Nachdem ein erster KI-Anwendungsfall definiert und validiert wurde, stellt sich die entscheidende Frage: Ist das Unternehmen überhaupt bereit, ihn umzusetzen?
Viele Projekte scheitern nicht an der Idee – sondern an fehlenden Voraussetzungen: unstrukturierte Daten, unklare Prozesse, mangelnde Kompetenzen oder veraltete IT-Systeme. Der KI-Readiness-Check hilft, genau das zu erkennen. Er zeigt, wo Ihr Unternehmen aktuell steht, und gibt eine klare Orientierung, welche Schritte notwendig sind, um KI-Projekte realistisch und erfolgreich umzusetzen.
AI Readiness Assessment – Den Reifegrad systematisch bewerten
Der Reifegrad eines Unternehmens oder eines konkreten Use Cases wird entlang von vier zentralen Dimensionen analysiert. Diese bilden gemeinsam das Fundament einer nachhaltigen KI-Einführung – vom ersten Proof of Concept bis zur autonomen Anwendung.
Jede Dimension wird auf einer Skala von 0 („Not Ready“) bis 4 („Autonomy“) bewertet, um Stärken und Lücken sichtbar zu machen.
Dimension 1: Prozesse – Wie systematisch arbeitet Ihr Unternehmen?
- Wie klar sind Verantwortlichkeiten, Abläufe und Entscheidungspunkte definiert?
- Gibt es einheitliche Prozesse zur Datenerfassung und Fehlerbehandlung?
- Wie werden Soll-Ist-Vergleiche genutzt, um Optimierungen anzustoßen?
Praxisbeispiel: Ein Fertigungsunternehmen möchte KI zur Qualitätskontrolle einsetzen. Das Assessment zeigt: Die Prozessdokumentation ist unvollständig, Prüfroutinen unterscheiden sich zwischen Schichten – die KI hätte keine konsistente Datenbasis. Erst nach Standardisierung der Abläufe kann das Projekt sinnvoll starten.
Dimension 2: Daten – Das Rohmaterial der KI
- Zugriff auf historische und aktuelle Daten
- Klar definierte Input-/Output-Strukturen
- Qualitätssicherung und Feedbackmechanismen
- Datenschutz und Governance
Praxisbeispiel: Ein Energieversorger verfügt über Millionen Sensordaten aus Smart-Metern – allerdings in verschiedenen Formaten und Systemen. Erst die Einführung eines einheitlichen Datenmodells und eines Data-Lakes ermöglicht eine effiziente KI-Auswertung. Erkenntnis: KI braucht weniger „Big Data“ als vielmehr „Clean Data“.
Dimension 3: Mindset & Capabilities – Kultur schlägt Technologie
- Verfügbarkeit von Domänen- und Datenexpertise
- Bereitschaft zur kontinuierlichen Verbesserung
- Agiles Projektmanagement und interdisziplinäre Teams
- Kultur der Dokumentation und des Wissensaustauschs
Praxisbeispiel: Ein Logistikdienstleister investiert in KI-Tools, merkt aber, dass Mitarbeitende skeptisch reagieren („KI nimmt uns die Arbeit weg“). Erst durch Schulungen und die Einführung von „Data Champions“ wächst Akzeptanz und Engagement. Fazit: KI funktioniert nur, wenn Menschen sie verstehen und ihr vertrauen.
Dimension 4: Infrastruktur – Das technische Fundament
- Rechenleistung (Cloud / On-Premise)
- Schnittstellenoffenheit und API-Standards
- IT-Sicherheit und Datenkonnektivität
- Skalierbarkeit und Wartbarkeit der Systeme
Praxisbeispiel: Ein Handelsunternehmen möchte eine EmpfehlungskI im Online-Shop einsetzen, merkt jedoch, dass das ERP-System keine Echtzeitdaten liefert. Erst die Einführung moderner Schnittstellen ermöglicht personalisierte Empfehlungen. Erkenntnis: Infrastruktur ist kein Selbstzweck – sie schafft die Basis für Innovation.
Priorisierung – Wo lohnt sich der nächste Schritt zuerst?
- 🔝 Hoher Nutzen + hoher Reifegrad → Schnell umsetzbar (Quick Win)
- 💎 Hoher Nutzen + niedriger Reifegrad → Strategisches Zielprojekt
- ⚙️ Niedriger Nutzen → Verwerfen oder später prüfen
Praxisbeispiel: Ein Unternehmen erkennt, dass KI-gestützte Absatzprognosen kurzfristig machbar sind (ausreichende Daten, etablierte Prozesse), während eine vollautomatisierte Preissteuerung erst mittelfristig realisierbar ist. So entsteht eine klare Roadmap – mit Fokus auf Wirkung statt Wunschdenken.
Wenn Daten zum Geschäftsmodell werden
- 💾 Welche Datenquellen schaffen den größten Mehrwert?
- 💡 Wie fließen Daten in Produkte, Services oder Prozesse ein?
- 💰 Wie lässt sich aus Daten ein nachhaltiges Erlösmodell entwickeln?
Praxisbeispiel: Ein Maschinenbauer erkennt, dass er durch KI-gestützte Zustandsüberwachung nicht nur Servicekosten senken, sondern neue, datenbasierte Geschäftsmodelle entwickeln kann – etwa „Predictive Maintenance as a Service“. KI verändert damit nicht nur Prozesse, sondern ganze Wertschöpfungsketten.
Fazit: Klarheit schaffen, bevor man losläuft
Der KI-Readiness-Check ist kein theoretisches Tool, sondern ein praktischer Realitätscheck. Er zeigt transparent, wie weit ein Unternehmen wirklich ist – und was getan werden muss, um erfolgreich zu starten.
👏 Zusammengefasst:
- Reifegrad analysieren
- Use Cases priorisieren
- Geschäftsmodell datengetrieben denken
Bevor Sie in KI investieren, investieren Sie in Verständnis. Nur wer seine Ausgangslage kennt, kann den richtigen Weg wählen. 🚀
