Was kostet ein KI-Projekt für ein mittelständisches Unternehmen?
Die Kosten eines KI-Projekts hängen vor allem vom Umfang ab, nicht von der Technik selbst: Ein einzelner Workflow ist in 1-2 Tagen einsatzbereit und entsprechend günstig, ein vollständiges KI-System für den ganzen Betrieb braucht 6-10 Wochen bis zur Einsatzbereitschaft.
Die Kosten eines KI-Projekts lassen sich seriös nicht mit einer einzigen Zahl beziffern. Belastbarer ist die Betrachtung der drei Faktoren, die den Preis in der Praxis bestimmen.
Warum die Kostenspanne so groß wirkt
Ein einzelner automatisierter Prozess wie die Rechnungsfreigabe kostet deutlich weniger als ein unternehmensweites System, weil er auf einer bereits bestehenden Wissensbasis aufsetzt.
Anbieter, die "KI" pauschal bepreisen, vergleichen dabei oft unterschiedliche Leistungen — ein seriöser Vergleich braucht immer den gleichen Umfang auf beiden Seiten.
Woraus sich Ihre Kosten zusammensetzen
Drei Faktoren bestimmen den Preis: die Anzahl der anzubindenden Systeme (ERP, CRM, SharePoint), der Umfang der zu verarbeitenden Dokumente und Daten, und ob es sich um einen einzelnen Workflow oder ein vollständiges System handelt.
Zusätzlich spielt die Betriebsform eine Rolle: Self-hosted oder in Deutschland gehostete Lösungen haben eine andere Kostenstruktur als nutzungsabhängige Cloud-APIs.
Beispielrechnung: Rechnungseingang
Nehmen Sie an, in Ihrem Betrieb laufen 500 Eingangsrechnungen im Monat, jede kostet im Schnitt 8 Minuten manuelle Prüfung und Erfassung — das sind rund 67 Stunden Arbeitszeit pro Monat. Bei 45 Euro vollkosten-belastetem Stundensatz entspricht das einem heutigen Aufwand von etwa 3.000 Euro pro Monat bzw. 36.000 Euro im Jahr.
Bleiben davon realistisch 70-80 % der manuellen Zeit als mögliche Einsparung übrig, sind das grob 2.100-2.400 Euro pro Monat an freiwerdender Kapazität. Dem stehen die einmaligen Implementierungskosten und laufende Kosten (Hosting bzw. Betrieb, gelegentliche Anpassungen) gegenüber — beide Seiten sind bewusst getrennt zu betrachten, nicht vermischt.
Die Amortisationszeit ergibt sich rechnerisch aus Implementierungskosten geteilt durch monatliche Einsparung; wie viele Monate das konkret sind, hängt an Ihrem Rechnungsvolumen und Ihrer ERP-Anbindung und wird im Erstgespräch anhand echter Zahlen durchgerechnet — an dieser Stelle bewusst ohne einen erfundenen Nextise-Preis.
Was ein Projekt in der Praxis schwierig macht
Die Technik ist selten der Engpass — Aufwand entsteht meist bei uneinheitlichen Belegformaten, fehlenden oder unvollständigen Stammdaten, Zugriffsrechten und der Anbindung an ältere ERP-Versionen ohne moderne Schnittstelle.
Ein realistisches Angebot benennt diese Punkte vorab, statt sie zu übergehen: Ausnahmefälle werden von Anfang an eingeplant, nicht nachträglich nachgebessert.
Wann sich ein KI-Projekt (noch) nicht rechnet
Bei sehr seltenen Vorgängen, sehr schlechter Datenqualität oder hohem Fehlerkosten-Risiko ohne durchgängige menschliche Prüfung ist der Aufwand für Integration und Kontrolle oft größer als der Nutzen.
In solchen Fällen ist eine einfache Automatisierungsregel (RPA) oder ein manueller Zwischenschritt häufig die wirtschaftlichere Wahl — das offen zu benennen gehört zu einer seriösen Einschätzung dazu.
When it fits — and when it doesn’t
When it fits
- Ein wiederkehrender Prozess mit klarem Volumen und digitalen Belegen
- Vollkosten pro Vorgang lassen sich grob beziffern
- Ausnahmefälle sind selten genug, um sie manuell zu prüfen
When it doesn't
- Der Vorgang kommt zu selten vor, um sich zu rechnen
- Die Datenqualität ist zu inkonsistent für eine verlässliche Prüfung
- Eine einfache Automatisierungsregel würde denselben Effekt günstiger erzielen
Questions about this topic?
We’ll help you find the next concrete step for your company.
Next step
Ready for your AI infrastructure?
Nextise guides you from the first analysis to a productive solution. Ready to deploy in 6–10 weeks.
Let’s talk about your AI transformation together
