Assessment zu KI-Bereitschaft und Reifegrad der KI-Einführung

Finden Sie heraus, wie weit KI in Ihrer Organisation wirklich verbreitet ist.

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Was ist ein Assessment zum Reifegrad der KI-Einführung?

Um KI in einer ganzen Organisation einzuführen, braucht es Strategie, Führung, Kompetenzen, Daten, Governance und einen klaren Blick darauf, was KI tatsächlich leistet. Die Tools sind der einfache Teil. Mit diesem Assessment kann ein Führungsteam alles andere strukturiert bewerten. Es umfasst 25 Dimensionen in sieben Bereichen: von KI-Strategie und Rückhalt durch die Geschäftsleitung über die Einführung in den Fachbereichen, Menschen und Kompetenzen, Daten und Grundlagen sowie Governance bis hin zur Wertrealisierung. Jede Dimension wird auf einer fünfstufigen Skala von Ad hoc bis Optimiert bewertet. Die Ergebnisse zeigen, wo KI fester Bestandteil der Arbeit ist, wo improvisiert wird und wo die Governance der Einführung hinterherhinkt. Nutzen Sie das Assessment, um eine Ausgangsbasis festzulegen und sich im Führungskreis darauf zu einigen, wie viel Risiko Sie für wie viel Ambition eingehen wollen. Außerdem können Sie damit den Fortschritt verfolgen, während die Einführung voranschreitet.

Abmessungen

KI-Strategie & Vision

Ob die Organisation eine klare, gemeinsame Ausrichtung für KI hat: warum sie wichtig ist, wie weit man gehen will und welche Anwendungsfälle unterstützt werden.

  • Strategische Ausrichtung bei KI

    Die Organisation hat ein klares, ausformuliertes Verständnis davon, warum KI wichtig ist, wo sie hineinpasst und was sie verändern soll.

    1. Ad hocÜber KI wird reaktiv gesprochen; es gibt kein gemeinsames Verständnis, warum sie wichtig ist oder wo sie hineinpasst.
    2. Im AufbauEinige Führungskräfte haben Ansichten zu KI; daraus ergibt sich keine Ausrichtung für die Organisation.
    3. DefiniertEine schriftlich festgehaltene KI-Ausrichtung existiert, und die meisten Führungskräfte können sie einheitlich wiedergeben.
    4. GesteuertDie KI-Ausrichtung prägt Jahresplanung und Investitionen; sie wird überprüft, wenn sich das Umfeld verändert.
    5. OptimiertKI ist Teil der Kernstrategie der Organisation; jeder Bereich versteht seine Rolle bei der Umsetzung.

  • Ambition vs. Risikobereitschaft

    Die Organisation hat geklärt, wie weit sie die KI-Einführung vorantreiben will und wie viel Risiko sie dabei akzeptiert.

    1. Ad hocAmbition und Vorsicht schwanken von Fall zu Fall; es gibt keine stabile Haltung.
    2. Im AufbauDie Führung hat Vorstellungen zu Ambition und Risiko, diese sind im Unternehmen aber nicht abgestimmt.
    3. DefiniertEs gibt eine klare Haltung dazu, wie offensiv die Organisation KI vorantreibt und welche Risiken sie akzeptiert.
    4. GesteuertDie Haltung wird überprüft, wenn sich Technologie und Regulierung weiterentwickeln; Zielkonflikte werden explizit abgewogen.
    5. OptimiertAmbition und Risiko werden als eine gemeinsame Entscheidung gesteuert; Teams wissen sicher, was erlaubt ist und was nicht.

  • Portfolio der Anwendungsfälle

    Die Organisation weiß, in welche KI-Anwendungsfälle sie bereichsübergreifend investiert und warum diese ausgewählt wurden.

    1. Ad hocAnwendungsfälle entstehen dort, wo sich jemand dafür starkmacht; es gibt keinen Blick auf das Gesamtportfolio.
    2. Im AufbauEine Liste von KI-Initiativen existiert; die Auswahlkriterien sind uneinheitlich.
    3. DefiniertEin Portfolio von KI-Anwendungsfällen wird gepflegt, mit einer gemeinsamen Begründung für Aufnahme und Priorität.
    4. GesteuertDas Portfolio ist ausgewogen zwischen Quick Wins, strategischen Wetten und Grundlagenarbeit; es wird regelmäßig überprüft.
    5. OptimiertAnwendungsfälle werden auf Basis von Belegen aufgenommen, pausiert und beendet; das Portfolio ist ein bewusst eingesetztes Steuerungsinstrument.

