2026 kostet ein ernsthafter KI-Build rund €16.000 bis €56.000 pro Entwicklungsmonat, je nach Use Case: Interne Copilots liegen am unteren Ende, RAG-Wissenssysteme in der Mitte und agentische Workflows oder Custom-Model-Arbeit oben. Das monatliche Band zählt mehr als ein fixes Projektangebot, weil KI-Produkte durch Iteration entstehen und nicht vorab spezifiziert werden.
Kostenbänder nach Use Case
| Use Case | Monatliches Band | Zeit bis zur ersten Produktionsversion | Typisches Team |
|---|---|---|---|
| Interner Copilot / Assistent | €16-24k | 6-10 Wochen | 1 Senior-KI-Engineer + Produkt in Teilzeit |
| RAG-Wissenssystem | €20-32k | 8-14 Wochen | 1-2 KI-Engineers + Data Engineer (Teilzeit) |
| Agentischer Workflow (Tool-Nutzung, mehrstufig) | €28-44k | 10-16 Wochen | 2 Senior-KI-Engineers + Eval-Fokus |
| Custom Model / Fine-Tuning-Plattform | €40-56k | 12-20 Wochen | 2-3 Engineers inkl. ML-Plattform |
Was die Zahl tatsächlich bewegt
- Datenreife: Unordentliche, verstreute Quelldaten kosten Wochen an Pipeline-Arbeit, bevor die KI-Arbeit beginnt, die häufigste Budgetüberschreitung.
- Evaluationstiefe: Alles Nutzerseitige oder Agentische braucht echte Eval-Suiten; sie auszulassen ist einen Monat lang billiger und danach weit teurer.
- Integrationsfläche: Jedes System, aus dem die KI lesen oder auf das sie wirken muss, erhöht die Kosten; Agenten multiplizieren das.
- Zuverlässigkeitsanspruch: Ein internes Tool mit 90% Nützlichkeit ist günstig; ein kundenseitiges Feature mit 99% ist nicht dasselbe Projekt.
- Teammodell: Embedded Senior-Engineers zu transparenten Sätzen landen typischerweise in diesen Bändern; Agentur-Builds legen Scoping- und Management-Marge obendrauf.
So budgetieren Sie es
- 1Wählen Sie einen Use Case und modellieren Sie zuerst seinen Wert, Kosten bedeuten nur etwas im Verhältnis zum Payback.
- 2Budgetieren Sie monatlich, nicht als Festpreis: 3 Monate committen, gegen definierte Metriken evaluieren, dann verlängern oder stoppen.
- 3Reservieren Sie 15-30% der Build-Kosten pro Monat für den Betrieb: Inference, Monitoring, Evals und Iteration nach dem Launch.
- 4Starten Sie im kleinsten Band, das Wert beweisen kann; Copilot-first schlägt Plattform-first für die meisten Teams.
