Lohnt sich KI im Unternehmen? Aufwand und Kosten prüfen

Künstliche Intelligenz in der Praxis

„Wir müssen jetzt KI machen“ – aber wofür eigentlich?

Wie Unternehmen, Kanzleien und Vereine sinnvolle Anwendungen finden sowie Aufwand, Datenschutz und Kosten realistisch bewerten

Redaktionsstand: 20. August 2026

„Wir müssen jetzt auch etwas mit künstlicher Intelligenz machen.“ Diesen Satz höre ich inzwischen in Unternehmen, Kanzleien und Vereinen häufig. Dahinter steht meistens die richtige Erkenntnis, dass künstliche Intelligenz Arbeitsabläufe verändern kann. Oft fehlt jedoch noch eine konkrete Vorstellung davon, welche Aufgabe verbessert werden soll und woran sich ein erfolgreicher Einsatz erkennen lässt.

Dabei muss der Einstieg nicht kompliziert sein. Ein Team kann häufig schon in einem ersten gemeinsamen Gespräch erkennen, an welchen Stellen unnötig viel Zeit verloren geht: Informationen werden mehrfach übertragen, ähnliche Texte immer wieder neu geschrieben, Dokumente mühsam durchsucht oder dieselben Arbeitsschritte von mehreren Personen parallel erledigt.

An solchen Zeitfressern und Doppelarbeiten kann eine sinnvolle Prüfung beginnen. Künstliche Intelligenz, kurz KI, kann möglicherweise unterstützen. Sie ist aber nicht automatisch die beste Lösung. Manchmal genügen bereits ein klarerer Arbeitsablauf, eine gemeinsame Dokumentenablage oder eine einfache technische Automatisierung.

In diesem Beitrag dient ChatGPT als praktisches Beispiel, weil ich selbst regelmäßig damit arbeite. Es gibt jedoch weitere Anbieter, spezialisierte Fachanwendungen und Systeme, die auf eigener Technik betrieben werden können. Entscheidend ist nicht der Name des Werkzeugs. Entscheidend ist, ob es zur Aufgabe, zu den vorhandenen Daten, zu den verantwortlichen Personen und zur Organisation passt.

Der Beitrag zeigt deshalb nicht nur mögliche Anwendungen. Er betrachtet auch den personellen Aufwand, den Datenschutz und die Kosten. Dazu gehören neben Abonnements oder verbrauchsabhängigen Preisen vor allem die Arbeitszeit für Vorbereitung, Schulung, Prüfung und laufende Betreuung.

Kurz zusammengefasst

Der Einstieg beginnt nicht mit der Auswahl eines KI-Programms, sondern mit einem konkreten Problem.
Zeitfresser und Doppelarbeiten lassen sich im Team oft schnell erkennen.
ChatGPT ist ein mögliches Werkzeug unter mehreren, keine allgemeingültige Lösung.
Interne Arbeitszeit muss als Kostenfaktor berücksichtigt werden.
Persönliche, vertrauliche und sicherheitsrelevante Daten benötigen klare Schutzregeln.
Ein begrenzter Praxistest ist meist sinnvoller als eine sofortige Einführung im ganzen Betrieb.
Am Ende muss geprüft werden, ob Nutzen, Qualität und Zeitgewinn die Kosten rechtfertigen.

Nicht mit dem Werkzeug beginnen, sondern mit der Aufgabe

Wer sofort ein KI-Produkt auswählt, überspringt einen wichtigen Schritt. Zunächst muss klar sein, welche Arbeit verbessert werden soll. Nur dann lässt sich später messen, ob die gewählte Lösung tatsächlich hilft.

Für einen ersten Überblick reicht häufig eine Besprechung von 60 bis 90 Minuten. Mitarbeitende, Verantwortliche oder Vorstandsmitglieder sammeln dabei Aufgaben, bei denen:

Informationen mehrfach eingegeben werden,
mehrere Personen ähnliche Texte oder Unterlagen erstellen,
Dokumente regelmäßig mühsam durchsucht werden,
immer wieder dieselben Fragen beantwortet werden,
Daten von einem System in ein anderes übertragen werden,
Protokolle oder Zusammenfassungen viel Zeit benötigen,
die Suche nach aktuellen Vorlagen oder Zuständigkeiten lange dauert,
Ergebnisse nach einem wiederkehrenden Schema geprüft werden.

