterlagen des Bauherrn vorab analysiert, baut das LV auf einem klareren Fundament.

Was dabei im Kopf behalten werden sollte

KI-generierte Positionstexte sind Entwürfe. Sie können fachliche Fehler enthalten, veraltete Normbezüge aufweisen oder für das konkrete Projekt nicht passen. Der Export in ein GAEB-Format – ob D83, D84 oder D86 – macht das System nicht fehlertoleranter: Was falsch eingepflegt wird, kommt als fehlerhafter Datensatz heraus.

Das Ziel ist nicht, die fachliche Prüfung zu ersetzen, sondern die Zeit zu verkürzen, die in die Rohfassung fließt. Wer die LV-Erstellung für drei bis vier Projekte mit BauGPT-Unterstützung durchläuft, entwickelt einen Rhythmus, der den Aufwand pro Projekt spürbar reduziert – ohne dass die inhaltliche Verantwortung abgegeben wird.