Wo liegen Ihre relevanten Geschäftsdaten heute primär? Block 1 von 5 Datenreife
Wo liegen Ihre relevanten Geschäftsdaten heute primär? Wie gut sind Ihre Daten zugänglich, strukturiert und gepflegt?
Verstreut in Excel-Dateien, E-Mails und lokalen Laufwerken In mehreren Fachanwendungen, mit manuellen Exporten dazwischen Größtenteils in zentralen Systemen (ERP/CRM), teils verbunden In einem strukturierten Data Warehouse / Data Lake, API-zugänglich
Wie steht es um die Datenqualität in den Kernsystemen? Block 1 von 5 Datenreife
Wie steht es um die Datenqualität in den Kernsystemen? Wie gut sind Ihre Daten zugänglich, strukturiert und gepflegt?
Uneinheitlich, viele Dubletten, kaum Pflegeprozess Akzeptabel, wird bei Bedarf bereinigt, aber nicht systematisch Definierte Pflegeroutinen, Datenowner in Fachbereichen Data Governance etabliert, Qualität wird KPI-basiert gemessen
Wie schnell kommen Sie an historische Daten für eine fundierte Analyse? Block 1 von 5 Datenreife
Wie schnell kommen Sie an historische Daten für eine fundierte Analyse? Wie gut sind Ihre Daten zugänglich, strukturiert und gepflegt?
Das dauert Tage bis Wochen, wenn es überhaupt geht Mit manuellem Aufwand in 1–2 Tagen machbar Innerhalb weniger Stunden per Report oder Query In Minuten, Self-Service-Analytics für die Fachbereiche
Wie sind Ihre Kernprozesse heute dokumentiert? Block 2 von 5 Prozess-Reife
Wie sind Ihre Kernprozesse heute dokumentiert? Wie dokumentiert und automatisierbar sind Ihre Abläufe?
Im Kopf der Kolleg:innen, Tribal Knowledge In Word-Dokumenten oder auf SharePoint, oft veraltet Als BPMN-Modelle oder in einem Prozess-Wiki gepflegt Ausführbar modelliert und versioniert (z.B. in n8n, Camunda)
Welcher Anteil wiederkehrender Routinetätigkeiten ist bereits automatisiert? Block 2 von 5 Prozess-Reife
Welcher Anteil wiederkehrender Routinetätigkeiten ist bereits automatisiert? Wie dokumentiert und automatisierbar sind Ihre Abläufe?
Nahezu nichts, alles läuft manuell Einzelne Scripts / Makros, individuell gewartet Ausgewählte Prozesse per RPA oder Automatisierungstool Breit etabliert, neue Prozesse werden standardmäßig automatisiert gedacht
Wie gehen Sie mit Schnittstellen zwischen Systemen um? Block 2 von 5 Prozess-Reife
Wie gehen Sie mit Schnittstellen zwischen Systemen um? Wie dokumentiert und automatisierbar sind Ihre Abläufe?
Menschen kopieren Daten von System A nach System B Punkt-zu-Punkt-Integrationen, gewachsen und fragil Dedizierte Integrationsplattform / ESB im Einsatz API-First-Architektur mit dokumentierten Verträgen
Wo laufen Ihre geschäftskritischen Anwendungen? Block 3 von 5 IT & Souveränität
Wo laufen Ihre geschäftskritischen Anwendungen? Welche Kontrolle haben Sie über Ihre IT-Landschaft?
Überwiegend bei US-Hyperscalern (AWS, Azure, GCP) Gemischt, Cloud + eigenes Rechenzentrum ohne klare Strategie Hybrider Ansatz mit europäischen Cloud-Anteilen Überwiegend auf souveräner / europäischer Infrastruktur
Wie lizenz-/vendor-abhängig ist Ihr aktueller Stack? Block 3 von 5 IT & Souveränität
Wie lizenz-/vendor-abhängig ist Ihr aktueller Stack? Welche Kontrolle haben Sie über Ihre IT-Landschaft?
