Wissenschaftlich fundierte Methodik

Wie wir Ihre KI-Bereitschaft bewerten

Unser AI-Readiness-Assessment basiert auf etablierten Frameworks führender Forschungsinstitute und Beratungsunternehmen. Erfahren Sie mehr über unsere wissenschaftlich fundierte Bewertungsmethodik.

Die 7 Dimensionen der AI-Readiness

Unser multidimensionaler Ansatz erfasst alle kritischen Aspekte der KI-Bereitschaft in Ihrem Unternehmen.

Strategie & Governance

Gewichtung: 15%

KI-Vision, Führungsunterstützung und Governance-Strukturen

Bewertungskriterien:

Existenz einer dokumentierten KI-Strategie
Verknüpfung mit Geschäftszielen
Executive Sponsorship und Leadership
KI-Governance-Strukturen und -Richtlinien
Priorisierte Anwendungsfälle mit ROI-Bewertung

Datenqualität & -verfügbarkeit

Gewichtung: 20%

Datenbasis, Integration und Qualitätsmanagement

Bewertungskriterien:

Qualität und Vollständigkeit der Daten
Integration verschiedener Datenquellen
Data Governance und Masterdatenmanagement
Datenzugänglichkeit für KI-Anwendungen
Datenschutz und Compliance-Maßnahmen

IT-Infrastruktur & Technologie

Gewichtung: 18%

Cloud-Readiness, Rechenleistung und Systemarchitektur

Bewertungskriterien:

Skalierbare IT-Infrastruktur für KI-Workloads
Cloud-Services und moderne Architektur
API-Orientierung und Microservices
MLOps-Pipelines und Deployment-Fähigkeiten
Sicherheitskonzepte für KI-Systeme

Mitarbeiter & Kompetenzen

Gewichtung: 17%

KI-Skills, Schulungsprogramme und Expertenteams

Bewertungskriterien:

Verfügbarkeit von KI-Fachkräften
Schulungs- und Upskilling-Programme
Bereichsübergreifende KI-Teams
Data Literacy in der Organisation
Rekrutierungs- und Retentionsstrategien

Prozesse & Organisation

Gewichtung: 12%

Digitalisierungsgrad, Agilität und KPI-Tracking

Bewertungskriterien:

Digitalisierung der Kerngeschäftsprozesse
Agile Methoden und iterative Entwicklung
KPI-Systeme und Erfolgsmessung
Integration von KI in bestehende Workflows
Prozessoptimierung und Standardisierung

Kultur & Change Management

Gewichtung: 10%

Innovationsbereitschaft, Mitarbeiterakzeptanz und Wandelfähigkeit

Bewertungskriterien:

Innovationskultur und Experimentierfreude
Mitarbeiterakzeptanz gegenüber KI
Change-Management-Kompetenzen
Lernende Organisation und Fehlertoleranz
Kommunikation und Transparenz

Ethik & Verantwortung

Gewichtung: 8%

KI-Ethik-Richtlinien, Bias-Erkennung und Transparenz

Bewertungskriterien:

KI-Ethik-Richtlinien und Prinzipien
Bias-Detection und Fairness-Tests
Transparenz und Erklärbarkeit
Compliance mit Regulierung (EU AI Act)
Verantwortungsvolle KI-Entwicklung

Unser 5-Stufen-Reifegradmodell

Basierend auf Ihren Antworten ordnen wir Ihr Unternehmen einem von fünf Reifegraden zu und geben passende Handlungsempfehlungen.

1

KI-Anfänger

0-20%

Erste Überlegungen zu KI, aber noch keine konkreten Schritte

Charakteristika:

  • Keine oder minimale KI-Erfahrung
  • Grundlegende Dateninfrastruktur
  • Traditionelle IT-Landschaft
  • Wenig Bewusstsein für KI-Potenziale

Empfehlungen:

  • KI-Grundlagen-Schulungen für Führungskräfte
  • Identifikation erster Anwendungsfälle
  • Aufbau einer Datenstrategie
  • Externe Beratung für Roadmap-Entwicklung
2

KI-Einsteiger

21-40%

Erste KI-Experimente und Pilotprojekte gestartet

Charakteristika:

  • Einzelne KI-Pilotprojekte
  • Grundlegende Datenqualität vorhanden
  • Interesse der Führungsebene
  • Erste KI-Kompetenzen aufgebaut

Empfehlungen:

  • Skalierung erfolgreicher Pilotprojekte
  • Aufbau eines KI-Teams
  • Verbesserung der Datenintegration
  • Entwicklung einer KI-Strategie
3

KI-Experimentierer

41-60%

Mehrere KI-Projekte in verschiedenen Bereichen

Charakteristika:

  • Mehrere laufende KI-Projekte
  • Etablierte Datenmanagement-Prozesse
  • Dedizierte KI-Ressourcen
  • Erste messbare Erfolge

Empfehlungen:

  • Etablierung von KI-Governance
  • Ausbau der technischen Infrastruktur
  • Förderung der KI-Kultur
  • Systematische Erfolgsmessung
4

KI-Fortgeschrittener

61-80%

KI ist integraler Bestandteil der Geschäftsstrategie

Charakteristika:

  • KI in mehreren Geschäftsbereichen etabliert
  • Professionelle KI-Organisation
  • Skalierbare technische Plattform
  • Messbare Geschäftsvorteile

Empfehlungen:

  • Expansion in neue Anwendungsbereiche
  • Aufbau von KI-Partnerschaften
  • Entwicklung eigener KI-Lösungen
  • Thought Leadership etablieren
5

KI-Vorreiter

81-100%

KI als strategischer Wettbewerbsvorteil und Innovationstreiber

Charakteristika:

  • KI durchdringt alle Geschäftsbereiche
  • Kontinuierliche Innovation
  • Branchenführerschaft bei KI
  • Starke KI-Kultur und -Kompetenzen

Empfehlungen:

  • Entwicklung disruptiver KI-Geschäftsmodelle
  • Aufbau von KI-Ökosystemen
  • Investition in Forschung und Entwicklung
  • Mentoring anderer Unternehmen

Wissenschaftliche Grundlagen

Unser Assessment basiert auf den renommiertesten KI-Readiness-Frameworks und wird kontinuierlich mit aktuellen Forschungsergebnissen abgeglichen.

Gartner AI Maturity Model
7-Säulen-Framework für Unternehmens-KI-Reife mit detailliertem Scoring

Unser Beitrag:

Strukturierung der Bewertungsdimensionen und Reifegrad-Definitionen

McKinsey Global AI Survey
Jährliche Studie zur KI-Adoption mit 5-Dimensionen-Ansatz

Unser Beitrag:

Benchmarking-Daten und Best Practices aus der Praxis

OECD AI Principles
Internationale Standards für vertrauenswürdige KI-Entwicklung

Unser Beitrag:

Ethik- und Governance-Kriterien für verantwortungsvolle KI

EU ALTAI Guidelines
Assessment List for Trustworthy AI der Europäischen Union

Unser Beitrag:

Compliance-Anforderungen und Transparenz-Standards

Microsoft AI Maturity Model
5-Stufen-Modell mit Fokus auf Kultur und Change Management

Unser Beitrag:

Berücksichtigung organisatorischer und kultureller Faktoren

Cisco AI Readiness Index
Globale Studie zur KI-Bereitschaft mit 6-Pillar-Framework

Unser Beitrag:

Aktuelle Marktdaten und Branchenvergleiche

Qualitätssicherung & Validierung

Unser Assessment durchläuft kontinuierliche Qualitätskontrollen und wird regelmäßig mit Marktdaten validiert.

Validierung & Benchmarking
  • Kontinuierlicher Abgleich mit aktuellen Studien
  • Validierung durch Experteninterviews
  • Benchmarking mit Branchendurchschnitten
  • Regelmäßige Kalibrierung der Bewertungslogik
DACH-Spezifische Anpassungen
  • Berücksichtigung der DSGVO-Anforderungen
  • Integration des EU AI Act
  • Mittelstandsspezifische Bewertungskriterien
  • Kulturelle und regulatorische Besonderheiten

Testen Sie unsere Methodik

Erleben Sie selbst, wie unser wissenschaftlich fundiertes Assessment Ihre KI-Bereitschaft präzise und umfassend bewertet.

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