Software & IT · FZulG-berechtigt

Forschungszulage für Software
& IT

Softwareunternehmen gehören zu den größten Nutznießern des FZulG. Wer eigene Algorithmen, KI-Systeme oder Individualsoftware entwickelt, kann bis zu 25 % der Personalkosten steuerlich erstattet bekommen.

Förderquote bis 25 % Löhne & Auftragnehmer förderfähig Rückwirkend bis 2020
Auf einen Blick
  • Software-Unternehmen können bis zu 25 % der F&E-Kosten über die Forschungszulage zurückerhalten.
  • Förderfähig: neue Algorithmen, KI/ML-Entwicklung, neuartige Architekturen, innovative Datenbanklösungen.
  • Gründer-Eigenleistungen: 100 €/Stunde (max. 40h/Woche) – bis zu 52.000 € Forschungszulage jährlich pro Person.
  • Auch Open-Source-Projekte sind förderfähig, solange technische Unsicherheit und systematische Forschung vorliegen.

Warum gerade Software-Unternehmen profitieren

Die Softwarebranche hat eine der höchsten Bewilligungsquoten bei der BSFZ: Rund 85 % der eingereichten IT-Projekte erhalten eine positive Bescheinigung. Der Grund: Softwareentwicklung erfüllt häufig die Kriterien der experimentellen Entwicklung nach §2 Abs. 1 FZulG, da technische Unsicherheiten bei Algorithmendesign, Systemarchitektur oder Performanzoptimierung allgegenwärtig sind.

Besonders relevant für die Branche: Seit dem Wachstumschancengesetz 2024 sind auch Sachkosten und Investitionsabschreibungen förderfähig – ein Vorteil für Unternehmen, die Cloud-Infrastruktur oder spezialisierte Hardware für F&E nutzen. Die maximale Bemessungsgrundlage von 12 Mio. € ermöglicht Erstattungen von bis zu 4,2 Mio. € (KMU) bzw. 3 Mio. € pro Jahr.

NOVARIS hat bereits über 15 Software-Unternehmen bei der Antragstellung begleitet – von KI-Startups bis zu etablierten ERP-Anbietern. Typische Projektvolumina liegen zwischen 80.000 € und 450.000 € Erstattung pro Jahr.

Verwandte Branchen: Medizintechnik (Software als Medizinprodukt) · Automotive (Embedded Software)
Förderfähige Projekte

Was wird im Bereich
Software & IT gefördert?

Diese Projekttypen sind typischerweise nach FZulG §2 förderfähig – sofern technische Unsicherheit vorlag und das Ziel nicht mit Standardmitteln erreichbar war.

Typischerweise förderfähig

KI- & ML-Systeme

Entwicklung proprietärer Algorithmen, neuronaler Netze, NLP-Modelle oder Computer-Vision-Systeme, die über den Stand der Technik hinausgehen.

Training eigener Großsprachmodelle (LLM)
Neue Ansätze zur Bildklassifikation / Objekterkennung
Reinforcement Learning für autonome Systeme
Typischerweise förderfähig

Individualsoftware & Architekturen

Entwicklung branchenspezifischer Softwarelösungen, neuartiger Systemarchitekturen oder proprietärer Datenbanken, für die keine marktfertigen Lösungen existieren.

Neue Datenbankarchitekturen oder Speicherkonzepte
Proprietäre API-Protokolle & Kommunikationsschichten
Verteilte Systeme & neue Synchronisierungskonzepte
Typischerweise förderfähig

Embedded Systems & IoT

Firmware-Entwicklung, Echtzeitsysteme und proprietäre Kommunikationsprotokolle für eingebettete Hardware – von Mikrocontrollern bis zu FPGAs.

RTOS-Entwicklung & Echtzeitbetriebssysteme
FPGA-Designs & Hardware-nahe Programmierung
Neue Drahtlosprotokolle für IoT-Netzwerke
Wann qualifiziert sich Ihr Projekt?