Führung & Rückhalt

Ob die oberste Führungsebene Verantwortung für KI übernimmt, sie glaubwürdig finanziert, selbst nutzt und unternehmensweit koordiniert.

  • Verantwortung auf Führungsebene

    Eine Führungskraft der obersten Ebene ist für KI insgesamt verantwortlich und hat die Befugnis, bereichsübergreifend zu entscheiden.

    1. Ad hocNiemand ist für KI verantwortlich; wer am lautesten ist, bringt die Dinge voran.
    2. Im AufbauDie Verantwortung liegt bei einem Bereich (oft der IT) und deckt nicht die ganze Breite der KI-Arbeit ab.
    3. DefiniertEine namentlich benannte Führungskraft der obersten Ebene ist organisationsweit für KI verantwortlich.
    4. GesteuertDie verantwortliche Person hat die Befugnis, das Budget und die Reichweite, um bereichsübergreifende Entscheidungen durchzusetzen.
    5. OptimiertDie Verantwortung für KI ist fest in der Arbeitsweise der Organisation verankert; Nachfolge und Kontinuität sind eingeplant.

  • Investitionszusage

    Die Organisation investiert in KI in einem Umfang, der ihrer erklärten Ambition entspricht, und die Finanzierung ist planbar.

    1. Ad hocKI-Investitionen bestehen aus dem Budget, das sich von Fall zu Fall zusammenkratzen lässt.
    2. Im AufbauEs gibt eine gewisse Finanzierung; sie entspricht nicht der Ambition, von der die Führung spricht.
    3. DefiniertEin finanzierter KI-Plan mit planbarem Budgetrahmen liegt vor.
    4. GesteuertInvestitionen werden an Ergebnissen ausgerichtet; Umschichtungen zwischen Initiativen sind normal.
    5. OptimiertDie Finanzierung wird auf Basis von Belegen hoch- oder heruntergefahren; KI-Investitionen werden wie jede andere strategische Verpflichtung behandelt.

  • Sichtbare Nutzung durch die Führung

    Führungskräfte nutzen KI selbst und sprechen offen darüber; sie verlangen die KI-Einführung nicht von anderen, ohne selbst mitzumachen.

    1. Ad hocFührungskräfte verlangen vom Rest des Unternehmens, KI einzuführen, nutzen sie aber selbst nicht.
    2. Im AufbauEinige Führungskräfte nutzen KI persönlich; andere sehen das als Aufgabe anderer.
    3. DefiniertDie meisten Führungskräfte nutzen KI in ihrer eigenen Arbeit und sprechen offen darüber.
    4. GesteuertDie KI-Nutzung der Führung ist für die Teams sichtbar und prägt die Erwartungen.
    5. OptimiertFührungskräfte leben KI-Nutzung als grundlegende berufliche Kompetenz vor; die Botschaft von oben ist einheitlich und glaubwürdig.

  • Bereichsübergreifende Koordination

    KI-Arbeit wird bereichsübergreifend koordiniert, statt dass jedes Team eigenständig Tools kauft, Richtlinien schreibt und Pilotprojekte durchführt.

    1. Ad hocDie Bereiche betreiben KI-Arbeit unabhängig voneinander; Doppelarbeit, widersprüchliche Tools und widersprüchliche Richtlinien sind üblich.
    2. Im AufbauEs gibt eine gewisse Koordination; die Abstimmung ist informell und hängt von persönlichen Beziehungen ab.
    3. DefiniertEin ständiges Gremium oder eine eigene Funktion koordiniert die KI-Arbeit im gesamten Unternehmen.
    4. GesteuertDie Koordination führt zu konkreten Entscheidungen, etwa zu gemeinsamen Tools, gemeinsamen Standards und bereichsübergreifendem Lernen.
    5. OptimiertBereichsübergreifende Koordination bei KI ist die normale Arbeitsweise der Organisation; kein Bereich muss es allein herausfinden.

Einführung in den Fachbereichen

Wie breit und tief KI tatsächlich im Unternehmen genutzt wird und ob die Einführung zwischen kundennaher und interner Arbeit ausgewogen ist.

  • Abdeckung der Fachbereiche

    KI wird in den wichtigsten Unternehmensbereichen aktiv genutzt (Personal, Finanzen, Betrieb, Vertrieb, Marketing, Support, Produkt), nicht nur in ein oder zwei davon.

