Angewandt

Wie KMU mit uns arbeiten.

6 anonymisierte Mandate — Maschinenbau, Handel, Dienstleistung. Jedes Profil zeigt: welches Programm, wie viel Fördervolumen, was konkret gebaut wurde, was es den Betrieb netto gekostet hat.

Pre-Launch-Transparenz

Wir kennzeichnen jedes Profil ehrlich: 1 aktueller Pilot aus laufendem Mandat (anonymisiert) plus 5 typische Profile als illustrative Muster. Keine erfundenen Firmen- oder Personennamen, keine inszenierten Logos. Die typischen Profile bilden Vorhaben ab, die wir mit diesem Programm-Mix tatsächlich aufsetzen würden.

Aktueller Pilot — Stand 2026 (anonymisiert)
DM-KICustom-Buildgo-digital

KFZ-Teile-Handel

ca. 45 MitarbeitendeNordrhein-Westfalen

Mix: go-digital + DM-KI + Custom-Build

Ausgangslage

Familienunternehmer in zweiter Generation, B2B-Handel mit KFZ-Teilen. Kunden senden Fahrzeugscheine per WhatsApp und Telefon, die Disposition läuft manuell. Pro Tag werden 80–120 Anfragen bearbeitet, jede dauert 8–15 Minuten. Engpass ist nicht die Logistik, sondern die Kundenkommunikation und die Teile-Identifikation.

Vorgehen

Wir bauen einen WhatsApp-basierten KI-Vertriebsagenten: Kunde sendet HSN/TSN oder Fahrzeugschein-Foto, Vehicle-Match über TecDoc, Teile-Suche mit Lieferanten-Anbindung, automatischer Preisvorschlag mit Margenkalkulation, Angebot zurück über WhatsApp. Senior-Architect on-shore, Implementation-Bench off-shore. Antrag DM-KI vor Vorhabensbeginn, Pilot-Phase 6 Wochen, Skalierung 4 Monate.

Ergebnis

Pilot läuft. Ziel: Bearbeitungszeit pro Anfrage von rund 12 auf etwa 3 Minuten senken, Telefon-Anrufe um rund 60 % reduzieren und die Bestellquote pro Anfrage erhöhen — belastbare Messwerte folgen nach Abschluss der Pilot-Phase. Ein Roll-out an Schwester-Händler ist als nächster Schritt vorgesehen. IP zu 100 % beim Mandanten.

Förder-Bilanz

Brutto
180.000 €
Eigenanteil
85.000 €
Netto-Effekt
ca. 60.000 €
Typisches Profil — illustrativ, nicht aus konkretem Mandat
go-digital + DM-KI

Maschinenbau

80 MitarbeitendeBaden-Württemberg

Mix: go-digital + DM-KI

Ausgangslage

Mittelständischer Maschinenbau-Betrieb in dritter Generation. Die Geschäftsführerin sieht KI-Druck im Markt — Wettbewerber pilotieren bereits Predictive Maintenance, die eigene Belegschaft hat keinen klaren Plan. Strategie-Beratung scheitert bisher an der Eigenanteil-Schwelle.

Vorgehen

go-digital-Workshop als Einstieg: 12 Beratungstage über 6 Monate. KI-Reifegrad-Analyse, priorisierte Roadmap, Pilot-Konzept. Anschließend DM-KI-Antrag für die Implementierung der Predictive-Maintenance-Lösung an drei Maschinen.

Ergebnis

Klare Roadmap mit drei Quick-Wins, geschultes Team, Pilot-System läuft an einer Maschine. Zwei weitere folgen im DM-KI-Förderzeitraum. Eigenanteil go-digital: 6.600 €. Eigenanteil DM-KI: 50 % von 100.000 €.

Förder-Bilanz

Brutto
113.200 €
Eigenanteil
56.600 €
Netto-Effekt
ca. 39.600 €
Typisches Profil — illustrativ, nicht aus konkretem Mandat
BAFA + DM-KI

Online-Handel

32 MitarbeitendeBayern

Mix: BAFA + DM-KI

Ausgangslage

Familienunternehmen mit Mehrkanal-Vertrieb (eigener Shop und Marktplätze). Ein Customer-Service-Team von 6 Personen bearbeitet 200+ Tickets pro Tag, 70 % davon wiederkehrende Standard-Anfragen. Ohne Automatisierung wären 2–3 Neueinstellungen nötig — ohne das Volumen zu reduzieren.

Vorgehen

BAFA-Audit als Türöffner (50 % Quote): Förder-Map, Quick-Wins, Anschlussplan. Anschließend DM-KI-Implementierung eines Service-Assistenten mit Anbindung an Bestellhistorie und Versand-Tracking — automatische Beantwortung der Standard-Anfragen, Eskalation der komplexen Fälle ans Team.

Ergebnis

Ticket-Volumen ans menschliche Team um 55 % gesenkt, Reaktionszeit von 8 Std auf unter 30 Minuten. Keine Neueinstellung nötig — Wachstum aufgefangen. Das Service-Team konzentriert sich auf Qualitätssicherung und komplexe Eskalationen.

