AI Readiness Check: Ist dein Unternehmen bereit für KI?

"Wir müssen was mit KI machen" – diesen Satz hört man in jeder Geschäftsführung. Aber die entscheidende Frage kommt selten: Sind wir überhaupt bereit dafür?

KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie. Sie scheitern an fehlenden Voraussetzungen. Dieser AI Readiness Check zeigt dir, wo dein Unternehmen steht – und was du tun musst, bevor du in KI investierst.

Die 5 Dimensionen der KI-Bereitschaft

Dimension 1: Daten-Reife

Ohne gute Daten keine gute KI. Punkt.

Checkliste Daten-Reife:

Auswertung:

• 0-3 Punkte: Daten-Infrastruktur aufbauen zuerst
• 4-6 Punkte: Fokussierte Verbesserungen nötig
• 7-10 Punkte: Bereit für datenbasierte KI

Quick Wins für Daten-Reife:

1. Dateninventur durchführen (wo liegt was?)
2. Master Data Management einführen
3. Automatische Datenpipelines aufsetzen
4. Datenqualitäts-Dashboards erstellen

Dimension 2: Technologie-Reife

Nicht jede IT-Landschaft ist KI-ready.

Checkliste Technologie-Reife:

Auswertung:

• 0-3 Punkte: Technologie-Modernisierung priorisieren
• 4-6 Punkte: Gezielte Upgrades vor KI-Projekten
• 7-10 Punkte: Technisch bereit für KI

Quick Wins für Technologie-Reife:

1. Cloud-Strategie entwickeln
2. APIs für Kernsysteme schaffen
3. DevOps-Praktiken einführen
4. Security-Audit durchführen

Dimension 3: Organisations-Reife

KI braucht mehr als Technologie – sie braucht die richtige Organisation.

Checkliste Organisations-Reife:

Auswertung:

• 0-3 Punkte: Kultur-Arbeit vor Technologie-Projekten
• 4-6 Punkte: Parallel Kultur und Technologie entwickeln
• 7-10 Punkte: Organisatorisch bereit für KI

Quick Wins für Organisations-Reife:

1. Cross-funktionale Teams etablieren
2. Innovations-Budget bereitstellen
3. Fail-fast-Piloten fördern
4. Transparente Kommunikation

Dimension 4: Kompetenz-Reife

Wer soll die KI eigentlich bedienen?

Checkliste Kompetenz-Reife:

Auswertung:

• 0-3 Punkte: Upskilling-Programm starten
• 4-6 Punkte: Gezielte Schulungen
• 7-10 Punkte: Kompetenz vorhanden

Quick Wins für Kompetenz-Reife:

1. KI-Grundlagen-Training für alle
2. Data Literacy-Programm
3. KI-Champions in Fachabteilungen
4. Learning-by-Doing in Piloten

Dimension 5: Strategie-Reife

Ohne Plan wird KI zum teuren Experiment.

Checkliste Strategie-Reife:

Auswertung:

• 0-3 Punkte: Strategie entwickeln vor Implementierung
• 4-6 Punkte: Strategie schärfen
• 7-10 Punkte: Strategisch bereit für KI

Quick Wins für Strategie-Reife:

1. Use-Case-Workshop durchführen
2. Business Case pro Use Case
3. KI-Governance-Framework etablieren
4. Roadmap mit Meilensteinen

Dein Gesamt-Score

Addiere deine Punkte aus allen Dimensionen:

Typische Gaps und wie du sie schließt

Gap: Daten-Chaos

Symptome:

• Niemand weiß, welche Daten es gibt
• Jede Abteilung hat eigene Excel-Listen
• Datenqualität ist "gefühlt okay"

Lösung:

1. Dateninventur (2-4 Wochen)
2. Data Governance einführen
3. Zentrale Datenhaltung aufbauen
4. Qualitäts-KPIs definieren

Zeitrahmen: 3-6 Monate für Grundlagen

Gap: Technologie-Schulden

Symptome:

• Legacy-Systeme ohne APIs
• Alles On-Premise
• "Das System ist 15 Jahre alt"

