KI im Angebot: Warum Preisvergleiche noch schwieriger werden

Sie haben mehrere Angebote für ein Softwareprojekt mit KI-Komponenten eingeholt. Die Preise liegen weit auseinander – manchmal um den Faktor drei oder mehr. Einer der Anbieter weist einen separaten "KI-Zuschlag" aus, ein anderer nicht. Ein dritter verspricht "modernste KI-Integration" ohne weitere Erläuterung.

Wie sollen Sie diese Angebote vergleichen? Und wie erkennen Sie, welcher Preis angemessen ist?

Diese Situation ist kein Einzelfall. Seit KI-Funktionen zum erwarteten Bestandteil vieler Softwareprojekte geworden sind, hat sich die ohnehin schwierige Angebotsvergleichbarkeit weiter verschlechtert.

Warum KI die Vergleichbarkeit von Softwareangeboten erschwert

Bei klassischer Softwareentwicklung war der Leistungsumfang zumindest prinzipiell abgrenzbar: Funktionen, Schnittstellen, Datenmodelle. Auch wenn Angebote selten wirklich vergleichbar waren, gab es einen gemeinsamen Bezugsrahmen.

Bei KI-Projekten fehlt dieser Rahmen oft vollständig. Das liegt an mehreren Faktoren:

Der Begriff "KI" ist nicht definiert. Was ein Anbieter als KI bezeichnet, ist für einen anderen eine einfache Regellogik. Manche verstehen darunter die Integration externer Sprachmodelle, andere den Aufbau eigener Machine-Learning-Pipelines. Beide können technisch korrekt sein – aber sie bedeuten völlig unterschiedliche Aufwände und Kosten.

Der technische Ansatz bestimmt den Preis. Dieselbe Funktion – etwa eine automatische Dokumentenklassifizierung – lässt sich auf verschiedene Weisen umsetzen: mit vortrainierten Modellen, mit angepassten Modellen, mit selbst trainierten Modellen. Die Kostenunterschiede sind erheblich, ohne dass sich das am Ergebnis für den Anwender unmittelbar ablesen lässt.

Laufende Kosten werden unterschiedlich behandelt. KI-Systeme verursachen oft Betriebskosten durch API-Aufrufe, Rechenkapazität oder Modellaktualisierungen. Manche Anbieter kalkulieren diese ein, andere nicht. Das macht den Angebotsvergleich noch schwieriger.

Das Problem der "KI-Zuschläge" ohne Substanz

In vielen Angeboten tauchen inzwischen Positionen wie "KI-Integration", "KI-Modul" oder "KI-Zuschlag" auf. Oft bleiben diese Posten ohne weitere Erläuterung.

Das ist problematisch, weil diese Bezeichnungen nichts darüber aussagen, was tatsächlich geleistet wird. Ein "KI-Zuschlag" von 15.000 Euro kann bedeuten:

• Lizenzkosten für ein externes KI-System
• Entwicklungsaufwand für die Anbindung einer API
• Training eines spezifischen Modells mit Ihren Daten
• Laufende Kosten für ein Jahr Betrieb
• Oder schlicht: ein Aufschlag, weil "KI" im Projekt vorkommt

Ohne Aufschlüsselung lässt sich nicht beurteilen, ob dieser Zuschlag angemessen ist. Und ohne Verständnis dafür, was technisch passieren soll, können Sie auch nicht nachfragen.

Das bedeutet nicht, dass Anbieter absichtlich intransparent sind. Viele kalkulieren auf Basis ihrer Erfahrungswerte, ohne jeden Posten einzeln auszuweisen. Das Problem entsteht, wenn Auftraggeber auf dieser Basis Angebote vergleichen sollen.

Typische Missverständnisse bei der Bewertung von KI-Angeboten

In der Praxis begegnen uns einige wiederkehrende Annahmen, die zu Fehleinschätzungen führen:

"Das teurere Angebot hat die bessere KI." Der Preis sagt wenig über die Qualität der KI-Lösung aus. Ein höherer Preis kann aufwendigere Entwicklung bedeuten – oder ineffizientere Prozesse beim Anbieter. Ohne klare Leistungsdefinition ist der Preis kein Qualitätsindikator.

"KI ist KI – das kann man standardisieren." Gerade weil der Begriff so breit verwendet wird, ist Standardisierung schwierig. Was Sie als Auftraggeber brauchen, ist keine technische Standardisierung, sondern eine funktionale Definition: Was soll das System leisten? Wie soll es sich verhalten? Woran messen Sie den Erfolg?

"Der Anbieter weiß am besten, welche KI wir brauchen." Anbieter wissen, welche Technologien sie beherrschen. Ob diese Technologien zu Ihrem Problem passen, ist eine andere Frage. Ohne eigene Klarheit über das Problem delegieren Sie die Lösungswahl an jemanden, der Ihre Situation nur oberflächlich kennt.

