KI-Readiness Check
Ist Ihr Unternehmen bereit für KI?
20 Fragen, 5 Kategorien, 5 Minuten. Finden Sie heraus, wo Ihr Unternehmen beim Thema Künstliche Intelligenz steht -- und wo die größten Lücken liegen.
Bevor es losgeht: Wohin dürfen wir Ihr Ergebnis senden?
Sie erhalten Ihre persönliche Auswertung direkt nach dem Check per E-Mail — mit allen Empfehlungen zum Nachlesen.
Ohne ein Dateninventar wissen Sie nicht, welche Grundlage für KI überhaupt vorhanden ist. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden.
Schlechte Datenqualität ist der häufigste Grund für gescheiterte KI-Projekte. "Garbage in, garbage out" gilt hier besonders.
Data Governance stellt sicher, dass KI-Modelle auf verlässlichen, konsistenten Daten trainiert werden -- und dass regulatorische Anforderungen erfüllt sind.
KI entfaltet ihren größten Nutzen, wenn Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert werden. Isolierte Datensilos begrenzen das Potenzial massiv.
Der schnellste KI-Einstieg führt über Software, die Sie schon besitzen. Wer das vorhandene KI-Potenzial kennt, vermeidet Doppel-Lizenzen und Parallel-Projekte -- und sammelt schnell erste Praxiserfahrung.
Eine zentrale Datenplattform ist das Fundament für skalierbare KI. Ohne sie verbringen Data Scientists 80% ihrer Zeit mit Datenbeschaffung statt Modellentwicklung.
KI-Lösungen müssen in bestehende Workflows integriert werden. Ohne APIs bleibt KI ein isoliertes Experiment statt eines produktiven Werkzeugs.
Ob Copilot, Dokumenten-Assistent oder KI-Agent: Der Nutzen entsteht erst durch die Anbindung an Ihre Daten und Systeme. Ohne geklärtes Hosting, saubere Berechtigungen und Auftragsverarbeitung wird jedes KI-Tool zum Compliance-Risiko.
KI ohne klaren Business-Case wird zum teuren Experiment. Die erfolgreichsten KI-Projekte lösen konkrete Geschäftsprobleme.
Ohne Roadmap verzetteln sich Unternehmen in zu vielen parallelen Experimenten. Eine klare Priorisierung maximiert den Return on Investment.
Ohne klare Erfolgskriterien können Sie nicht beurteilen, ob ein KI-Projekt funktioniert. Das führt zu endlosen Piloten ohne Entscheidung.
KI-Projekte brauchen dedizierte Ressourcen. Wenn KI "nebenbei" läuft, scheitert es an mangelnder Aufmerksamkeit und fehlenden Mitteln.
Interne Kompetenz ist entscheidend, um KI-Projekte zu steuern, Ergebnisse zu bewerten und Lösungen weiterzuentwickeln -- auch wenn externe Partner unterstützen.
KI verändert Prozesse und erfordert Investitionen. Ohne Rückendeckung der Führungsebene fehlen Budget, Entscheidungskraft und Change-Management.
Ohne einen Verantwortlichen bleibt KI ein Thema, über das alle reden, aber niemand handelt. Klare Ownership beschleunigt Fortschritt erheblich.
Seit Februar 2025 verlangt der EU AI Act nachweisbare KI-Kompetenz von allen, die mit KI arbeiten (Art. 4). Und: KI-Tools werden nur angenommen, wenn Mitarbeitende sie verstehen und ihnen vertrauen.
Der EU AI Act verlangt einen risikobasierten Umgang mit KI. Dafür müssen Sie wissen, welche KI-Anwendungen im Einsatz sind -- inklusive Schatten-KI und KI-Funktionen in eingekaufter Software -- und wie sie einzustufen sind.
KI-Modelle, die personenbezogene Daten verarbeiten, unterliegen der DSGVO. Verstöße können teuer werden -- und das Vertrauen von Kunden und Mitarbeitern zerstören.
87% der KI-Modelle schaffen es nie in die Produktion. Ein klarer Pfad vom Pilot zur Produktion ist der Unterschied zwischen KI als Experiment und KI als Wertschöpfung.
KI im Alltag braucht Leitplanken: Ohne Monitoring und Nutzungsregeln entstehen Schatten-KI, Qualitätsprobleme und unkontrollierte Kosten. Der AI Act verlangt zudem menschliche Aufsicht über KI-Systeme.
