TenderNed bestaat vijftien jaar en heeft de ambitie om door te groeien: van eenvoudige invoertool naar strategisch partner. Eén van de ontwikkelingen waar het platform op inzet, is AI. In de Visie 2026-2030 staan AI-toetsing van aanbestedingen op volledigheid en proportionaliteit en KPI-dashboards. Hoe die toetsing werkt en wanneer ze start, beschrijft de visie nog niet.

Van brievenbus naar dataplatform

TenderNed ging op 9 november 2011 live. Sinds april 2013 moeten aanbestedende diensten hun aankondigingen via het platform publiceren. Volgens TenderNed staan er inmiddels 264.737 aankondigingen op en hebben 2.793 aanbestedende diensten en 89.373 bedrijven een account.

In de voorbije jaren ontwikkelde het platform zich voortvarend. Inmiddels zijn verschillende tools beschikbaar: TenderTrends, TenderKalender, TenderIQ, en een TenderAssistent is in voorbereiding. Wat deze laatste tool concreet inhoudt en voor wie deze bedoeld is, blijft vooralsnog gissen. TenderNed zelf noemt deze ontwikkeling naar strategisch partner de stap 'van digitale brievenbus naar slim aanbestedingsplatform'.

Wat de visie zegt, en wat niet

De Visie TenderNed 2026-2030 heeft als ondertitel 'van invoertool naar strategisch partner' en noemt tien prioriteiten. Twee daarvan raken direct aan de manier waarop opdrachtgevers uitvragen opstellen en inschrijvers ze lezen: AI-toetsing van aanbestedingen op volledigheid en proportionaliteit, en KPI-dashboards.

Maar meer dan deze titels valt niet af te leiden uit de visietekst. Daarmee blijft vooralsnog onbekend hoe de toetsing werkt, wanneer die beschikbaar komt, wat er met de uitkomst gebeurt en voor wie de KPI-dashboards bedoeld zijn. De mogelijke gevolgen staan dus nog niet vast, maar kunnen in potentie vergaand zijn. Hieronder een verkenning.

Volledigheid en proportionaliteit

Volledigheid gaat over de vraag of een uitvraag alle stukken en informatie bevat die een inschrijver nodig heeft om een goede inschrijving in te dienen. Proportionaliteit is het beginsel dat eisen, criteria en voorwaarden in verhouding staan tot de aard en omvang van de opdracht. Hoeveel van de gepubliceerde uitvragen op deze punten tekortschieten, wordt niet vermeld.

Het voordeel van een AI-toets is helder: als een uitvraag vóór publicatie wordt getoetst, merkt een opdrachtgever ontbrekende onderdelen of zware geschiktheidseisen eerder op en heeft dan nog de mogelijkheid deze aan te passen. Nu laat volledigheid zich waarschijnlijk makkelijker automatisch controleren dan proportionaliteit. Voor die tweede toets moet iemand immers de opdracht, de markt en de risico's tegen elkaar afwegen. Of een algoritme die afweging maakt of alleen signaleert, en of de uitkomst adviserend of bindend is, is nog niet bekend.

Gevolgen voor de vragenronde

In de nota van inlichtingen gaat een deel van de vragen vaak over ontbrekende stukken, onduidelijke eisen of eisen die inschrijvers te zwaar vinden. Ook op dat vlak kan de toepassing van een AI-toets een positief effect hebben: als die vooraf een deel van de vragen afvangt, krijgt de vragenronde meer ruimte voor inhoudelijke vragen over de opdracht zelf. Maar, het kan ook andersom uitpakken. Een inschrijver die weet dat een uitvraag de toets heeft doorstaan, zal een eis mogelijk minder snel ter discussie stellen. Of dat gebeurt, is afhankelijk van wat TenderNed over de uitkomst openbaar maakt.

KPI Dashboards

De aangekondigde KPI-dashboards kunnen een spiegel zijn voor opdrachtgevers. Denk aan inzicht in doorlooptijden, in het aantal inschrijvingen of in het aantal vragen per procedure. Zodra dit openbaar wordt hebben opdrachtgevers de mogelijkheid hun prestaties onderling te vergelijken. Mogelijk stimuleert dat aanbestedende diensten om de kwaliteit van de stukken en hun interne processen te verbeteren. Alleen welke indicatoren TenderNed daadwerkelijk gaat tonen, wordt niet in de visie benoemd. Dat is dus nog een zeer interessante vraag.

Iedereen dezelfde data, en dan?

Met TenderTrends, TenderKalender en TenderIQ is meer informatie over de markt beschikbaar voor iedereen met een account op TenderNed. Deze gelijke toegang tot data zorgt ervoor dat de voorsprong van grote partijen die in staat zijn zelf marktanalyses uit te voeren kleiner wordt. Dit helpt kleinere, lokale inschrijvers. Tegelijkertijd: als iedereen dezelfde cijfers ziet, verschuift het verschil naar wat een partij met die cijfers doet. Welke tenders kies je, hoe lees je een uitvraag en waarmee onderscheid je je op kwaliteit? Inschrijvers doen er goed aan zich hierop voor te bereiden.

Wat wel vaststaat: een toets op volledigheid en proportionaliteit gaat over de uitvraag. De beoordeling van inschrijvingen blijft bij de opdrachtgever en de beoordelingscommissie. De ruimte die BPKV-criteria geven voor kwaliteit en varianten, verandert door een toets op de uitvraag niet vanzelf.

Wat betekent dit voor opdrachtgevers en inschrijvers?

Opdrachtgevers doen er goed aan de uitwerking van de AI-toetsing te volgen voordat die in hun eigen werkwijze landt. Een paar vragen om nu al intern te bespreken: wie beoordeelt een signaal over proportionaliteit, en hoe leg je vast waarom je een eis toch handhaaft? Die vastlegging helpt ook bij vragen van inschrijvers in de nota van inlichtingen.

Inschrijvers krijgen er mogelijk een nieuw ijkpunt bij om een uitvraag te lezen, afhankelijk van wat zichtbaar wordt. Meer gedeelde data maakt de marktverkenning gelijker. De keuze welke tenders je doet en hoe je je aanbod op kwaliteit opbouwt, blijft bij de inschrijver zelf.

Bronnen

• TenderNed, '15 jaar TenderNed: van digitale brievenbus naar slim aanbestedingsplatform'
• TenderNed, 'Visie TenderNed 2026-2030: van invoertool naar strategisch partner'