Was kostet Künstliche Intelligenz im Unternehmen: vier Kostenbereiche und was sie bestimmt
Künstliche Intelligenz auf einen bestehenden Geschäftsprozess zu bringen kostet zwischen 5.000 und 10.000 Euro. Ein Modell von Grund auf zu bauen kostet zwischen 50.000 und 100.000 Euro, und zwar für eine minimale, funktionierende Version. Dazwischen liegen zwei kleinere Posten, die üblicherweise niemand ins Angebot schreibt: die Hardware, wenn das Modell im Haus laufen soll, und der Verbrauch, wenn das Modell jemand anderem gehört.
Der Unterschied zwischen dem ersten und dem zweiten Bereich hängt nicht davon ab, wie ehrgeizig das Vorhaben ist. Er hängt von drei Entscheidungen ab, und die trifft man am besten in dieser Reihenfolge.
| Was gemacht wird | Größenordnung |
|---|---|
| Ein bereits existierendes Modell wird genutzt und in einen Prozess und in das ERP eingebunden | 5.000 bis 10.000 Euro |
| Hardware kommt dazu, weil das Modell im Unternehmen bleiben muss | 1.000 bis 3.000 Euro |
| Das Modell wird nach Verbrauch bezahlt, ohne etwas zu installieren | ab Bruchteilen eines Cents pro Vorgang |
| Ein eigenes Modell wird gebaut, trainiert auf den eigenen Daten | 50.000 bis 100.000 Euro für eine minimale Version |
Wenn Sie wissen möchten, in welche Zeile Ihr Fall fällt, bevor Sie ein Angebot einholen: schreiben Sie uns, eine halbe Stunde und der Prozess, den Sie im Kopf haben, genügen.
Die erste Entscheidung: bestehendes Modell oder eigenes Modell
Fast alle Unternehmen, die uns anrufen, glauben, sie müssten etwas von Grund auf bauen. Fast keines muss es wirklich.
Ein eigenes Modell zu bauen heißt: eine große Menge Daten sammeln, sie einzeln klassifizieren, damit sie brauchbar werden, die Architektur entwerfen, sie trainieren bis die Ergebnisse tragen, und sie dann so bereitstellen, dass die übrigen Programme sie nutzen können. Jeder dieser Schritte kostet, und die schwersten Posten sind Menschen: wer an den Daten arbeitet und wer das Modell baut. Das ist der Weg, der in den sechsstelligen Bereich führt.
Ein bereits existierendes Modell zu nutzen heißt, den gesamten Trainingsteil zu überspringen und nur die Arbeit zu bezahlen, es mit dem eigenen Geschäft zu verbinden. Hier steckt der Aufwand nicht im Modell, sondern in der Integration: verstehen, welches Datum gebraucht wird, wo es heute liegt, und wie das Ergebnis zurück in das System kommt, mit dem jeden Tag gearbeitet wird.
Die Frage, die zwischen beiden Wegen entscheidet, ist eine einzige, und sie ist nur scheinbar technisch: muss das Modell etwas lernen, das ausschließlich Ihr Unternehmen betrifft? Lautet die Antwort nein, und in der großen Mehrheit der Fälle lautet sie nein, dann nimmt man ein bestehendes Modell.
Die zweite Entscheidung: wo es läuft
Ein Modell kann auf dem Server eines anderen laufen, dann zahlt man nach Verbrauch, oder im Unternehmen selbst, dann kauft oder mietet man Hardware.
Die Größenordnung ändert sich je nach Aufgabe erheblich. Um Text in einem Bild zu lesen, etwa aus einem eingescannten Dokument, sind die Anforderungen gering und ein normaler Rechner genügt. Um Bilder oder lange Texte zu erzeugen, braucht es dedizierte Hardware, und dort beginnt der Aufwand bei einigen tausend Euro. Für proprietäre Modelle, die nur über den Dienst ihres Herstellers nutzbar sind, kauft man überhaupt keine Hardware.
Der Verbrauch ist, wo er anfällt, der Posten, der am meisten Angst macht und am wenigsten wiegt. Er misst sich in Bruchteilen eines Cents pro Vorgang und wird erst bei sehr hohen Mengen relevant.
Der wahre Grund, ein Modell im Haus zu behalten, ist fast nie der Preis. Es geht darum, dass bestimmte Daten das Haus nicht verlassen dürfen, und das ist eine Sorge, die italienische Unternehmen offen aussprechen: unter denen, die Künstliche Intelligenz geprüft und dann doch nicht investiert haben, nennen 43,2 Prozent Datenschutz und Datensicherheit als Hindernis, laut der Erhebung Imprese e ICT des italienischen Statistikamts ISTAT von 2025 an einer Stichprobe von 26.246 Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten.
