KI-Innovationen finanzieren: KI-Projekte erfolgreich umsetzen und fördern lassen

Wer KI-Innovationen finanzieren und erfolgreich in die Praxis überführen möchte, sollte ihre technologische Entwicklung und die dazugehörige Förderstrategie von Beginn an zusammendenken.

Künstliche Intelligenz kann Unternehmen dabei unterstützen, Prozesse zu automatisieren, Ressourcen effizienter einzusetzen oder Entscheidungen präziser zu treffen. Gleichzeitig ist der Weg von einer guten Idee bis zu einer produktiv einsetzbaren KI-Lösung stets mit technischen Unsicherheiten, organisatorischem Aufwand und auch finanziellen Risiken verbunden.

Wie können Unternehmen geeignete KI-Anwendungsfälle identifizieren? Wann erfüllt ein KI-Projekt die Förderkriterien der Forschungszulage? Und welche weiteren Förderprogramme kommen dafür infrage?

Gemeinsam mit der eoda GmbH, ihren Experten rund um Data Science und KI, haben wir uns diesen Fragen gewidmet. Antworten darauf gaben Martin Schneider, Chief Data Scientist bei eoda und Kristof Johannsen, Manager im R&D Consulting bei Busuttil & Company, in unserer gemeinsamen Online-Session „KI-Innovationen finanzieren“. Die wichtigsten Erkenntnisse fassen wir in diesem Beitrag zusammen.

KI ist mehr als Sprachmodelle und Chatbots

Die aktuelle Diskussion über künstliche Intelligenz konzentriert sich stark auf generative KI, große Sprachmodelle und agentische Systeme. Das tatsächliche Anwendungsspektrum ist jedoch deutlich größer und umfasst unter anderem Machine Learning, Computer Vision sowie Optimierungs- und Simulationsverfahren.

Für Unternehmen sollte daher nicht die Frage „Wo können wir KI einsetzen?“ am Anfang stehen. Zielführender ist es, von einem konkreten betrieblichen Problem auszugehen, wie beispielsweise:

• Welcher Unternehmensprozess besitzt ein hohes Automatisierungspotenzial?
• Welcher zusätzliche Service kann die Customer Journey oder das Produkt verbessern?
• Welche Daten könnten helfen, um bestehende Prozesse oder Entscheidungswege zu verbessern?

Ein geeigneter KI-Anwendungsfall verbindet einen klaren Businessnutzen mit einer belastbaren Datenbasis und realistischer technischer Machbarkeit. Ebenso wichtig sind die spätere Integration in bestehende Systeme, die Einhaltung von Governance- und Sicherheitsanforderungen sowie ein ausreichendes KI-Verständnis bei den beteiligten Fachbereichen.

Von der Idee bis zum produktiven Einsatz

Ein KI-Projekt durchläuft typischerweise mehrere Entwicklungsphasen. In der Exploration/Discovery-Phase wird zunächst der Anwendungsfall konkretisiert. Unternehmen prüfen Daten, Infrastruktur, Nutzen und Machbarkeit und entwickeln eine erste Umsetzungsstrategie.

Anschließend soll ein Proof-of-Concept zeigen, ob die angestrebte Lösung grundsätzlich funktioniert. In der Pilotphase entsteht eine erste nutzbare Lösung mit begrenztem Funktionsumfang. Darauf folgt der Rollout und damit die Integration in bestehende Prozesse und Systeme.

Für die Innovationsförderung ist diese Unterscheidung besonders wichtig. Nicht jede Projektphase und nicht jede Tätigkeit ist automatisch förderfähig. Während technisch risikobehaftete Entwicklungsarbeiten begünstigt sein können, sind routinemäßige Implementierungen, Konfigurationen oder Wartungsarbeiten grundsätzlich keine Forschung und Entwicklung.

Unternehmen sollten Fördermöglichkeiten dennoch von Beginn an mitdenken. denn welche Instrumente zu ihrem Anwendungsfall passen, hängt u.a. von der Projektgröße, dem Reifegrad, der Kooperationsstruktur und dem geplantem Projektbeginn ab.

KI-Innovationen finanzieren: Welche Fördermöglichkeiten kommen infrage?

Die Förderlandschaft für KI-Innovationen reicht von europäischen Forschungsprogrammen über bundesweite Zuschüsse bis zu regionalen Angeboten. Die Instrumente unterscheiden sich bei Zielgruppe, Projektgröße, Antragszeitpunkt, Wettbewerb und administrativem Aufwand:

Welches Instrument tatsächlich passt, entscheidet sich nicht allein an der Förderquote. Ebenso relevant sind der technologische Reifegrad, mögliche Kooperationspartner, der geplante Projektbeginn, die Erfolgswahrscheinlichkeit, der Dokumentationsaufwand und der Zeitraum bis zur Auszahlung.

