AI Readiness: Unternehmensbereitschaft für KI-Einsatz

ERKLÄRUNG

Einfach erklärt

AI Readiness bewertet, ob ein Unternehmen bereit ist, KI erfolgreich einzusetzen. Es geht nicht nur um Technologie – Daten, Menschen und Kultur sind genauso wichtig. Viele KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern weil die Grundlagen fehlen.

Die häufigsten Readiness-Lücken: Daten sind nicht strukturiert, nicht zugänglich oder von schlechter Qualität. Mitarbeiter haben keine KI-Kompetenz und Angst vor Veränderung. Prozesse sind nicht dokumentiert genug, um sie zu automatisieren. AI Readiness ist kein binärer Zustand, sondern ein Reifegrad-Modell – Unternehmen können gezielt an den schwächsten Dimensionen arbeiten, statt auf einen perfekten Zustand zu warten. Mitarbeiter haben keine KI-Kompetenz und Angst vor Veränderung. Prozesse sind nicht dokumentiert genug, um sie zu automatisieren. Und die Führungsebene hat unrealistische Erwartungen. AI Readiness Assessment hilft, diese Lücken systematisch zu identifizieren, bevor Geld in KI-Projekte investiert wird – und verhindert teure Fehlschläge.

Die fünf Dimensionen:

Dimension	Fragen	Reifegrad
Daten	Sind Daten verfügbar, sauber und zugänglich?	Niedrig → Hoch
Technologie	Ist die nötige Infrastruktur vorhanden?	Niedrig → Hoch
Prozesse	Gibt es klare Workflows für KI-Projekte?	Niedrig → Hoch
Menschen	Haben Teams die nötigen Skills?	Niedrig → Hoch
Kultur	Ist die Organisation offen für KI?	Niedrig → Hoch

Technischer Deep Dive

Quick Wins für mehr AI Readiness

Daten: Datenqualität verbessern, Silos aufbrechen, Daten-Governance einführen
Technologie: Cloud-Infrastruktur aufbauen, KI-APIs testen
Prozesse: Erste Use Cases identifizieren, PoC-Prozess etablieren
Menschen: KI-Schulungen, erste Data-Science-Kapazität aufbauen
Kultur: KI-Erfolge kommunizieren, Experimentierkultur fördern

Reifegrad-Modell

Exploring: Erste Experimente, kein produktiver KI-Einsatz
Experimenting: PoCs und Pilotprojekte, vereinzelte Erfolge
Formalizing: Standardisierte Prozesse, erste Modelle in Produktion
Optimizing: MLOps, skalierter KI-Einsatz, kontinuierliche Verbesserung
Transforming: KI als Kernkompetenz, datengetriebene Entscheidungen

ANALOGIE

AI Readiness ist wie die Vorbereitung auf einen Marathon: Du brauchst nicht nur gute Schuhe (Technologie), sondern auch Training (Kompetenzen), einen Plan (Strategie) und die richtige Ernährung (Daten).

WICHTIGSTE PUNKTE

Bewertet, ob ein Unternehmen die Voraussetzungen für erfolgreichen KI-Einsatz erfüllt

Umfasst fünf Dimensionen: Daten, Technologie, Prozesse, Menschen und Kultur

Hilft, realistische Erwartungen zu setzen und Lücken zu identifizieren

ANWENDUNGSFÄLLE

KI-Strategie

Assessment vor der Entwicklung einer KI-Roadmap

Investitionsentscheidung

Bewertung, ob ein Unternehmen bereit für KI-Investitionen ist

Gap-Analyse

Identifikation von Lücken in Daten, Skills oder Infrastruktur

HÄUFIGE FRAGEN

Was ist die wichtigste Voraussetzung für KI?

Daten. Ohne qualitativ hochwertige, zugängliche Daten funktioniert kein KI-Projekt. Viele Unternehmen unterschätzen den Aufwand für Datenaufbereitung und -governance.

Wie lange dauert es, AI-ready zu werden?

Das hängt vom Ausgangspunkt ab. Für einfache LLM-Integration (API-basiert): Wochen. Für eigene ML-Modelle mit eigenen Daten: Monate bis Jahre. Der Schlüssel: Klein anfangen und iterativ wachsen.

Wie kann ein Unternehmen seine AI Readiness bewerten?

Ein Unternehmen kann seine AI Readiness bewerten, indem es eine Analyse seiner Dateninfrastruktur, technologischen Ressourcen, internen Prozesse und Mitarbeiterkompetenzen durchführt. Tools und Frameworks zur Bewertung der digitalen Reife können ebenfalls hilfreich sein.

Welche Schritte sind notwendig, um die AI Readiness zu verbessern?

Um die AI Readiness zu verbessern, sollten Unternehmen in Schulungen für Mitarbeiter investieren, Datenmanagementpraktiken optimieren und geeignete Technologien implementieren. Eine klare Strategie zur Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse ist ebenfalls entscheidend.

TOOLS & RESSOURCEN

Microsoft AI Readiness Assessment

Online-Assessment für KI-Bereitschaft

Google Cloud AI Readiness

Framework zur Bewertung der KI-Reife

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