Förder-Bilanz

Brutto
73.500 €
Eigenanteil
38.500 €
Netto-Effekt
ca. 27.000 €
Typisches Profil — illustrativ, nicht aus konkretem Mandat
go-digital + Custom-Build

Dienstleistung

120 MitarbeitendeHessen

Mix: go-digital + DM-KI + Custom-Build

Ausgangslage

Versicherungs- und Finanz-Dienstleister im Verbund. Mitarbeitende verbringen 30–40 % ihrer Zeit mit Dokumenten-Sichtung — Verträge, Schadensmeldungen, Kunden-Korrespondenz. Die Compliance-Anforderungen wachsen, das Personal lässt sich nicht entsprechend skalieren.

Vorgehen

go-digital-Workshop für Strategie und Curriculum: 12 Tage, Audit-Pfad mit Lernerfolgs-Dokumentation. Parallel ein Konzept für einen Dokumenten-Assistenten, der relevante Felder extrahiert und eine Vorab-Klassifikation liefert. Nach go-digital-Abschluss Custom-Build mit DM-KI-Co-Funding.

Ergebnis

Skill-Aufbau dokumentiert (audit-fähig), Pilot-Tool im Einsatz für 3 Standardprozesse, Ausweitung auf 8 Prozesse geplant. Mitarbeitende verbringen jetzt 15–20 % ihrer Zeit mit Dokumenten — die Differenz wandert in Beratung und Risikoanalyse.

Förder-Bilanz

Brutto
215.000 €
Eigenanteil
92.000 €
Netto-Effekt
ca. 64.400 €
Typisches Profil — illustrativ, nicht aus konkretem Mandat
ZIM + FZulG

IT / Software

45 MitarbeitendeBerlin

Mix: ZIM + FZulG

Ausgangslage

Software-Anbieter mit eigener SaaS-Plattform für die Logistik-Branche. Ein Engineering-Team von 18 Personen entwickelt KI-basierte Tour-Planung. Hohe Personalkosten ohne Förderung, das F&E-Risiko bremst das Budget für den Algorithmus-Kern.

Vorgehen

ZIM-Antrag für das Innovationsprojekt „Lernender Tour-Planer“ — Skizze, Vollantrag, Bescheid in 6 Monaten. Parallel FZulG-Antrag für die F&E-Personalkosten der Engineering-Stunden, die in den Algorithmus-Kern fließen. Saubere Trennung: ZIM für Projektkosten, FZulG für den F&E-Lohnanteil — keine Doppelförderung.

Ergebnis

ZIM-Bewilligung über 380.000 €, FZulG-Erstattung von jährlich ca. 175.000 €. Cashflow-positiv ab Quartal 2 nach Bescheid, der Algorithmus-Kern ein Jahr früher fertig als ohne Förder-Hebel geplant.

Förder-Bilanz

Brutto
1.200.000 €
Eigenanteil
645.000 €
Netto-Effekt
ca. 451.500 €
Typisches Profil — illustrativ, nicht aus konkretem Mandat
BAFA + ZIM

Medizintechnik

60 MitarbeitendeSachsen

Mix: BAFA + ZIM (mit Hochschul-Kooperation)

Ausgangslage

Hersteller medizinischer Sensor-Geräte in strukturschwacher Region (BAFA-Quote 80 %). Die KI-gestützte Auswertung der Sensor-Daten ist technisch absehbar, doch regulatorische Hürden (CE-MDR) bremsen den Investitions-Mut. Die Geschäftsleitung will Förderung als Risiko-Puffer — bevor das Budget freigegeben wird.

Vorgehen

BAFA-Voucher für das Erst-Audit (80 % Quote in Sachsen, maximal 2.800 €). Anschließend ZIM-Antrag für ein Innovationsprojekt mit Hochschul-Kooperation — die Quote steigt dadurch auf 55 %. Begleitung über Zwischenberichte und Verwendungsnachweis.

Ergebnis

Audit gibt grünes Licht, ZIM-Antrag bewilligt mit 380.000 € (auf 690.000 € Projektsumme), Hochschul-Kooperation läuft. Erstes prototypisches Auswerte-System nach 18 Monaten in CE-MDR-Vorbereitung.

Förder-Bilanz

Brutto
693.500 €
Eigenanteil
313.700 €
Netto-Effekt
ca. 219.600 €

Was alle Profile gemeinsam haben

Drei Gemeinsamkeiten, dasselbe Prinzip.

Antrag VOR Vorhabensbeginn

Jedes Mandat startet erst nach Förderbescheid. Keine Vertragsbindung vorab — Sie tragen kein Förder-Risiko.

Senior-led Liefermodell

Senior-Architect on-shore, Implementation-Bench off-shore. Sie reden immer mit dem Senior, nie mit dem Junior.

IP zu 100 % beim Mandanten

Quellcode, Repository und Dokumentation. Wir behalten kein Lizenzrecht. Repository in deutscher Cloud.

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