    1. Ad hocEin oder zwei Bereiche experimentieren mit KI; der Rest der Organisation nicht.
    2. Im AufbauMehrere Bereiche haben begonnen; Abdeckung und Tiefe variieren stark.
    3. DefiniertDie meisten wichtigen Bereiche haben mindestens einen relevanten KI-Einsatz im Produktivbetrieb.
    4. GesteuertAlle wichtigen Bereiche nutzen KI passend zu ihrer Arbeit; Lücken sind sichtbar und werden angegangen.
    5. OptimiertKI ist Teil der Arbeitsweise jedes Bereichs; die Frage ist nicht mehr ob, sondern wie gut.

  • Tiefe innerhalb der Bereiche

    Wo KI genutzt wird, geschieht das substanziell: eingebettet in Arbeitsabläufe und nicht nur am Rand angeflanscht.

    1. Ad hocDie KI-Nutzung ist oberflächlich (hier ein Chatbot, dort ein Entwurfstool); kaum Auswirkungen auf die tägliche Arbeit.
    2. Im AufbauEinige Bereiche nutzen KI in echten Arbeitsabläufen; viele behandeln sie als Zusatz.
    3. DefiniertBereiche, die KI nutzen, setzen sie sinnvoll und eingebettet in ihre Arbeitsabläufe ein.
    4. GesteuertDie Tiefe wird gemessen; die Bereiche werden über eine oberflächliche Einführung hinaus zu echter Veränderung geführt.
    5. OptimiertKI ist in jedem nutzenden Bereich fest in die Arbeit eingewoben; die Grenze zwischen Abläufen mit und ohne KI ist verschwunden.

  • Balance zwischen Front-Office und Back-Office

    Die KI-Einführung ist zwischen kundennaher Arbeit und internen Abläufen ausgewogen, statt sich auf eine Seite des Unternehmens zu konzentrieren.

    1. Ad hocKI konzentriert sich auf eine Seite des Unternehmens; die andere ist weitgehend unberührt.
    2. Im AufbauEs gibt eine gewisse Balance; auf einer Seite bestehen weiterhin große Lücken.
    3. DefiniertSowohl im Front-Office als auch im Back-Office ist KI in relevantem Umfang eingeführt.
    4. GesteuertDie Balance ist bewusst gewählt und darauf ausgerichtet, wo KI den größten Wert für die Organisation schafft.
    5. OptimiertKI wird überall dort eingesetzt, wo sie Wert schafft, unabhängig davon, wo im Unternehmen das ist.

Menschen & Kompetenzen

Ob die Organisation über die KI-Grundkompetenz, Spezialkompetenzen, gemeinsames Lernen und Talentpfade verfügt, um KI gut umzusetzen und sich stetig zu verbessern.

  • KI-Grundkompetenz

    Mitarbeitende in der gesamten Organisation verfügen über die KI-Grundkompetenz, die ihre Rolle erfordert: Sie können KI-Tools sinnvoll nutzen und kennen deren Grenzen.

    1. Ad hocKI-Kompetenz ist das, was sich die Leute selbst aneignen; die Lücken sind groß.
    2. Im AufbauEs wurden einige Schulungen angeboten; Teilnahme und Qualität sind uneinheitlich.
    3. DefiniertFür relevante Rollen gibt es eine klare Erwartung an die KI-Grundkompetenz, und sie wird erfüllt.
    4. GesteuertDie Kompetenz wird bewertet und aufgefrischt; neue Mitarbeitende erreichen schnell den Standard.
    5. OptimiertKI-Kompetenz ist eine berufliche Grundfähigkeit in der gesamten Organisation; die Messlatte ist kalibriert und steigt.

  • Spezialkompetenzen

    Die Organisation verfügt über die KI-Spezialkompetenzen, die sie braucht (Daten, ML/Ops, Prompt-Design, Governance), um KI in den relevanten Bereichen gut umzusetzen.

    1. Ad hocKI-Spezialkompetenz ist das, was das Team zufällig mitbringt; Lücken werden mit Hoffnung gefüllt.
    2. Im AufbauEtwas Spezialwissen ist vorhanden; es deckt die Arbeit nicht ab, die sich die Organisation vorgenommen hat.
    3. DefiniertDie Organisation hat die benötigten Spezialkompetenzen identifiziert und aufgebaut.
    4. GesteuertDie Spezialkapazität ist auf das KI-Portfolio abgestimmt; Lücken werden gezielt geschlossen.
    5. OptimiertDie KI-Spezialkompetenz wächst mit der Ambition; die Organisation kann neue KI-Vorhaben ohne Überraschungen übernehmen.

