Forschungszulage für KI

Autor: Mohammad Mehrani, Co-Founder Grantonomy · Zuletzt aktualisiert: 26. Mai 2026

Die Forschungszulage für KI ist eine gesetzlich geregelte, gewinnunabhängige Förderung nach dem Forschungszulagengesetz (FZulG), mit der Unternehmen einen Teil ihrer Personal- und Auftragsforschungskosten für KI- und Machine-Learning-Entwicklung zurückerhalten. Förderfähig ist ein KI-Vorhaben nicht, weil ein Modell trainiert oder eine LLM-API genutzt wird, sondern dann, wenn das Projekt eine echte technische Unsicherheit löst, deren Ausgang zu Beginn nicht sicher vorhersehbar war. Für kleine und mittlere Unternehmen liegt die Förderquote bei 35 Prozent der förderfähigen Aufwendungen; für ab 2026 startende Vorhaben kommt eine pauschale Berücksichtigung von Gemein- und Betriebskosten hinzu, wodurch die effektive Förderung höher liegt.

Das Wichtigste in Kürze

• Die Forschungszulage ist eine gewinnunabhängige F&E-Förderung nach dem FZulG; die KMU-Förderquote beträgt 35 Prozent der förderfähigen Aufwendungen.

• Das Verfahren ist zweistufig: zuerst die FuE-Bescheinigung über die BSFZ, danach die Festsetzung beim Finanzamt über ELSTER.

• Förderfähig sind insbesondere Personalkosten und Auftragsforschung; die Förderung lässt sich rückwirkend für mehrere Jahre und für künftige Jahre nutzen.

• Entscheidend bei KI ist die technische Unsicherheit: reine Nutzung einer LLM-API ist kritisch, eigene RAG-, Evaluations- oder Halluzinationslogik kann förderfähig sein.

• Für ab 2026 startende Vorhaben werden Gemein- und Betriebskosten pauschal berücksichtigt, wodurch die effektive Förderung über der reinen Personalkostenquote liegt.

Was ist die Forschungszulage für KI genau?

Die Forschungszulage ist eine bundesweite, gewinnunabhängige Förderung von Forschung und Entwicklung nach dem FZulG. Sie ist kein Steuerrabatt auf den Gewinn, sondern eine eigenständige Zulage, die auch dann ausgezahlt wird, wenn ein Unternehmen Verluste schreibt. Das macht sie gerade für KI-Startups und Scaleups interessant, die hohe Entwicklungskosten tragen, bevor nennenswerte Umsätze entstehen.

Anders als viele projektgebundene Zuschüsse ist die Forschungszulage ein Rechtsanspruch. Wer die gesetzlichen Voraussetzungen erfüllt und die FuE-Bescheinigung erhält, hat Anspruch auf Festsetzung, ohne sich gegen andere Antragsteller durchsetzen zu müssen. Die Förderung lässt sich rückwirkend für mehrere zurückliegende Jahre und parallel für laufende und künftige Entwicklungsprojekte beantragen.

Für KI bedeutet das: Nicht das Produkt entscheidet über die Förderfähigkeit, sondern die technische Frage dahinter. Ob ein Team an einem RAG-System, einer Fine-Tuning-Pipeline oder einer agentischen Workflow-Orchestrierung arbeitet, ist zweitrangig. Die zentrale Frage lautet, ob das angestrebte technische Ergebnis zu Projektbeginn ungewiss war und systematisch erarbeitet werden musste. Wer die Grundlagen der Förderung zuerst sauber verstehen möchte, findet im Grantonomy-Pillarartikel Was ist die Forschungszulage eine kompakte Einführung; dieser Beitrag setzt darauf für den KI-Fall auf.

Welche KI-Projekte sind nicht förderfähig?

Die ehrliche Negativabgrenzung ist bei KI wichtiger als jede Nutzenliste, weil viele Anträge genau hier scheitern. Nicht förderfähig ist in der Regel die reine Anwendung bestehender Technik ohne eigenständige technische Unsicherheit. Dazu zählen typischerweise die schlichte Integration einer LLM-API in ein Produkt, Standardkonfigurationen, das Zusammensetzen bekannter Bausteine, Prompt-Tuning ohne systematische Evaluation, reine Datenmigrationen sowie klassische Implementierungs- und Wartungsarbeit.

Der Grund: Bei diesen Tätigkeiten war der technische Erfolg zu Beginn absehbar. Ein Modell über eine dokumentierte Schnittstelle anzusprechen oder ein vortrainiertes Modell ohne offene Forschungsfrage einzubinden, ist Routineentwicklung. Genau diese Abgrenzung prüft die BSFZ, und genau hier überschätzen viele Unternehmen ihren Antrag.

