KI im Wandel I: Nachtraining & Updates als Erhaltungsaufwand

KI-Lösungen sind heute selten „fertig“. In der Praxis werden Modelle nach dem ersten Training laufend aktualisiert: neue Daten, neue Versionen, Optimierungen am Code oder sogar komplette Funktions-Erweiterungen. Für Unternehmen stellt sich damit eine zentrale steuerbilanzielle Frage: Sind die laufenden Aufwendungen als Erhaltungsaufwand zu buchen?

Warum KI laufende „Pflege“ braucht

Künstliche Intelligenz, die auf maschinellem Lernen basiert, entsteht durch Training eines Algorithmus mit großen Datenmengen. Aus diesen Daten entwickelt sich ein Modell, das bestimmte Aufgaben erfüllen soll (zB Prognosen, Klassifikation, Textgenerierung).

Wichtig ist: KI ist häufig kein statisches Produkt. Viele Modelle müssen laufend nachtrainiert werden, um aktuell und qualitativ brauchbar zu bleiben – etwa weil sich Märkte ändern, neue Informationen hinzukommen oder sich der „Stand der Technik“ weiterentwickelt. Teilweise gibt es sogar Szenarien, in denen Training und Anwendung ineinander übergehen.

Diese Dynamik ist bilanzrechtlich relevant, weil sie laufende Kosten auslöst – und diese müssen steuerlich korrekt zugeordnet werden.

Was bedeutet „Erhaltungsaufwand“ bei KI?

Erhaltungsaufwand liegt vor, wenn Maßnahmen dazu dienen, die KI ordnungsgemäß funktionsfähig zu halten und das ursprüngliche Nutzenpotenzial zu sichern. Bei KI ist das besonders relevant, weil nicht „physischer Verschleiß“, sondern wirtschaftliche Überalterung droht: Eine KI kann auch dann „verfallen“, wenn sie technisch unverändert bleibt – weil sie im Vergleich zum aktuellen Stand der Technik oder aufgrund veränderter Datenlagen nicht mehr zuverlässig arbeitet.

Typische Fälle: Updates und Training als sofort abzugsfähiger Aufwand

In der Praxis sprechen viele Argumente dafür, dass die folgenden Maßnahmen regelmäßig Erhaltungsaufwand darstellen (und damit sofort gewinnwirksam sind):

• Bugfixes und Fehlerkorrekturen

• Performance- und Stabilitätsverbesserungen

• Usability-Verbesserungen

• Updates, die die KI am aktuellen technischen Standard halten

• Nachtraining

Gerade beim Nachtraining ist der Punkt wichtig: Nachtraining verbessert oft die Genauigkeit innerhalb des bestehenden Aufgabenbereichs, ohne neue Funktionen zu schaffen oder die Zweckbestimmung grundlegend zu ändern.

Vorsicht bei Mischmaßnahmen

In der Realität kommen Trainingsläufe nicht immer „pur“ vor. Oft werden sie mit anderen Eingriffen kombiniert (zB Anpassungen am Quellcode oder am Algorithmus). Hier ist die Gesamtbetrachtung wichtig: Solange die Maßnahmen auf Erhaltung des ursprünglichen Nutzenpotenzials abzielen, bleibt es meist beim Aufwand. Je stärker jedoch eine funktionale Änderung eintritt, desto eher rückt die Aktivierungsfrage in den Fokus.

Wenn im Grenzfall nicht klar entschieden werden kann, ob Erhaltung oder Herstellung vorliegt, spricht die vorsichtige Betrachtung in der Regel eher gegen eine Aktivierung.

Fazit

Für Unternehmen gilt als Faustlinie:

Laufende Wartung, kleinere Updates und nachgelagertes Training sind in der Regel Erhaltungsaufwand und damit sofort abzugsfähig.

Gerade im dynamischen KI-Umfeld lohnt sich jedoch ein strukturierter Blick auf Art und Ziel der jeweiligen Maßnahmen. Wir unterstützen Sie gerne dabei, Ihre laufenden KI-Aufwendungen steuerlich richtig einzuordnen und Ihre Prozesse so zu gestalten, dass vorhandene Aufwandspotenziale optimal genutzt werden können.

Visuelle Gestaltung: Hannah Dardis