  • Interne Community & Wissensaustausch

    Menschen, die sich mit KI beschäftigen, finden zueinander, teilen, was funktioniert, und steigern die gemeinsamen Fähigkeiten der Organisation schneller, als es Einzelne allein könnten.

    1. Ad hocLernen findet in Silos statt; dieselben Erkenntnisse werden an verschiedenen Stellen immer wieder neu gewonnen.
    2. Im AufbauWissen wird teilweise informell geteilt; das hängt vom Engagement Einzelner ab.
    3. DefiniertEs gibt eine Community of Practice, ein Forum oder einen Kanal, in dem KI-Wissen bereichsübergreifend geteilt wird.
    4. GesteuertDer Austausch bringt sichtbare Fortschritte: Bewährte Muster verbreiten sich und Fehler wiederholen sich nicht.
    5. OptimiertDas Lernen verstärkt sich in der gesamten Organisation; neue KI-Fähigkeiten werden im Tempo der Technologie aufgenommen.

  • Recruiting & Karrierepfade

    Die Organisation stellt dort gezielt KI-Kompetenz ein, wo es darauf ankommt, und bietet Karrierepfade, mit denen sie die selbst entwickelten Talente hält.

    1. Ad hocKI-Kompetenz spielt bei Einstellung und Entwicklung von Mitarbeitenden keine Rolle.
    2. Im AufbauBei Einstellungen wird KI-Kompetenz manchmal berücksichtigt; Karrierepfade für KI-kompetente Mitarbeitende sind unklar.
    3. DefiniertKI-Kompetenz ist Teil der Einstellungskriterien und Entwicklungspläne für Rollen, in denen sie wichtig ist.
    4. GesteuertEs gibt Karrierepfade für KI-kompetente Mitarbeitende; die Mitarbeiterbindung wird beobachtet und bei Bedarf werden Maßnahmen ergriffen.
    5. OptimiertKI-kompetente Menschen wollen in der Organisation arbeiten; sie fördert und hält die Talente, die sie entwickelt.

Daten & Grundlagen

Ob die Daten, Plattformen und Anbieter, auf die KI angewiesen ist, bereitstehen, gemeinsam genutzt und auf Organisationsebene gesteuert werden.

  • Datenbereitschaft

    Die Daten, die KI für sinnvolle Arbeit braucht (korrekt, zugänglich, gut verwaltet), sind in einem Zustand, der die gewählten KI-Anwendungsfälle der Organisation unterstützt.

    1. Ad hocDie Daten sind unordentlich, verstreut und schwer nutzbar; das bremst die KI-Arbeit.
    2. Im AufbauEinige Daten sind für KI nutzbar; bei Qualität, Zugriff oder Abdeckung bestehen große Lücken.
    3. DefiniertDie Daten für priorisierte KI-Anwendungsfälle sind zweckdienlich und zuverlässig verfügbar.
    4. GesteuertDie Datenbereitschaft wird gezielt verbessert, sobald neue KI-Anwendungsfälle hinzukommen.
    5. OptimiertDaten werden als strategisches Gut für KI behandelt; die Bereitschaft hält mit der Ambition Schritt.

  • Technologische Grundlagen

    Die Plattformen, Integrationen und Tools, auf die KI angewiesen ist, sind vorhanden und werden nicht für jede neue Initiative improvisiert.

    1. Ad hocJede KI-Initiative baut ihr eigenes Gerüst; nichts wird wiederverwendet.
    2. Im AufbauEinige gemeinsame Grundlagen existieren; viele Initiativen gehen weiterhin eigene Wege.
    3. DefiniertGemeinsame KI-Plattformen und Integrationen sind vorhanden und werden wiederverwendet.
    4. GesteuertDie Grundlagen entwickeln sich mit neuen Anforderungen weiter; Teams bauen darauf auf, statt bei null anzufangen.
    5. OptimiertDie KI-Grundlagen sind ein Wettbewerbsvorteil; neue Anwendungsfälle starten dadurch schneller.

