KI-Readiness-Check für Unternehmen
Selbsteinschätzung der KI-Reife entlang von vier Dimensionen: Strategie, Daten & Technik, Kompetenzen und Governance. Für Führungskreis und Fachbereiche.
Bevor ein Unternehmen in KI-Projekte investiert, lohnt ein ehrlicher Blick auf die eigene Ausgangslage. Dieser Readiness-Check orientiert sich an gängigen KI-Reifegradmodellen und fragt vier Dimensionen ab: Strategie & Führung, Daten & Technik, Kompetenzen & Kultur sowie Governance & Compliance. Befragt wird nicht anonym eine Belegschaft, sondern gezielt der Führungskreis und die Fachbereichsleitungen – gerade die Unterschiede zwischen den Perspektiven (IT sieht die Daten kritischer als die Geschäftsführung?) sind das wertvollste Ergebnis. Aus dem Dashboard entsteht die Grundlage für eine priorisierte KI-Roadmap.
Wann sollten Sie diese Vorlage einsetzen?
Diese Vorlage eignet sich besonders für:
- Zum Start einer KI-Initiative als strukturierte Standortbestimmung
- Vor Budget-Entscheidungen, um Investitionen auf die schwächste Dimension zu lenken
- Jährlich wiederholt, um Fortschritt gegenüber der Baseline zu messen
Alle Fragen dieser Vorlage
- 1Einfachauswahl
In welcher Rolle antworten Sie? *
- Geschäftsführung / Vorstand
- Bereichs- oder Teamleitung
- IT / Digitalisierung
- Datenschutz / Compliance / Recht
- Fachbereich / andere Rolle
- 2Matrix
Strategie & Führung
Wie sehr treffen die folgenden Aussagen auf unser Unternehmen zu?
Trifft gar nicht zu Trifft eher nicht zu Teils / teils Trifft eher zu Trifft voll zu Wir haben eine dokumentierte Strategie für den KI-Einsatz. Die Führungsebene treibt das Thema KI aktiv voran. Für KI-Vorhaben stehen Budget und Zeit zur Verfügung. - 3Matrix
Daten & Technik
Trifft gar nicht zu Trifft eher nicht zu Teils / teils Trifft eher zu Trifft voll zu Unsere relevanten Daten sind in ausreichender Qualität zugänglich. Unsere Kernsysteme haben Schnittstellen, über die sich KI anbinden lässt. Wir können neue KI-Werkzeuge in einem geschützten Rahmen ausprobieren. - 4Matrix
Kompetenzen & Kultur
Trifft gar nicht zu Trifft eher nicht zu Teils / teils Trifft eher zu Trifft voll zu Unsere Mitarbeitenden verfügen über solide KI-Grundkenntnisse. Wir bauen KI-Kompetenzen systematisch auf (Schulungen, Lernzeit). Es gibt Personen, die KI-Themen im Unternehmen sichtbar vorantreiben. - 5Matrix
Governance & Compliance
Trifft gar nicht zu Trifft eher nicht zu Teils / teils Trifft eher zu Trifft voll zu Es gibt eine klare, kommunizierte Richtlinie für den KI-Einsatz. Verantwortlichkeiten für KI-Risiken sind definiert. Wir prüfen rechtliche Anforderungen (z. B. KI-Verordnung, DSGVO) systematisch. - 6Einfachauswahl
Wo steht unser Unternehmen beim KI-Einsatz insgesamt?
- Beobachter – wir schauen uns das Thema erst an
- Experimentierer – einzelne Piloten, kein System
- Anwender – KI ist in einzelnen Prozessen produktiv
- Skalierer – KI wird systematisch ausgerollt
- Vorreiter – KI ist Teil unseres Geschäftsmodells
- 7Freitext
Was ist aus Ihrer Sicht aktuell das größte Hindernis für den produktiven KI-Einsatz?
Vom Fragebogen zum Dashboard
Der Check wird in DataLion zum Reifegrad-Dashboard, das Selbstbild und Fremdbild der Bereiche gegenüberstellt:
- Readiness-Index: Der Mittelwert aller Reifegrad-Aussagen als Tacho – Ihre Gesamt-Kennzahl für Vorstand und Wiederholungsmessung.
- Radar der vier Dimensionen: Strategie, Daten, Kompetenzen und Governance als Radar-Profil – die klassische Reifegrad-Darstellung, auf einen Blick vergleichbar zwischen Bereichen.
- Perspektiven-Heatmap: Dimensionen gekreuzt mit der Rollen-Frage: Die Heatmap zeigt, wo Geschäftsführung, IT und Fachbereiche die Reife unterschiedlich einschätzen – dort liegt Gesprächsbedarf.
- Reifestufen-Verteilung: Die Selbsteinstufung von „Beobachter“ bis „Vorreiter“ als gestapelter Balken – wie einig ist sich Ihr Führungskreis über den Status quo?
- Blocker-Analyse: Die offene Frage nach dem größten Hindernis, ausgewertet mit KI-Themenanalyse – daraus werden die ersten Maßnahmen der Roadmap.
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Häufige Fragen
Wer sollte den Check ausfüllen?
Worin unterscheidet sich der Check vom KI-Kompetenz-Assessment?
Wie leiten wir aus den Ergebnissen eine Roadmap ab?
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