aws Digitalisierung - spezielle Konditionen/Bedingungen: AI Start Green

Fragen und Antworten

Im Förderprogramm "AI-Start: Green" werden erstmalige KI-Projekte in Unternehmen aller Größen unterstützt, die einen Beitrag zu grünen Technologien und Nachhaltigkeit leisten.

Die Implementierung erfolgt in Zusammenarbeit mit einem Kooperations- und Umsetzungspartner. Diese FAQs dienen Ihnen als Unterstützung bei Fragestellungen vor und während der Antragstellung sowie bei der Abwicklung der Förderung. Die FAQ geben einen grundsätzlichen Überblick ohne Anspruch auf Vollständigkeit und werden laufend für Sie ergänzt. Rechtlich verbindlich ist ausschließlich das Programmdokument zu "aws Digitalisierung – AI-Start: Green".

Wenn Sie weitere Tools oder Ressourcen kennen und mit der KI-Community im Rahmen dieser FAQs teilen wollen, freuen wir uns über Ihren Input

Sind die FAQ rechtlich bindend?
Nein, sie sind nicht rechtlich bindend. Sie dienen lediglich dazu, häufig gestellte Fragen zusammenzufassen.

Wer kann ein Projekt für aws Digitalisierung | AI-Start einreichen?
Antragsberechtigt sind bestehende Unternehmen aller Größen mit Sitz oder einer Betriebsstätte in Österreich

Können mehrere Unternehmen gemeinsam einen Antrag stellen?
Nein, es kann immer nur ein Unternehmen die Förderung beantragen. Eine Einreichung im Konsortium ist nicht möglich.

Was sind „kleine und mittelständische Unternehmen“ (KMU)?
Unternehmen mit weniger als 250 Beschäftigten (Vollzeitäquivalente) und einem Jahresumsatz kleiner EUR 50 Mio. oder einer Bilanzsumme kleiner EUR 43 Mio. Siehe hierzu auch die KMU Definition der EU (siehe im Anhang 1 der AGVO).

Sie finden detaillierte Informationen zu KMU auch im aws KMU Infoblatt.
 

Was ist ein „junges Unternehmen“?
Wenn der Ersteintrag im Firmenbuch höchstens 5 Jahre zurückliegt. Die genaue Definition finden Sie unter folgendem Link in der Rechtsgrundlage AGVO, Artikel 22.2
 

Was ist ein „innovatives Unternehmen“?
Wenn Sie im Vergleich zum Stand der aktuellen Technologien Neues entwickeln und damit ein entsprechendes Risiko verbunden ist. Oder wenn Sie in einem der letzten drei Jahre mindestens 10 Prozent ihrer Betriebsausgaben in Forschung und Entwicklung investiert haben. Die genaue Definition dazu findet sich im Programmdokument. Sie finden dies im Downloadbereich zu AI Start.

Was versteht man unter einem Kooperations- und Umsetzungspartner?
Ein Kooperations- und Umsetzungspartner ist ein Unternehmen oder eine Forschungseinrichtung, das bzw. die KI-Kompetenzen aufzeigt und von dem nachfragenden Unternehmen für die Planung und Umsetzung eines erstmaligen KI-Projekts beauftragt wird. Der Kooperations- und Umsetzungspartner hat bereits KI-Projekte umgesetzt und kann dies vorweisen (zum Beispiel durch Mitgliedschaft beim aws KI-Marktplatz oder entsprechende Referenzprojekte).
 

Können de-minimis und AGVO-Förderung kombiniert werden?
Nein. Bevor Sie Ihren Förderungsantrag einreichen, entscheiden Sie, ob Sie unter de-minimis oder AGVO gefördert werden möchten.
 

Wenn kein de-minimis Rahmen mehr zur Verfügung steht, kann man dann auf Basis der AGVO gefördert werden?
Ja, wenn ein noch nicht ausgenutzter AGVO-Rahmen gemäß 22+25 besteht.
 

Wie kann man herausfinden, ob noch nicht ausgenutzter de-minimis Rahmen vorhanden ist?
Hierzu summieren Sie die in den letzten drei Steuerjahren (2020-2022) zugesagten de-minimis-Förderungen in Ihrem Unternehmen bzw. Ihrer Unternehmensgruppe. Im aws de-minimis Infoblatt finden Sie weitere Details.
 

Welche Branchen sind explizit ausgeschlossen?
Gemäß Programmdokument (Punkt 4) sind keine Branchen ausgeschlossen.
 