In diesem ersten Termin wird noch keine Technik beschlossen. Das Team erstellt lediglich eine Liste möglicher Ansatzpunkte. Anschließend werden die Aufgaben bewertet:

Wie häufig tritt die Aufgabe auf?
Wie viele Personen bearbeiten sie?
Wie viel Zeit wird aktuell benötigt?
Wo entstehen Fehler oder unnötige Wiederholungen?
Welche Qualität muss zwingend erreicht werden?
Welche Daten werden dabei verwendet?
Muss tatsächlich KI eingesetzt werden oder reicht eine einfachere Lösung?

Diese Bestandsaufnahme soll nicht abschrecken. Im Gegenteil: Sie verhindert, dass Zeit und Geld in eine Lösung fließen, für die es kein ausreichend wichtiges Problem gibt.

Welche Aufgaben können für einen ersten KI-Einsatz geeignet sein?

Für einen Einstieg eignen sich vor allem klar abgegrenzte und regelmäßig wiederkehrende Aufgaben. Das Ergebnis muss von einer fachkundigen Person kontrolliert werden können.

Beispiele für Unternehmen

Entwürfe für wiederkehrende Kundeninformationen vorbereiten,
lange Dokumente zusammenfassen,
Besprechungsnotizen strukturieren,
Produkt- oder Leistungsinformationen vereinheitlichen,
interne Checklisten aus vorhandenen Vorgaben erstellen,
häufig gestellte Fragen sammeln und vorformulieren.

Beispiele für Kanzleien

öffentliche Fachinformationen für eine interne Übersicht strukturieren,
allgemeine Mandanteninformationen sprachlich verständlicher formulieren,
Gliederungen und Prüflisten vorbereiten,
interne Wissensbestände besser auffindbar machen.

Bei Kanzleien gelten hohe Anforderungen an Verschwiegenheit und Datenschutz. Ein allgemeines KI-Werkzeug darf nicht ungeprüft mit Mandatsdaten, Steuerdaten oder anderen vertraulichen Informationen verwendet werden.

Beispiele für Vereine

Entwürfe für Einladungen und Neuigkeiten erstellen,
Protokolle zusammenfassen,
häufige Fragen von Mitgliedern vorbereiten,
umfangreiche Satzungen oder Ordnungen leichter erschließen,
Veranstaltungsinformationen für unterschiedliche Kanäle aufbereiten.

Auch hier gilt: Mitgliederdaten, Gesundheitsangaben, Bankverbindungen oder Informationen über Kinder und Jugendliche benötigen besonderen Schutz.

ChatGPT ist ein Beispiel – aber nicht die einzige Lösung

ChatGPT ist ein Dienst des Unternehmens OpenAI. Das System kann Texte verarbeiten und erzeugen, Dateien auswerten und – abhängig vom gewählten Tarif und den freigegebenen Funktionen – weitere Werkzeuge verwenden. ChatGPT ist in diesem Beitrag das durchgängige Beispiel, weil ich es selbst im Arbeitsalltag nutze und damit praktische Erfahrungen gesammelt habe.

Andere bekannte Angebote stammen beispielsweise von Microsoft, Google, Anthropic oder Mistral. Hinzu kommen spezialisierte Branchenprogramme sowie Modelle, die auf eigener oder beauftragter Technik betrieben werden. Diese Lösungen unterscheiden sich unter anderem bei Funktionen, Preisen, Verwaltung, Datenschutz, Speicherort und möglichen Anbindungen.

Ein seriöser Auswahlprozess beginnt deshalb nicht mit der Frage „Welches ist das beste KI-Programm?“. Die bessere Frage lautet:

Welche Lösung erfüllt unsere konkrete Aufgabe mit vertretbarem Aufwand und einem für uns passenden Schutzniveau?

Vier Stufen des KI-Einsatzes

1. Ein fertiges KI-Werkzeug verwenden

Der einfachste Einstieg ist die direkte Nutzung eines fertigen Dienstes wie ChatGPT. Eine Person stellt eine Frage, gibt eine Arbeitsanweisung oder lädt eine freigegebene Datei hoch. Eine solche Arbeitsanweisung wird häufig als Prompt bezeichnet.

Der technische Aufwand ist gering. Die eigentliche Vorbereitung besteht darin, erlaubte Aufgaben festzulegen, Daten zu schützen, Mitarbeitende zu schulen und Ergebnisse fachlich zu prüfen.

2. Einen eigenen Assistenten konfigurieren

Ein eigener Assistent kann feste Anweisungen, freigegebene Dokumente und wiederkehrende Arbeitsschritte erhalten. Bei ChatGPT wird dafür unter anderem der Begriff „GPT“ verwendet. Andere Anbieter nutzen andere Bezeichnungen.

