Steuerliche Forschungszulage für KI-Projekte
KI-Forschungszulage: Was die BSFZ wirklich prüft
Wer KI-Entwicklung als Routineprozess beschreibt, geht bei der Forschungszulage leer aus. Die BSFZ bewertet vier Kriterien. Wer technische Tiefe schuldig bleibt, scheitert. Wir übersetzen Ihre Innovation in die Sprache der Wissenschaft.
KI-Projekt kostenfrei prüfen lassenDer KI-Fördermittelcheck: Vier BSFZ-Kriterien im Vergleich
Die BSFZ prüft KI-Vorhaben nach vier Kriterien. Die folgende Tabelle zeigt typische Formulierungsmuster aus bewilligten und abgelehnten Bescheiden.
| Kriterium | Förderfähiges Muster | Ablehnungs-Muster |
|---|---|---|
| Neuartigkeit | Entwicklung neuer Methoden jenseits des Stands der Technik: z. B. rekurrente Bayes-Netze zur Datenfusion oder neuro-symbolische Integration für erklärbare Entscheidungspfade | Einsatz etablierter statistischer Modelle ohne technische Neuerungen: fehlende Abgrenzung zum Stand der Technik |
| Technisches Risiko | Konkretes Scheitern-Risiko durch extrem raue Messbedingungen oder instabiles Lernverhalten: das Risiko des Scheiterns als definierte technische Größe | Allgemeine IT-Risiken wie Bias oder Kundenakzeptanz: kein spezifisches technisch-wissenschaftliches Scheitern-Szenario |
| Abbruchkriterien | Präzise Meilensteine mit messbaren Schwellenwerten: z. B. Projektabbruch bei Fehlalarmraten über 5 % oder Genauigkeit unter 92 % | Vage Zielformulierungen ohne messbare technologische Schwellenwerte |
| Planmäßigkeit | Detaillierte Arbeitspakete vom Konzept bis zum validierten Prototyp: nachvollziehbare FuE-Logik | Allgemeine Zielstellungen ohne inhaltlich strukturierten Arbeitsplan: fehlende Differenzierung zwischen FuE und Routine |
Erfolgsgeschichten: KI-Forschungszulage aus unserer Praxis
Der Unterschied zwischen Bewilligung und Ablehnung liegt oft in technischen Details. Vier Beispiele aus unserer Praxis.
Herausforderung: Überwachung kritischer Infrastruktur. Nach Erst-Ablehnung drohte das Projekt zu scheitern.
Lösung: Echtzeit-Fusion über rekurrente Bayes-Netze und Selbstkalibrierung unter extremen Bedingungen als technisches Risiko formuliert.
Herausforderung: Regulatorische Anforderungen erforderten nachvollziehbare, rechtskonforme Entscheidungspfade.
Lösung: Hybrides System aus neuronalen Netzen und symbolischer Logik (Differentiable Rule Engines): Neuartigkeit über Explainable AI belegt.
Herausforderung: Automatisierung von Sortieranlagen bei hochgradig heterogenen Abfallströmen.
Lösung: Inline-Nahinfrarotspektroskopie mit adaptiven ML-Modellen: technisches Risiko und Neuartigkeit gegenüber dem Stand der Technik belegt.
Herausforderung: Automatisierte Abrechnungsprüfung ohne manuelle Nachkalibrierung über verschiedene Fachrichtungen.
Lösung: Transfer Learning und Domain Adaptation: Nichtlösbarkeit mit etablierten Methoden als technisches Risiko dokumentiert.
