AI Readiness Check: Is Your Company Ready?

Diese Fragen stellen wir in jedem KI-Readiness-Workshop. Beantworte ehrlich - es gibt keine falschen Antworten, nur Erkenntnisse. 1. Habt ihr einen konkreten Schmerzpunkt? Nicht "wir wollen auch KI" sondern "wir verbringen X Stunden mit Y und das nervt". Je konkreter das Problem, desto besser die Lösung. 2. Könnt ihr den Schmerzpunkt messen? Zeit, Geld, Fehlerquote. Wenn ihr nicht wisst was es heute kostet, wisst ihr nicht ob sich eine Lösung lohnt. 3. Habt ihr Zugang zu den relevanten Daten? In welchem System stecken die Daten? Wer kann Zugriff geben? Sind sie strukturiert? 4. Gibt es einen Sponsor im Management? KI-Projekte brauchen Budget und Entscheidungen. Ohne Management-Support wird es schwer. 5. Sind die Mitarbeiter offen für Veränderung? Die beste Technologie hilft nicht wenn niemand sie nutzt. Wie ist die Kultur? 6. Habt ihr IT-Ressourcen oder braucht ihr externe Hilfe? Ehrliche Einschätzung: Könnt ihr es selbst oder braucht ihr einen Partner? 7. Was ist das Budget für ein erstes Projekt? 15k? 50k? 100k? Das definiert den Scope des Möglichen. 8. Wann braucht ihr Ergebnisse? In 4 Wochen? 6 Monaten? 2 Jahren? Das definiert den Ansatz. 9. Was passiert nach dem Erfolg? Gibt es einen Plan für Skalierung? Weitere Use Cases? Oder ist es ein einmaliges Experiment? 10. Wer entscheidet am Ende? Wer gibt das Go? Eine Person? Ein Gremium? Wie lange dauert eine Entscheidung?

So interpretiert ihr eure Antworten: Kategorie A: Problem-Klarheit (Fragen 1-2) Wenn ihr keinen konkreten, messbaren Schmerzpunkt habt, startet noch nicht mit KI. Findet erst das Problem. Kategorie B: Daten-Readiness (Frage 3) Ohne Daten keine KI. Wenn die Antwort hier unklar ist, startet mit einer Daten-Bestandsaufnahme. Kategorie C: Organisatorische Readiness (Fragen 4-6) Sponsor + offene Kultur + Ressourcen = Grünes Licht. Wenn hier etwas fehlt, erst intern arbeiten. Kategorie D: Rahmenbedingungen (Fragen 7-10) Budget, Timeline, Skalierung, Entscheider. Je klarer das ist, desto reibungsloser das Projekt. Die Ampel: - Alles grün: Startet morgen - Gelbe Bereiche: Adressiert die erst - Rote Bereiche: Grundlagen-Arbeit nötig Was wir oft sehen: - Problem und Daten sind da ✓ - Management-Buy-in fehlt ✗ → Erst überzeugen, dann starten Oder: - Alle wollen KI ✓ - Kein konkreter Use Case ✗ → Erst Problem identifizieren

Was hindert Unternehmen am KI-Einstieg? Blocker 1: "Wir haben keine Daten" Stimmt fast nie. Die Daten sind da, nur nicht erschlossen. E-Mails, Dokumente, Excel-Listen, ERP-History - alles Daten. Lösung: Daten-Assessment machen. Ihr werdet überrascht sein was ihr habt. Blocker 2: "Das Management ist dagegen" Oft nicht dagegen, sondern nicht überzeugt. Fehlende Business Case, unklare ROI. Lösung: Klein anfangen. Ein konkreter Use Case mit klaren Zahlen. Erfolg zeigen. Blocker 3: "Unsere IT hat keine Zeit" Die IT wird immer überlastet sein. Das ist kein KI-spezifisches Problem. Lösung: Externe Unterstützung. Wir machen die Arbeit, IT gibt Zugang und reviewed. Blocker 4: "Datenschutz / Compliance" Berechtigte Bedenken. Aber kein Showstopper. DSGVO-konforme KI ist machbar. Lösung: Early involvement von Legal/Compliance. Saubere Architektur von Anfang an. Blocker 5: "Wir wissen nicht wo anfangen" Der ehrlichste Blocker. Und am einfachsten zu lösen. Lösung: Workshop. 1-2 Tage mit Experten. Danach wisst ihr genau wo anfangen.

Basierend auf 50+ KI-Readiness-Assessments: So startet ihr richtig. Woche 1-2: Orientierung - Internen Champion identifizieren (die Person die das Projekt vorantreibt) - Grobes Budget klären (nicht genau, aber Größenordnung) - Potenzielle Use Cases sammeln (brainstorming, noch nicht priorisieren) Woche 3-4: Assessment Mit uns oder alleine: - Use Cases bewerten (Impact vs. Machbarkeit) - Daten-Verfügbarkeit prüfen - Ressourcen-Bedarf schätzen - Top 3 Use Cases identifizieren Woche 5-6: Entscheidung - Use Case #1 auswählen - Scope definieren (MVP) - Timeline festlegen - Budget freigeben Woche 7+: Umsetzung - Projekt starten - Iterativ entwickeln - Früh testen - Lernen und anpassen Der wichtigste Tipp: Nicht zu lange planen. Die besten Learnings kommen aus dem Doing. Lieber nach 4 Wochen ein MVP als nach 6 Monaten ein perfekter Plan.

Du hast die Fragen durchgearbeitet. Was jetzt? Wenn ihr bereit seid: Bucht ein kostenloses Erstgespräch. 30 Minuten, in denen wir gemeinsam durchgehen wo ihr steht und was der sinnvollste erste Schritt wäre. Wenn ihr noch nicht bereit seid: Das ist okay. Arbeitet an den Blockers. Sammelt Daten. Findet einen Sponsor. Kommt wieder wenn es soweit ist. Was wir mitbringen: - Erfahrung aus 100+ KI-Projekten - Pragmatismus statt Perfektion - Fokus auf euren Business-Outcome - Ehrlichkeit (auch wenn es bedeutet "macht das nicht") Was ihr mitbringt: - Ein konkretes Problem - Die Bereitschaft es anders zu machen - Zugang zu Daten und Stakeholdern - 2-3 Stunden pro Woche für das Projekt Die Checkliste zum Download: Wir haben die 10 Fragen als PDF mit Scoring-System. Zum Ausdrucken, Durcharbeiten, Verteilen. [Link zur KI-Readiness-Checkliste] Bereit für das Gespräch?