Hoch, ein Wechsel wäre extrem aufwändig Moderat, einige Kernsysteme sind austauschbar Bewusst gemischt mit Open-Source an strategischen Stellen Open-Source-first, kommerzielle Tools nur dort wo nötig
Wie ist es um Identity-Management und Zugriffssteuerung bestellt? Block 3 von 5 IT & Souveränität
Wie ist es um Identity-Management und Zugriffssteuerung bestellt? Welche Kontrolle haben Sie über Ihre IT-Landschaft?
Passwörter pro System, kein zentrales Identity-Konzept Active Directory / Entra ID, aber viele Ausnahmen Zentrales SSO für Kernanwendungen, Rollenmodell dokumentiert Modernes IAM (z.B. Authentik/Keycloak), MFA überall, auditierbar
Wie konkret ist der KI-Use-Case, den Sie angehen wollen? Block 4 von 5 Organisation & Use-Case
Wie konkret ist der KI-Use-Case, den Sie angehen wollen? Wie klar ist das Vorhaben, und wie bereit ist das Team?
Noch unklar, wir wollen erstmal „etwas mit KI" machen Wir haben Ideen, aber kein priorisiertes Vorgehen 1–2 Use-Cases mit grobem Business-Case umrissen Konkreter Use-Case mit messbarem ROI und Sponsor im Management
Welche Kompetenzen sind im Haus verfügbar? Block 4 von 5 Organisation & Use-Case
Welche Kompetenzen sind im Haus verfügbar? Wie klar ist das Vorhaben, und wie bereit ist das Team?
IT-Grundkenntnisse, aber niemand mit KI- oder Data-Erfahrung Einzelne Data-Analysts oder BI-Kolleg:innen Kleines Data/KI-Team (1–5 Personen) vorhanden Etabliertes Data-Science-/ML-Team mit Delivery-Erfahrung
Wie ist die Haltung im Unternehmen zu Veränderung durch KI? Block 4 von 5 Organisation & Use-Case
Wie ist die Haltung im Unternehmen zu Veränderung durch KI? Wie klar ist das Vorhaben, und wie bereit ist das Team?
Skepsis überwiegt, Sorge um Arbeitsplätze und Kontrolle Neugier in Teilen des Unternehmens, aber kein Mandat Geschäftsführung steht dahinter, Pilotprojekte laufen KI ist strategisches Ziel, Change-Management verankert
Gibt es KI-Richtlinien, die einen klaren Rahmen vorgeben? Block 5 von 5 Governance & Vision
Gibt es KI-Richtlinien, die einen klaren Rahmen vorgeben? Wie verbindlich und bekannt sind KI-Richtlinien, Strategie und Zukunftsbild?
Nein, der Umgang mit KI-Tools ist bisher ungeklärt Informelle Absprachen, aber keine verbindliche Regelung Richtlinien existieren, sind aber nicht allen bekannt oder akzeptiert Verbindliche KI-Richtlinien sind bekannt, akzeptiert und werden aktiv gelebt
Gibt es eine KI-Strategie, und ist sie im Unternehmen bekannt und akzeptiert? Block 5 von 5 Governance & Vision
Gibt es eine KI-Strategie, und ist sie im Unternehmen bekannt und akzeptiert? Wie verbindlich und bekannt sind KI-Richtlinien, Strategie und Zukunftsbild?
Nein, eine KI-Strategie existiert nicht In Ansätzen vorhanden, aber nicht kommuniziert Vorhanden und kommuniziert, Akzeptanz ist gemischt Klar formuliert, bekannt und im Unternehmen breit getragen
Hat das Unternehmen eine KI-Vision für die nächsten fünf Jahre? Block 5 von 5 Governance & Vision
Hat das Unternehmen eine KI-Vision für die nächsten fünf Jahre? Wie verbindlich und bekannt sind KI-Richtlinien, Strategie und Zukunftsbild?
Nein, ein solches Zukunftsbild fehlt vollständig In Führungskreisen diskutiert, aber noch nicht formuliert Formuliert und kommuniziert, aber noch kein breites Commitment Klare Vision, die aktiv von Führung und Belegschaft mitgetragen wird
AI-Readiness-Check · k-i-x.eu
1 Orientierung 0–13 2 Vorbereitet 14–26 3 Fortgeschritten 27–36 4 Pionier 37–45
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