Förderinstrumente systematisch vergleichen

Eine systematische Gegenüberstellung verschiedenster Fördermittel im Bereich Forschung & Entwicklung bietet unser Whitepaper zum Thema: „Strategische Innovationsförderung – Ein systematischer Fördermittelvergleich für innovationsaktive Unternehmen“.

Es vergleicht zentrale Programme unter anderem anhand von Erfolgsquoten, administrativen Anforderungen, Time-to-Cash-Effekten und strategischer Planbarkeit.

So erhalten Unternehmen eine belastbare Grundlage, um Förderinstrumente passend zum jeweiligen KI-Projekt auszuwählen.

Disclaimer
Dieser Beitrag dient der allgemeinen Information über aktuelle Entwicklungen im Bereich der Innovations- und Fördermittelpolitik. Trotz sorgfältiger Recherche wird keine Gewähr für die Vollständigkeit, Richtigkeit und Aktualität der Inhalte übernommen. Die dargestellten Inhalte stellen keine rechtliche, steuerliche oder betriebswirtschaftliche Beratung dar und ersetzen keine individuelle Prüfung der jeweiligen unternehmensspezifischen Situation.

Vom opportunistischen Einsatz zur systematischen Förderstrategie

Die Unterschiede zwischen den Förderinstrumenten zeigen: Fördermittel sollten nicht nur punktuell genutzt, sondern frühzeitig in die eigene Innovations- und Finanzplanung eingebunden werden. In der Vergangenheit wurden Förderprogramme häufig opportunistisch genutzt und damit punktuell, reaktiv und ohne klare Einbettung in die Gesamtstrategie. Fördermittel wurden dann genutzt, wenn sie „gerade passen“, nicht weil sie strategisch sinnvoll waren. Das führt dazu, dass Potenziale ungenutzt bleiben und gleichzeitig Ressourcen in Programme fließen, die nur begrenzten Mehrwert liefern.

Heute zeigt sich häufig ein anderes Bild: Fördermittel werden zunehmend systematisch eingesetzt und in die Innovations- und Finanzierungsstrategie integriert.

Der Fördermittelvergleich bildet dabei die Grundlage für eine klare Struktur: Planbare, kontinuierlich verfügbare Instrumente dienen als Basis der Innovationsfinanzierung. Darauf aufbauend werden wettbewerbliche Programme selektiv eingesetzt, etwa für besonders große, risikoreiche oder strategisch relevante Vorhaben.

Diese Kombination ermöglicht es Unternehmen, Risiken zu reduzieren, Liquidität zu stabilisieren und gleichzeitig gezielt Wachstumschancen zu nutzen.

Die Forschungszulage als planbare Förderbasis

Unter den Förderinstrumenten nimmt die Forschungszulage eine Sonderstellung ein. Anders als klassische Zuschussprogramme ist sie weder an thematische Ausschreibungen noch an ein begrenztes Förderbudget oder ein wettbewerbliches Auswahlverfahren gebunden. Erfüllt ein Vorhaben die gesetzlichen Voraussetzungen, besteht ein Rechtsanspruch auf die Förderung.

Sie steht allen in Deutschland steuerpflichtigen Unternehmen offen, unabhängig von Branche, Rechtsform und Größe. Unternehmen müssen außerdem nicht auf ein Förderfenster oder eine Bewilligung vor Projektbeginn warten. Die Bescheinigung kann vor, während oder nach dem Vorhaben beantragt werden; förderfähige Aufwendungen lassen sich grundsätzlich bis zu vier Jahre rückwirkend geltend machen.

Seit 2026 beträgt die maximale Bemessungsgrundlage 12 Millionen Euro pro Wirtschaftsjahr. Daraus ergeben sich regulär bis zu 3 Millionen Euro Forschungszulage pro Jahr. Qualifizierte KMU können bei einem Fördersatz von 35 Prozent sogar von bis zu 4,2 Millionen Euro Forschungszulage profitieren. Für nach dem 31. Dezember 2025 begonnene FuE-Vorhaben werden außerdem Gemein- und Betriebskosten pauschal mit 20 Prozent berücksichtigt.

Diese Kombination aus Rechtsanspruch, Offenheit und zeitlicher sowie thematischer Flexibilität macht die Forschungszulage besonders planbar. Ob ein konkretes KI-Projekt förderfähig ist, entscheidet jedoch dessen inhaltliche Ausgestaltung.

Wann sind KI-Projekte im Rahmen der Forschungszulage förderfähig?