Die 4 FZulG-Kriterien für
Software-Projekte

Technisches Risiko

Der Ausgang war zu Projektbeginn nicht mit Sicherheit vorhersehbar.

Systematische Vorgehensweise

Strukturierte Entwicklung nach wissenschaftlichen Methoden, dokumentiert und reproduzierbar.

Erkenntnisgewinn

Das Projekt erzeugt neues Wissen über Zusammenhänge, Methoden oder Techniken.

Ziel: Neues Produkt oder Verfahren

Das Ergebnis ist ein neues oder wesentlich verbessertes Produkt, Verfahren oder eine Dienstleistung.

Wichtig zu wissen

Reine Softwareentwicklung ohne physisches Produkt ist vollständig förderfähig. Es ist kein Prototyp oder Patent erforderlich.

Förderfähig sind insbesondere: Bruttolöhne eigener Entwickler und bis zu 70 % bei Auftragsforschung.

Typische Erstattung pro Entwickler/Jahr: 12.500 – 18.750 €

NOVARIS Team bei der Projektarbeit

“Unser BSFZ-Antrag wurde abgelehnt. NOVARIS hat ihn komplett überarbeitet — jetzt erhalten wir jährlich € 180.000 Forschungszulage.”

ML-Startup, München
BSFZ-Turnaround · 2025
SaaS-Startup · +53 % mehr Förderung

Interne Schätzung: € 150.000. Nach NOVARIS-Analyse zusätzliche F&E-Anteile in Infrastruktur und Algorithm Engineering identifiziert.

€ 230.000 / Jahr gesichert
Gesamtbilanz · Software & IT

15+ Projekte betreut, 100 % Bewilligungsquote. Kein einziger Antrag abgelehnt.

€ 2,3 Mio. insgesamt gesichert

Ohne vs. mit NOVARIS — typischer Unterschied

Identifizierte F&E-Anteile
Ohne NOVARIS
40 %
Mit NOVARIS
72 %
Jährliche Forschungszulage
Ohne NOVARIS
€ 56K
Mit NOVARIS
€ 96K
BSFZ-Bewilligungsquote
Ohne NOVARIS
~62 %
Mit NOVARIS
100 %

Illustratives Beispiel basierend auf durchschnittlichen Mandantenergebnissen. Tatsächliche Ergebnisse variieren.

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Forschungszulage für Software & IT

Erfahren Sie, welche F&E-Aktivitäten in Ihrer Branche förderfähig sind — mit Praxisbeispielen und Berechnungen. Jetzt kostenlos als PDF.

Branchenspezifisch

Branchenspezifische Anforderungen für Software & IT

Die Forschungszulage für Softwareentwicklung stellt besondere Anforderungen an die Projektdokumentation. Anders als in hardwareorientierten Branchen existiert kein physischer Prototyp – stattdessen dient der Quellcode selbst als zentraler Nachweis der F&E-Tätigkeit. Die BSFZ prüft dabei, ob eine technische Unsicherheit überwunden wurde, die über den Stand der Technik hinausgeht. Reine Anpassungsarbeiten, Konfigurationen oder die Integration bestehender Frameworks gelten nicht als förderfähige Forschung. Entscheidend ist die Abgrenzung zwischen routinemäßiger Entwicklung und echter experimenteller Entwicklung gemäß § 2 Abs. 1 FZulG.

Die Wahl der Entwicklungsmethodik beeinflusst die Förderdokumentation erheblich. Bei agilen Methoden (Scrum, Kanban) empfiehlt sich die Sprint-weise Zuordnung von F&E-Anteilen: Jeder Sprint wird analysiert, welche User Stories tatsächlich technisches Neuland betreten. Bei Wasserfall-Projekten lassen sich Phasen wie Konzeption, Prototyping und Validierung klarer abgrenzen. In beiden Fällen sind Commit-Historien, Code-Reviews, technische Spezifikationen und Testprotokolle essenzielle Nachweisdokumente. Wir unterstützen Teams dabei, ihre bestehenden Entwicklungsprozesse – ob GitLab-CI-Pipelines, Jira-Boards oder Confluence-Dokumentation – für die BSFZ-Antragstellung aufzubereiten.

