RFP-Vorlage für KI-Beratungs-Ausschreibungen

Warum eine RFP — auch für kleine Projekte

Drei Funktionen einer RFP, die jedes KI-Projekt produktiver machen:

• Selbstklärung: die Disziplin, eigene Anforderungen schriftlich zu fixieren, deckt Unklarheiten auf, bevor sie zu teuren Change Requests werden.
• Anbieter-Filter: seriöse Berater investieren Zeit in eine ordentliche Antwort. Vapor-Anbieter springen ab oder liefern erkennbare Boilerplate. Die RFP ist Ihr erster Qualitäts-Filter.
• Vergleichbarkeit: ohne strukturierte Anfrage vergleichen Sie Äpfel mit Birnen. Mit RFP haben alle Antworten dieselbe Struktur — direkter Side-by-Side-Vergleich möglich.

Die 12 Pflicht-Sektionen

1. Unternehmenskontext (1 Seite): Branche, Größe, Standorte, Geschäftsmodell, IT-Landschaft in Stichpunkten. Kein Marketing — reine Faktenbasis.
2. Strategischer Kontext: warum jetzt KI? Welche Geschäftsziele? Welcher Auslöser (Margendruck, Wachstum, Compliance, Wettbewerb)?
3. Konkreter Scope: 1–3 Use Cases mit aktuellem Prozess, Pain Point, Zielzustand. Je konkreter, desto besser die Angebote.
4. Erfolgskriterien: messbare KPIs (z. B. „Bearbeitungszeit pro Angebot von X auf Y Stunden“). Kein „Effizienz steigern“.
5. Daten- und IT-Kontext: welche Systeme? Welche Datenquellen? Datenschutz-Constraints? On-Premise-Pflicht oder Cloud erlaubt?
6. Compliance-Anforderungen: DSGVO, EU AI Act, branchenspezifisch (BAIT/VAIT/MaRisk, MPDG etc.). Mehr unter DSGVO-konforme KI.
7. Zeitschiene: gewünschter Projektstart, Meilensteine, Endtermin. Realistisch — nicht „in 4 Wochen produktiv“ für komplexe Cases.
8. Budget-Range: ehrliche Spanne (z. B. „60.000–120.000 € für Pilot inkl. 6 Monate Betrieb“). Verhindert sinnloses Angebote-Schreiben.
9. Anbieter-Anforderungen: Mindest-Erfahrung, Referenzen, Branche, Methodik, Team-Profile.
10. Pflicht-Antworten (Fragenkatalog): siehe nächste Sektion.
11. Vertragsrahmen: AGB-Hinweis, Geheimhaltung, Haftung, IP-Klärung.
12. Auswahlprozess: Frist, Bewertungskriterien, Termine für Klärungsgespräche, Entscheidungsdatum.

Anbieter-Fragenkatalog — die 15 entscheidenden Fragen

1. Bitte beschreiben Sie 3 vergleichbare Mandate mit Branche, Use Case, Ergebnis, Investment-Range.
2. Welches konkrete Team würde unser Mandat bearbeiten? Bitte CVs der Senior-Berater.
3. Welche Methodik nutzen Sie für Use-Case-Priorisierung?
4. Wie sieht Ihre Eval-Pipeline aus — wie messen Sie KI-Qualität?
5. Welche LLM-Anbieter empfehlen Sie für unseren Case und warum (siehe LLM-Vergleich)?
6. Wie konkret stellen Sie DSGVO-Konformität sicher? Bitte Referenz-AVV.
7. Wie ordnen Sie unser Vorhaben im EU AI Act ein? Hochrisiko ja/nein?
8. Bitte konkrete Aufwand-Schätzung in Personentagen, gesplittet nach Discovery / Implementation / Test / Übergabe / Hypercare.
9. Welche Förderprogramme passen — bitte mit konkreter Schätzung erreichbarer Zuschuss.
10. Wie sieht Ihr Eskalationspfad bei Modell-Anomalien oder Fehlverhalten aus?
11. Welche Schulungen sind im Angebot enthalten?
12. Wie viele Tage Hypercare nach Go-Live? Was ist inkludiert?
13. Was sind die laufenden Betriebskosten — bitte für 24 Monate aufgeschlüsselt.
14. Welche Vendor-Lock-in-Risiken sehen Sie und wie mitigieren Sie diese?
15. Welche zwei häufigsten Fehler sehen Sie bei vergleichbaren Projekten?

Bewertungsmatrix — 8 Kriterien gewichtet

Vor Versand der RFP intern einigen, wie Sie bewerten. Empfohlene Standard-Gewichtung (Summe = 100 %):

• Use-Case-Verständnis — 20 % (wie tief geht der Anbieter auf Ihre konkrete Situation ein)
• Methodik & Prozess — 15 %
• Team-Profile & Senior-Anteil — 15 %
• Branchenerfahrung & Referenzen — 10 %
• Compliance-Tiefe (DSGVO, EU AI Act) — 10 %
• Preis-Leistung (nicht nur Preis!) — 15 %
• Vendor-Lock-in-Vermeidung — 5 %
• Persönliche Passung / Chemie — 10 %

Rote Flaggen in Angeboten

• Marketing-Boilerplate ohne Use-Case-Bezug — der Anbieter hat Ihre RFP nicht ernsthaft gelesen.
• Anonyme Teams — „erfahrene Berater“ ohne CVs ist ein klares Warnsignal.
• Aktivitäts-Beschreibungen statt Erfolgsmetriken — „wir entwickeln eine Lösung“ sagt nichts über Ergebnis.
• Fehlende Eval-Methodik — wer keine Eval-Pipeline hat, kann KI-Qualität nicht steuern.
• Sehr niedriger Preis — KI-Pilotprojekte unter 25.000 € sind in 90 % der Fälle zu klein für seriöse Implementierung.
• Sehr hoher Preis ohne Begründung — wenn die Aufwand-Aufschlüsselung fehlt, fehlt die Disziplin.
• Keine konkrete LLM-Empfehlung — wer „verschiedene Optionen prüfen“ sagt, hat keine Erfahrung.
• Fehlende Förder-Beratung — bis zu 50 % verschenktes Geld, wenn der Anbieter das nicht von sich aus thematisiert.

Vollständige Vorlage anfordern

Wir senden Ihnen die vollständige RFP-Vorlage als Word-Dokument (28 Seiten) inkl. Bewertungsmatrix als Excel kostenfrei zu. Anfrage über die kostenfreie Potenzialanalyse mit Stichwort „RFP-Vorlage“ — Versand per E-Mail innerhalb von 24 Stunden.

Wenn Sie statt einer RFP einen strukturierten Klärungsprozess bevorzugen, ist unser Discovery-Workshop oft die schnellere und günstigere Alternative.