Für einen BSFZ-Antrag musst du dein KI-Projekt so beschreiben, dass es die Kriterien der Bescheinigungsstelle Forschungszulage (BSFZ) für Forschung und Entwicklung (F&E) klar erfüllt: technische Unsicherheit, systematisches Vorgehen und ein erkennbarer wissenschaftlicher oder technischer Fortschritt müssen nachvollziehbar dargestellt sein. Die folgenden Abschnitte beantworten die häufigsten Fragen rund um die richtige Projektbeschreibung für Künstliche Intelligenz (KI)-Vorhaben im Rahmen der Forschungszulage.
Welche Anforderungen stellt die BSFZ an die Projektbeschreibung?
Die BSFZ prüft, ob ein Vorhaben die gesetzlichen F&E-Kriterien des Forschungszulagegesetzes (FZulG) erfüllt. Deine Projektbeschreibung muss zeigen, dass das Projekt systematisch durchgeführt wird, auf neue Erkenntnisse abzielt und mit technischer Unsicherheit verbunden ist. Ohne diese drei Elemente erteilt die BSFZ keine Bescheinigung, die Grundlage für die steuerliche Forschungszulage ist.
Konkret erwartet die BSFZ in der Projektbeschreibung folgende Inhalte:
- Zielbeschreibung: Was soll das Projekt erreichen, und warum ist dieses Ziel wissenschaftlich oder technisch nicht trivial?
- Stand der Technik: Was ist der aktuelle Kenntnisstand, und wo liegt die Wissenslücke, die das Projekt schließen soll?
- Technische Unsicherheiten: Welche konkreten Fragen können zu Projektbeginn nicht mit Sicherheit beantwortet werden?
- Methodisches Vorgehen: Wie wird das Projekt strukturiert und systematisch durchgeführt?
- Angestrebter Erkenntnisgewinn: Welche neuen Erkenntnisse oder Fähigkeiten sollen entstehen, die über den bisherigen Stand hinausgehen?
Die Beschreibung muss fachlich präzise formuliert sein. Allgemeine Aussagen wie „wir entwickeln ein KI-System” reichen nicht aus. Die BSFZ-Prüfer müssen anhand deines Textes nachvollziehen können, warum das Projekt echte Forschungsarbeit darstellt und nicht nur die Anwendung bekannter Methoden.
Was gilt als förderfähiges KI-Forschungsvorhaben laut BSFZ?
Ein KI-Projekt ist laut BSFZ dann förderfähig im Sinne der Forschungszulage, wenn es über die bloße Anwendung oder Kombination vorhandener KI-Technologien hinausgeht und stattdessen neue Methoden, Architekturen oder Ansätze entwickelt oder erforscht. Entscheidend ist, dass das Vorhaben mit echten technischen Unsicherheiten verbunden ist, die sich nicht durch Routinearbeit auflösen lassen. Einen umfassenden Überblick über förderfähige Vorhaben bietet die Seite zur Innovationsförderung des Fördercafés.
Typische Merkmale förderfähiger KI-Vorhaben sind:
- Entwicklung neuer Modellarchitekturen oder Trainingsverfahren, die über den Stand der Technik hinausgehen
- Forschung zu domänenspezifischen Anwendungen von Machine Learning, bei denen keine erprobten Lösungen existieren
- Untersuchung von Methoden zur Verbesserung der Erklärbarkeit, Robustheit oder Effizienz von KI-Systemen
- Entwicklung von KI-Ansätzen für Datensituationen, in denen gängige Verfahren versagen (z. B. wenig Trainingsdaten, stark verrauschte Eingaben)
- Grundlagennahe Forschung zu Algorithmen, die noch nicht industriell etabliert sind
Nicht förderfähig sind dagegen Projekte, die im Wesentlichen vorhandene Frameworks, Bibliotheken oder Cloud-KI-Dienste konfigurieren und einsetzen. Auch die Integration eines Drittanbieter-Modells in eine bestehende Anwendung gilt in der Regel nicht als F&E, selbst wenn das Ergebnis für das Unternehmen neu ist. Die Abgrenzung liegt zwischen Anwendung bekannten Wissens und Erarbeitung neuen Wissens.
Wie beschreibt man den wissenschaftlichen Fortschritt bei KI-Projekten?
Den wissenschaftlichen Fortschritt beschreibst du, indem du den aktuellen Stand der Technik klar abgrenzt und dann zeigst, welche spezifische Lücke dein Projekt schließt. Es geht nicht darum, eine akademische Publikation zu verfassen, sondern darum, nachvollziehbar zu machen, was nach dem Projekt bekannt oder möglich sein wird, was vorher nicht bekannt oder möglich war.