Die dritte Entscheidung: wie weit integriert wird
Das ist der Posten, der ein Angebot stärker verschiebt als jeder andere, und der, über den am wenigsten gesprochen wird.
Ein Modell, das in einem separaten Fenster antwortet, in das jemand kopiert und einfügt, kostet wenig und ändert wenig. Ein Modell, das das Datum aus dem ERP liest, verarbeitet und das Ergebnis in das ERP zurückschreibt, kostet mehr und verändert die Arbeit eines Menschen. Zwischen beidem liegt der Unterschied zwischen einer Vorführung und einem Werkzeug.
In der italienischen Fertigung nutzen 59,9 Prozent der Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten bereits ein ERP, ebenfalls laut derselben ISTAT-Erhebung. Das heißt, dass der Anknüpfungspunkt in den meisten Fällen bereits existiert, und die Frage nicht lautet, ob angebunden wird, sondern wie weit.
Was wirklich kostet und im Angebot nicht auftaucht
Die Daten. Nicht ihre Menge, sondern ihre Form.
Ein Modell, das über den Stand einer Bestellung Auskunft geben soll, braucht diesen Stand irgendwo in lesbarer Form, gepflegt von denen, die arbeiten, mit einer über die Zeit stabilen Bedeutung. Wenn dieses Datum heute in drei Tabellenblättern und in den Köpfen von zwei Personen lebt, dann ist das Vorhaben kein KI-Vorhaben: es ist zuerst ein Aufräumvorhaben, und dort liegt der Aufwand.
Das ist keine Meinung von uns. In derselben ISTAT-Erhebung ist die fehlende Verfügbarkeit oder mangelnde Qualität der benötigten Daten mit 45,2 Prozent das dritthäufigste genannte Hindernis, vor Datenschutz und Kosten. Das erste, mit 58,6 Prozent, ist der Mangel an internen Kompetenzen. Zu hohe Kosten kommen an fünfter Stelle, mit 43,0 Prozent.
Anders gesagt: wenn ein Vorhaben dieser Art schiefgeht, liegt es fast nie daran, dass es zu teuer war.
Zwei Fälle, mit Zahlen
Bilderzeugung nach Maß, mit einem Modell, das der Kunde selbst installiert hat. Gebraucht wurden realistische Fotografien von Gerichten für ein Kochbuch. Das gewählte Modell war frei und kostenlos, der Nutzungspreis also null, aber es musste konfiguriert werden und brauchte passende Grafikkarten. Vorgesehener Gesamtaufwand aus Hardware und Beratung: 2.000 Euro.
Einbindung eines bestehenden Modells in eine bereits genutzte Software. Zählt man nur die Stunden, die den KI-Teil betreffen, und nicht den Rest des Produkts, lag der Aufwand zwischen 4.000 und 5.000 Euro. Der Verbrauch des Modells im Betrieb liegt bei wenigen Cent pro Vorgang.
Das sind zwei nützliche Extreme: im ersten Fall ist der Aufwand fast ausschließlich Hardware, im zweiten fast ausschließlich Arbeit.
Wie man ein Angebot liest
Drei Fragen, und sie zeigen, ob derjenige, der es geschrieben hat, den Prozess verstanden hat.
Die erste: welche Daten es nutzt und wo diese heute liegen. Wenn das Angebot es nicht sagt, hat der Verfasser noch nicht nachgesehen.
Die zweite: was passiert, wenn das Modell sich irrt. Es irrt sich immer, in einem Anteil der Fälle. Ein ernsthaftes Vorhaben legt vorher fest, wer prüft, wann, und was mit dem falsch bearbeiteten Stück Arbeit geschieht.
Die dritte: was bleibt, wenn der Anbieter des Modells morgen Preis oder Bedingungen ändert. Die ehrliche Antwort ist nicht "nichts ändert sich", sondern zu wissen, wie viel Arbeit ein Anbieterwechsel bedeuten würde.
Der Prozess, bei dem sich die Rechnung vorher aufmachen lässt
Es ist der langweiligste und repetitivste Prozess, den Sie haben, der, dessen Aufwand in Stunden Sie bereits kennen. Er ist der Zuschnitt, der in den Bereich von 5.000 bis 10.000 Euro fällt, und der einzige, bei dem sich vorher sagen lässt, ob es sich lohnt, weil der Vergleichsmaßstab schon existiert.
Wenn Sie eine begründete Schätzung für einen Prozess möchten, den Sie bereits im Kopf haben, schreiben Sie uns: eine halbe Stunde, und wir sprechen darüber.