Können bereits vor der Antragstellung getätigte Leistungen wie z. B. die Erhebung des Potenzials des KI-Einsatzes ganz oder aliquot über die Projektlaufzeit gefördert werden?
Nein.
 

Welche Unterlagen sind verpflichtend für einen Förderungsantrag?
Das Angebot des Kooperations- und Umsetzungspartners muss bei Antragstellung vorliegen und angehängt werden.
 

Können Unterlagen nach Ende der Einreichfrist nachgereicht werden?
Nein.
 

Können Fragen im Antrag in Englisch beantwortet oder Unterlagen in Englisch zur Verfügung gestellt werden?
Ja, die Beantwortung der Fragen und das Einreichen der Unterlagen können in englischer Sprache erfolgen. Die aws berät auch gerne in englischer Sprache. Die Abwicklung der Förderung - vom Antrag über den Förderungsvertrag bis zur Rechnungszusammenstellung und dem Schlussbericht - erfolgen jedoch immer in deutscher Sprache.
 

Ist die Förderung mit AI-Adoption oder AI-Wissen kombinierbar?
Grundsätzlich ja, wenn die Projektinhalte unterschiedlich sind.

Nein, wenn der gleiche Projektinhalt gefördert werden soll.

Künstliche Intelligenz – Was ist damit gemeint?
Künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff für unterschiedliche Computerprogramme und Technologien aus den Bereichen Wahrnehmen (z. B. Bilderkennung, Texterkennung, etc.), Lernen (Machine Learning, Deep Learning, Reinforced Learning), sowie Entscheiden und Handeln (Automatisierung).

Künstliche Intelligenz kann im Wesentlichen zwei Dinge:

1. Vorhersagen treffen, die uns Menschen als Entscheidungsgrundlage dienen und

2. automatisiert Entscheidungen treffen bzw. Handlungen setzen.

Alle unterschiedlichen KI-Technologien haben gemeinsam, dass sie Daten benötigen.
 

Wie wählen wir den richtigen KI-Anwendungsfall aus?
Es gibt eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie wir Künstliche Intelligenz in unseren Unternehmen wertstiftend einsetzen können und laufend kommen neue Anwendungsfälle hinzu. Mit diesen Schritten können Sie den richtigen KI-Anwendungsfall für Ihr Pilotprojekt auswählen: 

  1. Verschaffen Sie sich einen Überblick über gängige KI-Anwendungsfälle.
  2. Wählen Sie gemeinsam mit Ihrem Kooperations- und Umsetzungspartner einen ersten Anwendungsfall aus, der ein echtes betriebliches Problem löst, auch wenn möglicherweise noch nicht alle Daten dafür vorhanden sind. Starten Sie nicht mit einem beliebigen Projekt, nur weil sie schon Daten dafür haben.
  3. Ihr Kooperations- und Umsetzungspartner hilft Ihnen dabei die Anwendungsfälle mit den Vorbedingungen in Ihrem Unternehmen in Hinblick auf Daten, Technologie und Knowhow zu verknüpfen.


Wo finde ich Beispiele zu KI-Anwendungen?
Allgemeine Informationen und Beispiele zu KI-Anwendungen finden Sie am aws KI-Marktplatz. Erfolgreiche KI-Projekte sind unter hier ersichtlich.
 

Wo finde ich einen geeigneten Kooperations- und Umsetzungspartner?
Auf dem aws KI-Marktplatz finden Sie über 140 KI-Lösungsanbieter. Hier haben Sie die Möglichkeit, KI-Lösungsanbieter

  • nach Anwendungsfall
  • nach Branche
  • nach Kooperationsbereich
  • nach der Art des Unternehmens und
  • nach dem Standort

zu filtern.

Zudem können kostenlos direkt über den Marktplatz Kontakt aufnehmen. Registrieren Sie sich jetzt. Falls Sie weitere Unterstützung brauchen, kontaktieren Sie uns gerne unter ki-marktplatz@aws.at.
 

Welche Leistungen bietet der KI-Marktplatz?
Der aws KI-Marktplatz ist ein „Connecting Service“ der aws, das KI-Lösungsanbieter (Unternehmen und Forschungseinrichtungen) am österreichischen Markt sichtbar macht und nachfragenden Unternehmen eine strukturierte Übersicht bietet. Die von aws geprüften KI-Lösungsanbieter können als Kooperations- und Umsetzungspartner für die erstmaligen KI-Projekte herangezogen werden.

