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Autor:
Roland Golla
Grüne Waage mit Schild RFP, Lupe über einem Würfel, Rakete

Was sind KI Anforderungen an Umsetzungspartner?

KI Anforderungen an Umsetzungspartner sind die Fragen und Nachweise, mit denen Auftraggeber in einer Ausschreibung prüfen, wie ein Dienstleister mit KI Agenten arbeitet. Sie gehören in jedes RFP, sobald ein Partner Software baut, migriert oder betreibt und dabei Coding Agenten einsetzt.
Klassische Ausschreibungen fragen nach Referenzen, Teamgröße und Tagessätzen. Das reicht nicht mehr, wenn ein großer Teil der Umsetzung von Agenten kommt. Dann entscheiden andere Dinge über Qualität und Risiko: Wer schreibt die Spezifikation, wer prüft das Ergebnis, welche Modelle sehen welche Daten, und wem gehören Regeln und Tests am Ende?
Dieser Leitfaden liefert einen Fragenkatalog in acht Bereichen, die passenden Nachweise, eine Anleitung für eine Probeaufgabe und typische Warnsignale im Angebot. Er vertieft unsere Einordnung zu Agentic Product Engineering.

Inhalt

KI Anforderungen mit NCA: Schnelle Hilfe vom Experten

Wir kennen beide Seiten des Tisches. Unsere eigene Production läuft agentisch, mit OpenCode, offenen Modellen, eigenen MCP Servern und Quality Gates aus PHPStan, Rector, PHPUnit und Cypress. Dazu kommen über 20 Jahre Testing und Refactoring. Wir wissen deshalb, welche Antworten in einem Angebot belastbar sind und welche nur gut klingen.
Wir helfen Auftraggebern, KI Anforderungen für ihre Ausschreibung zu formulieren und Angebote einzuordnen. Den technischen Rahmen liefern die Agentic AI Coding Guardrails, die Prüfung von Rechten und Zugriffen der Vibe Coding Security Audit. Datenschutzfragen klären wir in der DSGVO Beratung für Vibe Coding, eigene Inferenz planen wir unter Self Hosted KI für Unternehmen. Die Gesamtstrategie entsteht im Vibe Coding Consulting.
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Warum klassische Ausschreibungen nicht mehr reichen

Die Versprechen werden größer. SAP etwa stellt für S/4HANA Migrationen agentengestützte Werkzeuge vor, die den Aufwand um mehr als 35 Prozent senken sollen. Solche Zahlen landen in Angeboten. Ob sie für ein konkretes Projekt gelten, steht auf einem anderen Blatt.
Selbsteinschätzungen helfen dabei wenig. In einer randomisierten Studie von METR aus dem Jahr 2025 erwarteten erfahrene Entwickler 24 Prozent Zeitersparnis durch KI Werkzeuge. Gemessen brauchten sie 19 Prozent länger und schätzten sich hinterher trotzdem schneller ein. METR geht inzwischen davon aus, dass neuere Werkzeuge schneller machen, betont aber, wie unzuverlässig selbst berichtete Werte sind.
Für Auftraggeber folgt daraus eine einfache Regel: messbare Nachweise statt Prozentversprechen. Wie Teams den Nutzen von KI Coding sinnvoll messen, beschreibt unser Beitrag zum KI Coding ROI.

Der Fragenkatalog: Acht Bereiche

Die Tabelle fasst die acht Bereiche zusammen. Jede Kernfrage braucht einen Nachweis, den der Bieter mit dem Angebot liefert oder in einer Probeaufgabe zeigt. Die Abschnitte darunter gehen in die Tiefe.