Ein bewährter Aufbau für diesen Teil der Projektbeschreibung:
- Stand der Technik dokumentieren: Beschreibe kurz, welche Methoden und Ansätze im jeweiligen KI-Bereich aktuell verfügbar sind. Beziehe dich auf etablierte Verfahren, nicht auf dein eigenes System.
- Wissenslücke benennen: Erkläre, wo die bekannten Ansätze an Grenzen stoßen, zum Beispiel bei bestimmten Datenstrukturen, Domänenanforderungen oder Leistungsanforderungen.
- Forschungsfragen formulieren: Formuliere konkrete Fragen, die das Projekt beantworten soll. Diese Fragen sollten zu Projektbeginn offen sein und sich nicht durch Recherche oder Standardimplementierung beantworten lassen.
- Angestrebten Erkenntnisgewinn beschreiben: Erkläre, welches neue Wissen oder welche neue Fähigkeit am Ende entstehen soll, und warum das einen Beitrag über den bisherigen Stand hinaus darstellt.
Wichtig: Der wissenschaftliche Fortschritt muss nicht weltbewegend sein. Auch ein Erkenntnisgewinn, der nur für dein Unternehmen oder deine Branche neu ist, kann ausreichen, sofern er nicht durch einfaches Nachschlagen oder Ausprobieren erreichbar war. Die Forschungszulage ist ausdrücklich auch für industrielle F&E konzipiert, nicht nur für Grundlagenforschung.
Welche typischen Fehler führen zur Ablehnung des BSFZ-Antrags?
Die häufigste Ursache für eine Ablehnung durch die BSFZ ist eine Projektbeschreibung, die das Vorhaben als Produktentwicklung oder IT-Implementierung darstellt, ohne die zugrunde liegenden F&E-Tätigkeiten herauszuarbeiten. Weitere typische Fehler betreffen fehlende Abgrenzung zum Stand der Technik und unklare Darstellung technischer Unsicherheiten.
Im Einzelnen führen folgende Schwächen häufig zu Problemen:
- Fehlende technische Unsicherheit: Die Beschreibung liest sich so, als wäre das Ergebnis von Anfang an klar gewesen. Wenn keine offenen Fragen erkennbar sind, fehlt ein Kernkriterium.
- Zu produktbezogene Sprache: Formulierungen wie „wir entwickeln ein KI-Tool für X” beschreiben ein Produkt, keine Forschungstätigkeit. Der Fokus muss auf dem Erkenntnisprozess liegen, nicht auf dem Lieferergebnis.
- Kein Abgleich mit dem Stand der Technik: Ohne Erklärung, was bereits existiert und warum das nicht ausreicht, kann die BSFZ nicht beurteilen, ob das Projekt über bekannte Lösungen hinausgeht.
- Zu allgemeine Beschreibung: Vage Formulierungen ohne konkrete technische Details geben Prüfern keine Grundlage für eine positive Beurteilung.
- Verwechslung von Neuheit für das Unternehmen mit technischem Fortschritt: Dass ein Unternehmen zum ersten Mal KI einsetzt, begründet noch keine förderfähige F&E-Tätigkeit.
Viele dieser Fehler entstehen nicht aus Unkenntnis des Projekts, sondern aus Unkenntnis der BSFZ-Prüflogik. Wer weiß, wie Prüfer die Beschreibung lesen, kann dieselben Fakten deutlich überzeugender darstellen.
Wie unterscheidet sich die Beschreibung je nach KI-Projekttyp?
Die Projektbeschreibung muss je nach Art des KI-Vorhabens unterschiedliche Schwerpunkte setzen, weil die zugrunde liegenden F&E-Tätigkeiten und technischen Unsicherheiten je nach Projekttyp verschieden sind. Ein Machine-Learning-Forschungsprojekt erfordert eine andere Argumentation als ein Automatisierungsprojekt mit KI-Komponente.
Grundlagennahe KI-Forschung und neue Algorithmen
Hier steht die Entwicklung neuer Methoden im Vordergrund. Die Beschreibung sollte den Bezug zur wissenschaftlichen Literatur herstellen, klar benennen, welche algorithmischen Fragen offen sind, und erläutern, warum bestehende Ansätze nicht ausreichen. Der Erkenntnisgewinn ist hier am leichtesten nachvollziehbar, wenn er präzise formuliert wird.
Anwendungsbezogene KI-Entwicklung in der Industrie
Bei industriellen KI-Projekten, etwa in der Qualitätssicherung, Prozesssteuerung oder Predictive Maintenance, liegt die F&E-Tätigkeit oft in der Anpassung und Weiterentwicklung von Methoden für eine spezifische Domäne mit besonderen Herausforderungen. Die Beschreibung muss zeigen, warum diese domänenspezifischen Anforderungen mit bekannten Standardmethoden nicht lösbar sind und welche neuen Ansätze deshalb entwickelt werden.