Förderfähig kann ein KI-Vorhaben dagegen werden, wenn eine konkrete technische Unsicherheit besteht. Beispiele aus der Praxis sind die Frage, ob sich auf kleinen, heterogenen Domänendaten durch Fine-Tuning eine ausreichend belastbare Genauigkeit erreichen lässt, ob ein eigenes Retrieval- und Quellenpriorisierungssystem Halluzinationen in einem Fachkontext zuverlässig senkt, oder ob agentische Multi-Step-Workflows reproduzierbar und fehlerarm orchestriert werden können. Entscheidend ist immer, dass der Ausgang zu Beginn nicht sicher vorhersehbar war und im Einzelfall geprüft werden muss.

Wie läuft der BSFZ-Antrag für KI-Projekte ab?

Das Verfahren der Forschungszulage ist zweistufig, und diese Reihenfolge gilt auch für KI-Vorhaben. Im ersten Schritt wird die FuE-Bescheinigung bei der Bescheinigungsstelle Forschungszulage (BSFZ) beantragt. Die BSFZ prüft ausschließlich die fachlich-technische Seite: Liegt ein Forschungs- und Entwicklungsvorhaben im Sinne des FZulG vor, worin besteht die Neuartigkeit, und welche technische Unsicherheit wurde adressiert. Die Bescheinigungsstelle Forschungszulage beschreibt dieses Verfahren ausdrücklich als zweistufig.

Erst nach Erhalt der Bescheinigung folgt der zweite Schritt: Die Festsetzung der Forschungszulage wird beim zuständigen Finanzamt über ELSTER geltend gemacht. Das Finanzamt prüft dann nicht mehr die Technik, sondern die Kosten, also Personalkosten, Stundenzuordnungen, Rollen, Zeiträume und mögliche Doppelförderungen. Ein KI-Antrag braucht deshalb beides: eine belastbare technische Argumentation für die BSFZ und eine saubere Kostenzuordnung für das Finanzamt.

Für KI-Teams ist der häufigste Fehler, technische Unsicherheiten erst nachträglich zu rekonstruieren. Materialien wie Architektur-Skizzen, Experiment-Logs, Modell-Evaluationen, Pull Requests, Jira-Tickets und Roadmaps existieren oft bereits, sind aber nicht auf die FuE-Struktur ausgerichtet. Genau an dieser Übersetzung von vorhandener Entwicklungsdokumentation in eine prüfbare BSFZ-Argumentation setzt Grantonomy als technischer Partner für Vorqualifizierung, Projektstrukturierung und Antragstellung an.

Welche Kosten kann ich bei KI-Vorhaben ansetzen?

Förderfähig sind bei der Forschungszulage vor allem Personalkosten der unmittelbar im FuE-Vorhaben tätigen Mitarbeitenden sowie Auftragsforschung. Bei KI-Projekten betrifft das typischerweise ML-Engineers, Data Scientists, Research-Engineers und Plattform-Entwickler, soweit ihre Tätigkeit der eigentlichen Forschungsfrage zuzurechnen ist. Vergütete Gesellschafter-Geschäftsführer können unter bestimmten Voraussetzungen ebenfalls relevant sein, was im Einzelfall zu prüfen ist.

Die KMU-Förderquote beträgt 35 Prozent der förderfähigen Aufwendungen. Für ab 2026 startende Vorhaben kommt eine pauschale Berücksichtigung von Gemein- und Betriebskosten hinzu, wodurch die effektive Förderung über der reinen Personalkostenquote liegt. Konkrete Beträge lassen sich nicht pauschal nennen; sie hängen vom förderfähigen Personalanteil, vom innovativen Zeitanteil und von der Vorhabenstruktur ab und müssen typischerweise im Einzelfall berechnet werden.

Die folgende Übersicht ordnet typische KI-Tätigkeiten der Förderlogik zu. Sie ersetzt keine Einzelfallprüfung, hilft aber bei der ersten Selbsteinschätzung.

Eine eng gefasste Abgrenzung wirkt zunächst konservativ, ist aber meist der stärkere Weg. Ein Antrag, der nur die wirklich unsicheren technischen Teile enthält, ist für BSFZ und Finanzamt deutlich prüfbarer als ein Sammelantrag, der Produktentwicklung, Support und Forschung vermischt. Eine vertiefte Aufschlüsselung der ansetzbaren Positionen bietet der Grantonomy-Beitrag zu den förderfähigen Kosten der Forschungszulage 2026.

Wie grenze ich technische Unsicherheit bei KI sauber ab?

Die technische Unsicherheit ist das Herzstück jedes KI-Antrags und zugleich der am häufigsten unterschätzte Punkt. Eine belastbare Unsicherheit liegt nicht im wirtschaftlichen Risiko eines Produkts, sondern in einer konkreten technischen Frage, deren Antwort zu Beginn unbekannt war. Die wirtschaftliche Begründung gehört bewusst nicht in den Kern der BSFZ-Argumentation.

In der Praxis hilft ein Set präziser Fragen: Welche Architektur- oder Modellentscheidung war zu Beginn unsicher? Welche Hypothesen wurden getestet und mit welchen Metriken bewertet? Welche Lösungswege wurden verworfen und warum? Bei KI sind das oft Fragen nach erreichbarer Antwortpräzision auf domänenspezifischen Inhalten, nach Halluzinationsraten unter realen Bedingungen, nach Robustheit gegenüber heterogenen Daten oder nach zuverlässiger Orchestrierung mehrstufiger agentischer Abläufe.

