Fallbeispiel · Tendenziell Routine

Standardintegration eines bestehenden Sprachmodells über eine API

Dieses Beispiel beschreibt ein typisches, generisches technisches Muster — keinen realen Kundenfall — zur Veranschaulichung der Förderlogik bei KI-Vorhaben.

Ausgangslage

Ein Softwareunternehmen möchte einen Kundenservice-Chatbot anbieten und bindet dafür ein bereits am Markt verfügbares, vortrainiertes Sprachmodell über dessen Standardschnittstelle ein. Die Integration umfasst die Anbindung an das bestehende Ticketsystem, die Formulierung von Prompt-Vorlagen und die Anpassung des Antwortverhaltens über Konfigurationsparameter — ein eigenes Training oder eine strukturelle Anpassung des Modells selbst findet nicht statt.

Warum das tendenziell nicht förderfähig ist

Die grundsätzliche technische Machbarkeit einer solchen Integration ist bereits durch die Dokumentation des Modellanbieters und zahlreiche vergleichbare Implementierungen belegt — es besteht kein offenes technisches Risiko im förderrechtlichen Sinne, da der Ausgang der Integration von Beginn an feststand. Prompt-Engineering und Konfigurationsarbeit sind zwar aufwendig, gehören aber zum bereits verfügbaren Stand der Technik, sodass der geforderte Neuheitsgrad fehlt. Entscheidend ist dabei nicht der Schwierigkeitsgrad der Integration aus Sicht des Unternehmens, sondern die objektive Neuheit gegenüber bereits verfügbaren Lösungen.

Was stattdessen infrage kommt

Für ein solches Vorhaben eignet sich eher eine investive Betrachtung, etwa im Rahmen allgemeiner Digitalisierungsmaßnahmen, statt einer FuE-Förderung. Enthält das Vorhaben darüber hinaus einen eigenständigen Entwicklungsanteil — etwa ein wesentliches Nachtrainieren des Modells für einen bislang ungelösten Anwendungsfall —, kann dieser Anteil separat förderfähig sein. Mehr zur grundsätzlichen Abgrenzung auf der Themenseite KI und Software und Digitalisierung.

Zum Vergleich: das Gegenstück

Würde dasselbe Unternehmen stattdessen ein eigenes Modell für eine bislang ungelöste, spezifische Erkennungsaufgabe trainieren, läge in der Regel eine förderfähige Entwicklungstätigkeit vor — siehe das Gegenbeispiel KI-Modelltraining für Qualitätskontrolle in der Fertigung.

Häufige Fragen zu diesem Fallbeispiel

Ist Prompt-Engineering wirklich niemals förderfähig, obwohl es fachlich anspruchsvoll sein kann?

Prompt-Engineering allein gilt in der Regel nicht als förderfähige FuE-Tätigkeit, da es auf der Anwendung bereits bekannter, dokumentierter Techniken beruht, selbst wenn die konkrete Umsetzung für ein Unternehmen zeitintensiv und anspruchsvoll ist. Förderrechtlich zählt nicht der subjektive Aufwand, sondern die objektive technische Unsicherheit gegenüber dem Stand der Technik. Ausnahmen können bestehen, wenn im Rahmen des Vorhabens neuartige, noch nicht dokumentierte Prompting- oder Evaluationsverfahren systematisch entwickelt und validiert werden — das ist jedoch die Ausnahme, nicht der Regelfall einer klassischen Chatbot-Integration.

Was, wenn die Integration technisch sehr komplex ist, etwa durch viele Systemanbindungen?

Technische Komplexität allein begründet noch keine Förderfähigkeit, solange die grundsätzliche Machbarkeit jeder einzelnen Anbindung bereits bekannt und dokumentiert ist. Entscheidend bleibt, ob irgendwo im Gesamtvorhaben eine echte technische Unsicherheit mit offenem Ausgang besteht — etwa eine neuartige Lösung für ein bislang ungelöstes Integrationsproblem zwischen inkompatiblen Systemen. Eine komplexe, aber vollständig mit bekannten Mitteln lösbare Integration bleibt auch bei hohem Aufwand investiv, nicht forschungsnah.

Lohnt sich eine Förderfähigkeitsprüfung trotzdem, wenn das Vorhaben auf den ersten Blick wie reine Integration wirkt?

Ja, denn viele auf den ersten Blick investive Digitalisierungsvorhaben enthalten bei genauerer Betrachtung doch einen eigenständigen Entwicklungsanteil, etwa bei einer notwendigen Anpassung an unternehmensspezifische Datenstrukturen oder einer eigens entwickelten Bewertungslogik für die Modellantworten. Eine strukturierte Prüfung, die das Gesamtvorhaben in seine Bestandteile zerlegt, deckt solche Anteile häufig auf, die bei einer oberflächlichen Gesamtbetrachtung übersehen würden. Der Fördercheck übernimmt genau diese differenzierte Analyse.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Tendenziell förderfähig

KI-Modelltraining für Qualitätskontrolle in der Fertigung

Ein eigens trainiertes Bildverarbeitungsmodell für einen bislang ungelösten Erkennungsfall — ein typisches Beispiel für förderfähige KI-Entwicklung.

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