„Was kostet ein KI-Projekt?“ ist die häufigste Frage, die wir hören. Die ehrliche Antwort: Es kommt darauf an. Aber als Orientierung: Ein abgegrenzter Proof of Concept oder MVP liegt meist zwischen 5.000 und 10.000 Euro, größere Projekte mit Integration und Betrieb darüber. Dieser Artikel zeigt, was den Preis bestimmt, welche Modelle es gibt und rechnet ein konkretes Beispiel durch.
Was kostet ein KI-Projekt? Die Größenordnungen
Statt einer Scheingenauigkeit hier realistische Spannen aus der Praxis im Mittelstand:
- Proof of Concept / MVP: ca. 5.000–10.000 €
- Mittleres Projekt mit Integration: ca. 10.000–50.000 €
- Große Lösung inkl. Produktion & Betrieb: ab 50.000 €
- Laufender Betrieb (Hosting, Wartung, Nutzung): ab ca. 500–2.000 € / Monat
Wichtig
Diese Zahlen sind Orientierungswerte, keine Angebote. Der tatsächliche Preis hängt vom konkreten Use Case ab. Eine seriöse Einschätzung gibt es erst nach einem kurzen Gespräch über Ziel, Daten und Umfang.
Welche Faktoren bestimmen die Kosten?
Der Preisunterschied zwischen zwei KI-Projekten kommt fast immer aus diesen Stellschrauben:
- Umfang & Komplexität des Use Cases. Ein klar umrissener Assistent ist günstiger als ein System, das viele Aufgaben gleichzeitig lösen soll.
- Datenlage. Der größte versteckte Kostentreiber. Saubere, strukturierte Daten sparen viel; unstrukturierte, verteilte Daten bedeuten Aufbereitungsaufwand, oft 40–60 % des Projekts.
- Integrationstiefe. Eine eigenständige Lösung ist günstiger als eine, die tief in bestehende Systeme (ERP, CRM, SharePoint) eingebunden wird.
- Genauigkeits- & Qualitätsanforderungen. „Gut genug“ ist deutlich günstiger als „nahezu fehlerfrei in einem kritischen Prozess“.
- Hosting & Compliance. EU-Hosting ist meist unkompliziert; On-Premise und hohe Compliance-Anforderungen erhöhen den Aufwand.
- Betrieb & Wartung. KI-Systeme sind keine Einmal-Investition, sie brauchen Monitoring und Pflege.
MVP oder vollständige Lösung, was ist günstiger?
Fast immer: erst der MVP. Statt monatelang die „perfekte“ Lösung zu bauen, investieren Sie zuerst in einen klar abgegrenzten Use Case, der in 2–6 Wochen live geht. So prüfen Sie den Nutzen mit echten Nutzern, bevor Sie groß investieren.
Der teuerste KI-Fehler ist nicht ein zu kleiner Start. Es ist ein großes Projekt, das an der Realität vorbei gebaut wurde. Mehr dazu in unserem Artikel über die häufigsten Gründe, warum KI-Projekte scheitern.
Welche Preismodelle gibt es?
- Projektbasiert: Festpreis oder nach Aufwand für ein klar definiertes Ergebnis. Gut für abgegrenzte Vorhaben.
- Retainer: monatliches Kontingent für laufende Weiterentwicklung und Betreuung. Gut, wenn die Lösung kontinuierlich wächst.
- Abo / Managed Service: monatlicher Betrag für eine betriebene KI-Lösung inkl. Wartung. Gut für dauerhaft laufende Services.
Bei soneo.ai kombinieren wir diese Modelle je nach Bedarf, und das erste Beratungsgespräch ist immer kostenlos.
Beispielrechnung: ein RAG-Assistent für die Dokumentensuche
Ein typischer Einstiegs-Use-Case, ein Assistent, der Fragen aus internen Dokumenten und Normen mit Quellenangabe beantwortet (RAG):
- Discovery & Konzept: ca. 500–1.500 €
- Datenaufbereitung: ca. 1.000–2.500 €
- MVP-Entwicklung: ca. 2.000–4.000 €
- Integration & Rollout: ca. 1.000–2.000 €
- Laufender Betrieb: ab ca. 500–2.000 € / Monat
Macht für den einmaligen Aufbau grob 5.000–10.000 €, je nach Datenlage und Integrationstiefe, plus laufende Kosten. Der Nutzen: Mitarbeiter finden in Sekunden, wofür sie vorher Stunden gebraucht haben.
Sie wollen wissen, was Ihr konkreter Use Case kostet? Im kostenlosen Erstgespräch geben wir eine ehrliche Einschätzung zu Aufwand, Nutzen und Zeitrahmen.
Kostenloses ErstgesprächFazit
Ein KI-Projekt kostet so viel wie sein Umfang verlangt, und der wird vor allem von Use Case, Datenlage und Integrationstiefe bestimmt. Wer klein und klar startet, hält das Risiko niedrig und sieht früh, ob sich die Investition lohnt. Die teuerste Variante ist fast nie der MVP, sondern das große Projekt ohne klares Ziel.
FAQ
Was kostet ein KI-Projekt im Mittelstand?
Ein klar abgegrenzter Proof of Concept oder MVP liegt meist zwischen 5.000 und 10.000 Euro. Größere Projekte mit tiefer Integration und Betrieb können darüber liegen. Den größten Einfluss haben Umfang, Datenlage und Integrationstiefe. Ein kostenloses Erstgespräch liefert eine konkrete Einschätzung.
Warum schwanken die Kosten so stark?
Weil KI-Projekte sehr unterschiedlich sind. Ein einfacher Assistent auf gut strukturierten Daten ist deutlich günstiger als eine tief integrierte Lösung mit hohen Genauigkeitsanforderungen und unaufbereiteten Daten. Die Datenaufbereitung allein macht oft 40 bis 60 Prozent des Aufwands aus.
Was ist günstiger: MVP oder gleich die vollständige Lösung?
Fast immer ist der Start mit einem MVP günstiger und sicherer. Sie investieren zuerst in einen klar abgegrenzten Use Case, prüfen den Nutzen real und skalieren erst dann. So vermeiden Sie teure Fehlinvestitionen in Funktionen, die niemand braucht.
Welche Preismodelle gibt es?
Üblich sind projektbasierte Preise (Festpreis oder nach Aufwand), monatliche Retainer für laufende Weiterentwicklung und abo-basierte Modelle für betriebene KI-Services. Welches Modell passt, hängt davon ab, ob Sie ein einmaliges Projekt oder einen laufenden Service brauchen.
Gibt es laufende Kosten nach dem Projekt?
Ja. Für Betrieb, Hosting, Modell-/API-Nutzung und Wartung fallen laufende Kosten an, meist als monatlicher Betrag. Diese sind in der Regel deutlich niedriger als die Entwicklungskosten, sollten aber von Anfang an eingeplant werden.