  • Anbieter- & Toolmanagement

    KI-Anbieter und -Tools werden auf Organisationsebene ausgewählt, integriert und konsolidiert und nicht von jedem Team einzeln gekauft.

    1. Ad hocJedes Team kauft eigene KI-Tools; Wildwuchs, Überschneidungen und unerwartete Kosten sind an der Tagesordnung.
    2. Im AufbauEs gibt eine gewisse Koordination beim Einkauf; viele Käufe laufen weiterhin unter dem Radar.
    3. DefiniertDie Auswahl von KI-Tools ist koordiniert; wichtige Anbieter werden auf Organisationsebene ausgewählt.
    4. GesteuertDer Bestand an KI-Tools wird überprüft und konsolidiert; die Ausgaben entsprechen der Nutzung.
    5. OptimiertEntscheidungen zu KI-Anbietern und -Tools werden strategisch getroffen; der Bestand ist schlank, gut verstanden und leicht anpassbar.

Governance, Risiko & Compliance

Ob KI verantwortungsvoll gesteuert wird: mit klaren Richtlinien, gesteuerten Risiken, Einhaltung von Vorschriften und ethischen Grundsätzen, die bei echten Entscheidungen angewendet werden.

  • KI-Richtlinie & zulässige Nutzung

    Die Organisation hat eine klare, aktuelle und bekannte Richtlinie dazu, welche KI-Tools mit welchen Daten und für welche Zwecke genutzt werden dürfen.

    1. Ad hocEs gibt keine KI-Richtlinie, oder es gibt eine, die niemand kennt.
    2. Im AufbauEin Richtlinienentwurf existiert; Abdeckung und Bekanntheit sind lückenhaft.
    3. DefiniertEine aktuelle Richtlinie zur zulässigen KI-Nutzung ist veröffentlicht und in der gesamten Organisation bekannt.
    4. GesteuertDie Richtlinie wird überprüft, wenn sich Tools und Risiken verändern; Änderungen werden kommuniziert und umgesetzt.
    5. OptimiertDie Richtlinie ist ein lebendiges Dokument, das die Menschen tatsächlich für ihre Entscheidungen nutzen.

  • Risikomanagement

    KI-spezifische Risiken (Halluzinationen, Bias, Datenabfluss, Model Drift, Anbieterabhängigkeit) werden erkannt, bewertet und gemeinsam mit den übrigen Risiken der Organisation gesteuert.

    1. Ad hocKI-Risiken werden nicht gesondert erfasst oder bewertet; Überraschungen sind häufig.
    2. Im AufbauEinige KI-Risiken sind bekannt; die Bewertung erfolgt informell.
    3. DefiniertKI-Risiken sind erfasst und werden zusammen mit anderen operativen Risiken bewertet.
    4. GesteuertMaßnahmen zur Risikobehandlung sind etabliert und werden überprüft; für jedes wesentliche KI-Risiko ist die Verantwortung klar.
    5. OptimiertDas KI-Risikomanagement ist ausgereift, vorausschauend und hält interner wie externer Prüfung stand.

  • Regulatorische Aufstellung & Compliance

    Die Organisation verfolgt die für ihre KI-Nutzung geltenden Vorschriften, hält sie ein und passt sich an, wenn sich die Regeln ändern.

    1. Ad hocDie regulatorische Betroffenheit bei KI ist ungeprüft; auf Compliance wird gehofft, statt sie zu steuern.
    2. Im AufbauEinige Vorschriften sind bekannt und werden berücksichtigt; die Abdeckung ist je nach Markt unterschiedlich.
    3. DefiniertDie geltenden KI-Vorschriften sind dokumentiert, und die Organisation bewegt sich innerhalb dieser Vorgaben.
    4. GesteuertDie Compliance wird überwacht, während sich die Regeln weiterentwickeln; Anpassungen erfolgen zeitnah und werden kommuniziert.
    5. OptimiertDie regulatorische Aufstellung ist belastbar, transparent und bereit für externe Prüfungen.

  • Ethik & verantwortungsvolle Nutzung

    Die Organisation hat eine gelebte Position zur KI-Ethik (Fairness, Transparenz, menschliche Aufsicht, Auswirkungen auf Menschen) und wendet sie bei tatsächlichen Entscheidungen an.