Auch anwendungsnahe KI- und Softwareentwicklungen können im Rahmen der Forschungszulage förderfähig sein, sofern sie der Grundlagenforschung, der industriellen Forschung oder der experimentellen Entwicklung zugeordnet werden können.

Für die Beurteilung sind insbesondere die aus dem Frascati-Handbuch der OECD abgeleiteten FuE-Merkmale relevant. Ein Vorhaben sollte:

• neuartig sein und auf neue Erkenntnisse oder wesentliche technische Verbesserungen abzielen,
• auf originären, nicht offensichtlichen Lösungsansätzen beruhen,
• mit wissenschaftlichen oder technischen Unsicherheiten im Bezug auf das Endergebnis verbunden sein,
• einem systematischen, nachvollziehbaren Plan folgen und budgetierbar sein,
• übertragbare oder reproduzierbare Ergebnisse hervorbringen.

Die bloße Nutzung eines vorhandenen KI-Modells oder die Implementierung einer etablierten Softwarelösung reicht meist nicht aus. Vielmehr muss nachvollziehbar sein, weshalb das Projekt nicht mit bekannten Verfahren und vorhandenem Fachwissen routinemäßig umgesetzt werden kann. In der Prüfungspraxis steht deshalb vor allem das technische oder wissenschaftliche Risiko im Mittelpunkt:

„Nur selten geht es dabei um die Entwicklung einer vollkommen neuen KI- oder Machine-Learning-Methode. Meist dient KI als Mittel zum Zweck, um ein konkretes branchenspezifisches Problem erstmals zu lösen. Das technische Risiko liegt daher häufig nicht im verwendeten KI-Modell selbst, sondern in dessen Verbindung mit proprietären Daten, bestehenden Systemen, fachlichen Modellen und der spezifischen Lösungsidee des Unternehmens.“ so Kristof Johannsen.

Agiles Vorgehen und Planmäßigkeit: ein Widerspruch?

KI-Projekte folgen häufig einem agilen und iterativen Vorgehen. Förderregularien setzen dagegen meist ein planmäßiges Vorgehen voraus. Das ist jedoch kein grundsätzlicher Widerspruch.

Planmäßigkeit bedeutet nicht, dass bereits zu Projektbeginn jeder Lösungsweg feststehen muss. Technische Unsicherheit gehört gerade zum Wesen eines FuE-Vorhabens. Das Vorgehen muss aber methodisch strukturiert und mit konkreten Entwicklungszielen verbunden sein.

Für die Förderfähigkeit sind daher insbesondere folgende Fragen entscheidend:

• Welcher Wissens- und Technologiestand besteht im jeweiligen Anwendungsgebiet?
• Ist nur das Ergebnis neu oder erfordert auch der Lösungsweg einen neuartigen Ansatz?
• Welche technischen Risiken können die Zielerreichung gefährden?
• Warum handelt es sich für erfahrene Software- oder KI-Fachkräfte nicht um eine Routineaufgabe?

Trial-and-Error allein stellt noch kein systematisches FuE-Vorgehen dar. Werden Hypothesen, Versuche, Ergebnisse und Anpassungen jedoch nachvollziehbar festgehalten, können auch iterative Entwicklungsmethoden Bestandteil eines planmäßigen Vorhabens sein.

Busuttil & Company und eoda verbinden Innovationsförderungs- und KI-Kompetenz

Die gemeinsame Online-Session hat gezeigt, wie eng die technologische Umsetzung einer KI-Innovation und dessen Förderstrategie miteinander verbunden sind. Ein erfolgreiches KI-Projekt benötigt eine tragfähige Lösungsidee, geeignete Daten und einen realistischen Weg zum Produktivbetrieb. Gleichzeitig können passende Förderinstrumente helfen, die mit der Entwicklung verbundenen finanziellen Risiken zu reduzieren.

Die eoda GmbH begleitet Sie von der Idee bis zur erfolgreichen KI-Lösung, mit förderfähigen Leistungsbausteinen, die Ihre KI-Projekte wirklich weiterbringen. Wir von Busuttil & Company unterstützen Sie bei der Auswahl geeigneter Förderinstrumente, der Prüfung förderfähiger Vorhaben und der Antragstellung.

Sie möchten KI-Innovationen in ihrem Unternehmen umsetzen oder prüfen, ob Ihre laufenden Entwicklungsarbeiten förderfähig sind? Vereinbaren Sie gerne ein unverbindliches Erstgespräch mit uns. Gemeinsam analysieren wir Ihr Vorhaben und zeigen Ihnen, wie sich KI-Entwicklung und Innovationsförderung vorausschauend miteinander verbinden lassen.