Ein solcher Assistent könnte beispielsweise immer dieselbe Prüfliste anwenden oder Antworten auf Grundlage freigegebener interner Informationen vorbereiten. Er ersetzt jedoch keine fachliche Verantwortung. Auch seine Wissensgrundlage muss gepflegt und seine Ausgabe kontrolliert werden.

3. KI in eine Website oder ein Fachprogramm einbinden

Ein Beispiel ist ein Chatbot auf der Unternehmenswebsite. Er könnte Fragen zu Leistungen beantworten, passende Wissensbeiträge finden oder zu einem menschlichen Ansprechpartner weiterleiten.

Dafür wird häufig eine Programmierschnittstelle verwendet. Die englische Abkürzung lautet API. Eine Programmierschnittstelle ist eine technische Verbindung, über die die Website Anfragen an einen KI-Dienst sendet und Antworten zurückerhält.

Ein einfaches Chatfenster ist schnell darstellbar. Verlässliche Wissensquellen, Datenschutz, Schutz vor Missbrauch, Kostenbegrenzung, Barrierefreiheit und eine sinnvolle Übergabe an Menschen benötigen jedoch zusätzliche Planung. Ein Website-Chatbot ist daher eine mögliche Anwendung, aber nicht zwangsläufig das Ziel eines KI-Projekts.

4. Einen KI-Agenten mit weiteren Werkzeugen einsetzen

Ein KI-Agent ist ein System, das nicht nur eine Antwort formuliert. Es kann mehrere Arbeitsschritte planen und mit ausdrücklich freigegebenen Werkzeugen ausführen. Je nach Berechtigung kann ein Agent Dateien lesen, Programme verwenden oder Informationen in andere Systeme übertragen.

ChatGPT Work kann nach Angaben von OpenAI mehrstufige Aufgaben mit den Informationen, Dateien, Anwendungen und Werkzeugen erledigen, die einem berechtigten Mitglied des Arbeitsbereichs zur Verfügung stehen. Welche Möglichkeiten bestehen, hängt vom Tarif, der Einrichtung und den freigegebenen Berechtigungen ab.

Die Desktop-Anwendung ist dabei zunächst der Zugang zum System. Allein durch die Installation entsteht noch kein selbstständig handelnder Agent. Entscheidend ist, welche Dateien, Anwendungen und Rechte freigegeben werden.

Je mehr ein System selbst ausführen darf, desto wichtiger werden begrenzte Rechte, menschliche Freigaben, Protokolle und klare Abbruchregeln.

Datenschutz beginnt vor der ersten Eingabe

Bei der Nutzung externer KI-Dienste können Eingaben den geschützten Bereich der eigenen Organisation verlassen. Die Datenschutzkonferenz empfiehlt deshalb, Einsatzzweck und Datenverarbeitung vorab festzulegen, betriebliche Konten bereitzustellen, interne Regeln zu dokumentieren und Mitarbeitende zu sensibilisieren.

Die Aussage eines Anbieters, dass Geschäftsdaten nicht zum Training verwendet werden, ist wichtig. Sie bedeutet jedoch nicht automatisch, dass beliebige personenbezogene oder vertrauliche Inhalte eingegeben werden dürfen. Das Unternehmen oder der Verein bleibt für den eigenen Einsatz verantwortlich.

OpenAI erklärt für ChatGPT Business, dass Geschäftsdaten standardmäßig nicht zum Training verwendet werden. Für die Programmierschnittstelle gilt nach den offiziellen Angaben ebenfalls, dass übermittelte Daten nicht zum Training oder zur Verbesserung der Modelle verwendet werden, sofern das Unternehmen der Weitergabe nicht ausdrücklich zustimmt. Bestimmte Protokolle zur Erkennung von Missbrauch können bei der API standardmäßig jedoch bis zu 30 Tage gespeichert werden. Die konkreten Bedingungen, Einstellungen und Speicherfristen müssen deshalb für das tatsächlich eingesetzte Produkt geprüft werden.

Nicht für das Training verwendet bedeutet somit nicht automatisch nicht verarbeitet oder nicht gespeichert. Auch bei einem betrieblichen Tarif dürfen nur solche Daten übermittelt werden, für die ein zulässiger Zweck, eine geeignete Rechtsgrundlage und angemessene Schutzmaßnahmen bestehen.

Ein einfaches Ampelmodell für Daten

Stufe Grün – grundsätzlich verwendbar

Beispiele: Veröffentlichte Websiteinhalte, allgemeine Beschreibungen und anonymisierte Beispiele.
Umgang: Im freigegebenen Arbeitsbereich grundsätzlich verwendbar. Die Ausgabe muss trotzdem geprüft werden.

