KI-Readiness-Check: Ist Ihr Unternehmen bereit?

Diese Fragen stellen wir in jedem KI-Readiness-Workshop. Antworten Sie ehrlich. Es gibt keine falschen Antworten, nur Erkenntnisse.

1. Haben Sie einen konkreten Schmerzpunkt?
Nicht "wir wollen auch KI", sondern "wir verbringen X Stunden mit Y und das nervt". Ein konkretes Problem führt zu einer passenden Lösung.

2. Können Sie den Schmerzpunkt messen?
Messen Sie Zeit, Geld oder Fehlerquote. Ohne die heutigen Kosten wissen Sie nicht, ob sich eine Lösung lohnt.

3. Haben Sie Zugang zu den relevanten Daten?
In welchem System liegen die Daten? Wer gibt den Zugriff frei? Sind die Daten strukturiert?

4. Gibt es einen Sponsor in der Geschäftsführung?
KI-Projekte brauchen Budget und Entscheidungen. Ohne Rückhalt der Geschäftsführung wird es schwer.

5. Sind Ihre Mitarbeitenden offen für Veränderung?
Technologie hilft nur, wenn Menschen sie nutzen. Wie ist Ihre Kultur?

6. Haben Sie eigene IT-Ressourcen oder brauchen Sie externe Hilfe?
Schätzen Sie ehrlich ein: Schaffen Sie es selbst oder brauchen Sie einen Partner?

7. Welches Budget haben Sie für ein erstes Projekt?
Haben Sie ein Budget festgelegt? Das Budget bestimmt den möglichen Umfang.

8. Wann brauchen Sie Ergebnisse?
In 4 Wochen? In 6 Monaten? In 2 Jahren? Der Zeitrahmen bestimmt den Ansatz.

9. Was passiert nach dem Erfolg?
Gibt es einen Plan für die Skalierung? Folgen weitere Anwendungsfälle? Oder bleibt es ein einmaliges Experiment?

10. Wer entscheidet am Ende?
Wer gibt die Freigabe? Eine Person oder ein Gremium? Wie lange dauert eine Entscheidung?

So werten Sie Ihre Antworten aus:

Kategorie A: Klarheit über das Problem (Fragen 1 und 2)
Fehlt ein konkreter, messbarer Schmerzpunkt? Dann starten Sie noch nicht mit KI. Finden Sie zuerst das Problem.

Kategorie B: Daten-Readiness (Frage 3)
KI braucht Daten. Ist die Antwort hier unklar, starten Sie mit einer Bestandsaufnahme Ihrer Daten.

Kategorie C: Organisatorische Readiness (Fragen 4 bis 6)
Sponsor, offene Kultur und Ressourcen ergeben grünes Licht. Fehlt etwas davon, arbeiten Sie zuerst intern daran.

Kategorie D: Rahmenbedingungen (Fragen 7 bis 10)
Budget, Zeitplan, Skalierung und Entscheider: Klare Rahmenbedingungen machen das Projekt reibungsloser.

Die Ampel:

• Alles grün: Starten Sie jetzt.
• Gelbe Bereiche: Klären Sie diese Punkte zuerst.
• Rote Bereiche: Hier ist Grundlagenarbeit nötig.
• Problem und Daten sind da ✓

Diese Muster sehen wir oft:

• Rückhalt der Geschäftsführung fehlt ✗

→ Zuerst überzeugen, dann starten

Oder:

• Alle wollen KI ✓
• Ein konkreter Anwendungsfall fehlt ✗

→ Zuerst das Problem finden

Diese Blocker halten Unternehmen vom KI-Einstieg ab:

Blocker 1: "Wir haben keine Daten"
Das stimmt fast nie. Die Daten sind da, aber nicht erschlossen. E-Mails, Dokumente, Excel-Listen und die ERP-Historie sind alles Daten.

Lösung: Machen Sie eine Bestandsaufnahme Ihrer Daten. Sie werden überrascht sein, was Sie haben.

Blocker 2: "Die Geschäftsführung ist dagegen"
Oft ist sie nicht dagegen, sondern nicht überzeugt. Es fehlen ein Business Case und eine klare Nutzenrechnung.

Lösung: Fangen Sie klein an. Wählen Sie einen konkreten Anwendungsfall mit klaren Zahlen. Zeigen Sie den Erfolg.

Blocker 3: "Unsere IT hat keine Zeit"
Die IT ist fast immer ausgelastet. Das Problem betrifft nicht nur KI.

Lösung: Holen Sie sich externe Unterstützung. Wir übernehmen die Arbeit. Ihre IT gibt den Zugang frei und prüft die Ergebnisse.

Blocker 4: "Datenschutz und Compliance"
Die Bedenken sind berechtigt. Sie stoppen das Projekt aber nicht. DSGVO-konforme KI ist machbar.

Lösung: Binden Sie Rechtsabteilung und Compliance früh ein. Planen Sie die Architektur von Anfang an sauber.

Blocker 5: "Wir wissen nicht, wo wir anfangen sollen"
Diesen Blocker hören wir oft. Er lässt sich gut lösen.

Lösung: ein Strategieworkshop mit Fachleuten. Danach kennen Sie Ihren Einstieg.

Unsere Erfahrung aus über 50 KI-Readiness-Assessments zeigt diesen Einstieg:

Woche 1–2: Orientierung

• Internen Champion benennen: die Person, die das Projekt vorantreibt
• Budget grob klären: nicht genau, aber in der Größenordnung
• Mögliche Anwendungsfälle sammeln: im Brainstorming, noch ohne Priorisierung
• Anwendungsfälle nach Wirkung und Machbarkeit bewerten

Woche 3–4: Bewertung
Mit uns oder allein:

• Verfügbarkeit der Daten prüfen
• Ressourcenbedarf schätzen
• Drei Anwendungsfälle priorisieren
• Anwendungsfall Nummer 1 auswählen

Woche 5–6: Entscheidung

• Umfang als MVP festlegen
• Zeitplan festlegen
• Budget freigeben
• Projekt starten

Ab Woche 7: Umsetzung

• Iterativ entwickeln
• Früh testen
• Lernen und anpassen

Unser Tipp:
Planen Sie nicht zu lange. Die wertvollen Erkenntnisse entstehen in der Umsetzung. Ein frühes MVP zeigt Ihnen mehr als ein langer Plan.

Sie haben die Fragen durchgearbeitet. Wie geht es weiter?

Sie sind bereit:
Vereinbaren Sie ein kostenloses Erstgespräch. Darin klären wir gemeinsam, wo Sie stehen. Wir zeigen Ihnen den passenden ersten Schritt.

Sie sind noch nicht bereit:
Das ist in Ordnung. Arbeiten Sie an den Blockern. Sammeln Sie Daten. Gewinnen Sie einen Sponsor. Melden Sie sich, wenn Sie so weit sind.

Das bringen wir mit:

• Erfahrung aus über 100 KI-Projekten
• Pragmatismus statt Theorie
• Fokus auf Ihr Geschäftsergebnis
• Ehrlichkeit, auch wenn wir von einem Projekt abraten
• Ein konkretes Problem

Das bringen Sie mit:

• Die Bereitschaft, Dinge anders zu machen
• Zugang zu Daten und Beteiligten
• 2 bis 3 Stunden pro Woche für das Projekt

KI-Checkliste zum Download:
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