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.
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.
KI-Training und -Inferenz benötigen oft GPU-Ressourcen. Ohne passende Infrastruktur bleiben Projekte im Proof-of-Concept stecken.
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.
MLOps -- der Betrieb von KI-Modellen in Produktion -- baut auf DevOps-Praktiken auf. Ohne Automatisierung wird jedes Modell-Update zum manuellen Kraftakt.
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.
KI-Tools werden nur angenommen, wenn Mitarbeiter sie verstehen und vertrauen. Data Literacy ist die Grundlage für eine datengetriebene Kultur.
Der EU AI Act macht KI-Governance zur Pflicht. Unternehmen, die jetzt Richtlinien einführen, sind regulatorisch und reputativ auf der sicheren Seite.
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-Modelle verlieren über Zeit an Qualität (Model Drift). Ohne Monitoring und Retraining können sich Fehler einschleichen, die erst spät auffallen.
