Forschungszulage für KI-Projekte: Wann maschinelles Lernen förderfähig ist

Warum KI nicht automatisch Forschung ist

Die BSFZ prüft jedes Vorhaben an drei inhaltlichen Kriterien: Neuheit, technische Ungewissheit und planmäßige Vorgehensweise. Diese Kriterien gelten für KI-Projekte genauso wie für jede andere Entwicklung – und sie sind unabhängig davon, wie modern die eingesetzte Technologie wirkt. Ein Projekt wird nicht dadurch zu Forschung, dass es ein neuronales Netz verwendet, sondern dadurch, dass sein Ergebnis zu Beginn fachlich ungewiss war.

Gerade bei KI ist diese Unterscheidung wichtig, weil ein großer Teil heutiger Anwendungen auf etablierten, gut dokumentierten Verfahren beruht. Wer ein vortrainiertes Modell über eine Schnittstelle einbindet oder ein Standardmodell nach bekannten Rezepten feinjustiert, betreibt in der Regel Anwendung, nicht Forschung. Erst wenn der Ausgang offen ist – ob ein Ansatz überhaupt die nötige Genauigkeit, Robustheit oder Effizienz erreicht – entsteht der für die Forschungszulage relevante F&E-Charakter.

„Nicht das neuronale Netz macht ein Projekt zur Forschung, sondern die ungewisse Frage, die es beantworten soll."

Wann KI-/ML-Projekte förderfähig sind

Förderfähig ist experimentelle Entwicklung mit echter Ergebnisungewissheit. Bei maschinellem Lernen zeigt sich das typischerweise dort, wo Standardansätze nachweislich nicht ausreichen und ein eigener, systematisch erprobter Weg nötig ist.

Häufig förderfähig	In der Regel nicht förderfähig
Entwicklung neuartiger Modellarchitekturen für ein Problem ohne etabliertes Lösungsmuster	Einbinden vortrainierter Modelle über Standard-APIs
Trainingsverfahren mit ungewissem Ausgang (Genauigkeit, Robustheit, Generalisierung)	Standard-Fine-Tuning nach dokumentierten Rezepten ohne Ergebnisungewissheit
Experimentelle Datenpipelines und Feature-Ansätze mit iterativer Validierung	Routinemäßige Datenaufbereitung und reine Integration
Domänenspezifische Modelle, wo Standardmodelle messbar versagen	Prompt-Engineering und Konfiguration bestehender Dienste

Die Trennlinie verläuft also nicht am Endprodukt, sondern an der Arbeit dahinter. Ein KI-Feature in einem Produkt ist für sich genommen keine Forschung – das neuartige Modell oder Trainingsverfahren, das erst entwickelt werden musste, weil kein Standard funktionierte, kann es sehr wohl sein. Die inhaltliche Einordnung trifft am Ende die BSFZ.

Der Knackpunkt: technische Ungewissheit bei ML nachweisen

In der Praxis scheitern förderfähige KI-Vorhaben selten an fehlender Ungewissheit, sondern daran, dass diese nicht nachvollziehbar belegt ist. Die BSFZ möchte erkennen, was zu Beginn unklar war: Welche Hypothese sollte überprüft werden? Welche bestehenden Modelle oder Verfahren wurden getestet und warum verworfen? Welche Metriken definierten Erfolg, und wie wurde systematisch iteriert? Bei ML lässt sich das gut belegen – über Experiment-Tracking, versionierte Datensätze, dokumentierte Baselines und Ablationsstudien. Doch nur, wenn diese Spur während der Entwicklung entsteht und nicht Monate später aus der Erinnerung rekonstruiert wird.

Architektur und Dokumentation von KI-Systemen

Die gute Nachricht: Die Disziplin, die ein ML-System reproduzierbar und wartbar macht, ist weitgehend dieselbe, die den F&E-Anteil für eine Prüferin oder einen Prüfer nachvollziehbar macht. Schriftlich festgehaltene Architektur- und Modellentscheidungen, eine saubere Trennung von experimentellen und Standard-Arbeitspaketen, nachvollziehbares Experiment-Tracking und eine projektbezogene Zeiterfassung entstehen in einem gut geführten ML-Projekt ohnehin – und decken sich fast deckungsgleich mit dem, was die BSFZ erwartet.