Die BSFZ-Kriterien für Software-Neuheit orientieren sich am Frascati-Handbuch der OECD. Ein Projekt gilt als förderfähig, wenn es systematisch nach neuen Erkenntnissen sucht oder bestehende Erkenntnisse neuartig anwendet. Typische förderfähige Vorhaben umfassen: Entwicklung neuer Algorithmen für maschinelles Lernen, Architektur neuartiger Echtzeitsysteme, Forschung an Datenbankoptimierungen jenseits bekannter Verfahren oder die Konzeption innovativer Sicherheitsarchitekturen. Die Herausforderung liegt häufig darin, den experimentellen Charakter der Entwicklung nachvollziehbar darzustellen – auch für Prüfer ohne tiefes IT-Fachwissen.

Besonders relevant für IT-Unternehmen: Auch Open-Source-Beiträge und die Entwicklung interner Frameworks können förderfähig sein, sofern ein nachweisbarer F&E-Anteil vorliegt. Cloud-native Entwicklung, Microservice-Architekturen und DevOps-Innovationen bieten vielfältige Ansatzpunkte. Unsere Berater mit Informatik-Hintergrund identifizieren in typischen Softwareportfolios durchschnittlich 30–40 % mehr förderfähige Projektanteile als Generalisten.

Typische Fördersummen in der Softwarebranche

Rechenbeispiel: SaaS-Startup mit 8 Entwicklern

  • • Bruttolohnkosten F&E-Personal: 640.000 € / Jahr
  • • Davon förderfähiger F&E-Anteil (ca. 60 %): 384.000 €
  • • Forschungszulage (25 %): 96.000 € / Jahr
  • • Über 3 Jahre kumuliert: bis zu 288.000 €

Rechenbeispiel: Mittelständischer IT-Dienstleister mit Eigenprodukt

  • • 3 Entwickler am F&E-Projekt (Bruttolohn: 240.000 €)
  • • Zusätzlich Auftragsforschung an Universität: 80.000 €
  • • Förderfähige Bemessungsgrundlage: 296.000 € (Löhne + 70 % Auftragsforschung)
  • • Jährliche Forschungszulage: 74.000 €
Projektbeispiele

Typische förderfähige Software-Projekte im Detail

Die Bandbreite förderfähiger F&E-Vorhaben in der Softwarebranche ist erheblich größer, als viele Unternehmen zunächst vermuten.

KI und Machine Learning Forschung
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KI- und Machine-Learning-Modellentwicklung

Die Entwicklung neuartiger KI-Modelle zählt zu den klassischen Förderkandidaten. Förderfähig sind insbesondere Arbeiten an Training-Data-Pipelines, bei denen neue Verfahren zur Datenanreicherung, Labeling-Automatisierung oder Bias-Reduktion erforscht werden. Ebenso qualifizieren sich Projekte, die neuartige Modellarchitekturen entwickeln – etwa domänenspezifische Transformer-Varianten, die mit deutlich weniger Trainingsdaten auskommen, oder hybride Ansätze, die symbolische KI mit neuronalen Netzen verbinden. Ein Kunde von NOVARIS entwickelte ein selbstlernendes NLP-System für die automatisierte Klassifikation technischer Dokumente in der Fertigungsindustrie. Die technische Unsicherheit lag in der Frage, ob ein Few-Shot-Learning-Ansatz mit domänenspezifischem Pre-Training die erforderliche Klassifikationsgenauigkeit von über 95 % erreichen konnte – ein Aspekt, der beim BSFZ-Antrag überzeugend dargestellt wurde und zur vollständigen Anerkennung führte.

