Innovationsförderung für KI-Projekte

Fachkräftemangel, globaler Wettbewerb, zunehmende Komplexität: Die Herausforderungen, vor denen Unternehmen aktuell stehen, sind groß. Künstliche Intelligenz kann ein entscheidender Lösungsbaustein sein, um diese Herausforderungen zu meistern. Dabei ist die erfolgreiche Umsetzung von KI-Initiativen natürlich selbst schon eine Herausforderung mit einem finanziellen Risiko.

Gerade in wirtschaftlich herausfordernden Zeiten können Innovationsförderungsprogramme dabei helfen, den Lösungsbaustein KI zu erschließen.

Gemeinsam mit Busuttil & Company, Experte für Innovationsförderung, haben wir uns in einer Online-Session (die gezeigten Slides finden Sie hier) der Frage angenommen, wie sich KI-Innovationen finanzieren lassen. Die wichtigsten Erkenntnisse haben wir Ihnen hier zusammengefasst.

KI: Mehr als LLMs und Agenten und immer auch ein Softwareentwicklungsprojekt

Vor dem Einstieg in die Rahmenbedingungen der Innovationsförderung gilt es zwei wichtige Aspekte im Hinblick auf die Identifizierung möglicher Innovationsprojekte zu beleuchten:

In der öffentlichen Diskussion wird KI oft auf generative Modelle und Chatbots reduziert. Tatsächlich ist das Feld deutlich breiter und umfasst unter anderem Machine Learning, Optimierung & Simulation sowie Computer Vision. Dies zu verstehen ist einerseits wichtig, um die passende KI-Methode für ein konkretes Problem zu finden und andererseits liegen gerade abseits der Sprachmodelle besonders spannende Anwendungsfälle für die Innovationsförderung.

KI-Projekte sind immer auch Softwareentwicklungsprojekte oder – noch besser formuliert – „Softwareentwicklungsprojekte mit KI-Anteil“. Viele Kriterien und Rahmenbedingungen der Innovationsförderung sind ausgerichtet auf das Thema Softwareentwicklung und damit aber auch relevant für KI-basierte Innovationsprojekte.

Wann sind KI-Entwicklungen förderfähig?

Gefördert werden nicht nur klassische F&E-Projekte, sondern Entwicklungsvorhaben, sofern sie sich mindestens einer der drei folgenden Kategorien zuordnen lassen:

• Grundlagenforschung (Erwerb neuen Grundlagenwissens ohne erkennbare kommerzielle Anwendung)
• Industrielle Forschung (planmäßiges Erforschen zur Entwicklung wesentlicher Verbesserungen von Produkten, Verfahren oder Dienstleistungen)
• Experimentelle Entwicklung (Nutzung vorhandenen Wissens zur Entwicklung neuer oder verbesserter Produkte, Verfahren oder Dienstleistungen)

Durchführbarkeitsstudien zur Bewertung der Erfolgsaussichten eines Vorhabens werden dabei meist separat gefördert.

Ob ein Vorhaben in diese Kategorien fällt, entscheidet sich an fünf F&E-Kriterien, die auf das Frascati-Handbuch der OECD zurückgehen.

Ein förderfähiges Innovationsvorhaben muss…

• neuartig sein – es muss der Gewinnung neuer Erkenntnisse dienen
• ungewiss sein – es müssen Unsicherheiten hinsichtlich des Endergebnisses bestehen (Kosten- & Zeitaufwand)
• systematisch sein – es folgt einem Plan und ist budgetierbar
• schöpferisch sein – es beruht auf originären, nicht offensichtlichen Konzepten & Hypothesen
• übertragbar sein – die Ergebnisse müssen reproduzierbar sein

Das wichtigste Kriterium in der Praxis ist dabei das technische oder wissenschaftliche Risiko.

Kriterien für die Förderfähigkeit von KI-Vorhaben

Da die geltenden Regularien in der Regel nicht speziell auf KI-Vorhaben ausgelegt sind, hängt die Förderfähigkeit eines KI-Projekts am Ende unter anderem von folgenden Faktoren ab:

• Anwendungsgebiet/Branche: Gibt es im jeweiligen Anwendungsfeld bereits einen etablierten Wissensstand zum KI-Einsatz?
• Neuartiger Lösungsansatz oder neuartiges Ergebnis: Ist nicht nur das Ergebnis neu, sondern auch der Lösungsweg?
• Systematisches & experimentelles Vorgehen: Lässt sich ein klarer, systematischer Plan argumentieren – statt reinem Trial-and-Error?
• Erfüllung der 5 FuE-Kriterien: Warum stellt das Vorhaben für erfahrene SoftwareentwicklerInnen keine Routineaufgabe dar? Gibt es technologische Risiken?