    1. Ad hocEthische Fragen zu KI werden, wenn überhaupt, nur reaktiv angesprochen.
    2. Im AufbauEinige Grundsätze sind schriftlich festgehalten; sie beeinflussen Entscheidungen nicht verlässlich.
    3. DefiniertEine gelebte Position zur KI-Ethik existiert und prägt Entscheidungen über Anwendungsfälle und Tools.
    4. GesteuertEine ethische Prüfung ist fester Bestandteil davon, wie KI-Initiativen zugeschnitten, genehmigt und betrieben werden.
    5. OptimiertVerantwortungsvolle Nutzung ist durchgängig in der KI-Arbeit verankert; die Organisation kann ihre Entscheidungen gegenüber Mitarbeitenden, Kunden und Aufsichtsbehörden vertreten.

Wertrealisierung

Ob die Organisation misst, was KI tatsächlich leistet, ihre Kosten und ihren ROI kennt, aus Fehlschlägen lernt und ihre KI-Praxis stetig verbessert.

  • Ergebnismessung

    Die Organisation misst, was KI tatsächlich bewirkt (Produktivität, Qualität, Umsatz, Kosten, Kundenerlebnis), und nicht nur Nutzungskennzahlen.

    1. Ad hocDer Nutzen von KI ist anekdotisch; Vanity Metrics (Nutzerzahlen, Prompts) ersetzen echte Ergebnisse.
    2. Im AufbauEinige Ergebnisse werden verfolgt; die Abdeckung ist lückenhaft und uneinheitlich.
    3. DefiniertJede größere KI-Initiative hat Ergebniskennzahlen, die zu dem passen, was sie verändern soll.
    4. GesteuertErgebnisse werden mit den Erwartungen abgeglichen; Vorhaben, die zurückbleiben, werden angepasst oder gestoppt.
    5. OptimiertDie Ergebnismessung ist ehrlich, zwischen Initiativen vergleichbar und gilt als verlässliche Entscheidungsgrundlage.

  • Transparenz über Kosten & ROI

    Die Organisation weiß, was sie insgesamt für KI ausgibt und was sie zurückbekommt, und zwar genau genug, um fundiert über Ausbau oder Rückbau zu entscheiden.

    1. Ad hocDie gesamten KI-Ausgaben sind unbekannt; der ROI ist eine bloße Hoffnung.
    2. Im AufbauDie Ausgaben sind teilweise sichtbar; der ROI ist überwiegend anekdotisch.
    3. DefiniertKI-Ausgaben werden auf Organisationsebene erfasst und mit den erzielten Ergebnissen verknüpft.
    4. GesteuertAusgaben und ROI bestimmen Portfolioentscheidungen; teure Vorhaben werden kritisch geprüft, günstige Erfolge ausgeweitet.
    5. OptimiertDie Wirtschaftlichkeit von KI ist Teil der Planung; Investitionsentscheidungen sind auf allen Ebenen evidenzbasiert.

  • Aus Fehlschlägen lernen

    Wenn KI-Initiativen hinter den Erwartungen zurückbleiben oder scheitern, hält die Organisation fest, was passiert ist, und nutzt diese Erkenntnisse für künftige Vorhaben.

    1. Ad hocGescheiterte KI-Vorhaben werden unter den Teppich gekehrt; Erkenntnisse werden nicht festgehalten.
    2. Im AufbauEinige Post-Mortems finden statt; sie ändern nichts daran, wie die nächste Initiative läuft.
    3. DefiniertEin fester Prozess hält Erkenntnisse aus KI-Vorhaben fest und teilt sie organisationsweit.
    4. GesteuertDie Erkenntnisse führen mit der Zeit zu sichtbaren Verbesserungen; die Organisation kann benennen, was sie gelernt hat.
    5. OptimiertDas Lernen verstärkt sich über Initiativen hinweg; die Organisation wird bei KI-Vorhaben jedes Jahr sichtbar besser.

  • Kontinuierliche Verbesserung der KI-Praxis

    Die Art, wie die Organisation KI-Arbeit betreibt (Strategie, Governance, Kompetenzen, Umsetzung), wird selbst überprüft und verbessert, während sich das Feld verändert.

    1. Ad hocDie Organisation geht KI noch genauso an wie zu Beginn; am Vorgehen ändert sich nichts.
    2. Im AufbauGelegentlich gibt es Anpassungen, meist reaktiv, nachdem etwas schiefgelaufen ist.
    3. DefiniertDas KI-Betriebsmodell wird regelmäßig überprüft und bei Bedarf aktualisiert.
    4. GesteuertDie Verbesserung der KI-Praxis ist selbst ein Programm (messen, anpassen, erneut messen).
    5. OptimiertDie kontinuierliche Verbesserung der KI-Arbeit ist im Betriebsmodell verankert; das Vorgehen entwickelt sich so schnell wie die Technologie.