Stufe Gelb – nur nach vorheriger Prüfung

Beispiele: Interne Arbeitsanweisungen, unveröffentlichte Konzepte und pseudonymisierte Vorgänge.
Umgang: Nur verwenden, wenn Zweck, Vertrag, Zugriffsrechte und Schutzbedarf geprüft wurden.

Stufe Rot – nicht eingeben

Beispiele: Passwörter, Zugangsdaten, API-Schlüssel, Mandats- und Patientendaten, Personalakten, Gesundheitsdaten, Bankdaten und vertrauliche Firmeninterna.
Umgang: Nicht in allgemein zugängliche oder nicht ausdrücklich für diese Daten freigegebene KI-Dienste eingeben.

Pseudonymisiert bedeutet, dass Namen und direkte Merkmale ersetzt wurden. Mit zusätzlichen Informationen könnte eine Person aber weiterhin zugeordnet werden. Anonymisiert sind Daten erst dann, wenn die betroffene Person nicht mehr identifiziert werden kann. Das bloße Entfernen eines Namens reicht dafür häufig nicht aus.

Praktische Schutzmaßnahmen

Nur ausdrücklich freigegebene KI-Dienste verwenden.
Für berufliche Aufgaben keine privaten Benutzerkonten einsetzen.
Mehr-Faktor-Authentifizierung aktivieren. Dabei wird die Anmeldung mit einem zweiten Merkmal geschützt.
Rollen und Zugriffsrechte auf das notwendige Maß begrenzen.
Vertragsbedingungen, Auftragsverarbeitung, Speicherfristen und mögliche Datenübermittlungen prüfen.
Einstellungen zur Verwendung von Ein- und Ausgaben für das Training kontrollieren.
Personenbezogene Angaben vor der Eingabe anonymisieren oder, wenn das nicht möglich ist, mindestens pseudonymisieren und den verbleibenden Schutzbedarf bewerten.
Für Tests erfundene Beispieldaten verwenden.
Datei-Uploads und Verbindungen zu anderen Programmen nur gezielt freigeben.
KI-Ergebnisse vor einer weiteren Verwendung durch fachkundige Personen prüfen.

Zugangsdaten und technische Schlüssel gehören nie in einen Prompt oder in eine hochgeladene Wissensdatei. Werden für eine technische Anbindung Schlüssel benötigt, müssen sie geschützt auf dem Server oder in einer geeigneten Schlüsselverwaltung gespeichert werden. Der angeschlossene Dienst erhält nur die Rechte, die für seine konkrete Aufgabe notwendig sind.

Warum die Einführung eine Teamaufgabe ist

Ein KI-Projekt darf nicht allein bei der Person landen, die sich am besten mit Computern auskennt. Fachlichkeit, Organisation, Datenschutz und Technik müssen zusammenkommen.

Typische Rollen bei der Vorbereitung sind:

Geschäftsführung oder Vorstand: Ziel, Budget und Verantwortung festlegen.
Fachverantwortliche: Arbeitsablauf, Regeln und notwendige Qualität beschreiben.
Anwenderinnen und Anwender: Praxistauglichkeit testen und Fehler zurückmelden.
IT, Webentwicklung oder Administration: Konten, Berechtigungen, Sicherheit und technische Anbindungen betreuen.
Datenschutz: Datenarten, Rechtsgrundlage, Verträge und Schutzmaßnahmen prüfen.
Projektverantwortung: Termine, Ergebnisse, Kosten und offene Fragen koordinieren.

In einer kleinen Organisation kann eine Person mehrere Rollen übernehmen. Die damit verbundenen Aufgaben entfallen dadurch aber nicht.

Auch KI-Kompetenz gehört zur Einführung. Damit ist nicht gemeint, dass jede Person programmieren können muss. Beschäftigte müssen die verwendeten Werkzeuge, typische Fehler, erlaubte Aufgaben und notwendige Kontrollen verstehen. Die Europäische Kommission erläutert zu Artikel 4 der europäischen KI-Verordnung, dass Anbieter und Betreiber Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz ihrer Mitarbeitenden treffen müssen. Dabei sind Vorkenntnisse, Erfahrung und Einsatzkontext zu berücksichtigen.

Zeitaufwand in Personenstunden berechnen

Alle Zeitangaben in diesem Beitrag sind Personenstunden. Eine Personenstunde entspricht einer Arbeitsstunde einer beteiligten Person.

