Die ehrliche Antwort lautet: Es hängt davon ab, wie weit Sie gehen wollen. Weil das als Antwort niemandem hilft, stehen hier unsere tatsächlichen Preise und die Faktoren, die den Aufwand bestimmen.
Wir arbeiten mit festen Workshop-Formaten und projektbezogener Kalkulation für die Umsetzung. Preise kommunizieren wir vor Projektstart, nicht danach.
| Format | Dauer | Preis | Wofür |
|---|---|---|---|
| Light Discovery | ½ Tag | 1.500 € | Erste Orientierung: Wo lohnt sich KI überhaupt? |
| Strategy Day | 1 Tag | 2.500 € | Use-Case-Discovery mit ROI-Bewertung und Priorisierung |
| Prototyping Sprint | 2 Tage | 4.500 € | Klickbarer Prototyp plus Roadmap mit Budget und Ownern |
| Umsetzung | projektabhängig | ab ca. 15.000 € | Produktionsreife KI-Agenten und Integrationen |
Alle Preise zuzüglich Umsatzsteuer. Die Workshops sind eigenständig buchbar — es gibt keine Verpflichtung, danach mit uns weiterzuarbeiten.
Wer Ihnen für „einen KI-Agenten" einen Festpreis nennt, bevor er Ihre Datenlage gesehen hat, rät. Zwei Projekte mit derselben Beschreibung können sich im Aufwand um den Faktor fünf unterscheiden — je nachdem, ob die benötigten Daten in einer sauberen Datenbank liegen oder in 14 Jahren gewachsenen Excel-Dateien.
Deshalb sind unsere Workshops fix bepreist und die Umsetzung nicht. Nach einem Strategy Day oder Prototyping Sprint kennen wir Ihre Ausgangslage gut genug, um verbindlich zu kalkulieren. Das ist die eigentliche Funktion dieser Formate: Sie kaufen Klarheit über den Aufwand, bevor Sie den Aufwand kaufen.
Wenn Sie Angebote vergleichen — von uns oder anderen — sind das die Punkte, an denen sich Preise tatsächlich entscheiden. Wer sie im Angebot nicht adressiert, hat sie nicht kalkuliert.
Der mit Abstand größte Kostenfaktor. Liegen Daten strukturiert und zugänglich vor, beginnt die eigentliche Arbeit sofort. Sind sie über Systeme verstreut, unvollständig oder nur als PDF vorhanden, geht ein erheblicher Teil des Budgets in Aufbereitung, bevor das erste Modell etwas Nützliches tut.
Ein Agent, der nur mit einer API spricht, ist ein überschaubares Projekt. Jede weitere Anbindung — CRM, ERP, Ticketsystem, Postfach — bringt eigene Authentifizierung, Fehlerbehandlung und Testaufwand mit. Der Aufwand wächst nicht linear mit der Zahl der Systeme, sondern mit der Zahl der Übergänge zwischen ihnen.
Ein Assistent, der Vorschläge macht, die ein Mensch prüft, darf gelegentlich danebenliegen. Ein Agent, der eigenständig Rechnungen kontiert oder Angebote verschickt, darf das nicht. Der Sprung von „hilfreich" zu „verlässlich genug für unbeaufsichtigten Betrieb" ist der teuerste Schritt im ganzen Projekt.
DSGVO-Konformität ist Standard und in jedem Angebot enthalten. Aufwand entsteht dort, wo absolute Datenhoheit gefordert ist: lokal gehostete Open-Source-Modelle statt API-Zugriff bedeuten eigene Infrastruktur, eigenes Monitoring und spürbar mehr Betriebsaufwand.
Ein KI-System ist keine Software, die man einmal ausliefert. Modelle ändern sich, Prompts veralten, Datenquellen wandern. Wer die laufende Pflege nicht einplant, zahlt sie später als ungeplantes Projekt.
Unterhalb von etwa 1.500 € lässt sich seriös keine belastbare Aussage über ein KI-Vorhaben treffen — dafür ist die Vorarbeit zu umfangreich. Nach oben gibt es keine feste Grenze, wohl aber eine sinnvolle Reihenfolge: erst ein kleines Format, das prüft, ob sich der Use Case rechnet, dann die Umsetzung.
Wenn Sie noch nicht wissen, welcher Use Case für Sie der richtige ist, ist der Prototyping Sprint in aller Regel die günstigere Entscheidung als ein direkt gestartetes Entwicklungsprojekt. 4.500 € für zwei Tage klingen nach viel, bis man sie gegen ein fünfstelliges Projekt hält, das am falschen Problem arbeitet.
Für Berliner Unternehmen kann außerdem eine Förderung relevant sein — die Lage hat sich 2026 allerdings deutlich verändert. Welche Programme es noch gibt, steht hier.
Nennen Sie uns Ihren Use Case und Ihre Datenlage — dann sagen wir Ihnen, welches Format passt und was es kostet. Auch wenn die Antwort lautet, dass sich das Vorhaben aktuell nicht rechnet.
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