Über 2.000 Programme, und niemand im Haus hat Zeit, sie zu lesen.
Allein die Förderdatenbank des Bundes listet über 2.000 Programme. Dazu kommen sechzehn Landeswelten, EU-Calls, die Programme von KfW und BAFA. Ein mittelständischer Fertigungs- oder Handelsbetrieb passt zu jedem Zeitpunkt zu mehreren davon. Fast niemand weiß, zu welchen. Der Grund ist banal: Niemand verantwortet das Thema. Recherche passiert erst, wenn jemand zufällig von einem Programm hört, meist von der Hausbank oder der IHK, und meist zu spät für den laufenden Aufruf.
Ist ein Programm gefunden, beginnt die eigentliche Arbeit. Eine Projektbeschreibung in der Sprache, die der Fördergeber erwartet. Formulare mit Feldern, die Vorwissen voraussetzen. Nachweise aus vier Abteilungen. Ein Kosten- und Finanzierungsplan. Das kostet mehrere Personentage, die neben dem Tagesgeschäft niemand frei hat.
Und nach der Bewilligung hört es nicht auf: Mittelabruf, Zwischenberichte und der Verwendungsnachweis haben eigene Fristen, an die sich ein Jahr später niemand mehr erinnert. Genau deshalb geben viele Unternehmen das Thema an externe Fördermittelberater ab, die üblicherweise 10 bis 15 Prozent Erfolgsprovision auf den bewilligten Zuschuss nehmen.
Wir starten mit der Recherche, die Entwurfsarbeit kommt danach.
Der häufigste Einwand in unseren Gesprächen ist ehrlich und berechtigt: „Förderanträge haben wir aufgegeben, der Aufwand frisst den Zuschuss.“ Genau diese Rechnung dreht der KI-Mitarbeiter, und nur diese. Er übernimmt die Teile, die Aufwand ohne Urteil sind. Was er nicht tut, ist für euch entscheiden. Und was niemand verspricht, ist eine Bewilligung.
- Unternehmensprofil vor der Programm-Suche: Branche, Mitarbeiterzahl, Standort, Rechtsform, geplante Vorhaben und die Historie bisheriger Förderungen werden einmal sauber erfasst. Ohne dieses Profil ist Programm-Matching Raterei.
- Überwachung und Vorprüfung als erster Scope: Der KI-Mitarbeiter beobachtet zuerst nur die Förderdatenbanken und meldet Treffer mit einer Prüfung der harten Kriterien. Das liefert schon in Woche eins Wert und braucht keinen Zugriff auf sensible Unterlagen.
- Entwürfe aus eurem eigenen Material: Erst danach binden wir frühere Anträge, Lastenhefte und Angebote an. Der Entwurf entsteht in eurer Formulierung, nicht in generischer Förderprosa. Jede Passage, die abgeleitet statt gefunden ist, wird markiert.
- Fristen und Verwendungsnachweise zuletzt: Einreichfenster, Mittelabrufe, Zwischenberichte und Verwendungsnachweise wandern in einen überwachten Kalender. Dieser Teil zahlt sich nach der Bewilligung aus, wenn die anfängliche Euphorie längst weg ist.
80 Prozent macht der KI-Mitarbeiter. An zwei Stellen entscheidet der Mensch.
Der KI-Mitarbeiter durchsucht die öffentlichen Förderdatenbanken und gleicht jeden Treffer gegen euer hinterlegtes Unternehmensprofil ab. Danach läuft jeder Treffer durch die harten Voraussetzungen: Größenklasse, Branche, Art des Vorhabens, Mindestinvestition, Eigenanteil und die Grenzen für Kumulierung und De-minimis. Das sind feste Regeln, keine Ermessensfragen. Jede einzelne wird als erfüllt, nicht erfüllt oder unklar gemeldet. Voraussetzungen, die Auslegung brauchen, löst er nie still auf.
Für die Programme, die ihr verfolgt, entwirft er die Projektbeschreibung und die Formularantworten aus euren eigenen Unterlagen, stellt die Liste der nötigen Nachweise zusammen und hält den Fristenkalender aktuell. Zwei Stationen gehören eurem Team: die Entscheidung, ob ein Antrag überhaupt gestellt wird, und die fachliche Prüfung samt Einreichung. Automatisch eingereicht wird nie.
