KI-Readiness-Check — bewerte dein Unternehmen in 3 Minuten
Zwölf Fragen zu Daten, Prozessen, Technologie, Menschen, Führung und Governance. Du bekommst einen Score, einen Reifegrad und einen Startpunkt. Ohne E-Mail-Adresse.
Zwölf Aussagen, je vier Antworten. Antworte für deine Organisation, wie sie heute ist, nicht wie geplant. Dauert etwa drei Minuten; das vollständige Ergebnis siehst du hier, ohne E-Mail-Adresse.
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Dieser kostenlose KI-Readiness-Check bewertet, wie gut deine Organisation darauf vorbereitet ist, mit KI echte Ergebnisse zu erzielen – anhand der sechs Faktoren, die darüber entscheiden: Daten, Prozesse, Technologie, Menschen, Führung und Governance. Zwölf Aussagen, je vier Antworten, drei Minuten. Du bekommst einen Score von 100, einen Reifegrad, eine Aufschlüsselung nach Säulen und konkrete erste Schritte für die zwei schwächsten Bereiche – vollständig auf der Seite angezeigt, ohne E-Mail-Adresse.
Die meisten KI-Projekte, die scheitern, scheitern nicht am Modell. Sie scheitern, weil die Daten nicht zugänglich waren, der Prozess nie aufgeschrieben wurde, niemand für das Ergebnis verantwortlich war oder es keine Regel gab, was an einen externen Dienst geschickt werden darf. Das sind Readiness-Probleme, sie lassen sich vorab prüfen, und genau die prüft dieser Check. Ein hoher Score heißt nicht, dass KI dein Unternehmen im nächsten Quartal umkrempelt; er heißt, dass ein erstes Projekt eine faire Chance hat, eine Zahl zu liefern, die du der Geschäftsleitung zeigen kannst.
So funktioniert’s
- Beantworte jede der zwölf Aussagen für deine Organisation, wie sie heute ist. Sei ehrlich; das Ergebnis ist nur für dich.
- Klicke auf „Mein Ergebnis anzeigen“. Score, Reifegrad und Aufschlüsselung nach Säulen erscheinen unter den Fragen.
- Lies die Empfehlungen für deine zwei schwächsten Säulen. Sie sind das Erste, was du angehen solltest, und meist günstiger als das KI-Projekt selbst.
- Lade das Ergebnis herunter, wenn du es intern teilen willst, und entscheide dann, ob ein klar abgegrenztes erstes Projekt sinnvoll ist.
Häufige Fragen
Was bedeutet „bereit für KI“ eigentlich?
Dass die Voraussetzungen für ein erfolgreiches Projekt gegeben sind: zugängliche und einigermaßen saubere Daten, ein dokumentierter Prozess, der automatisiert werden soll, Systeme, die sich integrieren lassen, Menschen, die KI-Ergebnisse beurteilen können, eine Führung, die ein Ziel und einen Verantwortlichen benannt hat, und Regeln für Daten und Prüfung. Bei der Readiness geht es um die Organisation, nicht darum, welches Modell du wählst; Modelle sind heute der einfache Teil.
Ist ein niedriger Score schlecht?
Er ist normal. Die meisten kleinen und mittleren Unternehmen landen im Bereich „Erkundend“ oder „Aufstrebend“, weil niemand ihre Daten und Prozesse mit Blick auf KI aufgebaut hat. Ein niedriger Score ist eine nützliche Information: Er zeigt, welche Grundlagen du zuerst legen solltest, und deutet meist auf ein kleines Pilotprojekt mit Daten hin, die du bereits kontrollierst, statt auf eine große Plattformentscheidung.
Muss ich meine E-Mail-Adresse angeben, um das Ergebnis zu sehen?
Nein. Das vollständige Ergebnis wird auf der Seite angezeigt und kann heruntergeladen werden. Wer eine Selbsteinschätzung hinter ein E-Mail-Formular stellt, bekommt eine Liste von Leuten, die einen Score wollten, nicht von Leuten, die Hilfe wollen; wenn du reden möchtest, ist der Button da.
Wie wird der Score berechnet?
Jede Antwort bringt 0 bis 3 Punkte; die Summe wird auf 100 skaliert. Die Scores der Säulen verwenden dieselbe Skala über die beiden Fragen der jeweiligen Säule. Reifegrade: unter 40 Erkundend, 40 bis 64 Aufstrebend, 65 bis 84 Bereit, ab 85 Führend. Es ist eine strukturierte Selbsteinschätzung und spiegelt daher wider, was du weißt; ein echtes Audit stellt meistens fest, dass die Daten chaotischer sind als angenommen.
Wie sollte ein erstes KI-Projekt aussehen?
Klein, messbar und unspektakulär: eine wiederkehrende Aufgabe mit klarer Ein- und Ausgabe, eine eine Woche lang gemessene Ausgangsbasis, ein Verantwortlicher, ein Zeitrahmen von 6 bis 8 Wochen und ein Mensch, der die Ergebnisse prüft, bevor sie Kunden erreichen. Dokumentenverarbeitung, Antwortentwürfe aus einer Wissensdatenbank und interne Fragen und Antworten zu Unternehmensdokumenten sind die üblichen Kandidaten. Der KI-ROI-Rechner auf dieser Website hilft, den Nutzen abzuschätzen.
Die sechs Säulen und warum jede zählt
• Daten: KI ist nur so gut wie das, was sie lesen kann. Verstreute Tabellen und Postfächer sind das häufigste Hindernis.
• Prozesse: Was du nicht beschreiben kannst, kannst du nicht automatisieren. Eine schriftliche Anleitung mit Beispielen ist die Spezifikation.
• Technologie: APIs, Zugriffskontrolle und ein Ort, an dem Dinge laufen können. Ohne sie ist jedes Pilotprojekt ein Behelf.
• Menschen: Jemand muss beurteilen, wann die Ausgabe falsch ist, und Mitarbeitende brauchen Zeit und die Erlaubnis zu lernen.
• Führung: ein benanntes Ziel, ein Verantwortlicher und ein Budget. „KI nutzen“ ist kein Ziel.
• Governance: welche Daten das Haus verlassen dürfen, wer was prüft und wie sich eine Entscheidung im Nachhinein erklären lässt.
Nach dem Check
Behebe die zwei schwächsten Säulen parallel zu einem kleinen Pilotprojekt, nicht davor; erst das Pilotprojekt macht die Korrekturen konkret. Schule das Team auf die Tools, die es schon hat, bevor du neue kaufst. Und miss: eingesparte Stunden, Reaktionszeit, Fehlerquote – was auch immer du als Ziel benannt hast. Die Organisationen, die aus KI Nutzen ziehen, sind die, die das erste Projekt als Training betrachtet haben, nicht als Ziellinie.
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