Nehmen fünf Personen an einer zweistündigen Besprechung teil, dauert der Termin im Kalender zwei Stunden. Für die Kostenbetrachtung entstehen jedoch zehn Personenstunden:

5 Personen × 2 Stunden = 10 Personenstunden

Unverbindliche Orientierung für den internen Vorbereitungsaufwand:

Zeitfresser und Doppelarbeiten im Team erfassen: etwa 5 bis 15 Personenstunden.
Drei einfache Anwendungen auswählen und testen: etwa 20 bis 40 Personenstunden.
Interne Regeln erstellen und Beteiligte einweisen: etwa 20 bis 50 Personenstunden.
Gemeinsamen Assistenten mit geprüften Dokumenten erproben: etwa 60 bis 120 Personenstunden.
Begrenzten Website-Chatbot testen: etwa 100 bis 200 Personenstunden.
KI-Agenten sicher an interne Systeme anbinden: ab etwa 200 Personenstunden, häufig deutlich mehr.

Diese Werte sind keine Festpreise und keine Leistungsversprechen. Teamgröße, Datenlage, Risikostufe, vorhandene Technik und notwendige Genauigkeit können den Aufwand deutlich verändern.

Welche Kosten entstehen?

Der monatliche Preis eines KI-Werkzeugs ist nur ein Teil der Gesamtkosten. Für eine realistische Entscheidung müssen vier Bereiche betrachtet werden:

Interne Personenstunden: Bestandsaufnahme, Besprechungen, Aufbereitung, Tests, Schulung und Kontrolle.
Abonnements und Verbrauch: Benutzerlizenzen, API-Nutzung und zusätzliche Dienste.
Externe Leistungen: Beratung, Datenschutzprüfung, Programmierung, Einrichtung und Support.
Laufender Betrieb: Pflege der Wissensquellen, Qualitätsprüfung, technische Wartung und Nachschulung.

Beispiel: ChatGPT-Abonnements

OpenAI veröffentlicht die Preise in US-Dollar. Für die folgenden Beispiele verwende ich den Referenzkurs der Europäischen Zentralbank vom 14. August 2026. An diesem Tag entsprach 1 Euro einem Wert von 1,1567 US-Dollar. Die Dollarpreise wurden zunächst in Euro umgerechnet. Anschließend wurde der deutsche Regelsteuersatz von 19 Prozent Umsatzsteuer ergänzt.

Die Angaben sind rechnerische Vergleichswerte. Der tatsächlich abgebuchte Eurobetrag kann durch den Wechselkurs des Zahlungsdienstleisters, Rundungen und den Abrechnungszeitpunkt abweichen.

Ausgewählte ChatGPT-Preise laut OpenAI, Stand 20. August 2026:

Free: 0 Euro pro Monat. Persönlicher Einstieg mit begrenztem Umfang.
Plus: rechnerisch 17,29 Euro netto zuzüglich 3,29 Euro Umsatzsteuer. Das entspricht 20,58 Euro brutto pro Monat. Persönlicher Tarif.
Pro: rechnerisch ab 86,45 Euro netto zuzüglich 16,43 Euro Umsatzsteuer. Das entspricht 102,88 Euro brutto pro Monat. Persönlicher Tarif mit höheren Nutzungsgrenzen.
Business bei jährlicher Abrechnung: rechnerisch 17,29 Euro netto zuzüglich 3,29 Euro Umsatzsteuer. Das entspricht 20,58 Euro brutto je Person und Monat.
Business bei monatlicher Abrechnung: rechnerisch 21,61 Euro netto zuzüglich 4,11 Euro Umsatzsteuer. Das entspricht 25,72 Euro brutto je Person und Monat.
Enterprise: Preis auf Anfrage. Erweiterte Verwaltung, Sicherheit und Kontrolle für größere Organisationen.

Der Business-Tarif ist ab zwei Personen verfügbar und bietet einen eigenen Arbeitsbereich mit Verwaltungs- und Sicherheitsfunktionen.

Für fünf Personen ergeben sich bei jährlicher Abrechnung rechnerisch 86,45 Euro netto zuzüglich 16,43 Euro Umsatzsteuer. Das entspricht 102,88 Euro brutto pro Monat beziehungsweise rund 1.234,55 Euro brutto pro Jahr.

Bei monatlicher Abrechnung ergeben sich für fünf Personen rechnerisch 108,07 Euro netto zuzüglich 20,53 Euro Umsatzsteuer. Das entspricht 128,60 Euro brutto pro Monat beziehungsweise rund 1.543,18 Euro brutto pro Jahr.