Ein Fertigungsbetrieb will Maschinen an ein Produktionsdatensystem anbinden und das Team in der Fertigung schulen. Investition im niedrigen sechsstelligen Bereich, Start im kommenden Quartal.
Ein Feld ist zur Prüfung markiert: Ob das Produktionsdatensystem das Innovationskriterium erfüllt, ist eine Auslegungsfrage. Der KI-Mitarbeiter benennt sie, statt eine Antwort zu unterstellen, und ein Mensch klärt sie mit dem Fördergeber.
Das war vorher, das ist heute.
So lief die Förderarbeit vorher, und so läuft sie heute mit dem KI-Mitarbeiter. Konservativ gerechnet sinkt der Eigenaufwand bis zum fertigen Antragsentwurf um rund 70 Prozent. Über die Bewilligung entscheidet weiterhin der Fördermittelgeber.
| Vorher | Heute | |
|---|---|---|
| Programm-Recherche | Passiert, wenn jemand zufällig davon hört | Laufender Abgleich gegen die öffentlichen Datenbanken |
| Voraussetzungen | Fallen nach Wochen Arbeit auf, oder nie | Harte Kriterien geprüft, bevor Arbeit hineinläuft |
| Antragsentwurf | Leeres Blatt, mehrere Personentage | Entwurf aus euren Unterlagen, Mensch schärft nach |
| Nachweise sammeln | Per E-Mail durch die Abteilungen gejagt | Unterlagenliste mit Zuständigen und Erinnerungen |
| Fristen und Verwendungsnachweis | Excel-Liste, oft zu spät bemerkt | Überwachter Kalender über die ganze Projektlaufzeit |
* Typisches Szenario, keine Messung aus einem einzelnen Kundenprojekt. Einsparung konservativ gerechnet: Recherche, Vorprüfung, Projektbeschreibung und Unterlagen-Sammeln kosten vorher zusammen 3 bis 5 Personentage pro Antrag. Heute bleiben die Entscheidung, die fachliche Prüfung des Entwurfs und die Freigabe, zusammen rund 1 bis 1,5 Personentage. Das sind rund 70 Prozent weniger Eigenaufwand bis zum fertigen Entwurf. Zur Bewilligungsquote sagen wir bewusst nichts, die liegt beim Fördermittelgeber.
Wie baut man so einen KI-Mitarbeiter technisch?
Das Wissen aus diesem Use Case zum Mitnehmen, egal ob ihr mit uns baut oder selbst:
Matching: Programme gegen das Unternehmensprofil
Der KI-Mitarbeiter liest die Programmseiten der Förderdatenbank des Bundes, der Landesportale, der EU-Calls sowie von KfW und BAFA und gleicht sie gegen ein gepflegtes Unternehmensprofil ab: Branche, Mitarbeiterzahl, Umsatzklasse, Bundesland, Rechtsform, geplantes Vorhaben und bisherige Förderungen. Ohne dieses Profil kommen plausibel klingende, aber unbrauchbare Vorschläge heraus. Das ist ein Datenproblem, kein Modellproblem.
Entwürfe: Sprachmodelle, gefüttert mit euren Unterlagen
Für die Projektbeschreibung und die Formularantworten eignen sich GPT von OpenAI oder Claude von Anthropic, aber nur mit eurem eigenen Material als Grundlage: frühere Anträge, Lastenhefte, Jahresabschlüsse, Angebote. Ein Entwurf ohne diese Quellen klingt gut und trägt nichts. Jede Passage, die abgeleitet statt gefunden ist, wird markiert, damit die Prüfung gezielt bleibt.
Harte Voraussetzungen sind ein Regelwerk, keine KI-Frage
Größenklasse, Branchenzugehörigkeit, Art des Vorhabens, Mindestinvestition, Eigenanteil sowie Kumulierungs- und De-minimis-Grenzen sind aus Daten entscheidbar. Die gehören in ein festes Regelwerk, nicht in ein Sprachmodell. Weiche Voraussetzungen, etwa ob ein Vorhaben als Innovation zählt, gehen immer als offener Punkt an einen Menschen. Eine plausible Erfindung entwertet den Antrag später.