Für nachfragende Unternehmen bietet der aws KI-Marktplatz verschiedene Inhalte zu Künstlicher Intelligenz (Orientierungsfragebogen, gängige Fragen und Antworten, KI-Anwendungsfälle, …). Außerdem werden Sie bei der gezielten Suche nach passenden Kooperations- und Umsetzungspartnern unterstützt. Sie haben die Möglichkeit, sich für den aws KI-Marktplatz zu registrieren und von seinen Services zu profitieren. Registrieren Sie sich jetzt.
 

Was ist unter einer vertrauenswürdigen KI zu vestehen?
Vertrauenswürdige KIs sind rechtmäßig, ethisch und beachten die nachfolgenden Elemente (Seite 17f):

  1. Vorrang menschlichen Handelns und menschlicher Aufsicht z. B. Wahrung der Selbstbestimmung von Menschen
  2. Technische Robustheit und Sicherheit, z. B. Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe und Sicherheitsverletzungen, Auffangplan und allgemeine Sicherheit, Präzision, Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit
  3. Schutz der Privatsphäre und Datenqualitätsmanagement, z. B. Achtung der Privatsphäre, Qualität und Integrität der Daten sowie Datenzugriff
  4. Transparenz, z. B. Nachverfolgbarkeit, Erklärbarkeit und Kommunikation
  5. Vielfalt, Nichtdiskriminierung und Fairness, z. B. Vermeidung unfairer Verzerrungen, Zugänglichkeit und universeller Entwurf sowie Beteiligung der Interessentragenden
  6. Gesellschaftliches und ökologisches Wohlergehen, z. B. Nachhaltigkeit und Umweltschutz, soziale Auswirkungen, Gesellschaft und Demokratie
  7. Rechenschaftspflicht, z. B. Nachprüfbarkeit, Minimierung und Meldung von negativen Auswirkungen, Kompromisse und Rechtsbehelfe.


Gibt es schon Vorlagen wie man ein KI-System vertrauenswürdig gestalten kann?
Neben der ALTAI Checkliste gibt es auch den Entwurf der VDE Spec90012; welche einen praktischen Ansatz bietet.

Das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) bietet ebenfalls einen „Leitfaden zur Gestaltung vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz“ an.
 

Wieso ist es wichtig, dass KI-Systeme vertrauenswürdig sind?
Weil vertrauenswürdige Systeme höhere Akzeptanz bei Benutzenden finden werden. Ohne Akzeptanz können mögliche Chancen von KI-Systemen für die Unternehmen und die Gesellschaft nicht realisiert werden.
 

Was ist unter „technische und soziale Robustheit“ zu verstehen?
Alle Maßnahmen, die im Vorhaben getroffen werden, dürfen sowohl in technischer als auch gesellschaftlicher Sicht keinen Schaden anrichten, sondern ausschließlich positive wirtschaftliche und gesellschaftliche Beiträge leisten.
 

Auf was bezieht sich die technische Robustheit und Sicherheit?
Hiermit ist die technische Robustheit und Sicherheit des KI Systems entsprechend der Guidelines zur vertrauenswürdigen KI gemeint.
Hierunter nicht zu verstehen sind allgemeine IT Sicherheitsthemen wie die Verwendung der aktuellsten Softwareversionen, Backupstrategien oder Schutz vor internen oder externen Hacking.
 

Was ist unter „ethische Grundsätze und Werte“ zu verstehen?
Der Einsatz von KI erfordert nicht nur die Einhaltung von Gesetzen. Darüber hinaus gilt es zu beachten, wie mit gesellschaftlich kritischen Fragen und Herausforderungen, welche während oder vor dem Start des Projektes identifiziert wurden, umgegangen wird. Die Prinzipien, die im Vorhaben für den Umgang mit sensiblen Themen wie Fairness, Rassismus, Diskriminierung u. a. festgelegt werden, sind hier zu erläutern.

Hierzu empfiehlt sich ein Blick in die Leitlinien der EU (Seite 16f). Dabei werden die vier ethischen Grundsätze

  1. Achtung der menschlichen Autonomie,
  2. Schadensverhütung,
  3. Fairness und
  4. Erklärbarkeit

im Detail erläutert. Siehe weiters z. B. „Ethik in KI und Robotik“, Hanser Verlag, 2019.
 