Wichtig für Unternehmen und Vereine: Bei grenzüberschreitenden elektronischen Dienstleistungen kann statt einer vom Anbieter ausgewiesenen deutschen Umsatzsteuer das sogenannte Reverse-Charge-Verfahren gelten. Dabei schuldet der deutsche Leistungsempfänger die Umsatzsteuer. Vorsteuerabzugsberechtigte Unternehmen können sie unter den gesetzlichen Voraussetzungen zugleich als Vorsteuer geltend machen. Bei Kleinunternehmen und nicht vorsteuerabzugsberechtigten Organisationen kann die Umsatzsteuer dagegen zu einer tatsächlichen zusätzlichen Belastung werden. Die konkrete Rechnung und steuerliche Behandlung sollten deshalb geprüft werden.

Ein persönlicher Tarif ist nicht automatisch die geeignete Wahl für einen betrieblichen Einsatz. Verwaltungsfunktionen, vertragliche Regelungen, gemeinsame Arbeitsbereiche und Datenkontrollen müssen in die Auswahl einbezogen werden.

Abrechnung über Token bei einer technischen Anbindung

Wird ein KI-Modell über eine Programmierschnittstelle in eine Website oder ein eigenes Programm eingebunden, erfolgt die Abrechnung häufig nach Token.

Ein Token ist eine kleine Texteinheit, in die das System Eingaben und Antworten zerlegt. Ein Token ist nicht immer ein vollständiges Wort. Auch Satzzeichen und Wortbestandteile können eigene Token sein. Berechnet werden üblicherweise die verarbeiteten Eingaben und die erzeugten Ausgaben.

Für GPT-5.6 Luna ergeben sich mit dem verwendeten Umrechnungskurs je eine Million Eingabetoken rechnerisch 0,17 Euro netto zuzüglich 0,03 Euro Umsatzsteuer, also rund 0,21 Euro brutto. Eine Million Ausgabetoken kosten rechnerisch 1,04 Euro netto zuzüglich 0,20 Euro Umsatzsteuer, also rund 1,23 Euro brutto.

Für GPT-5.6 Terra ergeben sich je eine Million Eingabetoken rechnerisch 1,73 Euro netto zuzüglich 0,33 Euro Umsatzsteuer, also rund 2,06 Euro brutto. Eine Million Ausgabetoken kosten rechnerisch 10,37 Euro netto zuzüglich 1,97 Euro Umsatzsteuer, also rund 12,35 Euro brutto.

Ein vereinfachtes Rechenbeispiel für 10.000 kurze Vorgänge:

durchschnittlich 1.000 Eingabetoken pro Vorgang,
durchschnittlich 300 Ausgabetoken pro Vorgang,
insgesamt 10 Millionen Eingabetoken,
insgesamt 3 Millionen Ausgabetoken.

Vereinfachte Modellkosten für 10.000 kurze Vorgänge:

GPT-5.6 Luna: rechnerisch 4,84 Euro netto zuzüglich 0,92 Euro Umsatzsteuer. Zusammen sind das rund 5,76 Euro brutto.
GPT-5.6 Terra: rechnerisch 48,41 Euro netto zuzüglich 9,20 Euro Umsatzsteuer. Zusammen sind das rund 57,61 Euro brutto.

Dieses Beispiel umfasst nur die reinen Textkosten des Modells. Längere Gesprächsverläufe, große Dokumente, Suchfunktionen, Speicher, weitere Werkzeuge und technische Infrastruktur können zusätzliche Kosten verursachen. Die Programmierschnittstelle wird außerdem getrennt von einem ChatGPT-Abonnement abgerechnet.

Bei einem kleineren Projekt sind die Tokenkosten häufig nicht der größte Kostenfaktor. Konzeption, Programmierung, Datenschutz, Tests und laufende Pflege können wesentlich stärker ins Gewicht fallen.

Ein vollständiges Kostenbeispiel

Das folgende Beispiel ist bewusst vereinfacht. Ein Unternehmen mit fünf Beschäftigten möchte ChatGPT drei Monate lang für wiederkehrende Textentwürfe, Zusammenfassungen und interne Prüflisten testen.

Beispielhafte Kosten eines dreimonatigen Pilotprojekts:

Interne Vorbereitung und Test: 76 Personenstunden × 45 Euro interner Stundensatz = 3.420 Euro.
Externe Beratung und Einrichtung: angenommener Projektbetrag von 1.500 Euro.
ChatGPT Business: 3 Personen für 3 Monate bei jährlicher Abrechnung = rechnerisch 155,62 Euro netto zuzüglich 29,57 Euro Umsatzsteuer. Das entspricht rund 185,18 Euro brutto.

Damit entstehen in diesem Beispiel insgesamt rund 5.105,18 Euro. Darin enthalten sind 3.420 Euro für interne Personenstunden, ein angenommener Gesamtbetrag von 1.500 Euro für externe Beratung und Einrichtung sowie rechnerisch 185,18 Euro einschließlich 19 Prozent Umsatzsteuer für die Lizenzen.

