Was KI in einem realen Industrieprojekt kostet

Cloud vs. On-Premise: Die Grundentscheidung

Cloud-KI: Niedrige Einstiegskosten, variable laufende Kosten, Compliance-Risiko. On-Premise: Hoehere Einstiegskosten, planbare laufende Kosten, volle Kontrolle. Die Wahl haengt von den Daten ab, nicht vom Budget.

Wann wird das relevant?

• Die Geschaeftsfuehrung fragt nach einem KI-Budget und erwartet eine Zahl, kein "kommt drauf an"
• Ein PoC war erfolgreich und jetzt steht die Frage: Was kostet Produktion?
• Sie vergleichen Angebote verschiedener Dienstleister und die Spanne reicht von 30.000 bis 500.000 EUR
• Interne Teams schaetzen den Aufwand, aber unterschaetzen Integration und Betrieb systematisch

Kostenstruktur eines typischen Projekts

Zahlen aus realen Projekten im deutschsprachigen Mittelstand:

• Phase 1 — Analyse (2 Wochen): 8.000-15.000 EUR. Datenaudit, Anforderungsklaerung, Architekturentwurf
• Phase 2 — Prototyp (4 Wochen): 20.000-40.000 EUR. Funktionierendes System auf Ihrer Infrastruktur
• Phase 3 — Produktion (8-12 Wochen): 40.000-80.000 EUR. Integration, Haertung, Monitoring, Schulung
• Infrastruktur: 5.000-20.000 EUR (Hardware) oder vorhandene Server
• Laufend: 2.000-5.000 EUR/Monat fuer Wartung und Updates

Gesamtkosten erstes Jahr: 75.000-160.000 EUR fuer ein produktives System. Groessenordnung eines Mitarbeiters — mit dem Unterschied, dass das System skaliert.

Was den Preis treibt

• Integrationskomplexitaet: Jede Schnittstelle kostet Zeit. 2 Systeme sind Standard, 5+ Systeme verdoppeln den Aufwand.
• Datenqualitaet: Saubere Daten senken den Aufwand massiv. Ein Daten-Audit zahlt sich direkt aus.
• Compliance-Anforderungen: Regulierte Industrien brauchen mehr Dokumentation und Tests.
• Custom vs. Standard: 80% der Anwendungsfaelle nutzen erprobte Muster. Nur 20% brauchen individuelle Entwicklung.

Trade-offs

• Billig starten, teuer skalieren: Ein guenstiger PoC ohne Produktionsarchitektur fuehrt zu doppelten Kosten beim Umbau.
• Interne Teams vs. extern: Eigene Entwicklung spart Tagessaetze, braucht aber KI-Kompetenz, die selten vorhanden ist.
• Laufende Kosten werden unterschaetzt: Wartung, Monitoring und Modell-Updates sind Dauerposten, keine Einmalkosten.
• ROI-Versprechen: Payback unter 6 Monaten ist moeglich, aber selten beim ersten Projekt. Realistische Erwartung: 6-12 Monate.

ROI: Wann rechnet sich KI?

Messbare Groessen: Zeitersparnis pro Prozess (Stunden/Woche), Fehlerquoten-Reduktion (Prozent), Reaktionszeit-Verbesserung (von Tagen auf Minuten).

Daneben reale aber schwer messbare Effekte: Mitarbeiterzufriedenheit, weil Routinearbeit wegfaellt. Wissenserhalt, weil Erfahrungswissen im System dokumentiert wird.

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