Was ist der „EU AI Act“?
Der EU AI Act ist geplante Regulierung des Einsatzes von AI Systemen in der EU (aktuelle Entwurf). Dazu steht auch eine Überblickspräsentation der Kommission zur Verfügung.
 

Wenn der EU AI Act noch nicht gültig ist, wieso macht es schon jetzt Sinn, sich als Unternehmen darauf vorzubereiten?
Da wesentliche Prinzipien wie die Risikoklassifizierung von AI Anwendungen, Human Oversight, Schutz vor Diskriminierung, Verbot bestimmter AI Anwendungen und andere sich bereits als robuste Elemente in der Diskussion etabliert haben. Begleitend zum EU AI Act bereitet die EU bereits weitere Regulierungen wie die EU AI Haftungsrichtlinie vor, um damit den Einsatz von AI umfassend zu regulieren. Die rechtzeitige Vorbereitung darauf sorgt in Unternehmen für Planungssicherheit und kann die Wettbewerbsfähigkeit maßgeblich stärken.
 

Was sind weitere AI relevante Regulierungen?
Für die jeweiligen Anwendungsgebiete können unterschiedliche Regulierungen zu Anwendung kommen, bitte prüfen Sie im Einzelfall Ihre relevanten gesetzlichen Rahmenbedingungen. Dies kann z. B. im Bereich der Medizintechnik die Medizinprodukteverordnung oder die geplante neue EU Maschinenverordnung sein.

Ebenso lohnt sich ein Blick auf die geplante AI Produkthaftungsrichtlinie und die Datenschutzgrundverordnung.
 

Was ist die „Risikopyramide“ des EU AI Acts?
Im aktuellen Entwurf zum EU AI-Act werden AI Systeme in vier Kategorien eingeteilt:

  1.  Unakzeptierbares Risiko, Artikel 5, z. B. Social Scoring). Diese sind verboten.
  2. Hohes Risiko, Artikel 6.2 sowie Anhang III des AI Acts, z. B. Medizintechnik, Personalwesen, Transport, Justiz. Diese sind erlaubt, es bedarf jedoch Compliance mit der KI-Regulierung bis zu ex-ante Assessments. Siehe hierzu insbesondere Annex IV zum AI Act.
  3. Mittleres Risiko, Artikel 52, z. B. Chatbots, KI generierte Videoinhalte, Emotionserkennung. Diese sind erlaubt, es gibt jedoch Informations- und Transparenzpflichten.
  4. Kleines oder geringes Risiko, Artikel 69, z. B. Spamfilter, Videospiele, offline Heizungssteuerung. Diese sind ohne Einschränkungen erlaubt.


Welche EU Anforderungen für AI Hochrisikosysteme sind geplant?
Darunter fallen u.a. (Stand 12/2022) die Einhaltung von Compliance, Einrichtung eines Risikomanagementsystems, Schaffung von Daten- und Daten Governance Prozessen, erforderliche technische Dokumentation, Aufbewahrungspflichten, Transparenz- und Informationspflichten gegenüber den Nutzenden der AI Systeme, wirksame Kontrolle und Aufsicht durch Menschen sowie Genauigkeits-, Robustheits- und Cybersicherheitsregeln.
 

Wo kann ich eine erste Selbsteinschätzung machen, in welche Risikostufe mein KI-System fällt?
Indem Sie Ihr Vorhaben entlang der Einstufung des EU AI Act einordnen.  Es gibt auch erste Online Tools, wie das AI Act Risk-Self Assessment von Deloitte, beachten Sie jedoch dazu, dass das nur als Unterstützung gedacht ist und der jeweils aktuellen Stand des EU AI Acts zu berücksichtigen ist. Eine weitere Hilfe kann das Risk Classification Template der Initiative for Applied Artificial Intelligence sein.
 

Welche Standards und Normen gibt es für KI
Hier bietet die Plattform Industrie4.0 in Kooperation mit der aws einen Überblick an, inkl. Liste von ausgewählten Gremien zu AI. Auf Ebene der EU bietet AI Watch in deren Publikationen einen guten Überblick. Der AI Standards HUB bietet ebenfalls einen guten Startpunkt für die Recherche.
 

Was ist der Unterschied zwischen einer Norm und einem Standard?
Normen sind Regelungen, welche durch Normungsorganisationen wie ISO veröffentlicht werden und die entsprechenden Prozesse dieser Organisationen durchlaufen.