Die acht Bereiche im Überblick

Bereich Kernfrage Nachweis
Arbeitsweise Welche Aufgaben übernehmen Agenten, und wo entscheidet ein Mensch? Beschriebener Workflow mit Freigabepunkten
Spezifikation Wie werden Anforderungen für Agenten aufbereitet und freigegeben? Beispielspezifikation, Regeldateien, Akzeptanzkriterien
Qualität Welche Quality Gates laufen, und wer schreibt die Akzeptanztests? Pipeline Konfiguration, Testberichte, Schutz der Testdateien
Daten und Modelle Welche Modelle laufen wo, und welche Daten sehen sie? Modellliste, Hosting Standorte, Unterauftragsverarbeiter
Sicherheit Welche Rechte haben Agenten, und wie werden Aktionen protokolliert? Rechtekonzept, Audit Log, Umgang mit Zugangsdaten
Recht und Compliance Wie erfüllt der Bieter DSGVO und AI Act? Vertrag zur Auftragsverarbeitung, Maßnahmen zur KI Kompetenz, Regelung der Rechte am Code
Kosten Wie fließt der Effizienzgewinn in den Preis? Preismodell, Ausweis der Modellkosten, Messgrößen
Übergabe Was bleibt nach Projektende beim Auftraggeber? Regeldateien, Skills, Tests und Dokumentation im Repository

Arbeitsweise und Spezifikation

Die ersten Fragen klären, wie viel der Umsetzung tatsächlich von Agenten kommt und wo Menschen entscheiden. Gute Antworten beschreiben einen konkreten Workflow mit Freigabepunkten. Eine Liste von Werkzeugen allein reicht nicht.
  • Welche Aufgaben übernehmen Agenten, welche bleiben bei Menschen?
  • Wie werden Anforderungen für Agenten aufbereitet, etwa als Spezifikation mit OpenSpec oder in Regeldateien wie rules.md und AGENTS.md?
  • Wer gibt eine Spezifikation frei, bevor ein Agent startet?
  • Wie groß sind die Arbeitspakete, die ein Agent auf einmal umsetzt?
  • Wie geht das Team mit Ergebnissen um, die an der Anforderung vorbeigehen?

Qualität und Akzeptanztests

Hier entscheidet sich, ob das höhere Tempo auch Qualität liefert. Der wichtigste Punkt: Der Agent, der umsetzt, darf seine eigenen Akzeptanztests weder schreiben noch ändern. Forschung zeigt, dass Coding Agenten sonst Tests anpassen, statt Fehler zu beheben. Details dazu stehen unter agentische Akzeptanztests.
  • Welche Quality Gates laufen bei jedem Merge Request, von statischer Analyse bis zu End to End Tests?
  • Wer schreibt die Akzeptanztests, und wie sind sie vor Änderungen durch Agenten geschützt?
  • Sieht der Auftraggeber Testberichte und Pipeline Ergebnisse direkt?
  • Wie organisiert das Team Code Reviews, wenn Agenten große Mengen Code erzeugen?
  • Wie verhindert das Team technische Schulden durch KI Code?
Wie eine Pipeline solche Regeln erzwingt, zeigt unser Beitrag zu Quality Gates für KI Code, die langfristige Seite der Beitrag zu technischen Schulden durch Vibe Coding.

Daten, Modelle und Sicherheit

Agenten brauchen Zugriff auf Code, Systeme und oft auf Daten. Damit wird der Datenfluss zur Kernfrage. Ein belastbares Angebot nennt die eingesetzten Modelle, ihre Hosting Standorte und die Anbieter dahinter. Werden Modelle über externe APIs genutzt, gehört auch die Frage dazu, ob diese Anbieter als Unterauftragsverarbeiter geführt werden.
  • Welche Modelle laufen wo, und welche Daten des Auftraggebers sehen sie?
  • Arbeiten Agenten nur gegen Entwicklungssysteme mit Testdaten, oder gibt es Zugriff auf produktive Systeme?
  • Welche Rechte haben Agenten, und wie werden ihre Aktionen protokolliert?
  • Wie werden Zugangsdaten verwaltet, damit sie nicht in Prompts oder Repositories landen?
  • Wie schützt sich das Team gegen Prompt Injection und manipulierte Werkzeuge?
Als Referenz für die Sicherheitsfragen eignet sich die OWASP Top 10 for Agentic Applications. Die Liste ist im Dezember 2025 erschienen und wurde von über 100 Fachleuten erarbeitet. Zugriffsrechte für Agenten ordnet unser Eintrag zu MCP RBAC ein, den kontrollierten Zugang zu Geschäftsdaten die NCA MCP Middleware.