Voraussetzung ist, dass von Anfang an architekturgeführt und dokumentationsbewusst gearbeitet wird. Für die softwareseitige Umsetzung arbeiten wir mit einem auf diese Arbeitsweise spezialisierten Partner zusammen: dem Berliner Softwarestudio H-Studio. H-Studio entwickelt KI-gestützte Plattformen und individuelle ML-Komponenten so, dass der F&E- und der Nicht-F&E-Anteil bereits im Scope getrennt markiert und technische Hypothesen, geprüfte Alternativen und Ergebnisse in einer für die BSFZ geeigneten Struktur mitdokumentiert werden – parallel zur Lieferung, nicht im Nachgang. Die Rollentrennung ist dabei klar: H-Studio entwickelt und dokumentiert, forschungsmittel.com übernimmt die förderseitige Arbeit – Vorprüfung der Projektpassung, BSFZ-Antrag und Abstimmung mit Ihrem Steuerberater. Die Zulage selbst fließt an Ihr Unternehmen.

Rückwirkend und kombinierbar

Zwei Punkte, die KI-Teams oft übersehen. Erstens die Rückwirkung: Auch bereits abgeschlossene oder laufende ML-Entwicklungen der letzten bis zu vier Wirtschaftsjahre können grundsätzlich noch geltend gemacht werden, sofern eine Dokumentation existiert oder belastbar rekonstruierbar ist. Zweitens die Kombinierbarkeit: Eine Kumulation der Forschungszulage mit Zuschussprogrammen wie ZIM ist unter bestimmten Voraussetzungen möglich – nie doppelt auf denselben Aufwand, und die Beurteilung obliegt im Einzelfall dem Steuerberater.

Parameter	Wert (Stand 2026)
Fördersatz KMU	35 %
Fördersatz Großunternehmen	25 %
Maximale Bemessungsgrundlage	12 Mio. € pro Wirtschaftsjahr (ab 01.01.2026)
Maximale Zulage (KMU)	bis zu 4,2 Mio. € pro Jahr
Rückwirkung	bis zu 4 Wirtschaftsjahre
Rechtsgrundlage	§ 3 FZulG

Rechtsgrundlage: § 3 FZulG, Wachstumschancengesetz vom 28.03.2024, Gesetz für ein steuerliches Investitionssofortprogramm, in Kraft ab 01.01.2026. Angaben Stand 2026, Änderungen vorbehalten. Dies ist keine Steuerberatung – siehe Hinweise am Ende.

Nächster Schritt

Wenn Sie unsicher sind, ob Ihr KI- oder ML-Vorhaben einen förderfähigen F&E-Anteil enthält, lässt sich das in einem kurzen Erstgespräch realistisch einordnen – ohne Verpflichtung. Sehen wir keinen plausiblen F&E-Anteil, sagen wir das offen. Förder-Check starten oder Erstgespräch vereinbaren.

Rechtliche Hinweise

Dieser Beitrag enthält allgemeine Informationen zur Forschungszulage nach dem Forschungszulagengesetz (FZulG). Er stellt keine Steuerberatung im Sinne des § 1 StBerG und keine Rechtsdienstleistung im Sinne des § 2 RDG dar und ersetzt keine auf den Einzelfall bezogene Beratung. Die genannten Beträge und Regelungen entsprechen der Gesetzeslage zum Stand 2026, einschließlich der Änderungen durch das Wachstumschancengesetz (28.03.2024) und das Gesetz für ein steuerliches Investitionssofortprogramm (in Kraft ab 01.01.2026); Programmparameter können sich ändern. Die abschließende Beurteilung der Förderfähigkeit obliegt ausschließlich der Bescheinigungsstelle Forschungszulage (BSFZ) und dem zuständigen Finanzamt. Es wird keine Garantie – weder ausdrücklich noch konkludent – übernommen, dass ein Vorhaben eine Bescheinigung oder eine Zulage erhält. Steuerliche Anträge und Erklärungen liegen in der Verantwortung des Unternehmens und seines Steuerberaters.

Offizielle Quellen: Forschungszulagengesetz (FZulG) · Bescheinigungsstelle Forschungszulage (BSFZ) · Bundesministerium der Finanzen.

Transparenzhinweis: H-Studio ist unser Umsetzungspartner für die softwareseitige Entwicklung und Dokumentation. Honorar und Konditionen für Entwicklungsleistungen werden direkt zwischen Ihnen und H-Studio vereinbart.