Budgets in KI Projekten – Planung und Realität
„KI kostet nicht Millionen – außer man plant falsch: Warum Budgetierung bei KI kein Nebenschauplatz ist“
KI ist kein Trendthema mehr – sondern Teil der Realität vieler Digitalprojekte. Trotzdem sehen wir immer wieder das gleiche Muster: Euphorie am Anfang, Frust am Ende.
Warum? Weil viele Unternehmen zwar KI-Potenziale sehen, aber die Basics unterschätzen: Reifegrad, Struktur – und vor allem Budgetierung.
KI-Projekte sind kein Spielplatz für kreative Proof-of-Concepts. Sie sind ein strategischer Reifetest für Organisationen. Wer den mit klarem Kopf angeht, spart nicht nur Geld – sondern schafft Lösungen, die bleiben.
In diesem Beitrag teilen wir unsere Sicht auf das Thema KI-Budgetplanung – jenseits von Hype und Horror-Stories.
Wir zeigen typische Denkfehler, nennen konkrete Benchmarks und erklären, wie man KI-Projekte so aufsetzt, dass sie tragfähig werden – technisch, organisatorisch und finanziell.
Reifegrad schlägt Spieltrieb: Warum KI kein Startup-Spielplatz ist
In vielen Unternehmen ist das Interesse an KI groß – und das ist gut so. Aber oft wird der Einstieg als kreatives Experiment verstanden: Schnell ein kleines Modell bauen, irgendwo Daten hernehmen, vielleicht ein bisschen Machine Learning mit einem Freelancer testen. Das klingt agil – ist aber in der Realität selten nachhaltig.
Denn KI-Projekte brauchen mehr als nur einen Proof-of-Concept. Sie brauchen Strukturen: saubere Datenwege, klare Verantwortlichkeiten, eine technische Infrastruktur, die skalieren kann – und vor allem ein realistisches Verständnis vom eigenen Reifegrad.
Was damit gemeint ist?
Ein Unternehmen, das seine Prozesse nicht digitalisiert hat, wird mit einem Chatbot nichts gewinnen. Und wer Daten nicht versioniert, dokumentiert und prüfbar speichert, wird kein verlässliches Modell betreiben können – egal wie gut der Algorithmus ist.
Wir sprechen hier oft vom „KI-Reifegrad“ – also der Fähigkeit, ein KI-Projekt nicht nur zu starten, sondern auch zu betreiben, weiterzuentwickeln und sinnvoll in bestehende Prozesse zu integrieren.
Und dieser Reifegrad entscheidet darüber, wie ein Projekt geplant – und budgetiert – werden muss.
Unsere Erfahrung: Wer den Reifegrad ehrlich einordnet, plant besser. Und wer besser plant, spart nicht nur Budget, sondern auch Nerven.
Proof-of-Concept ist kein Ziel: Warum viele KI-Projekte im Sand verlaufen
Die ersten Wochen laufen oft vielversprechend: Ein kleines Team entwickelt ein KI-Modell, der Prototyp zeigt erste Ergebnisse – alle sind begeistert. Doch spätestens beim Übergang in den Alltag wird klar: Das war erst der Anfang. Und genau hier scheitern viele Projekte.
Denn ein funktionierender Prototyp ist noch lange kein Produktivsystem. Zwischen „es funktioniert auf dem Laptop“ und „es integriert sich sauber in unsere Prozesse“ liegen Welten.
Plötzlich geht es nicht mehr nur um Modellgüte, sondern um Skalierbarkeit, Wartbarkeit, Schnittstellen, Rechtekonzepte, Logging, Datenschutz – kurz: um ganz normale Software- und Systemarchitektur.
Viele Unternehmen unterschätzen genau diesen Schritt. Sie investieren in Tests, aber nicht in die Betriebsfähigkeit. Oder sie denken in Quartalen, obwohl KI-Initiativen oft über Jahre wachsen müssen, um echten Wert zu stiften.
Unsere Empfehlung:
Schon beim ersten Konzept mitdenken, wie ein späterer Betrieb aussehen kann. Welche Teams braucht es dafür? Welche Infrastruktur? Welche Budgets? Und welche Prozesse ändern sich dadurch im Alltag?
Wer das ignoriert, produziert Leuchttürme ohne Wirkung. Wer es ernst nimmt, schafft Lösungen mit Substanz.