Der interne Stundensatz ist in diesem Beispiel kein Verkaufspreis. Er bildet vereinfacht ab, welche Personalkosten oder welche gebundene Arbeitskapazität im Unternehmen entstehen.

Angenommen, der Test zeigt anschließend eine nutzbare Entlastung von 25 Personenstunden pro Monat. Bei einem internen Wert von 45 Euro entspricht das einer möglichen Kapazität von 1.125 Euro pro Monat. Davon müssen laufende Lizenzen, Kontrolle und Pflege abgezogen werden.

Diese Zeitersparnis ist nicht automatisch ein Gewinn. Wirtschaftlicher Nutzen entsteht erst, wenn die frei werdende Zeit sinnvoll eingesetzt wird, beispielsweise für Kundenarbeit, Mitgliederbetreuung, schnellere Reaktionen oder eine höhere fachliche Qualität.

Wie wird geprüft, ob sich der Einsatz lohnt?

Vor dem Test werden Ausgangslage und gewünschtes Ergebnis festgehalten. Danach lassen sich folgende Fragen beantworten:

Wie lange dauerte die Aufgabe vorher und wie lange dauert sie jetzt?
Wie viel Nachbearbeitung ist erforderlich?
Hat sich die Fehlerquote verändert?
Wird die notwendige fachliche Qualität erreicht?
Akzeptieren die beteiligten Personen den neuen Ablauf?
Verbessern sich Reaktionszeit oder Service?
Welche einmaligen und laufenden Kosten entstehen tatsächlich?
Sind die Risiken mit den getroffenen Schutzmaßnahmen vertretbar?

Auch die Entscheidung gegen einen weiteren Ausbau kann ein gutes Projektergebnis sein. Sie verhindert laufende Kosten für eine Anwendung, die keinen ausreichenden Nutzen bringt.

Ein realistischer Weg zum ersten Praxistest

Zeitfresser sammeln: In einer kurzen Teamsitzung wiederkehrende Aufgaben und Doppelarbeiten erfassen.
Eine Aufgabe auswählen: Mit einem klar abgegrenzten, häufigen und überprüfbaren Vorgang beginnen.
Ausgangslage messen: Zeitbedarf, Fehler und bisherige Qualität dokumentieren.
Daten prüfen: Personenbezogene, vertrauliche und sicherheitsrelevante Informationen identifizieren.
Werkzeug vergleichen: ChatGPT und mögliche Alternativen nach Aufgabe, Schutz, Bedienung und Kosten bewerten.
Regeln festlegen: Erlaubte Aufgaben, verbotene Daten, Prüfung und Verantwortung verständlich dokumentieren.
Beteiligte schulen: Bedienung, typische Fehler und Grenzen anhand realer Beispiele erklären.
Vier bis acht Wochen testen: Den Einsatz auf einen kleinen Personenkreis und eine konkrete Aufgabe begrenzen.
Ergebnisse auswerten: Nutzen, Qualität, Personenstunden, Kosten und Risiken vergleichen.
Entscheiden: Anwendung fortführen, verändern, ausbauen oder beenden.

Entscheidungshilfe

Vor der Entscheidung über einen KI-Pilotversuch sollten folgende Fragen jeweils mit „Ja“, „Nein“ oder „Noch unklar“ beantwortet werden:

Gibt es ein konkretes und wiederkehrendes Problem?
Ist der erwartete Nutzen messbar?
Sind geeignete und ausreichend aktuelle Informationen vorhanden?
Können persönliche und vertrauliche Daten geschützt werden?
Stehen Fachwissen und Personenstunden zur Verfügung?
Sind Einführungs- und Betriebskosten bekannt?
Kann eine fachkundige Person das Ergebnis kontrollieren?
Ist ein kleiner und zeitlich begrenzter Test möglich?

Mehrere Antworten mit „Nein“ bedeuten nicht automatisch, dass KI ungeeignet ist. Möglicherweise ist nur der gewählte Anwendungsfall noch nicht ausreichend vorbereitet. Bei einem hohen Schutzbedarf kann außerdem ein anderes Produkt oder eine stärker abgeschlossene technische Umgebung notwendig sein.

Fazit: Erst die Aufgabe, dann das Werkzeug

Unternehmen, Kanzleien und Vereine müssen nicht „irgendetwas mit KI machen“, nur weil andere darüber sprechen. Sie sollten aber prüfen, ob wiederkehrende Zeitfresser, Doppelarbeiten oder schwer zugängliches Wissen sinnvoll unterstützt werden können.