Ein typischer Anwendungsfall verdeutlicht das: Ein KI-gestütztes Frage-Antwort-System auf einem proprietären Fachdatenbestand ist nicht deshalb förderfähig, weil es ein LLM nutzt. Interessant wird es, wenn die offene Frage lautet, ob sich für komplexe Fachinhalte überhaupt eine ausreichend präzise, halluzinationsarme und nachvollziehbare Antwortqualität erreichen lässt. Genau diese Unsicherheit, sauber dokumentiert und von der Routineentwicklung abgegrenzt, trägt einen Antrag. Wie diese Abgrenzung bei Software- und KI-Produkten konkret aussieht, vertieft der Beitrag Software richtig fördern.

„Ein KI-Projekt ist nicht förderfähig, weil ein Modell trainiert wird, sondern weil eine technische Frage offen war, deren Ausgang zu Beginn niemand sicher kannte. Genau diese Unsicherheit muss man herausarbeiten und sauber von Routine trennen“, sagt Marvin Vocke, Co-Founder von Grantonomy.

Fazit

Die Forschungszulage für KI ist eine gewinnunabhängige, gesetzlich verankerte Förderung nach dem FZulG, die einen Teil der Personal- und Auftragsforschungskosten erstattet, bei KMU mit einer Förderquote von 35 Prozent und ab 2026 zusätzlich um pauschale Gemein- und Betriebskosten ergänzt. Entscheidend ist nicht der Produkttyp, sondern die technische Unsicherheit: Reine LLM-API-Nutzung, Standardkonfigurationen und Migrationen sind meist nicht förderfähig, während eigene RAG-, Evaluations- oder Halluzinationslogik und unsichere Fine-Tuning-Vorhaben förderfähig sein können. Das Verfahren bleibt zweistufig, zuerst die FuE-Bescheinigung über die BSFZ, dann die Festsetzung beim Finanzamt über ELSTER, und steht rückwirkend wie für künftige Jahre offen. Wer seinen KI-Antrag eng auf die wirklich unsicheren technischen Teile fokussiert und sauber dokumentiert, erhöht die Prüfbarkeit deutlich.

Häufige Fragen zur Forschungszulage für KI

Ist die Nutzung einer LLM-API über die Forschungszulage förderfähig?

Die reine Integration einer bestehenden LLM-API ist in der Regel nicht förderfähig, da der technische Erfolg von Beginn an absehbar ist. Förderfähig kann ein KI-Vorhaben dagegen werden, wenn darüber hinaus eine eigenständige technische Unsicherheit gelöst wird, etwa eine eigene Evaluations-, Retrieval- oder Halluzinationslogik. Maßgeblich ist immer die konkrete technische Frage, die im Einzelfall geprüft werden muss.

Wie hoch ist die Forschungszulage für KI-Projekte?

Für kleine und mittlere Unternehmen beträgt die Förderquote 35 Prozent der förderfähigen Aufwendungen, vor allem Personalkosten und Auftragsforschung. Für ab 2026 startende Vorhaben werden zusätzlich Gemein- und Betriebskosten pauschal berücksichtigt, wodurch die effektive Förderung höher liegt. Die konkrete Summe hängt vom förderfähigen Personalanteil und der Vorhabenstruktur ab und ist im Einzelfall zu berechnen.

Wie läuft der BSFZ-Antrag für ein KI-Vorhaben ab?

Der Antrag erfolgt in zwei Schritten. Zuerst wird die FuE-Bescheinigung bei der Bescheinigungsstelle Forschungszulage (BSFZ) beantragt, die ausschließlich die technische Seite prüft. Nach Erhalt der Bescheinigung wird die Forschungszulage beim zuständigen Finanzamt über ELSTER festgesetzt, wobei dort Kosten und Zuordnungen geprüft werden.

Kann ich die Forschungszulage rückwirkend für KI-Entwicklung beantragen?

Ja, die Forschungszulage lässt sich rückwirkend für mehrere zurückliegende Jahre sowie für laufende und künftige Entwicklungsprojekte nutzen. Voraussetzung ist, dass die Vorhaben die gesetzlichen Kriterien des FZulG erfüllen und sich die technische Unsicherheit nachvollziehbar belegen lässt. Die konkrete Rückwirkung ist im Einzelfall zu prüfen.

Was prüft die BSFZ bei KI-Anträgen genau?

Die BSFZ prüft ausschließlich die fachlich-technische Seite des Vorhabens, also ob ein FuE-Vorhaben vorliegt, worin die Neuartigkeit besteht und welche technische Unsicherheit adressiert wurde. Kostenfragen sind nicht Gegenstand dieser Prüfung; sie folgen erst im zweiten Schritt beim Finanzamt. Eine klare Trennung von Forschungsfrage und Routineentwicklung ist deshalb entscheidend.