Budget-Fallen erkennen, bevor sie zuschnappen
Ein häufiger Denkfehler in KI-Projekten: „Wir fangen klein an – und schauen dann weiter.“ Klingt vernünftig, wird aber schnell teuer. Denn was oft fehlt, ist ein belastbarer Plan für den gesamten Projektverlauf – inklusive der Kosten, die erst später sichtbar werden.
Typische Budget-Fallen, die wir immer wieder sehen:
- Kosten für Datenaufbereitung werden systematisch unterschätzt. Rohdaten liegen zwar vor – aber selten in der Form, die ein Modell wirklich braucht.
- Betrieb und Wartung werden nicht eingeplant. Viele denken bis zum Go-live – aber nicht darüber hinaus.
- Interne Aufwände wie Change Management, Schulungen oder Abstimmungen werden gar nicht erst beziffert.
- Technische Infrastruktur wird mit „läuft erstmal in der Cloud“ abgetan – bis die Rechnung kommt.
Das Ergebnis: Nach dem Proof-of-Concept fehlt das Budget für den nächsten Schritt. Oder es muss hektisch nachgelegt werden – was zu Frust bei Teams und Führung führt.
Unsere Empfehlung: Plant euer KI-Budget wie ein Produktbudget – mit Phasen, Szenarien und bewusst eingeplanten Unsicherheiten. Lieber sauber staffeln als schönrechnen.
Denn nichts bremst eine vielversprechende Lösung schneller aus als ein Budgetloch mitten im Projekt.
Realistische Zahlen statt Hype: Was KI wirklich kostet – und was schlechte Planung kostet
„KI kostet Millionen“ – das hört man oft. Stimmt aber nicht. Jedenfalls nicht, wenn man weiß, was man tut.
Das eigentliche Problem sind nicht die hohen Kosten – sondern die unklaren Annahmen, mit denen Projekte geplant werden. Und genau hier trennt sich die solide Projektplanung vom Wunschdenken.
In unserem Whitepaper „KI-Projekte: Klar kalkulieren statt teuer testen“ haben wir typische Kostenblöcke analysiert – und zeigen, wie man realistisch plant, ohne Luftschlösser zu bauen.
Wichtig vorab:
Wir sprechen hier nicht von simplen ChatGPT-Anbindungen, automatisierten Prompts oder schnell gestrickten Workflows via No-Code-Plattform. Solche Projekte haben ihre Berechtigung – aber sie sind nicht das, was wir unter nachhaltigen, produktionsreifen KI-Lösungen verstehen.
Wenn wir von Budgets sprechen, meinen wir:
Solche Lösungen kosten keine Millionen – bewegen sich aber in einem realistischen Rahmen von 250.000 bis 600.000 €, je nach Reifegrad, Datenlage und Integrationsaufwand.
Das Überraschende: Nicht die Technologie treibt die Kosten – sondern das Drumherum.
Vor allem:
Wer diese Punkte nicht einpreist, läuft ins offene Messer. Wer sie von Anfang an mitdenkt, kann auch mit begrenzten Budgets eine funktionierende KI-Lösung aufbauen.
Deshalb unser Appell: Schluss mit groben Schätzungen. Fangt an, mit echten Erfahrungswerten zu arbeiten. Das Whitepaper liefert dafür eine solide Grundlage – mit Benchmarks, Kostenrahmen und Planungsleitfaden.
KI-Projekte scheitern selten an der Technik – aber oft an der Planung
Wer heute KI einführt, braucht mehr als ein gutes Modell. Es geht um Struktur, Reife, realistische Erwartungen – und um eine Budgetplanung, die mehr kann als grob schätzen.
Viele der Stolpersteine sind bekannt. Die Frage ist: Werden sie von Anfang an eingeplant – oder erst bemerkt, wenn’s zu spät ist?
Unsere Erfahrung zeigt:
Mit einem klaren Blick auf Reifegrad, Datenbasis, Teamstruktur und Betrieb lassen sich viele Risiken vermeiden – und Budgets effizient einsetzen.
KI muss nicht teuer sein. Aber schlechte Planung ist es fast immer.
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Quellen und genutzte Inhalte
Neben unserer eigenen Projekterfahrung beziehen wir uns in unseren Artikeln auch auf aktuelle Studien, Fachliteratur und öffentlich zugängliche Informationen – mit dem Ziel, fundierte und praxisnahe Einblicke zu geben.
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