Recht und Compliance

Vorweg: Diese Seite ersetzt keine Rechtsberatung. Die Fragen helfen, die richtigen Punkte an Fachanwälte und Datenschutzbeauftragte weiterzugeben.
Beim AI Act ist vor allem Artikel 4 relevant. Anbieter und Betreiber von KI Systemen müssen die KI Kompetenz ihres Personals fördern. Mit dem Digital Omnibus wurde die Formulierung Mitte Juli 2026 angepasst: Die Pflicht bleibt, ein bestimmtes Niveau ist aber nicht vorgeschrieben. Die Pflichten für Hochrisiko Systeme nach Anhang III wurden auf Dezember 2027 verschoben. In Deutschland übernimmt die Bundesnetzagentur die Marktüberwachung.
  • Wie fördert der Bieter die KI Kompetenz der Personen, die im Projekt mit Agenten arbeiten?
  • Deckt der Vertrag zur Auftragsverarbeitung auch die eingesetzten KI Dienste ab?
  • Wer hält die Rechte am erzeugten Code, und wie werden Lizenzen von übernommenem Fremdcode geprüft?
  • Welche Daten des Auftraggebers dürfen zum Training von Modellen verwendet werden, und welche nicht?
Wie lokale Modelle bei Berufsgeheimnis und DSGVO helfen, beschreibt unser Eintrag zu lokaler KI für Compliance.

Kosten und Preismodell

Agenten verändern die Kostenstruktur eines Projekts. Kent Beck beschreibt das so: Was früher als teuer oder schwer galt, ist plötzlich billig geworden. Für Auftraggeber folgt daraus eine unbequeme Frage: Wenn Agenten einen Teil der Arbeit übernehmen, wo landet der Effizienzgewinn?
  • Nach welchem Modell rechnet der Bieter ab, und wie spiegelt es den Einsatz von Agenten?
  • Wie werden Token und Modellkosten ausgewiesen, und wer trägt sie?
  • Mit welchen Messgrößen belegt der Bieter versprochene Einsparungen?
  • Was passiert, wenn die Einsparung im Projekt nicht eintritt?
Harte Budgetgrenzen für Modellkosten lassen sich technisch setzen, etwa über einen Proxy wie LiteLLM. Wie NCA selbst abrechnet, ist bewusst einfach: kostenloses Kennenlernen, Aufwand schätzen, transparente Minuten Abrechnung.

Übergabe: Was nach dem Projekt beim Auftraggeber bleibt

Im agentischen Projekt entsteht neben dem Code ein zweites Ergebnis: Regeldateien, Skills, Prompts, Testsuiten und Pipeline Konfiguration. Ohne diese Artefakte kann ein anderes Team oder ein eigener Agent später kaum weiterarbeiten. Sie gehören deshalb ausdrücklich in den Leistungsumfang.
  • Liegen Regeldateien, Skills und Tests im Repository des Auftraggebers?
  • Lässt sich der Workflow mit anderen Modellen oder Werkzeugen weiterführen?
  • Welche Dokumentation erhält der Auftraggeber zu Agenten, Rechten und Freigaben?

Probeaufgabe statt Präsentation

Folien zeigen, wie ein Bieter über Agenten spricht. Eine Probeaufgabe zeigt, wie er mit ihnen arbeitet. Sinnvoll ist eine kleine, bezahlte Aufgabe in einer Sandbox des Auftraggebers, mit Testdaten und klaren Regeln. Zwei Bieter bekommen dieselbe Aufgabe, bewertet wird nach denselben Kriterien:
  • Spezifikation: Wie sauber beschreibt der Bieter die Aufgabe, bevor ein Agent startet?
  • Nachweis: Liefert er Testergebnisse, Pipeline Läufe und nachvollziehbare Diffs?
  • Kontrolle: Wo hat ein Mensch eingegriffen, und warum?
  • Transparenz: Legt er offen, welche Modelle und Werkzeuge im Einsatz waren?
  • Übergabe: Bleiben Regeln und Tests nutzbar im Repository zurück?
Für Aufgaben in einer SAP Landschaft beschreibt unser Eintrag zum ABAP MCP Server, wie ein Agent sicher an ein Entwicklungssystem andockt.