Lösung:

1. Modernisierungs-Roadmap
2. API-Layer über Legacy-Systemen
3. Schrittweise Cloud-Migration
4. Middleware für Integration

Zeitrahmen: 6-18 Monate

Gap: Widerstand in der Organisation

Symptome:

• "Das funktioniert bei uns nicht"
• Angst vor Jobverlust
• Passiver Widerstand gegen Veränderung

Lösung:

1. Transparente Kommunikation (KI ergänzt, ersetzt nicht)
2. Frühe Einbindung in Piloten
3. Erfolgsgeschichten teilen
4. Change Management professionell aufsetzen

Zeitrahmen: Kontinuierlich

Mehr dazu: Human-Centered AI erklärt die psychologischen Aspekte.

Gap: Fehlende Skills

Symptome:

• "Wir haben niemanden, der das kann"
• IT ist bereits ausgelastet
• Data Science ist Fremdwort

Lösung:

1. Upskilling-Programm starten
2. Externe Expertise hinzuziehen
3. AI-Literacy für alle Mitarbeiter
4. Champions in Fachabteilungen

Zeitrahmen: 3-12 Monate

Die häufigsten Fehler bei der Readiness-Bewertung

Fehler 1: Selbstüberschätzung

Problem: "Unsere Daten sind gut" – ohne es geprüft zu haben.

Lösung: Objektive Assessments durch Externe, Stichproben-Audits.

Fehler 2: Technologie-Fokus

Problem: "Wir haben Cloud, also sind wir bereit"

Lösung: Alle 5 Dimensionen gleichwertig bewerten.

Fehler 3: Top-Down ohne Basis

Problem: Management sagt "bereit", Fachabteilungen sehen Chaos.

Lösung: Bottom-up-Assessment, Mitarbeiter-Befragung.

Fehler 4: Einmal-Assessment

Problem: Readiness-Check vor 2 Jahren, seitdem nicht aktualisiert.

Lösung: Jährliche Re-Evaluation, vor jedem größeren Projekt.

Dein Aktionsplan

Wenn dein Score < 20 ist:

Phase 1: Basics (Monat 1-6)

• Dateninventur und -bereinigung
• Cloud-Strategie entwickeln
• Change Management vorbereiten
• Basis-Schulungen durchführen

Phase 2: Fundament (Monat 7-12)

• Daten-Infrastruktur aufbauen
• Erste APIs schaffen
• Kultur-Arbeit fortsetzen
• KI-Grundlagen vermitteln

Phase 3: Erste Schritte (Monat 13-18)

• Kleiner Pilot mit externem Support
• Learnings dokumentieren
• Organisation weiterentwickeln

Wenn dein Score 20-35 ist:

Phase 1: Lücken schließen (Monat 1-3)

• Kritischste Gaps identifizieren
• Gezielte Maßnahmen umsetzen
• Use Cases priorisieren

Phase 2: Pilot (Monat 4-6)

• Ein fokussierter Use Case
• Mit externem Partner
• Change Management parallel

Phase 3: Skalierung (Monat 7-12)

• Learnings anwenden
• Weitere Use Cases
• Internes Know-how aufbauen

Wenn dein Score > 35 ist:

Phase 1: Strategie (Monat 1)

• Use-Case-Priorisierung
• Roadmap erstellen
• Ressourcen allokieren

Phase 2: Implementierung (Monat 2-6)

• Mehrere parallele Piloten möglich
• Build vs. Buy entscheiden
• Governance etablieren

Phase 3: Skalierung (Monat 7+)

• Erfolgreiche Piloten ausrollen
• KI-Kompetenzzentrum aufbauen
• Continuous Improvement

Fazit

KI-Readiness ist kein binärer Zustand. Es ist ein Spektrum – und die meisten Unternehmen starten irgendwo in der Mitte.

Der Schlüssel: Ehrlich bewerten, wo du stehst. Dann systematisch verbessern. Wer die Voraussetzungen schafft, bevor er in KI investiert, gehört zu den 30%, deren Projekte erfolgreich werden.

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