ERP-RFP-Prozess: vom Lastenheft zur Anbieter-Entscheidung

Ein RFP-Prozess (Request for Proposal) ist die strukturierte Form der ERP-Auswahl: das Unternehmen erstellt ein Lastenheft, lädt eine vorqualifizierte Anbieter-Long-List zur Angebots-Abgabe ein, bewertet die Antworten systematisch und schließt mit Demo-Phase plus Vertragsverhandlung ab. Im DACH-Mittelstand ist das der Best-Practice-Pfad für ERP-Investitionen ab etwa 100.000 € Volumen.

Dieser Beitrag beschreibt den Prozess phasenweise — mit konkreten Zeitabschätzungen, Entscheidungs-Tools und den Stolpersteinen, die wir in der Beratungspraxis am häufigsten sehen.

Phase 1: Vorbereitung und Bedarfsanalyse (4-8 Wochen)

Bevor das eigentliche RFP losgeht, klärt das Unternehmen intern: Stakeholder-Mapping (wer ist betroffen, wer entscheidet, wer hat Veto-Recht), Ziel-Definition (Wachstum, Compliance, Effizienz, Migration aus Altsystem — die Reihenfolge der Ziele bestimmt die Anbieter-Auswahl maßgeblich), Budget-Bandbreite (realistisch für die nächsten 5 Jahre TCO, nicht nur Jahr 1), Geographische Reichweite (national, EU, global). Output dieser Phase ist ein 4-8-Seiten-Briefing-Papier, das den Rahmen aller folgenden Schritte absteckt. Wer hier oberflächlich arbeitet, läuft in jeder Folgephase gegen Korrekturschleifen.

Phase 2: Lastenheft-Erstellung (4-12 Wochen)

Das Lastenheft ist das Herz des RFP. Strukturierte Anforderungen, gegliedert nach Funktions-bereichen (Stammdaten, Beschaffung, Produktion, Vertrieb, Lager, Finanzen, Reporting), Schnittstellen, technischen Anforderungen, Service-Levels und Vertragsgestaltung. Jede Anforderung wird mit Priorität versehen — typisch MUSS (Vergabe-relevant), SOLL (Bewertungs-relevant), KANN (Bonus). Wichtig: Anforderungen werden in der eigenen Sprache geschrieben, nicht aus Anbieter-Broschüren kopiert — sonst hat schon ein Bias den Prozess verzerrt. Die Lastenheft-Vorlage auf erp-software.org bietet eine neutrale Struktur als Startpunkt.

Phase 3: Long-List und Vorqualifizierung (2-4 Wochen)

Aus 50-200 in Frage kommenden Anbietern wird eine Long-List von 8-15 abgeleitet. Filter-Kriterien: Branchen-Erfahrung (Anbieter mit mind. 3 Referenzen in der eigenen Branche), Unternehmens-Größenklasse (Mittelstandslösung für Mittelständler, Enterprise-Lösung für Konzerne), Marktstabilität (Anbieter sollte mind. 5 Jahre im Markt sein), Regionalität (DACH-Präsenz für Service und Schulung). Das Lastenheft wird zusammen mit einem Begleitbrief verschickt, der den Erwartungs-Rahmen klar formuliert — Antwort-Frist (typisch 4-6 Wochen), Format der Antwort, Bewertungs-Kriterien.

Phase 4: Angebote bewerten (3-5 Wochen)

Anbieter liefern ihre Antworten — typisch ein 50-200-Seiten-PDF plus Excel-Sheet zur Anforderungs-Erfüllung. Bewertungs-Tools sind hier zentral: ein einheitlicher Bewertungs-Bogen pro Anbieter mit Punkten (1-5) je Anforderung, gewichtet nach Priorität. Empfehlung: 3-4 Stakeholder bewerten unabhängig, dann Konsens-Diskussion. Häufiger Fehler: nur einzelne Stakeholder bewerten, persönliche Bias dominieren das Ergebnis. Output: Shortlist mit 2-3 Finalisten, deren Demo-Phase folgen kann.

Phase 5: Demos und Referenz-Checks (4-8 Wochen)

Jeder Shortlist-Anbieter zeigt die gleichen Use-Cases — vom Unternehmen vorgegeben, nicht vom Anbieter ausgewählt. Demo-Skripte sollten die kritischen Prozesse abdecken (z. B. Auftragsanlage mit Konditions-Berechnung, Disposition mit Rückständen, Buchungslauf). Wichtig: Eigenes Datenmaterial verwenden — generische Anbieter-Daten täuschen über Customizing-Aufwände hinweg. Parallel Referenz-Calls: Telefonate mit 2-3 Bestandskunden des Anbieters, möglichst aus der eigenen Branche und Größenklasse. Häufige Schwäche: Referenzen werden vom Anbieter ausgewählt, sind also mit positiven Erfahrungen vorgefiltert — gegensteuern durch zusätzliche Recherche (LinkedIn-Suche nach Implementierern bei ehemaligen Kunden).

