Spanien sucht Kartelle in Verträgen

Öffentliche Vergaben sind ein idealer Ort für Kartelle: Die Regeln sind formalisiert, die Daten liegen vor, und wer lange genug hinsieht, erkennt wiederkehrende Muster. Genau daran arbeitet Spaniens Wettbewerbsbehörde CNMC nun mit einem KI-System namens Atenea.

Die Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia entwickelt das System, um Vergabedaten nach Hinweisen auf Preisabsprachen und abgestimmtes Bieterverhalten zu durchsuchen (La Vanguardia). Grundlage ist eine Datenbank mit rund sechs Millionen Verträgen. Atenea soll Verdachtsfälle markieren, damit Ermittler sie prüfen können. Schuld beweisen soll die Software nicht.

Worauf die Maschine achtet

Kartelle in der öffentlichen Beschaffung hinterlassen Spuren. Unternehmen wechseln sich beim Zuschlag ab. Unterlegene Bieter reichen auffällig hohe Angebote ein. Eine Firma verliert regelmäßig, taucht später aber als Subunternehmer wieder auf. Die OECD-Leitlinien zur Bekämpfung von Angebotsabsprachen beschreiben solche Signale seit Jahren. Das Problem war weniger, wonach man suchen muss. Es war die schiere Menge der Vergaben.

Ein kommunaler Beamter sieht eine Ausschreibung. Atenea kann Verhalten über Auftraggeber, Regionen, Branchen und Jahre hinweg vergleichen. Das System soll dabei in mehreren Schichten arbeiten: Zunächst verknüpft es Unternehmen, die unter unterschiedlichen Namen auftreten, etwa über Tochtergesellschaften. Danach bündelt es auffällige Muster, etwa ob dieselben Firmen immer wieder gemeinsam bieten. Schließlich prüft es, ob sich ein Markt anders verhält, als es bei echtem Wettbewerb zu erwarten wäre.

Nach den vorliegenden Berichten baut Atenea auf einem älteren, enger gefassten Prüfwerkzeug der CNMC auf. Neu ist der breitere Blick auf offene Märkte und auf algorithmische Kollusion. Gemeint sind Fälle, in denen Preissoftware die Bewegungen von Wettbewerbern nachbildet, ohne dass sich Menschen ausdrücklich absprechen müssen. Der Effekt kann ähnlich sein wie bei Händlern in derselben Straße, die stillschweigend aufhören, sich gegenseitig zu unterbieten.

Warum Spanien es eilig hat

Spanien sucht hier keine Lösung für ein theoretisches Problem. Erst im vergangenen Monat bestätigte der Oberste Gerichtshof eine Geldbuße von 13,5 Mio. EUR gegen Indra wegen Beteiligung an einem Kartell bei öffentlichen Ausschreibungen für IT-Dienstleistungen. Die Absprachen erstreckten sich nach den Feststellungen auf die Jahre 2005 bis 2015 (Cinco Días).

Zu den Praktiken gehörten Scheinangebote, der Verzicht von Wettbewerbern auf Gebote und Vorabinformationen über Ausschreibungsdetails durch Kontakte innerhalb der Verwaltung. Indra wurden mehr als 324 Mio. EUR an Aufträgen zugerechnet, die über die betroffenen Strukturen vergeben wurden (elDiario.es).

Gerade solche Muster könnte eine Maschine früher erkennen als eine jahrelange Ermittlung: dieselben Firmen in denselben Verfahren, wechselnde Rollen von Gewinnern und Verlierern, unterlegene Bieter, die später als Subunternehmer auftreten.

Der Rechenschaftstest

Spanien steht mit diesem Ansatz nicht allein. In Europa verschiebt sich die Kartellaufsicht schrittweise hin zu maschinell unterstützten Prüfverfahren. In Deutschland würde die geplante zwölfte Novelle des Gesetzes gegen Wettbewerbsbeschränkungen eine systematische Vergabedatenanalyse ermöglichen (BBH Blog). Italiens Antikorruptionsbehörde ANAC veröffentlicht bereits Vergabedaten, die als Rohmaterial für ähnliche Auswertungen dienen können (ANAC).

Schwieriger wird die Frage, was geschieht, wenn ein Algorithmus entscheidet, wer ins Visier der Behörden gerät. Die Niederlande haben diese Lektion mit SyRI gelernt, einem staatlichen Risikoprofiling-System, das ein Gericht wegen Verstößen gegen Datenschutzrechte untersagte (Rechtspraak). Die niederländische Reaktion war ein nationales Algorithmusregister, in dem inzwischen 1.495 Algorithmusbeschreibungen von 515 Organisationen öffentlich einsehbar sind (Algoritmeregister). Der Grundsatz dahinter ist einfach: Wenn ein staatlicher Algorithmus beeinflusst, wer überprüft wird, muss die Öffentlichkeit wissen, dass es ihn gibt.

Die Forschung stützt den Nutzen solcher Prüfverfahren, warnt aber vor überzogenen Erwartungen. Eine CEPR-Studie zu schwedischen Arzneimittelauktionen fand Muster, die mit Kollusion und höheren Preisen vereinbar waren. Solche Ergebnisse sind jedoch marktspezifisch. Sie beweisen nicht, dass KI-Detektoren überall zuverlässig funktionieren. Das Kernrisiko bleiben Fehlalarme: Spezialaufträge ziehen naturgemäß wenige Bieter an, gemeinsame Kosten können Preise parallel bewegen, und Bietergemeinschaften ermöglichen kleinen Firmen mitunter erst den Zugang zu größeren Aufträgen.

Atenea befindet sich den Berichten zufolge noch in der internen Entwicklung; ein Einsatz wird in den kommenden Monaten erwartet. Eine öffentliche technische Spezifikation liegt bisher nicht vor. Die CNMC hat weder Architektur noch Fehlerquoten oder Governance-Regeln veröffentlicht.

Die Legitimität des Systems wird deshalb weniger davon abhängen, wie leistungsfähig der Algorithmus ist. Entscheidend ist, ob seine Hinweise angefochten, seine Logik geprüft und seine Empfehlungen überstimmt werden können. Spanien testet, ob Kartellaufsicht früher ansetzen kann, bevor ein Hinweisgeber oder ein jahrelanger Prozess die Absprachen offenlegt. Mit belastbaren Sicherungen würden Steuerzahler und ehrliche Unternehmen profitieren. Als Blackbox würde Atenea dagegen genau jene unangreifbare algorithmische Autorität schaffen, die europäische Gerichte an anderer Stelle bereits zurückgewiesen haben.