Wann sollte dieser Gesundheitscheck durchgeführt werden?

  • Bevor Sie eine KI-Strategie oder Roadmap festlegen, um den aktuellen Reifegrad Ihrer KI-Einführung zu ermitteln.
  • Wenn sich das Führungsteam auf die KI-Ambition und die akzeptierte Risikobereitschaft einigen muss.
  • Um herauszufinden, wo die KI-Einführung oberflächlich ist, in Silos stattfindet oder der Governance vorauseilt.
  • Um den KI-Reifegrad über mehrere Quartale oder Jahre hinweg zu verfolgen.
  • Wenn Sie ein Update für Vorstand oder Geschäftsleitung zur KI-Bereitschaft im gesamten Unternehmen vorbereiten.

Tipps und Tricks

  • Führen Sie das Assessment mit einer bereichsübergreifenden Führungsgruppe durch, damit alle Bereiche vertreten sind und nicht nur die IT oder ein einzelnes Vorreiterteam.
  • Nutzen Sie die Skala von Ad hoc bis Optimiert als gemeinsame Sprache und besprechen Sie, warum Bewertungen voneinander abweichen, bevor Sie Durchschnitte bilden.
  • Vergleichen Sie die Werte für Governance, Risiko & Compliance mit denen für Einführung in den Fachbereichen. Hohe Einführung bei schwacher Governance zeigt, wo die Organisation ihren Leitplanken davongelaufen ist.
  • Wiederholen Sie das Assessment in regelmäßigen Abständen, um Fortschritte sichtbar zu machen und Investitionsentscheidungen überprüfbar zu halten.
  • Konzentrieren Sie die Nachbesprechung auf die zwei oder drei Dimensionen mit der größten Streuung. Dort sind sich die Führungskräfte am wenigsten einig.
  • Führen Sie das KI-Reifegrad-Assessment für Teams mit den Teams durch, die die Arbeit machen, und vergleichen Sie deren Sicht mit der der Führung.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein Reifegradmodell für die KI-Einführung?
Es ist ein Framework, mit dem sich bewerten lässt, wie ausgereift die KI-Einführung einer Organisation in Bereichen wie Strategie, Führung, Kompetenzen, Daten, Governance und Wertschöpfung ist. Hier wird jede Dimension von Ad hoc über Im Aufbau, Definiert und Gesteuert bis Optimiert bewertet.
Wer sollte an diesem Assessment teilnehmen?
Eine bereichsübergreifende Gruppe von Führungskräften: Mitglieder der Geschäftsleitung, Bereichsleitungen und die Verantwortlichen für KI-Strategie, Daten, Governance und Umsetzung. Eine breit aufgestellte Gruppe bildet die Einführung im gesamten Unternehmen ab und nicht nur die Sicht eines einzelnen Teams.
Wie wird jede Dimension bewertet?
Auf einer fünfstufigen Skala von Ad hoc bis Optimiert. Für jede Stufe gibt es eine schriftliche Beschreibung, damit alle unter einer Bewertung dasselbe verstehen.
Wie oft sollten wir das Assessment durchführen?
Legen Sie eine Ausgangsbasis fest und wiederholen Sie das Assessment alle sechs bis zwölf Monate. KI-Tools und -Praktiken verändern sich schnell, daher hält ein regelmäßiger Rhythmus das Bild aktuell und macht Fortschritte sichtbar.
Was sollten wir mit den Ergebnissen tun?
Beginnen Sie mit den Dimensionen, die am schlechtesten abschneiden oder bei denen die Meinungen am stärksten auseinandergehen. Typische Beispiele sind eine Governance, die mit der schnellen Einführung nicht Schritt gehalten hat, oder Kompetenzen, die hinter der Ambition zurückbleiben.
Worin unterscheidet sich das von einem KI-Readiness-Assessment?
Ein Readiness-Assessment prüft in der Regel, ob Sie bereit sind, mit KI zu starten. Dieses Reifegrad-Assessment betrachtet die bereits laufende Einführung und zeigt, wo Strategie, Führung, Menschen, Daten, Governance und Wertschöpfung hinterherhinken oder schon weiter sind.

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