Was kostet KI im Unternehmen? Ein realistischer Überblick für den Mittelstand

Wer nach den Kosten für KI fragt, bekommt oft zwei Extreme zu hören: „Kostet fast nichts, ChatGPT gibt es ja schon“ oder ein sechsstelliges Strategieprojekt. Die Wahrheit liegt für die meisten mittelständischen Unternehmen dazwischen, und sie lässt sich ziemlich genau eingrenzen.

Aus welchen Kosten besteht ein KI-Projekt?

1. Lizenzen für fertige Werkzeuge: KI-Assistenten wie ChatGPT, Microsoft Copilot oder europäische Alternativen werden meist pro Nutzer und Monat abgerechnet. Sie eignen sich für allgemeine Aufgaben wie Texte, Zusammenfassungen und Recherche.
2. Einmalige Umsetzung: Soll KI in Ihre Abläufe eingebunden werden, etwa Rechnungen auslesen und an die Buchhaltung übergeben, braucht es Entwicklung. Dazu gehören Anbindung an Ihre Systeme, Tests mit echten Daten und Einweisung.
3. Laufender Betrieb: Nutzungskosten für das KI-Modell, Hosting, Überwachung und Pflege. Modelle werden weiterentwickelt, Schnittstellen ändern sich, und gelegentlich muss nachgeschärft werden.

Was kostet die Nutzung eines KI-Modells?

Die meisten Anbieter rechnen nach Verbrauch ab, gemessen in sogenannten Tokens, also Textbausteinen. Für typische Aufgaben im Mittelstand wie das Auslesen eines Dokuments oder die Einordnung einer E-Mail liegen die Kosten oft im Bereich von Cent-Bruchteilen bis wenigen Cent pro Vorgang. Bei einigen tausend Vorgängen im Monat ergibt das meist zweistellige bis niedrige dreistellige Beträge.

Diese Kosten sind fast nie das Problem. Viel stärker ins Gewicht fallen Umsetzung und Pflege.

Welche Kosten werden oft vergessen?

• Datenaufbereitung: Dokumente liegen verstreut, Stammdaten sind veraltet. Das muss vor dem Start geklärt werden.
• Zeit Ihres Teams: für Gespräche, Tests und Feedback. Planen Sie sie ein, sie ist gut investiert.
• Prüfaufwand: Wenn ein Mensch Ergebnisse kontrolliert, gehört diese Zeit in die Rechnung.
• Datenschutz: Vertrag zur Auftragsverarbeitung prüfen, Verarbeitungsverzeichnis ergänzen, gegebenenfalls eine Folgenabschätzung.
• Modellwechsel: Ältere Modelle werden abgeschaltet. Eine gut gebaute Lösung lässt sich mit überschaubarem Aufwand umstellen.

Woran erkennen Sie überhöhte Angebote?

• Ein großes Strategieprojekt wird vor dem ersten funktionierenden Prototyp verkauft.
• Es soll ein eigenes Modell trainiert werden, obwohl fertige Modelle ausreichen. Mehr dazu im Beitrag Brauchen wir ein eigenes KI-Modell?
• Das Angebot schweigt zu laufenden Kosten oder bindet Sie lange an einen Anbieter.
• Niemand rechnet vor, wann sich die Investition bezahlt macht.

So halten Sie die Kosten im Griff

Beginnen Sie mit dem, was schon da ist: Vorhandene Lizenzen und die Funktionen Ihrer bestehenden Software decken oft mehr ab als gedacht. Ob sich zusätzliche Lizenzen lohnen, zeigt der Beitrag Microsoft Copilot für alle? Für einen eingebundenen Anwendungsfall folgt dann ein Prototyp mit festem Budget und klarem Erfolgskriterium. Welche Anwendungen sich dafür eignen, steht im Beitrag Welche KI-Projekte lohnen sich?

---

Julius Launhardt rechnet KI-Projekte für mittelständische Unternehmen vorher durch, inklusive laufender Kosten, und setzt sie anschließend um. Mehr dazu auf der Seite zur KI-Beratung.