Warnsignale im Angebot

Diese Punkte sind kein automatisches Ausschlusskriterium, verlangen aber eine Nachfrage:
  • Pauschale Einsparungen in Prozent ohne Messmethode.
  • Keine Aussage dazu, welche Modelle wo laufen und welche Daten sie sehen.
  • Agenten schreiben Code und Akzeptanztests allein.
  • Agenten sollen direkt auf produktive Systeme zugreifen.
  • Regeldateien, Skills und Tests fehlen im Leistungsumfang.
  • KI taucht nur in der Präsentation auf, nicht im beschriebenen Prozess.
  • Keine Antwort auf die Frage nach der KI Kompetenz des Teams.
Wie Kontrollstrategien im Alltag aussehen, beschreibt unser Beitrag Vibe Coding Risiken managen. Worauf Teams selbst vorbereitet sein sollten, steht unter Human Readiness und Enterprise Readiness.

The whole landscape of what's 'cheap' and what's 'expensive' has all just shifted.

Kent Beck, Begründer von Extreme Programming und Pionier von Test Driven Development – The Pragmatic Engineer Podcast

KI Anforderungen in der Praxis mit Never Code Alone

Wir beraten Auftraggeber und arbeiten selbst täglich agentisch. Diese Kombination hilft beim Lesen von Angeboten: Wir wissen, wie ein belastbarer agentischer Workflow aussieht, wo Agenten Fehler machen und welche Nachweise wenig aussagen. Die Reihenfolge bleibt dabei immer gleich: erst Quality Gates, dann Automatisierung.
Weiter zum Thema: KI Strategie für Unternehmen, Governed Agent Loop und Vibe Coding Security. Für interne Teams, die mit dem Dienstleister auf Augenhöhe sprechen wollen, gibt es das Vibe Coding Onboarding und das Vibe Coding Training.
CYPRESS.IO Ambassador und IT Consultant für QA Engenieering und Qualität in PHP Projekten.

NCA Vibe Coding Consulting

Roland Golla ist Entwickler aus Leidenschaft – seit über 20 Jahren. Er hat hunderte Projekte begleitet, von Legacy-Refactoring bis KI-Integration. Bei Vibe Coding verbindet er das Beste aus beiden Welten: Die Geschwindigkeit von KI-generiertem Code mit der Qualität professioneller Softwareentwicklung. Kein Bullshit, keine Agentur-Floskeln – direkte Hilfe von jemandem, der selbst täglich im Code steckt.

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Häufige Fragen zu KI Anforderungen an Umsetzungspartner

Die Antworten decken die häufigsten Fragen zu KI Anforderungen in Ausschreibungen ab: Fragenkatalog, Nachweise, AI Act, Probeaufgaben, Kosten und Warnsignale. Stand: September 2026.

Was sind KI Anforderungen an Umsetzungspartner 2026?

KI Anforderungen an Umsetzungspartner sind Fragen und Nachweise, mit denen Auftraggeber in einer Ausschreibung prüfen, wie ein Dienstleister mit KI Agenten arbeitet. Sie decken Arbeitsweise, Spezifikation, Qualität, Daten und Modelle, Sicherheit, Recht, Kosten und Übergabe ab. Sie gehören in jedes RFP, bei dem ein Partner Software mit Coding Agenten baut oder migriert.

Welche Fragen gehören 2026 in ein RFP für agentische Dienstleister?

Die wichtigsten: Welche Aufgaben übernehmen Agenten, und wo entscheidet ein Mensch? Wer schreibt die Akzeptanztests? Welche Modelle laufen wo, und welche Daten sehen sie? Welche Rechte haben Agenten? Wie fließt der Effizienzgewinn in den Preis? Und bleiben Regeldateien, Skills und Tests nach Projektende beim Auftraggeber? Jede Frage braucht einen Nachweis.

Wie prüft man 2026 die KI Versprechen eines Dienstleisters?

Mit Nachweisen statt Selbsteinschätzungen. Eine Studie von METR zeigte, dass Entwickler ihren Zeitgewinn durch KI deutlich überschätzten, obwohl sie gemessen langsamer waren. Deshalb gehören Messmethoden, Testberichte und Pipeline Ergebnisse ins Angebot. Am aussagekräftigsten ist eine bezahlte Probeaufgabe in einer Sandbox, bei der zwei Bieter dieselbe Aufgabe lösen.

Was verlangt der AI Act 2026 von Dienstleistern, die mit KI Agenten arbeiten?