Standards  sind Regelungen, welche zwar typischerweise vereinheitlichend wirken und in einer Branche auch anerkannt werden, aber eben nicht einen definierten Normungsprozess einer Normungsorganisation durchlaufen haben.
 

Was für Zertifizierungen gibt es für KI?
Dieser Bereich ist in laufender Entwicklung. Bitte beobachten Sie in ihrem jeweiligen Bereich aktuelle Trends. Anbei finden Sie einige bereits bekannte Zertifizierungsinitiativen:

Derzeit sind u.a. „Trust you AI” vom Know-Center und Partnern, „Trusted AI“ vom TÜV Austria in Kooperation mit der JKU, IEEE mit CertifAIEd™ aktiv. Das Fraunhofer Institut in Deutschland bietet im Projekt „Zertifizierte KI“ dazu auch einen KI-Prüfkatalog an.
 

Was ist unter einer "Grünen KI" zu verstehen?

Grüne KI-Initiativen zielen darauf ab, künstliche Intelligenz in einer Weise zu nutzen und zu entwickeln, die die Klimaziele unterstützt und ökologische Nachhaltigkeit fördert. Bei der Planung von Projekten, die sich auf grüne KI konzentrieren, sollten die Aspekte der zukünftigen europäischen Regulierung (AI Act) berücksichtigt werden. Außerdem sollte ein ressourcenschonender Ansatz verfolgt werden, wobei Gleichstellung und Interdisziplinarität im Vordergrund stehen.

Für eine grüne KI sind folgende Elemente zu beachten:

  1. Bewertung des Impacts: Es sollte eine klare Gegenüberstellung der erwarteten klimarelevanten Kosten des Technologieeinsatzes und des Nutzens (Impact) für die Erreichung der Klimaziele vorgenommen werden.
  2. Ressourcenabwägung: Die potenzielle positive Auswirkung der KI sollte gegen den zu erwartenden Ressourceneinsatz abgewogen werden.
  3. Umgang mit Rebound-Effekten und Widersprüchen: Es sollte beachtet werden, wie mit möglichen Rebound-Effekten und Widersprüchen im Zusammenhang mit anderen Nachhaltigkeitszielen umgegangen wird.
  4. Effizienz und Ressourcenschonung: Die verwendete KI sollte so effizient und ressourcenschonend wie möglich sein.
  5. Bereiche der ökologischen Nachhaltigkeit: Das Projekt sollte klären, welche konkreten Bereiche in Bezug auf ökologische Nachhaltigkeit angesprochen werden und wie diese durch das Vorhaben verbessert werden.
  6. Positive Nachhaltigkeitseffekte: Das Projekt sollte die zu erwartenden positiven Nachhaltigkeitseffekte konkretisieren.
  7. Integration von Nachhaltigkeitszielen: Die Nachhaltigkeitsziele sollten in Projektdesign, -umsetzung und Verwertungsstrategie berücksichtigt werden.

Es sollte beachtet werden, dass Projekte, die zu signifikanten negativen Effekten im Bereich der sozialen, ökonomischen und ökologischen Nachhaltigkeit führen, grundsätzlich nicht gefördert werden. Bei der Auswahl der Projektpartner sollte darauf geachtet werden, dass möglichst viele Stakeholder entlang der Wertschöpfungskette eingebunden sind, um ein nachhaltiges Ökosystem aufzubauen und eine spätere Umsetzung zu ermöglichen.

 

Was ist unter „Rechtmäßigkeit“ der KI zu verstehen?
Dass alle relevanten Rahmenbedingungen wie z. B. Gesetze, Normen u.a. eingehalten werden.
 

Wie kann man „vertrauenswürdige KI“ in Unternehmen umsetzen?
Die Bewertungsliste für vertrauenswürdige KI bietet hierzu praktische Checklisten an.

Wie man von einer grundlegenden KI-Strategie bis zur organisatorischen Einbettung kommt, zeigt beispielsweise das Whitepaper „Building the organization for scaling AI“ (19.02.2020).
 

Müssen in geförderten Projekten Guidelines zur Erzielung von vertrauenswürdiger KI verwendet werden?
Ja.
 

Welche Guidelines für vertrauenswürdige KI können verwendet werden?
Die Auswahl obliegt dem Vorhaben, solange die Kernelemente für eine vertrauenswürdige KI gemäß dem Programmdokument erfüllt werden.
 