"Wir schreiben einfach ‚mit KI' in die Anforderung." Das führt zu den eingangs beschriebenen Angeboten: nicht vergleichbar, unterschiedlich interpretiert, schwer bewertbar. "Mit KI" ist keine Anforderung – es ist eine Technologieerwartung ohne definiertes Ziel.

Was echte Vergleichbarkeit ermöglicht

Vergleichbare Angebote entstehen nicht durch bessere Angebotsformate der Anbieter. Sie entstehen durch klarere Anfragen der Auftraggeber.

Das klingt naheliegend, ist aber in der Praxis selten umgesetzt. Die meisten Softwareanfragen – mit oder ohne KI – beschreiben entweder zu viel Technik oder zu wenig Ergebnis.

Für vergleichbare KI-Angebote brauchen Sie eine Anforderungsdefinition, die drei Dinge leistet:

Funktionale Beschreibung statt Technologievorgabe. Beschreiben Sie, was das System tun soll, nicht wie. Statt "KI-basierte Texterkennung" besser: "Das System soll aus eingescannten Rechnungen automatisch Absender, Rechnungsnummer und Betrag extrahieren."

Messbare Erfolgskriterien. Woran erkennen Sie, ob die Lösung funktioniert? Bei KI-Funktionen ist das besonders wichtig, weil sie selten zu 100 Prozent zuverlässig arbeiten. Welche Fehlerquote ist akzeptabel? Wie wird sie gemessen?

Transparenz über den Kontext. Wie viele Dokumente werden verarbeitet? Wie variabel sind die Eingaben? Gibt es Trainingsdaten? Diese Informationen beeinflussen den technischen Ansatz erheblich – und damit den Preis.

Mit einer solchen Definition können Anbieter auf derselben Grundlage kalkulieren. Sie sehen, wer das Problem verstanden hat, und können Preisunterschiede einordnen.

Handlungsempfehlungen für Ihre Angebotsbewertung

Wenn Sie bereits Angebote mit KI-Komponenten vorliegen haben, helfen diese Schritte bei der Einordnung:

Fordern Sie Aufschlüsselung an. Bitten Sie jeden Anbieter, die KI-bezogenen Kostenpositionen zu erläutern. Was genau ist enthalten? Welche technische Umsetzung ist geplant? Welche laufenden Kosten entstehen?

Stellen Sie identische Rückfragen. Formulieren Sie drei bis fünf konkrete Fragen und stellen Sie diese allen Anbietern. Die Antworten zeigen, wie unterschiedlich Ihr Projekt verstanden wurde.

Prüfen Sie die Annahmen. Jedes Angebot basiert auf Annahmen über Ihr Projekt. Fragen Sie nach diesen Annahmen. Unterschiedliche Annahmen erklären oft Preisunterschiede besser als unterschiedliche Tagessätze.

Trennen Sie einmalige und laufende Kosten. Gerade bei KI entstehen oft Betriebskosten, die im Angebot nicht oder nur pauschal auftauchen. Fragen Sie explizit nach API-Kosten, Hosting, Modellaktualisierungen.

Wenn die Angebote trotz dieser Schritte nicht vergleichbar werden, liegt das Problem meist nicht bei den Anbietern. Es liegt an der fehlenden gemeinsamen Grundlage.

Vergleichbarkeit beginnt vor dem ersten Angebot

Die beschriebenen Schwierigkeiten lassen sich nicht durch bessere Angebote lösen. Sie lassen sich lösen, indem Sie vor der Angebotseinholung für Klarheit sorgen.

Ein anbieterunabhängiges Konzept – ein Software Blueprint – definiert, was Ihre Lösung leisten soll, ohne den technischen Weg vorzuschreiben. Damit schaffen Sie die Grundlage für Angebote, die tatsächlich vergleichbar sind.

Das gilt für Softwareprojekte generell. Bei Projekten mit KI-Komponenten ist diese Grundlage noch wichtiger, weil die Interpretationsspielräume größer sind.

Fazit

KI-Funktionen machen Softwareangebote nicht automatisch teurer – aber sie machen Angebote schwerer vergleichbar. Der Begriff ist zu unscharf, die technischen Optionen zu vielfältig, die Interpretationsspielräume zu groß.

Die Lösung liegt nicht in besseren Angeboten, sondern in klareren Anfragen. Wer vor der Angebotseinholung definiert, was die Software leisten soll, kann Angebote sinnvoll vergleichen – unabhängig davon, ob KI enthalten ist oder nicht.

Das erfordert Vorarbeit. Aber diese Vorarbeit zahlt sich aus: in besseren Angeboten, fundierteren Entscheidungen und weniger Überraschungen während der Umsetzung.