Wofür Sie konkret zahlen
Ein KI-Projekt im Mittelstand besteht typischerweise aus drei Kostenblöcken: einmalige Investitionen für Analyse und Umsetzung, laufende Kosten für Betrieb und Weiterentwicklung sowie variable Kosten für Modellnutzung und Hosting.
| Phase | Inhalt | Größenordnung |
|---|---|---|
| Potenzialanalyse | Workshop, Use-Case-Bewertung, Business Case | 4.900 € – 16.900 € |
| Pilot (Festpreis) | Erste produktive Automatisierung, 4–8 Wochen | 9.900 € – 25.000 € |
| Skalierung | Weitere Use Cases, Integration, Schulung | 15.000 € – 80.000 € |
| Betrieb (pro Use Case) | Monitoring, Updates, Weiterentwicklung | 500 € – 1.500 € / Monat |
| Modell- & Hosting-Kosten | API-Aufrufe, Hosting, Vektor-Datenbank | 50 € – 800 € / Monat & Use Case |
| KI-Schulung (EU AI Act) | Pflicht-Schulung Mitarbeitende | 2.400 € – 12.000 € einmalig |
Beispielrechnung über 12 Monate
Ein typisches mittelständisches Unternehmen mit 80 Mitarbeitenden, das einen ersten Use Case (z. B. Rechnungseingangsprüfung) umsetzt, sollte für die ersten 12 Monate mit folgendem Budget planen:
- Potenzialanalyse (Standard): 9.900 €
- Pilot-Umsetzung Rechnungseingang: 16.900 €
- Betrieb 12 Monate (~700 €/Monat): 8.400 €
- Modell- & Hosting (~200 €/Monat): 2.400 €
- KI-Kompetenz-Schulung (AI Act): 2.400 €
Gesamt: ca. 40.000 € im ersten Jahr. Bei realistischen Einsparungen von 0,5–1 FTE in der Buchhaltung (35.000–70.000 €/Jahr) ist die Amortisation noch im ersten Jahr darstellbar.
Lizenz-, Modell- und Hosting-Kosten
Anders als bei klassischer Software fallen bei KI variable Kosten für jede Anfrage an. Das ist kein Nachteil, aber es will gemanagt werden:
- Modell-API: Aufrufe an Modelle wie GPT-4 oder Claude werden je verarbeitetem Text abgerechnet. Bei klar abgegrenzten Use Cases liegen Sie selten über 100–300 € pro Monat und Use Case.
- Hosting: EU-konformes Hosting bei Azure, AWS Frankfurt oder einem deutschen Hyperscaler kostet pro Use Case typischerweise 50–200 € im Monat.
- Vektor-Datenbank: Für Unternehmens-GPT und Wissensauskünfte fallen 30–150 €/Monat an.
- Lizenzen (z. B. Microsoft 365 Copilot): 30 €–40 € pro Benutzer und Monat – nur dort sinnvoll, wo täglich genutzt.
Wie sich KI im Mittelstand amortisiert
Der ROI eines KI-Projekts entsteht in drei Dimensionen: Zeitersparnis bei Mitarbeitenden, Geschwindigkeit gegenüber Kunden und vermiedene Fehler bzw. Risiken. In der Praxis sind diese drei Größen unterschiedlich gut messbar – die Zeitersparnis ist am direktesten greifbar.
Ein realistischer Maßstab: Ein gut gewählter Use Case sollte das Äquivalent von mindestens 0,5 Vollzeitstellen einsparen oder einen messbaren Umsatzbeitrag liefern. Liegt der Business Case darunter, lohnt sich der Aufwand selten – wir sagen Ihnen das im Erstgespräch ehrlich.
Häufige Fallstricke bei der Budgetierung
- Vergessen Sie nicht die laufenden Kosten. Viele Unternehmen budgetieren nur die einmalige Umsetzung – nicht den Betrieb. Faustregel: jährliche Betriebskosten = 25–40 % der Umsetzungskosten.
- Schulung gehört dazu. Ein Tool ohne geschulte Anwender bringt keinen ROI. Planen Sie Schulungsbudget von Anfang an ein.
- Vendor-Lock-in ist teuer. All-inclusive-Plattformen sind verlockend – aber wer einmal drin ist, kommt schwer wieder raus. Bevorzugen Sie offene Architekturen.
- Compliance ist kein „Nice-to-have“. DSFA, AVV und EU-AI-Act-Dokumentation sind Pflicht und kosten 2.000–6.000 € einmalig.