KI-Readiness ist die Frage, ob Daten, Prozesse, Systeme und Menschen eines Unternehmens bereit für ein KI-Projekt sind — prüfbar in zehn Fragen, von denen fast keine die Technik betrifft. Bevor Werkzeuge verglichen werden, lohnt deshalb eine ehrliche Einschätzung: Die zehn Fragen decken genau die Punkte ab, an denen KI-Projekte in der Praxis scheitern.
Daten – die Grundlage
Ohne verlässliche Daten liefert auch das beste Modell nur schnelle falsche Antworten. Drei Fragen klären, ob die Basis trägt.
Liegen die nötigen Informationen digital vor?
Frage 1. Wenn wesentliche Angaben in Papierordnern, PDFs ohne Textebene oder in Köpfen stecken, ist das erste Projekt kein KI-Projekt, sondern ein Digitalisierungsprojekt. Das ist keine Niederlage, nur eine andere Reihenfolge. Eine KI kann nur mit dem arbeiten, was maschinell lesbar ist – ein eingescanntes Bild ohne Textebene zählt nicht dazu.
Sind die Daten aktuell und widerspruchsfrei?
Frage 2. Drei kursierende Versionen einer Arbeitsanweisung führen zu drei möglichen Antworten – und die KI wählt nicht die richtige, sondern die wahrscheinlichste. Frage 3: Weiß jemand, wo welche Daten liegen? Ohne diese Person dauert allein die Bestandsaufnahme Wochen, weil erst gesucht werden muss, bevor gearbeitet werden kann.
Prozesse – der Ablauf dahinter
KI automatisiert einen Prozess; sie ersetzt ihn nicht. Wer den Ablauf nicht kennt, kann ihn nicht übergeben.
Ist der Ablauf beschrieben oder nur gelebt?
Frage 4. Ein undokumentierter Prozess lässt sich nicht automatisieren, ohne ihn vorher zu klären. Was „jeder so macht”, stellt sich bei genauem Hinsehen oft als drei verschiedene Varianten heraus. Frage 5: Ist der Ablauf stabil oder ändert er sich ständig? Automatisierung eines instabilen Prozesses erzeugt laufenden Nachpflegeaufwand, der den Nutzen auffrisst.
Kennen Sie Häufigkeit und Bearbeitungsdauer?
Frage 6. Ohne diese Zahlen lässt sich der Nutzen weder vorher schätzen noch später belegen. Zwei Werte genügen zum Start: Wie oft pro Monat, wie lange pro Vorgang. Aus ihnen entsteht die einzige Rechnung, die zählt – gesparte Zeit gegen Projektaufwand.
Systeme und Menschen
Die letzten vier Fragen betreffen die Umgebung, in der ein KI-Projekt landet – und genau hier entstehen die meisten unerwarteten Kosten.
Schnittstellen und Zugänge
Frage 7. Haben die beteiligten Programme Schnittstellen (APIs)? Der häufigste Kostentreiber – ein System ohne API verdoppelt schnell den Aufwand, weil Daten sonst von Hand oder über Umwege bewegt werden müssen. Frage 8: Wer verwaltet die Zugänge und wie schnell bekommt man sie? Klingt banal, verzögert Projekte regelmäßig um Wochen.
Verantwortung und Zustimmung
Frage 9. Gibt es eine benannte Person, die das Thema nach dem Projekt weiterträgt? Ohne sie entsteht eine Abhängigkeit vom Dienstleister, die niemand wollte. Frage 10: Ist die Führungsebene einverstanden – und der Betriebsrat eingebunden? Beide später nachzuholen ist der teuerste Weg, weil ein fertiges System dann noch einmal aufgeschnürt werden muss.
Die Auswertung
Zählen Sie Ihre klaren Ja-Antworten und ordnen Sie das Ergebnis ein. Nur ein eindeutiges Ja zählt; ein „im Prinzip schon” ist ein Nein mit Aufgabe.
| Ja-Antworten | Einschätzung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
| 8–10 | startklar | häufigen, einfachen Vorgang wählen |
| 5–7 | bedingt bereit | starten, Lücken parallel schließen |
| unter 5 | Vorarbeit nötig | Daten, Prozesse, Zuständigkeiten aufräumen |
So gehen Sie den Check konkret an
Die zehn Fragen sind in einer halben Stunde beantwortet, wenn Sie strukturiert vorgehen.
Vier Schritte zur ehrlichen Bestandsaufnahme
- Anwendungsfall festlegen. Beantworten Sie die Fragen nicht abstrakt, sondern für einen konkreten Vorgang – etwa die Eingangsrechnung oder die Serviceanfrage.
- Runde mit zwei Perspektiven. Führungskraft und operativ verantwortliche Person antworten getrennt; Abweichungen sind der interessante Teil.
- Lücken notieren, nicht beschönigen. Jedes Nein ist eine Aufgabe mit Termin, kein Makel.
- Aufwand grob schätzen. Prozessdokumentation kostet Tage, Datenbereinigung je nach Umfang Wochen bis Monate.
Warum zwei Perspektiven
Die interessantesten Erkenntnisse liegen in den Abweichungen. Wenn die Führungskraft einen Prozess als „läuft stabil” einschätzt und die operativ verantwortliche Person drei Sonderfälle pro Woche kennt, ist genau das die Information, die ein Projekt vor dem Fehlstart bewahrt.
Was der Check über KI-Projekte verrät
Neun von zehn Fragen betreffen nicht die KI
Sie betreffen die Organisation. Das deckt sich mit der Erfahrung: KI-Projekte scheitern fast nie an der Technik, sondern an fehlenden Daten, ungeklärten Prozessen und offener Verantwortung. Wer diese drei Baustellen vor dem Projekt bearbeitet, senkt sowohl das Risiko als auch die Kosten – siehe was ein KI-Projekt kostet.
Qualifizierung gehört dazu
Zur Pflicht gehört auch die Kompetenz: Der EU AI Act verlangt seit dem 02.02.2025 KI-Kompetenz bei allen, die KI einsetzen. Mehr dazu unter KI-Schulungspflicht. Der Schulungsanteil lässt sich in vielen Fällen fördern – ein Überblick steht unter KI-Förderung. Wer nach dem Selbst-Check eine externe Einordnung möchte, klärt die offenen Punkte am schnellsten im Erstgespräch.
Quellen: Verordnung (EU) 2024/1689 (EUR-Lex) · Bundesagentur für Arbeit: Förderung von Weiterbildung