Fristen und Verwendungsnachweise brauchen eigene Logik
Mit der Bewilligung kommen Pflichten: Abruffenster, Zwischenberichte, Dokumentation von Stunden und Belegen und der Verwendungsnachweis innerhalb einer festen Frist. Diese Termine liegen in einem überwachten Kalender, und Belege werden laufend während des Projekts eingesammelt. So wächst der Verwendungsnachweis mit, statt ein Jahr später aus unbeschrifteten Ordnern rekonstruiert zu werden.
UX: die Oberfläche entscheidet über die Akzeptanz
Jedes gefundene Programm bekommt eine Aufwand-Nutzen-Vorlage: erwarteter Zuschuss, erfüllte und offene Voraussetzungen, realistischer Restaufwand. Die Entwürfe liegen als editierbare Dokumente zur fachlichen Prüfung bereit, nichts geht ungesehen raus. Und ein Fristen-Board zeigt jeden anstehenden Termin. Genau diese drei Ansichten machen aus einer Programmliste eine Entscheidung.
Was kostet das im Vergleich?
Superkind rechnet pro Use Case ab, unabhängig davon, ob ein einzelner Antrag bewilligt wird. Hier die ehrliche Gegenüberstellung:
| Selbst recherchieren | Fördermittelberater | Superkind KI-Mitarbeiter | |
|---|---|---|---|
| Kosten | Mehrere Personentage pro Programm, intern nie gebucht | 10 bis 15 % Erfolgsprovision auf den bewilligten Zuschuss | Preis pro Use Case, ein Bruchteil einer Vollzeitstelle |
| Was ist enthalten | Was eine Person nebenher schafft | Urteil und Argumentation, meist pro Mandat | Recherche, Vorprüfung, Entwurf, Nachweisliste und Fristen |
| Skaliert mit | Freier Zeit, die es selten gibt | Der Höhe des Zuschusses | Der Zahl der Programme, ohne neue Stellen |
| Ausnahmen | Bleiben liegen | Kosten zusätzliche Beratungsstunden | Gehen markiert an einen Menschen |
| Einführung | Sofort, aber ohne Struktur | Vertrag und Mandat | 2 bis 3 Wochen bis zur ersten produktiven Version |
Der ehrliche Vergleich ist nicht der gegen null Kosten. Er ist der gegen die Programme, für die ihr heute gar keinen Antrag stellt. Eine Bewilligung verspricht keiner der drei Wege, auch dieser nicht.
Was wir über Förder-Automatisierung gelernt haben.
Die knappe Ressource in der deutschen Förderung ist nicht das Geld, sondern die Aufmerksamkeit. Unternehmen verpassen Programme nicht, weil sie nicht qualifiziert wären, sondern weil über 2.000 Programmbeschreibungen zu lesen niemandes Job ist. Sobald dieses Lesen automatisiert läuft, ändert das Thema seinen Charakter: von der gelegentlichen Heldentat dessen, der gerade Zeit hat, zu einer Routineentscheidung mit einer Zahl dahinter.
Das Zweite: Erst die Ehrlichkeit über Ergebnisse macht diesen Use Case glaubwürdig. Jeder in diesem Markt kennt jemanden, der Förderung versprochen und Rechnungen geliefert hat. Deshalb ziehen wir die Linie klar. Der KI-Mitarbeiter bereitet vor, euer Team entscheidet, der Fördermittelgeber bewilligt. Alles auf unserer Seite dieser Linie lässt sich messen und verbessern. Nichts auf der anderen Seite sollte versprochen werden.
Wofür es sich nicht eignet: Wenn ihr alle drei Jahre einen einzigen Antrag stellt, rechnet sich kein Setup. Hochspezialisierte Forschungsanträge leben von Konsortien und persönlichem Kontakt zum Projektträger und gehören einem erfahrenen Fachberater. Und wenn niemand Kapazität hat, ein bewilligtes Projekt auch umzusetzen und nachzuweisen, machen mehr Anträge die Lage schlechter.
