Was ist ein KI-Readiness-Check?
Ein KI-Readiness-Check ist eine strukturierte Standortbestimmung: Er misst in sechs Dimensionen, wie vorbereitet ein Unternehmen auf produktiven KI-Einsatz ist, deckt die kritischen Lücken auf und priorisiert die Use Cases mit dem besten Verhältnis aus Aufwand und Wirkung.
Das Ergebnis ist kein Hochglanz-Reifegradposter, sondern eine Entscheidungsgrundlage: Was können Sie morgen starten, was braucht erst Vorarbeit, und wovon sollten Sie die Finger lassen. Ein solcher Check dauert bei uns wenige Tage, nicht Monate — und kostet einen Bruchteil dessen, was eine einzige Fehlinvestition in das falsche KI-Projekt verbrennt.
Die 6 Dimensionen im Überblick
- 1. Strategie: Gibt es ein Zielbild, das KI mit Geschäftszielen verbindet — oder nur den Wunsch, „auch etwas mit KI zu machen“? Ohne Zielbild wird jedes Pilotprojekt zum Selbstzweck.
- 2. Daten: Wo liegen Ihre Daten, in welcher Qualität, wer darf darauf zugreifen? Die häufigste Bremse im Mittelstand: geschäftskritisches Wissen verteilt auf Excel-Dateien, Postfächer und Köpfe. KI auf schlechten Daten produziert schnelle, falsche Antworten.
- 3. Technologie: Passt die vorhandene IT-Landschaft — Systeme, Schnittstellen, Sicherheit — zu den geplanten Use Cases? Und: Cloud, lokal oder hybrid? Für regulierte Branchen ist diese Frage keine Geschmacksfrage, sondern Compliance.
- 4. Menschen & Kompetenz: Wer im Team kann KI-Werkzeuge produktiv nutzen, wer hat Vorbehalte, wer wird zum internen Multiplikator? Seit dem EU AI Act ist KI-Kompetenz zudem Pflicht, nicht Kür.
- 5. Governance & Compliance: Gibt es Regeln, wer welche KI wofür nutzen darf? Über 80 Prozent der Unternehmen zeigen Shadow-AI-Aktivität — Beschäftigte nutzen KI längst, nur eben unkontrolliert. Governance heißt nicht verbieten, sondern kanalisieren.
- 6. Use-Case-Pipeline: Welche konkreten Prozesse bieten das beste Automatisierungspotenzial? Ein guter Check endet mit einer priorisierten Liste — bewertet nach Effizienzgewinn, Machbarkeit und Amortisation, nicht nach Hype.
Woran erkenne ich, dass mein Unternehmen noch nicht bereit ist?
Drei Warnsignale: Erstens, niemand kann die fünf wichtigsten Datenquellen des Unternehmens benennen. Zweitens, KI-Nutzung passiert bereits — aber niemand weiß, wo und womit. Drittens, das erste KI-Projekt soll gleich das größte Problem des Unternehmens lösen.
Keines dieser Signale ist ein Grund zu warten — im Gegenteil. Es sind genau die Punkte, die ein Readiness-Check in Handlungsschritte übersetzt. Bereitschaft ist kein Zustand, den man abwartet, sondern einer, den man in Wochen herstellen kann, wenn man weiß wo.
Was bringt das wirtschaftlich?
Der Check selbst spart vor allem Fehlinvestitionen; der Hebel liegt in der Priorisierung. In einem unserer Projektbeispiele erreichte der zuerst umgesetzte Use Case eine Rendite von über 200 Prozent im ersten Jahr — nicht weil die Technik magisch war, sondern weil der richtige Prozess zuerst automatisiert wurde.
Die ehrliche Ergänzung: Solche Werte sind kein Versprechen, sondern das Ergebnis richtiger Auswahl. Derselbe Werkzeugkasten, am falschen Prozess angesetzt, produziert ein teures Spielzeug. Genau deshalb steht der Check vor der Investition — nicht danach als Rechtfertigung.
Wie läuft der Check konkret ab?
Kompakt: strukturierte Interviews mit Geschäftsführung und Schlüsselpersonen, Sichtung der Daten- und Systemlandschaft, Bewertung entlang der sechs Dimensionen, Ergebnisworkshop mit priorisierter Use-Case-Liste und Fahrplan.
Brauchen wir vorher schon KI-Erfahrung?
Nein. Der Check holt Sie dort ab, wo Sie stehen — auch wenn das „Excel und Bauchgefühl“ ist. Gerade dann ist er am wertvollsten.
Ist das nicht nur ein Verkaufsinstrument für Folgeprojekte?
Der Check steht für sich: Sie erhalten Ergebnisse, mit denen Sie auch ohne uns weiterarbeiten können — inklusive der Empfehlung, welche Schritte Sie intern lösen sollten. Dass daraus oft Zusammenarbeit entsteht, liegt an den Ergebnissen, nicht am Format.
Was kostet er?
Festpreis statt Tagessatz-Lotterie — die konkrete Zahl hängt von Unternehmensgröße und Systemlandschaft ab und steht nach dem Erstgespräch fest.
Fazit: Erst messen, dann investieren
Der Unterschied zwischen den 23 Prozent, die KI produktiv einsetzen, und den 63 Prozent, die es wollen und nicht schaffen, ist kein Budgetunterschied. Es ist die Reihenfolge: Die Erfolgreichen haben zuerst ihr Fundament geprüft und dann investiert.