Cloud-native Plattformmigration mit technischer Unsicherheit

Nicht jede Cloud-Migration ist förderfähig – entscheidend ist die technische Neuheit. Förderfähig werden Migrationsprojekte, wenn sie neuartige Architekturmuster erforschen: etwa die Entwicklung eines Event-Driven-Microservice-Frameworks, das Echtzeit-Datenkonsistenz über verteilte Services hinweg mit Sub-Millisekunden-Latenz garantiert. Ein konkretes Beispiel: Ein mittelständischer SaaS-Anbieter migrierte seine monolithische ERP-Lösung auf eine Serverless-Architektur und musste dabei ein neuartiges State-Management-Konzept entwickeln, da bestehende Patterns (Saga, CQRS) für den spezifischen Anwendungsfall nicht ausreichten. Die experimentelle Unsicherheit, ob die angestrebte Kombination aus Konsistenzgarantien und Skalierbarkeit technisch realisierbar war, machte das Projekt förderfähig. NOVARIS unterstützte bei der präzisen Abgrenzung der F&E-Anteile gegenüber routinemäßigen DevOps-Arbeiten.

Cloud-Plattform und Serverarchitektur
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Cybersecurity und Netzwerksicherheit
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Cybersecurity-Forschung und neuartige Bedrohungserkennungsalgorithmen

Die Entwicklung innovativer Sicherheitslösungen bietet erhebliches Förderpotenzial. Typische Projekte umfassen die Erforschung verhaltensbasierter Anomalieerkennung mittels unüberwachtem Lernen, die Entwicklung neuartiger Zero-Trust-Architekturen für hybride Cloud-Umgebungen oder die Konzeption von Intrusion-Detection-Systemen, die verschlüsselten Netzwerkverkehr ohne Entschlüsselung analysieren können. Besonders die Forschung an Post-Quantum-Kryptografie – also der Entwicklung von Verschlüsselungsverfahren, die auch gegen Quantencomputer-Angriffe resistent sind – wird von der BSFZ regelmäßig anerkannt. Die technische Unsicherheit liegt hier in der fundamentalen Frage, ob die neuen Algorithmen die erforderliche Sicherheitsstärke bei akzeptabler Performance erreichen. NOVARIS hat in den letzten Jahren über 15 Cybersecurity-Projekte erfolgreich zur Förderung gebracht.

IoT- und Embedded-Systems-Entwicklung mit neuen Kommunikationsprotokollen

Die Schnittstelle zwischen Software und Hardware bietet besonders viele Ansatzpunkte für die Forschungszulage. Förderfähige Projekte in diesem Bereich umfassen die Entwicklung energieeffizienter Kommunikationsprotokolle für batteriebetriebene Sensornetzwerke (z. B. auf Basis von LoRaWAN oder proprietären Mesh-Protokollen), die Erforschung echtzeitfähiger Edge-Computing-Architekturen für industrielle IoT-Anwendungen oder die Implementierung neuartiger Over-the-Air-Update-Mechanismen für sicherheitskritische Embedded Systems. Ein NOVARIS-Kunde aus dem Bereich Smart Building entwickelte ein proprietäres Mesh-Netzwerkprotokoll, das bei gleichem Energieverbrauch die dreifache Reichweite herkömmlicher BLE-Mesh-Lösungen erzielte. Die experimentelle Entwicklung umfasste die Erforschung optimaler Paketgrößen, adaptiver Frequenzsprungverfahren und selbstheilender Netzwerktopologien – allesamt förderfähige Projektbestandteile, die in Summe eine Forschungszulage von über 120.000 € pro Jahr ergaben.

IoT und Embedded Systems Entwicklung
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Unser Tipp: Viele Softwareunternehmen unterschätzen den förderfähigen Anteil ihrer täglichen Entwicklungsarbeit. Selbst interne Tool-Entwicklung, Compiler-Optimierungen oder die Erforschung neuer Testmethoden können förderfähig sein. In einem unverbindlichen Erstgespräch identifizieren unsere Informatik-Experten typischerweise 3–5 zusätzliche förderfähige Projektbereiche, die bislang ungenutzt blieben.

