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Künstliche Intelligenz · Fallstudie

Forschungszulage für KI: Millionen, nur intern.

Ein KI-Unternehmen hat erklärbare, robuste, datenschutzkonforme Dokumentenanalyse auf einer förderfähigen Basis von über 5 Millionen € gefördert, vollständig aus Eigenleistung, ganz ohne Auftragsforschung.

1,75 Mio. €
Forschungszulage bewilligt
5 Mio. €
Förderbasis
Bis zu 35 %
KMU-Förderquote
Auf einen Blick

Das Mandat in Zahlen

IndustrieKünstliche IntelligenzErklärbare Dokumentenanalyse
Forschungszulage bewilligt1,75 Mio. €100 % Eigenleistung, 0 € Auftragsforschung
Förderfähige Basis5 Mio. €
SzenarioZertifiziert, nur intern
Projekte1
KMU-FörderquoteBis zu 35 %
Über das Unternehmen

Das Unternehmen und die F&E darunter

Das Unternehmen entwickelt KI-Methoden, die Dokumente nicht nur lesen, sondern das auf erklärbare, robuste und datenschutzkonforme Weise tun. Das ist anspruchsvoller, als es klingt. Ein Modell, dessen Entscheidungen nachvollziehbar sind, das auch bei schwierigen oder unvollständigen Eingaben stabil bleibt und das hohe Datenschutzanforderungen erfüllt, lässt sich nicht aus Standardbausteinen zusammensetzen. Geforscht wird an mehreren offenen Fronten zugleich.

Die gesamte Entwicklung fand im eigenen Haus statt. Es gab keine nennenswerte Auftragsforschung, die förderfähige Basis speist sich vollständig aus der eigenen Personalarbeit des Unternehmens.

Die Herausforderung

Wo die Förderung wirklich saß

Bei KI-Projekten liegt das Risiko weniger in der Förderfähigkeit der Technologie, die meist gegeben ist, als in der präzisen Darstellung. Drei Dinge müssen stimmen.

Zunächst die Abgrenzung vom Stand der Technik zum richtigen Zeitpunkt. KI bewegt sich schnell. Was heute Standard ist, kann zum Projektstart offen gewesen sein. Entscheidend ist der Stand zum Projektstart, nicht der heutige.

Zweitens die saubere Erfassung der Eigenleistung. Wenn die gesamte Förderung an den Personalkosten hängt, muss die förderfähige Personalarbeit über mehrere Jahre und ein großes Team hinweg korrekt erfasst und den Wirtschaftsjahren zugeordnet werden.

Drittens: die Sprache. Ein KI-Antrag darf nicht in Marketingbegriffen oder Buzzwords ertrinken. Die Prüfung will Methoden, Parameter, Metriken und die konkrete technische Ungewissheit sehen.

Neuheit Technisches Risiko / Unsicherheit Systematisches Vorgehen
Unser Ansatz

So haben wir den Fall aufgebaut

Wir haben das Projekt als experimentelle Entwicklung mit klar benannten offenen Forschungsfragen aufgebaut: Erklärbarkeit, Robustheit und Datenschutzkonformität jeweils als eigene technische Herausforderung mit offenem Ausgang. Wir haben den Stand der Technik zum Zeitpunkt des Projektstarts recherchiert und die etablierten Methoden benannt, von denen sich die Eigenentwicklung abhebt.

Wir haben die interne Arbeit sauber über die gesamte Laufzeit erfasst und den Geschäftsjahren zugeordnet, sodass jeder Euro im richtigen Jahr und zum richtigen Satz wirkt. Wir haben den Antragstext bewusst geerdet gehalten, Methoden und Kennzahlen statt Schlagworte. Das Projekt wurde sauber zertifiziert, ohne Streit über die Förderfähigkeit.

Wie der Fall sich bewegte

Abgegrenzt
Offene Forschungsfragen benannt
Dokumentiert
Eigenleistung, Jahr für Jahr
Zertifiziert
Kein Streit über die Förderfähigkeit

Woraus die förderfähige Basis bestand

Eigenes Personal arbeitet zu 100 %
Interne Personalarbeit

Förderbasis über 5 Mio. €, vollständig Eigenleistung, 0 € Auftragsforschung. Die gezeigte Zahl ist beispielhaft.

Das Ergebnis

Eine Forschungszulage von 1,75 Mio. €.

Die förderfähige Basis liegt in der Größenordnung von über 5 Mio. €, vollständig aus Eigenleistung. Über die Laufzeit rückt die Forschungszulage in den siebenstelligen Bereich, ohne einen einzigen Euro Auftragsforschung. Für ein KI-Unternehmen mit hohen Personalkosten ist das ein zentraler Finanzierungsbaustein.

Förderfähige Basis 5 Mio. € · KMU-Satz bis zu 35 %
Zertifiziert, nur internDas Ergebnis des Mandats.
Förderfähige Basis 5 Mio. €Anerkannte Kosten, auf denen die Zulage berechnet wird.
KMU-Rate bis zu 35 %Auf die förderfähige Basis angewendet.
Die wichtigsten Erkenntnisse

Was andere Unternehmen lernen können

KI-Entwicklung ist ein starker Förderfall, mit der richtigen Darstellung. Drei Punkte sind entscheidend:

01

Die Eigenleistung ist der Motor

Bei personalintensiver Entwicklung liegt der größte Hebel in den eigenen Personalkosten des Unternehmens. Eine saubere, jahresweise Erfassung ist die halbe Miete.

02

Stand der Technik bei Projektstart

Gerade bei schnelllebiger Technologie entscheidet der Stand zu jenem Zeitpunkt über die Neuheit. Mit dem heutigen Stand zu argumentieren schwächt den Antrag.

03

Fundiert schreiben

Methoden, Parameter, Metriken und das konkrete technische Risiko überzeugen die Bewertung. Buzzwords nicht.

Künstliche Intelligenz ist eines der lohnendsten Felder für die Forschungszulage, die Arbeit ist personalintensiv, technisch tiefgehend und oft klar vom Stand der Technik abgrenzbar.
BeFunded Zur Forschungszulage
FAQ

Deine Fragen, beantwortet

Die häufigsten Fragen zu dieser Art von Fall. Kurze Antwort zuerst, Details danach.

Ja. KI- und Machine-Learning-Entwicklung ist regelmäßig förderfähig, wenn sie über den Stand der Technik hinausgeht und eine wissenschaftlich-technische Unsicherheit trägt. Das bloße Anwenden fertiger Modelle ohne eigene Entwicklung ist es nicht.

Nein. Die eigene Entwicklungsarbeit des Unternehmens ist meist der größte Hebel. Selbst ein Projekt ganz ohne Auftragsforschung kann eine förderfähige Basis in Millionenhöhe erreichen.

Der Stand zum Zeitpunkt des Projektstarts. Weil sich KI schnell entwickelt, ist diese zeitliche Verankerung für die Neuheit besonders wichtig.

Die förderfähigen Personalkosten der Eigenentwicklung fließen in die förderfähige Basis. Der Fördersatz wird angewandt, für KMU bis zu 35 % für Wirtschaftsjahre ab 2024.

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Erzähl uns von deinem Projekt. Einer unserer Förderberater prüft deinen Fall von Hand und kommt dann entweder mit Feedback oder ein paar Rückfragen zurück. Unverbindlich.

  • Ob deine F&E für die Zulage qualifiziert
  • Ein erster Anhaltspunkt für den Betrag, den du zurückholen könntest
  • Was vorzubereiten ist, auch für 2022 und 2023

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