Relevant ist vor allem Artikel 4: Anbieter und Betreiber von KI Systemen müssen die KI Kompetenz ihres Personals fördern. Seit der Anpassung durch den Digital Omnibus im Juli 2026 ist kein bestimmtes Niveau vorgeschrieben, die Pflicht bleibt aber bestehen. In Deutschland überwacht die Bundesnetzagentur. Die rechtliche Einordnung im Einzelfall gehört zu Fachanwälten.

Was ist eine Probeaufgabe im RFP 2026?

Eine kleine, bezahlte Aufgabe, die Bieter in einer Sandbox des Auftraggebers mit Testdaten und klaren Regeln lösen. Sie zeigt, wie ein Team tatsächlich mit Agenten arbeitet: wie es spezifiziert, welche Nachweise es liefert, wo Menschen eingreifen und was im Repository zurückbleibt. Das sagt mehr als jede Präsentation.

Welche Warnsignale gibt es in Angeboten mit KI?

Pauschale Einsparungen ohne Messmethode, fehlende Angaben zu Modellen und Datenfluss, Agenten, die Code und Akzeptanztests allein schreiben, direkter Zugriff auf produktive Systeme und fehlende Regeldateien im Leistungsumfang. Auch wenn KI nur in der Präsentation auftaucht und nicht im beschriebenen Prozess, lohnt eine Nachfrage.

Wem gehören Regeldateien, Skills und Tests nach dem Projekt?

Das regelt der Vertrag, deshalb gehört es ausdrücklich hinein. Ohne Regeldateien, Skills, Prompts und Testsuiten kann ein anderes Team oder ein eigener Agent später kaum weiterarbeiten. Sinnvoll ist, dass alle Artefakte im Repository des Auftraggebers liegen und der Workflow auch mit anderen Modellen weiterläuft.

Sollten Agenten eines Dienstleisters auf produktive Systeme zugreifen?

Nach unserer Einordnung nicht. Agenten arbeiten gegen Entwicklungssysteme oder Sandboxes mit Testdaten, Änderungen gehen über den normalen Transportweg mit Review. Läuft ein Modell nicht in der Infrastruktur des Auftraggebers, bleiben echte Geschäftsdaten außen vor. Ein Angebot, das direkten Produktivzugriff für Agenten vorsieht, braucht eine sehr gute Begründung.

Wie wirkt sich KI auf das Preismodell eines Dienstleisters aus?

Agenten verschieben die Kostenstruktur: Manche Arbeit wird billig, Review und Qualitätssicherung bleiben aufwendig. Auftraggeber sollten fragen, wie der Effizienzgewinn in den Preis fließt, wie Token und Modellkosten ausgewiesen werden und mit welchen Messgrößen Einsparungen belegt werden. Ohne diese Transparenz zahlt man womöglich Stunden für Arbeit, die ein Agent erledigt.

Welche Rolle spielt die OWASP Top 10 for Agentic Applications?

Sie beschreibt die wichtigsten Sicherheitsrisiken für autonome KI Agenten, ist im Dezember 2025 erschienen und wurde von über 100 Fachleuten erarbeitet. Für Ausschreibungen eignet sie sich als Referenz: Bieter können darlegen, wie sie Risiken wie gekaperte Agentenziele, kaskadierende Fehler oder blindes Vertrauen von Menschen in Agenten in ihrem Workflow adressieren.

Brauchen interne Teams eigenes KI Wissen, um Dienstleister zu steuern?

Ja. Wer Angebote bewerten und einen agentisch arbeitenden Partner steuern will, muss verstehen, was Agenten leisten und wo sie Fehler machen. Das betrifft Product Owner, Projektverantwortliche und Architekten gleichermaßen. Programmierkenntnisse sind dafür nicht nötig, wohl aber Erfahrung mit Spezifikationen, Akzeptanzkriterien und dem Lesen von Testergebnissen.

Kann Never Code Alone bei der Ausschreibung helfen?

Ja. Wir helfen Auftraggebern, KI Anforderungen für ihre Ausschreibung zu formulieren, Angebote einzuordnen und Probeaufgaben aufzusetzen. Rechtsberatung übernehmen wir nicht, die technische Seite dafür umso gründlicher. Der Einstieg ist ein kostenloses Kennenlernen, danach schätzen wir den Aufwand und rechnen transparent minutengenau ab.