Mit dem zunehmenden Einsatz von KI in SaaS-Produkten (SaaS steht für Software as a Service) stehen immer mehr Unternehmen vor einer buchhalterischen Frage, die auf den ersten Blick banal wirk: In welcher Kostenkategorie sollen die monatlichen Rechnungen von OpenAI, Anthropic, Claude etc verbucht werden?
Viele Gründer und Finanzverantwortliche tun sich schwer mit der korrekten Einordnung und verbuchen die Kosten im Zweifelsfall als IT Expenses. Dabei ist die richtige Kategorisierung entscheidend – nicht nur für saubere KPIs und Unit Economics, sondern auch für die Argumentation gegenüber Investoren und bei der Steuerung der eigenen Kostenstruktur.
Die richtige Zuordnung hängt vom Einsatzzweck ab
Je nachdem, wofür die KI konkret genutzt wird, gehört der Aufwand in unterschiedliche Kategorien der Erfolgsrechnung:
Die Idee zu diesem Artikel sowie auch die verwendet Grafik stammen vom saas.wtf Newsletter – eine tolle Quelle regelmässiger Tipps für Founders.
1. COGS (Umsatzkosten)
Wenn KI direkt Bestandteil deines Produkts ist, also ein klarer Werttreiber für den Kunden:
- API-Aufrufe, die Kundendaten verarbeiten
- Antworten von LLMs, mit denen Kunden direkt interagieren
- Output-generierende Modelle, die Kernfunktionalität deines Tools darstellen
👉 In diesem Fall zählt der KI-Aufwand zu den variablen Kosten deiner Leistungserbringung – und beeinflusst damit direkt deine Bruttomarge.
2. F&E (Forschung & Entwicklung)
Wenn KI-Tools im Rahmen der Produktentwicklung eingesetzt werden:
- Experimentieren mit neuen AI-Funktionen
- Modell-Training oder Fine-Tuning auf spezifische Anwendungsfälle
- Nutzung in Testumgebungen oder für Prototypen
👉 Diese Kosten sind dem Bereich Innovation zuzuordnen und wirken sich auf deine F&E-Quote aus – ein wichtiger KPI für Tech-Investoren.
3. Sales & Marketing
Wenn KI dein Go-to-Market unterstützt:
- KI-generierte Inhalte für Marketingkampagnen
- Automatisierte Lead-Scoring oder Segmentierung
- Personalisierte Outreach-Texte für Sales-Teams
👉 Diese Kosten verbessern die Effizienz deiner Kundengewinnung und gehören klar in den Vertriebs- und Marketingblock.
4. General & Administrative (G&A)
Wenn KI intern zur Produktivitätssteigerung eingesetzt wird:
- Assistenten für Geschäftsführung, Support oder Admin
- Automatisierte Dokumentenverarbeitung oder interne Wissensdatenbanken
- Generative Tools zur Text- oder Aufgabenunterstützung im Backoffice
👉 Hier sprechen wir über operative Tools – vergleichbar mit einem Slack- oder Notion-Abo.
Fazit: Richtig buchen, besser steuern
Wer seine KI-Ausgaben korrekt zuordnet, profitiert mehrfach:
- Genaue Unit Economics, insbesondere bei AI-lastigen Produkten entscheidend.
- Transparenz über Skaleneffekte und Optimierungspotenziale in jeder Kostenkategorie.
- Vertrauen bei Investoren, dass man die Kostenstruktur im Griff hat – besonders relevant bei stark wachstumsorientierten SaaS-Modellen.
In einer Zeit, in der AI-Budgets schnell wachsen, lohnt sich eine klare Zuordnung von Anfang an.
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