Der Einstieg kann klein beginnen. Eine kurze Bestandsaufnahme, ein klar abgegrenzter Anwendungsfall und ein begrenzter Test liefern häufig mehr Erkenntnisse als eine große Strategie ohne praktische Erfahrung.

Gleichzeitig ist KI nicht kostenlos. Abonnements und Token sind nur ein Teil der Betrachtung. Vorbereitung, Schulung, Datenschutz, Prüfung und laufende Betreuung benötigen Personenstunden und damit Budget. Erst wenn dieser Aufwand dem messbaren Nutzen gegenübergestellt wird, entsteht eine belastbare Entscheidung.

Nicht die Einführung einer KI ist das Ziel. Das Ziel ist ein besserer Arbeitsablauf, dessen Nutzen die benötigte Zeit, die Kosten und die verbleibenden Risiken rechtfertigt.

Der KI-Bedarfscheck von BHV-media unterstützt dabei, den aktuellen Stand und mögliche nächste Schritte strukturiert einzuordnen. Eine anschließende Beratung kann die geeigneten Anwendungsfälle, den personellen Aufwand und die notwendigen Schutzmaßnahmen vertiefen.

Häufige Fragen

Muss jedes Unternehmen jetzt KI einsetzen?

Nein. Unternehmen sollten die Möglichkeiten prüfen, aber nur Anwendungen einführen, die ein konkretes Problem lösen und einen angemessenen Nutzen erwarten lassen.

Ist ChatGPT die beste Lösung für jedes Unternehmen?

Nein. ChatGPT ist ein vielseitiges Beispiel. Je nach Aufgabe, Branche, Datenschutz und vorhandener Technik können andere Dienste, spezialisierte Programme oder selbst betriebene Lösungen geeigneter sein.

Dürfen personenbezogene Daten grundsätzlich nicht mit KI verarbeitet werden?

Eine Verarbeitung ist nicht pauschal ausgeschlossen. Sie benötigt jedoch einen festgelegten Zweck, eine tragfähige Rechtsgrundlage und angemessene Schutzmaßnahmen. Bei besonderen Daten oder beruflicher Verschwiegenheit ist eine fachkundige Prüfung notwendig.

Reicht es aus, die Verwendung der Daten für das KI-Training auszuschalten?

Nein. Diese Einstellung ist wichtig, beantwortet aber nicht alle Fragen. Auch Speicherung, Zugriffsrechte, Auftragsverarbeitung, Übermittlung, Löschung und die Zulässigkeit der ursprünglichen Eingabe müssen geprüft werden.

Was ist der Unterschied zwischen einem ChatGPT-Abonnement und der API?

Das Abonnement ermöglicht die Nutzung der fertigen ChatGPT-Oberfläche innerhalb des gewählten Tarifs. Die API ist eine technische Schnittstelle für eigene Programme oder Websites und wird getrennt nach Nutzung abgerechnet.

Wie groß sollte ein erster Test sein?

Für kleine Organisationen ist häufig eine Aufgabe, ein kleiner Personenkreis und eine Laufzeit von vier bis acht Wochen ausreichend. Wichtig sind eine dokumentierte Ausgangslage und vorher festgelegte Erfolgskriterien.

Quellen und weiterführende Informationen

Die Preisangaben entsprechen dem Redaktionsstand vom 20. August 2026. Für die Umrechnung wurde der Referenzkurs der Europäischen Zentralbank vom 14. August 2026 mit 1 Euro = 1,1567 US-Dollar verwendet. Auf die umgerechneten Nettobeträge wurde für den Vergleich der deutsche Regelsteuersatz von 19 Prozent aufgeschlagen. Anbieter können Preise, Tarife, Funktionen und Nutzungsgrenzen ändern. Wechselkurse und tatsächliche Abrechnungsbeträge können abweichen. Alle Berechnungen sind vereinfachte Beispiele und ersetzen keine individuelle Kalkulation oder steuerliche beziehungsweise rechtliche Prüfung.

Über den Autor: Thomas Lindenau begleitet mit BHV-media kleine und mittlere Unternehmen, Selbstständige und Vereine bei digitalen Medien, Webtechnik und dem praxisorientierten Einsatz künstlicher Intelligenz. Im Mittelpunkt stehen verständliche Lösungen, klare Verantwortlichkeiten und ein Nutzen, der zum tatsächlichen Bedarf passt.

Hinweis zur Erstellung: Bei der Recherche, Strukturierung und sprachlichen Überarbeitung dieses Beitrags wurde künstliche Intelligenz als Hilfsmittel eingesetzt. Die fachliche Einordnung, Auswahl der Inhalte, Bewertung und Verantwortung liegen bei Thomas Lindenau und BHV-media.