Selbsttest

KI-Readiness-Selbsttest für Unternehmen

Die meisten Unternehmen scheitern nicht daran, dass KI grundsätzlich nicht funktioniert. Sie scheitern daran, dass Problem, Daten, Prozesse, Führung und Governance nicht gleichzeitig tragfähig genug sind. Dieser Selbsttest misst genau diese fünf Engpässe.

15 Fragen
5 Dimensionen
3 Ergebnisprofile
Rahmen

Was dieser Test misst

Ein hoher Score heißt nicht, dass Sie „fertig“ sind. Er heißt nur, dass Sie mit fokussierten KI-Initiativen eine realistische Chance auf messbaren Wert haben. Ein niedriger Score heißt umgekehrt nicht „nichts tun“, sondern: enger starten, sauberer priorisieren, Grundlagen zuerst stabilisieren.

Problemfit

Gibt es ein klar benanntes Problem, ein sauberes Zielbild und einen Anwendungsfall, der sich überhaupt sinnvoll spezifizieren lässt?

Daten

Sind die relevanten Informationen auffindbar, belastbar und in einem Zustand, mit dem KI nicht nur plausible, sondern nützliche Ergebnisse erzeugt?

Prozesse

Ist klar, wo KI in bestehende Abläufe eingreift, wer Ergebnisse prüft und wie ein Pilot später in den Alltag übergehen kann?

Führung

Gibt es einen Sponsor mit Entscheidungsmandat, klare Prioritäten und die Bereitschaft, auch Arbeitsweisen zu ändern statt nur Tools einzukaufen?

Governance

Sind Verantwortlichkeiten, sensible Daten, Freigaben und Risikogrenzen so geklärt, dass KI nicht als Schattenprozess eingeführt wird?

Selbsttest

15 Fragen für eine ehrliche Standortbestimmung

Bewerten Sie jede Aussage mit Nein, Teilweise oder Ja. Der Test berechnet daraus Ihr Ergebnisprofil und zeigt, wo Ihr größter Engpass liegt.

0 Nein
1 Teilweise
2 Ja
Problemfit & Priorisierung

Diese Fragen prüfen, ob Sie mit einem echten Problem starten oder mit einem diffusen KI-Wunsch.

1. Für die wichtigsten KI-Kandidaten können wir in einem Satz beschreiben, welches Problem wir lösen wollen.

2. Wir haben Erfolgskriterien definiert, die über „die Demo sieht gut aus“ hinausgehen.

3. Wir priorisieren aktuell wenige Use Cases mit hohem Hebel statt viele interessante Ideen parallel.

Daten & Wissensbasis

Hier geht es nicht um Big Data, sondern um die Frage, ob relevante Informationen überhaupt nutzbar und vertrauenswürdig vorliegen.

4. Die Informationen, die ein KI-System bräuchte, liegen strukturiert oder zumindest auffindbar vor.

5. Wir kennen die wichtigsten Qualitätsprobleme in unseren Daten und ignorieren sie nicht einfach.

6. Kritisches Wissen steckt nicht nur in Einzelpersonen, sondern ist dokumentiert oder systematisch zugänglich.

Prozesse & Umsetzung

Ein guter Pilot braucht einen Ablauf, der sich spezifizieren, prüfen und später auch betreiben lässt.

7. Die betroffenen Prozesse sind so klar beschrieben, dass man Input, Output und Prüfschritte benennen kann.

8. Für Piloten ist vor dem Start geklärt, wie Ergebnisse geprüft und Fehler abgefangen werden.

9. Wir haben eine realistische Vorstellung davon, wie ein Pilot in die Linie übergeht, wenn er funktioniert.

Führung & Priorität

Ohne klares Mandat wird KI schnell zu einem Seitenthema zwischen Innovation, IT und Fachbereich.

10. Es gibt einen Sponsor auf Führungsniveau, der Prioritäten setzen und Blockaden auflösen kann.

11. Wir investieren nicht nur in Tools, sondern auch in Befähigung, Prozessanpassung und praktische Einführung.

12. Zwischen Fachbereich, IT und Management ist klar, wer welche Entscheidungen rund um KI trifft.

Governance & Risiko

Governance heißt hier nicht Papier, sondern klare Leitplanken für Daten, Freigaben, Verantwortlichkeit und Tool-Nutzung.

13. Für sensible Daten ist klar, welche Tools zulässig sind und welche nicht.

14. Wir wissen, wer bei fehlerhaften KI-Ergebnissen entscheidet, stoppt und nachschärft.

15. Wir haben bereits einen pragmatischen Rahmen für erlaubte Nutzung, Freigaben und Eskalationsfälle.

Interpretation

Die drei Ergebnisprofile

Die entscheidende Frage ist nicht, ob Sie „bereit“ oder „nicht bereit“ sind. Die relevante Frage ist: Wie eng oder breit dürfen Sie jetzt sinnvoll starten?

0–12 Punkte

Das Fundament fehlt. Starten Sie nicht mit einem großen KI-Programm. Suchen Sie einen klar umrissenen Prozess, räumen Sie Daten und Verantwortlichkeiten auf und definieren Sie zuerst Erfolgskriterien.

13–21 Punkte

Sie sind pilotfähig. Ein fokussierter Anwendungsfall ist realistisch. Ohne klare Governance und tragfähigen Betriebsplan riskieren Sie jedoch, dass der Pilot nicht in die Linie übergeht.

22–30 Punkte

Sie sind bereit für fokussierte Umsetzung. Jetzt geht es weniger um Grundlagen als um Priorisierung, saubere Messung und diszipliniertes Skalieren — nicht um die Breite des Tool-Portfolios.

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Die drei häufigsten Muster hinter einem niedrigen Score

Wenn Sie bei diesem Test schwächer abschneiden, liegt das fast nie an mangelnder Technologieaffinität. Es liegt typischerweise an drei Mustern: unscharfen Problemen, instabilen Daten und nicht geklärten Verantwortlichkeiten. Genau dazu habe ich in den letzten Wochen bereits mehrere Beobachtungen veröffentlicht.

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