FAQ

Häufige Fragen

Ja, ausdrücklich. Das FZulG unterscheidet nicht zwischen Software und Hardware. Entscheidend ist, ob die Tätigkeit als Grundlagenforschung, industrielle Forschung oder experimentelle Entwicklung einzustufen ist. Ein reines Softwareprojekt – z.B. ein proprietäres ML-Framework oder ein neues Betriebssystem – kann vollständig förderfähig sein, sofern die technische Neuartigkeit und Unsicherheit dokumentiert werden können.
Ja. Bei Auftragsforschung mit externen Partnern können 70 % der gezahlten Vergütung als förderfähige Aufwendungen angesetzt werden. Voraussetzung ist, dass das auftraggebende Unternehmen das wirtschaftliche Risiko trägt und Eigentümer der Ergebnisse bleibt. Freelancer-Kosten fließen in die Bemessungsgrundlage ein.
Ja, soweit die F&E-Komponente identifizierbar ist. Der Teil der Entwicklungsarbeit, der neue technische Lösungen schafft – also nicht bloß bekannte Technologien kombiniert – ist förderfähig. Routine-Tätigkeiten wie UI-Design oder Content-Pflege werden abgegrenzt und herausgerechnet.
BRANCHENSPEZIFISCH

Typische F&E-Projekte in der IT

Über 70 % der Forschungszulage-Anträge im IT-Sektor betreffen Softwareentwicklungsprojekte. Doch welche Vorhaben erkennt die BSFZ tatsächlich als förderfähig an?

KI & Machine-Learning-Entwicklung

Entwicklung neuartiger Algorithmen für Natural Language Processing, Computer Vision oder Predictive Analytics – inklusive Datenaufbereitungsforschung und Modellarchitektur-Exploration.

Cloud-Migration & Microservice-Architekturen

Erforschung neuartiger Migrationsmuster, Entwicklung automatisierter Containerisierungslösungen oder Konzeption selbstheilender Microservice-Topologien mit innovativen Orchestrierungsansätzen.

Cybersecurity-Tools & Kryptografie

Entwicklung neuartiger Intrusion-Detection-Systeme, Post-Quantum-Verschlüsselungsverfahren oder Zero-Trust-Frameworks – Häufig mit technischer Unsicherheit zur Wirksamkeit gegen unbekannte Angriffsvektoren.

Custom-ERP- & Plattformentwicklung

Eigenentwicklung branchenspezifischer ERP-Module mit innovativen Datenmodellen, Echtzeit-Synchronisationsverfahren oder KI-gestützter Prozessautomatisierung – klar abzugrenzen von reiner Konfiguration.

IoT-Plattformen & Edge Computing

Forschung an energieeffizienten Kommunikationsprotokollen, echtzeitfähigen Edge-Architekturen oder Over-the-Air-Update-Mechanismen für sicherheitskritische eingebettete Systeme.

Wussten Sie? Laut Stifterverband entfallen rund 38 % aller bewilligten Forschungszulage-Vorhaben auf den IT- und Softwarebereich – damit ist die Branche der größte Einzelnutzer des FZulG. Trotzdem schöpfen viele IT-Unternehmen ihr Förderpotenzial nicht aus, weil sie Routineentwicklung nicht von experimenteller Entwicklung abgrenzen.

Warum Eigenanträge scheitern

Der FZulG-Antragsprozess ist technisch komplex und voller Fallstricke. BSFZ-Ablehnungen, fehlerhafte Kostenallokationen und versäumte Fristen kosten deutsche Unternehmen jährlich Millionen an nicht beanspruchter Förderung.

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Mit NOVARIS: 100 % Bewilligungsquote (Stand: März 2026)

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Von der Erstanalyse Ihrer F&E-Projekte über die BSFZ-Bescheinigung bis zur Auszahlung durch das Finanzamt – NOVARIS begleitet den gesamten Prozess. Erfolgsbasiert und ohne Risiko.

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Max Nodes
Max Nodes
Geschäftsführer & Gründer von NOVARIS Consulting. Spezialisiert auf die steuerliche Forschungsförderung (FZulG) mit 100% Bewilligungsquote. Mehr erfahren