Phase 6: Vertragsverhandlung und Entscheidung (4-8 Wochen)

Mit dem Lieblings-Anbieter wird verhandelt: Lizenz-Konditionen (Pro-User-Preis, Volumen-Rabatte, Concurrent vs. Named Users), Wartungs-Sätze (Standard sind 18-22 % der Lizenz pro Jahr — verhandelbar bei größeren Deals), Implementierungs-Tagessätze, Service-Level-Agreements für Hosting/Support, Eskalations-Klauseln für Projekt-Probleme, Exit-Bedingungen (Datenexport-Format, Lizenz-Wirkung bei Anbieter-Insolvenz). Realistische Verhandlungs-Spielräume: 10-25 % bei Lizenz, 5-15 % bei Implementierungs-Tagessätzen, 3-7 % bei Wartung. Wer parallel mit zwei Finalisten verhandelt, erzielt typisch bessere Ergebnisse — das ist legitim, sollte aber transparent sein.

KI-Funktionen im RFP: zwölf Fragen an den Anbieter

Seit 2024 enthält praktisch jedes ERP-Angebot ein KI-Kapitel, und die Nachfrage steigt: In der Trovarit-Anwenderstudie „ERP in der Praxis 2024/25" (über 1.700 Anwenderunternehmen im deutschsprachigen Raum) messen rund 29 % der Befragten KI im ERP eine hohe Relevanz bei — 2022 waren es erst 15 %. Bewerten lässt sich ein Marketing-Begriff trotzdem nicht. Die folgenden Fragen gehören deshalb wörtlich ins Lastenheft aus Phase 2 und als eigene Zeilen in den Bewertungs-Bogen aus Phase 4:

1. Funktionsname: Wie heißt die Funktion im Produkt, und in welchem Release ist sie allgemein verfügbar — nicht Preview oder Beta?
2. Basispreis vs. Add-on: Ist sie im angebotenen Lizenzumfang enthalten oder ein separat berechnetes Modul?
3. Preismodell: Wird pro Nutzer, pro Transaktion bzw. Beleg oder pro Token abgerechnet — und was kostet die Funktion bei doppeltem Belegvolumen?
4. Rechenzentrumsregion: Wo läuft die Inferenz, wo werden Ein- und Ausgaben protokolliert, welche Subprozessoren sind beteiligt?
5. Modelltraining: Werden Mandantendaten zum Training verwendet, und ist der Ausschluss vertraglich zugesichert?
6. Sprachqualität Deutsch: Welche Trefferquote entsteht auf deutschsprachigen Belegen mit eigenen Fachbegriffen — geprüft am eigenen Testset, nicht an Demodaten?
7. Erklärbarkeit: Welche Felder und Quelldatensätze führen zu einem Vorschlag, und ist diese Herleitung in der Oberfläche einsehbar?
8. Rollback: Wie werden KI-erzeugte Buchungen oder Stammdatenänderungen zurückgenommen, auch als Massenkorrektur?
9. Referenzkunde: Welches Unternehmen im DACH-Raum nutzt die Funktion seit wann produktiv, und ist ein Referenz-Call möglich?
10. Abnahmekriterium: Lässt sich eine Trefferquote als messbare Zusage in den Vertrag aufnehmen?
11. Modellwechsel: Mit welchem Vorlauf wird ein Modellaustausch angekündigt, und wer trägt den Regressionstest?
12. Rechtliche Einordnung: Fallen Funktionen wie Bewerber-Vorauswahl oder Bonitätsprüfung unter Anhang III der EU-KI-Verordnung, und welche Dokumentation liefert der Anbieter dazu?

Die Antworten trennen schnell. Epicor rechnet die KI-Plattform Prism laut Produktprofil über ein ergebnisbasiertes Preismodell ab, während Scopevisio KI-gestützte Belegverarbeitung im Standard führt — gleicher Funktionsbegriff, völlig andere Kostenwirkung. Auch Frage 9 lohnt sich: Im DSAG-Investitionsreport 2026 (Befragung 08.12.2025-21.01.2026, n = 198, DACH) haben 43 % der SAP-Anwenderunternehmen KI-Use-Cases umgesetzt und 51 % noch keine; von den Umsetzern betreiben 77 % ihre Use-Cases mit Non-SAP-Lösungen, nur 3 % mit SAP-Lösungen. Frage 12 bleibt nach der Vergabe relevant, denn Artikel 4 der EU-KI-Verordnung verlangt seit dem 2. Februar 2025 ausreichende KI-Kompetenz aller Beschäftigten, die mit KI-Systemen arbeiten — auch bei reiner Nutzung einer Cloud-Lösung mit eingebetteter KI. Use-Cases und Betreiberpflichten im Detail: Künstliche Intelligenz im ERP.