Wo findet man Guidelines für vertrauenswürdige KI?
Die Ethics guidelines for trustworthy AI bieten Guidelines mit Checklisten für die konkrete Implementierung. 
Weiters gibt es eine unter diesem Link eine umfangreichen Sammlung von Guidelines. Achten Sie bei der Auswahl von Guidelines auf deren praktische Einsatzfähigkeit für Ihr Vorhaben.
 

Können auch eigene Guidelines für vertrauenswürdige KI verwendet werden?
Ja, solange sie die Kernelementen von vertrauenswürdige KI gemäß dem Programmdokumenterfüllen.

Wie werden die Projekte ausgewählt?
Die Förderungsentscheidung wird von der aws unter Berücksichtigung der formellen Förderungskriterien sowie im Programmdokument (Punkt 7.3) angeführten Auswahlkriterien in Form einer Reihung nach dem „Best of“-Prinzip gefällt.
 

Macht es einen Unterschied für die Förderwahrscheinlichkeit, welche Förderhöhe beantragt wurde?
Nein. Die Auswahl erfolgt anhand der Auswahlkriterien des Calls, siehe im Programmdokument unter 7.3.

In welchem Zeitraum können Kosten anerkannt werden?
Anfallende Kosten können nur während der Projektlaufzeit, d. h. zwischen dem Datum Projektbeginn und dem Datum Projektende, anerkannt werden. Die Projektlaufzeit finden Sie im Förderungsvertrag.
 

Ab welchem Zeitpunkt können Kosten gefördert werden?
Kosten sind (siehe Programmdokument 6.1) nach Unterzeichnung des Vertrags ab dem Anerkennungsstichtag und innerhalb der Projektlaufzeit förderbar.
Kosten vor dem Anerkennungsstichtag können nicht gefördert werden. Z. B. Anerkennungsstichtag 01.06.20xx aber Beratungs- und Umsetzungskosten werden ab dem 01.05.20xx abgerechnet à Beratungs- und Umsetzungskosten vor dem 01.06.20xx sind nicht förderbar.
 

Kann eine Leistung gefördert werden, wenn die Leistung vor dem Anerkennungsstichtag erfolgt, die Rechnung aber erst danach gestellt wird?
Nein, sowohl die Leistung als auch Rechnung und Zahlung müssen innerhalb des Abrechnungszeitraumes liegen.
 

Was ist zu tun, wenn sich herausstellt, dass ein Vorhaben nicht weitergeführt werden kann bzw. soll?
Mögliche Optionen sind:

Einstellung des Vorhabens durch einen Antrag auf Beendigung an die aws.

Alternativ: Geändertes Ersatzvorhaben im Rahmen der Zielsetzungen von AI-Start (Pivot) mit Begründung an die aws zur Genehmigung vorlegen.
 

Sind Beratungs- und Umsetzungskosten förderbar?
Ja, jedoch nur sofern sie im direkten Zusammenhang mit der Planung, Implementierung und Umsetzung des erstmaligen KI-Projekts stehen. Der Projektbezug muss belegt werden. Hierzu werden die Beratungs- und Umsetzungsleistungen vom Kooperationspartner in einem Angebot vorgelegt und vom Förderungswerber im Rahmen der Antragstellung beigefügt.
 

Es sind Kosten für externe Beratungs- und Umsetzungsleistungen förderbar. Was sind hierbei konkrete Beispiele?
Als Beispiel können folgende Punkte genannt werden:

  • die Erhebung des Potenzials des KI-Einsatzes im KMU
  • die Identifizierung von passenden Use Cases
  • die Schaffung der (Daten-)Voraussetzungen und/oder
  • die Projektplanung, Implementierung und Umsetzung eines des (Pilot-)Projekts


Müssen für die aws Stundenlisten geführt werden?
Nein. Das Programmmanagement ist wirkungsorientiert und die Mittelauszahlung erfolgt nach Abrechnung am Projektende.
 

Wie wird die Förderhöhe berechnet?
Die Förderungshöhe beträgt 50 % der förderbaren Kosten. Die förderbaren Kosten können maximal EUR 30.000 betragen.
 

Wann erfolgen die Auszahlungen?
Die Auszahlung der Förderung erfolgt einmalig nach erfolgter Abnahme des abschließenden Kostennachweises und des Endberichts.
 

Wie erfolgt die Auszahlung?
Direkt auf das im Antrag vom Unternehmen angegebene Bankkonto.

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