Wer diese Fragen für sein Projekt beantworten kann, hat gute Karten für einen erfolgreichen Förderantrag.

KI-Innovationsförderung: Erfolgsbeispiele aus der Praxis

Im Folgenden zeigen wir Ihnen eine Auswahl von Erfolgsbeispielen von Busuttil & Company, wo KI-basierte Innovationsprojekte von einer Förderung profitieren konnten:

• Entwicklung einer clientseitigen Verschlüsselung für Cloudanwendungen: Wie können cloudbasierte LLM-Anwendungen funktionieren, wenn Daten schon ab dem Client verschlüsselt werden?
• Entwicklung einer KI-basierten Simulationssoftware zur Bewertung von Cybersicherheitsrisiken: Wie können theoretische Fachmodelle semantisch aufbereitet werden, um eine KI-basierte Mustererkennung einsetzen zu können?
• Entwicklung einer KI-basierten Echtzeit-Steuerung für dezentrale Energieerzeuger und -verbraucher: Wie kann das komplexe Datenproblem so modelliert werden, dass es mittels ML-Algorithmen steuerbar wird?
• Entwicklung eines KI-basierten Expertensystems für Finanzberatungen: Wie lassen sich Entscheidungen und Dialoge modellieren, damit Halluzinationen vermieden werden & ein natürliches Beratungsgespräch entsteht?

In der Praxis zeigt sich damit ein wiederkehrendes Muster: Selten geht es darum, eine völlig neue KI- oder ML-Methode zu entwickeln. KI ist meist Mittel zum Zweck, um ein branchenspezifisches Problem erstmals zu lösen. Die eigentliche technische Herausforderung entsteht dabei häufig erst, wenn bestehende Systeme oder Modelle so weiterentwickelt werden müssen, dass sich KI überhaupt zielführend integrieren lässt. Das technische Risiko liegt entsprechend selten in der Leistungsfähigkeit vorhandener KI-Lösungen selbst, sondern in ihrer Kombination mit der eigenen, spezifischen Lösungsidee.

Welche Fördermöglichkeiten gibt es für KI-Innovationsprojekte?

Die Fördermittellandschaft für Innovationsprojekte ist vielschichtig: Instrumente lassen sich auf EU-, Bundes- und Länderebene finden – mit sehr unterschiedlichen Ausrichtungen und Rahmenbedingungen. Hier eine kleine Auswahl der Fördermöglichkeiten:

• Horizon Europe eignet sich vor allem für internationale Forschungskooperationen und Großprojekte mit hohem Innovationsgrad, ist aber mit einem komplexen, wettbewerbsintensiven Verfahren und niedrigen Erfolgsquoten verbunden.
• IPCEI Künstliche Intelligenz fördert hochinnovative, anwendungsnahe KI-Vorhaben mit hohen Fördersummen, ist jedoch ausschließlich für Kooperationsvorhaben vorgesehen und ebenfalls stark kompetitiv.
• KMU-innovativ richtet sich gezielt an kleine und mittlere Unternehmen mit anspruchsvollen FuE-Projekten, bei ebenfalls hoher Ablehnungsquote.
• Distr@l als ein Beispiel für ein Länderprogramm ist themenoffen im Digitalisierungsbereich, aber regional auf Hessen begrenzt.

Eine Sonderstellung nimmt die Forschungszulage ein: Sie steht allen steuerpflichtigen Unternehmen in Deutschland offen, ist nicht themengebunden, unterliegt keinem Wettbewerbsverfahren und lässt sich bis zu vier Jahre rückwirkend beantragen – mit einer maximalen Förderhöhe, die zuletzt auf 3 Millionen Euro pro Jahr angehoben wurde. Im Vergleich zu EU- und Bundesprogrammen bietet sie damit deutlich höhere Planungssicherheit und einen moderateren administrativen Aufwand.

Einen systematischen Fördermittelvergleich haben die Experten von Busuttil & Company in einem Whitepaper zusammengefasst. 

Tipp: Fördermittel von Anfang an in KI-Projekten mitdenken

Aufgrund der vielfältigen Möglichkeiten zur Innovationsförderung lohnt es sich, Fördermittel in KI-Projekten von Beginn an mitzudenken und entsprechend früh auch auf eine Dokumentationsstruktur zu achten, um die Förderfähigkeit auch rückwirkend zu gewährleisten.