KI-gestützte Softwareentwicklung
Wenn KI als Teil eines Softwareprodukts entwickelt wird, muss die Beschreibung klar zwischen der reinen Softwareentwicklung (nicht förderfähig) und den F&E-Anteilen (potenziell förderfähig) trennen. Nur die Tätigkeiten, die echte Forschungsarbeit darstellen, können berücksichtigt werden. Für die Förderung von Software- und KI-Projekten ist diese Abgrenzung besonders wichtig, da Prüfer hier genau hinschauen.
Automatisierungsprojekte mit KI-Komponente
Automatisierungsprojekte sind besonders kritisch zu prüfen. Wenn KI lediglich als Werkzeug eingesetzt wird, um bekannte Prozesse zu automatisieren, liegt in der Regel keine förderfähige F&E vor. Förderfähig sind dagegen Projekte, bei denen die KI-Methode selbst noch entwickelt oder erforscht werden muss, weil für den konkreten Anwendungsfall keine erprobten Lösungen existieren.
Wann lohnt es sich, professionelle Unterstützung beim BSFZ-Antrag einzuholen?
Professionelle Unterstützung beim BSFZ-Antrag lohnt sich immer dann, wenn die Abgrenzung zwischen F&E und regulärer Produktentwicklung unklar ist, das Projekt komplex oder mehrstufig ist oder wenn eine Ablehnung vermieden werden soll, weil der Antrag für eine substanzielle Fördersumme gestellt wird. Die Forschungszulage kann je nach Projektvolumen und Unternehmensstruktur einen erheblichen finanziellen Effekt haben.
Im Einzelnen solltest du professionelle Beratung in Betracht ziehen, wenn:
- du dir nicht sicher bist, ob dein KI-Vorhaben die F&E-Kriterien der BSFZ erfüllt,
- dein Projekt sowohl F&E-Anteile als auch reine Entwicklungsarbeit enthält und du diese korrekt trennen musst,
- du bereits einen Antrag gestellt hast, der abgelehnt wurde, und eine Überarbeitung planst,
- das Projekt bereits begonnen hat und du prüfen möchtest, ob eine rückwirkende Bescheinigung möglich ist,
- du neben der Forschungszulage auch andere Förderprogramme wie das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) in Betracht ziehst und die Instrumente strategisch kombinieren möchtest.
Ein häufiger Irrtum ist, dass professionelle Unterstützung nur bei großen Unternehmen oder Millionenprojekten sinnvoll ist. Tatsächlich profitieren gerade mittelständische Unternehmen und Technologieunternehmen mit begrenzten internen Ressourcen davon, weil ihnen die Prüflogik der BSFZ oft nicht vertraut ist. Eine falsch formulierte Projektbeschreibung kann dazu führen, dass ein grundsätzlich förderfähiges Projekt abgelehnt wird, obwohl die inhaltlichen Voraussetzungen erfüllt wären. Informationen zur Förderung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten können dabei helfen, das eigene Vorhaben besser einzuordnen.
Wie das Fördercafé bei der Vorbereitung des BSFZ-Antrags für KI-Projekte unterstützt
Die Vorbereitung einer überzeugenden BSFZ-Projektbeschreibung erfordert sowohl technisches Verständnis als auch Kenntnisse der Prüflogik der Bescheinigungsstelle. Das Fördercafé unterstützt Unternehmen dabei, beides zusammenzubringen.
Das Fördercafé unterstützt dich konkret bei:
- der Einordnung deines KI-Projekts anhand der F&E-Kriterien der BSFZ, damit du vor dem Antrag weißt, ob und in welchem Umfang dein Vorhaben förderfähig sein kann,
- der strukturierten Ausarbeitung der Projektbeschreibung, einschließlich Abgrenzung zum Stand der Technik, Formulierung technischer Unsicherheiten und Darstellung des angestrebten Erkenntnisgewinns,
- der Trennung förderfähiger F&E-Tätigkeiten von nicht förderfähigen Entwicklungsarbeiten, besonders bei gemischten Projekten mit Software- und KI-Anteilen,
- der Prüfung relevanter Kosten und der Vorbereitung der notwendigen Nachweise,
- der strategischen Einordnung, ob neben der Forschungszulage weitere Förderprogramme für dein Vorhaben infrage kommen.
Wenn du prüfen möchtest, ob dein KI-Projekt für die Forschungszulage infrage kommt, kannst du dein Vorhaben gemeinsam mit dem Fördercafé fachlich einordnen lassen und auf dieser Basis entscheiden, wie du den BSFZ-Antrag am besten vorbereitest.