KI-Reifegradanalyse: Selbsttest in 15 Fragen

1. Strategie & Führung: Gibt es eine schriftlich festgehaltene KI-Zielsetzung, die aus der Unternehmensstrategie abgeleitet ist?Nein, KI ist bei uns bisher kein Strategiethema · Es gibt Interesse, aber keine schriftlichen Ziele · Ja, Ziele sind formuliert, aber noch nicht mit Kennzahlen hinterlegt · Ja, mit messbaren Zielen, die regelmäßig in der Geschäftsführung überprüft werdenOhne Ziel, das aus der Strategie abgeleitet ist, bleibt KI eine Sammlung von Einzelversuchen, deren Nutzen niemand bewerten kann. Gut ist: wenige schriftliche Ziele mit Kennzahl, die die Geschäftsführung regelmäßig überprüft.
2. Strategie & Führung: Wer verantwortet KI im Unternehmen?Niemand ausdrücklich · Einzelne Interessierte nebenbei, ohne Auftrag · Eine benannte Person mit klarem Auftrag, aber ohne eigenes Budget · Eine benannte Verantwortung mit Mandat der Geschäftsführung, Budget und BerichtspflichtKI-Vorhaben scheitern selten an der Technik, häufiger daran, dass niemand Entscheidungen vorantreibt. Gut ist: eine benannte Person mit Mandat, Zeitbudget und Berichtspflicht an die Geschäftsführung.
3. Strategie & Führung: Wie werden KI-Investitionen entschieden und finanziert?Gar nicht – es gibt kein Budget dafür · Fallweise aus dem allgemeinen IT- oder Abteilungsbudget · Es gibt ein eigenes KI- oder Digitalisierungsbudget für dieses Jahr · Mehrjährige Planung mit Business Case je Vorhaben und ErfolgskontrolleWer Budget fallweise zusammensucht, stoppt Vorhaben oft genau dann, wenn sie Ergebnisse liefern könnten. Gut ist: ein eigener Budgetposten und ein kurzer Business Case je Vorhaben, der nach dem Pilot überprüft wird.
4. Prozesse & Use Cases: Wie gut kennen Sie die Prozesse, in denen KI den größten Nutzen stiften könnte?Wir haben uns damit noch nicht beschäftigt · Wir haben eine grobe Ideensammlung ohne Bewertung · Es gibt eine priorisierte Liste mit geschätztem Aufwand und Nutzen · Die Top-Kandidaten sind mit Ist-Kosten, Volumen und Zielwerten quantifiziertDer Nutzen von KI entsteht in konkreten Prozessen, nicht im Werkzeug. Gut ist: Sie kennen Volumen, Ist-Kosten und Zielwert Ihrer besten Kandidaten und priorisieren danach.
5. Prozesse & Use Cases: Wie weit ist Ihr am weitesten fortgeschrittenes KI-Vorhaben?Es gibt keines · Mitarbeitende nutzen KI-Assistenten individuell, ohne festen Prozess · Ein Pilot oder Proof of Concept läuft oder ist abgeschlossen · Mindestens eine KI-Lösung läuft produktiv in einem KernprozessErst im laufenden Betrieb zeigen sich Integrationsaufwand, Akzeptanz und tatsächlicher Nutzen. Gut ist: Mindestens eine Lösung läuft produktiv in einem Kernprozess und wird dort auch genutzt.
6. Prozesse & Use Cases: Messen Sie den Erfolg von KI-Anwendungen?Nein · Nach Gefühl und Rückmeldungen aus dem Team · Für einzelne Vorhaben mit vorher definierten Kennzahlen · Systematisch: Zielwerte vorab, Messung danach, Entscheidung über Ausbau oder StoppOhne Messung lässt sich weder ein Ausbau noch ein Stopp begründen. Gut ist: Zielwerte vor dem Start, Messung danach und eine dokumentierte Entscheidung.
7. Daten & Systeme: Wie gut sind die Daten zugänglich, die Ihre wichtigsten Use Cases brauchen?Verstreut in Postfächern, Excel-Dateien und Köpfen · Teilweise in ERP/CRM, Qualität und Vollständigkeit schwanken · Kerndaten liegen zentral, sauber und mit klaren Verantwortlichen vor · Zentral, gepflegt, dokumentiert und über Schnittstellen maschinell abrufbarKI-Anwendungen sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen. Gut ist: Die benötigten Daten liegen zentral, sind gepflegt und haben klare Verantwortliche.
8. Daten & Systeme: Lassen sich Ihre Kernsysteme (ERP, CRM, DMS, Ticketsystem) per Schnittstelle an KI-Anwendungen anbinden?Nein oder unbekannt · Nur über manuelle Exporte · Für einzelne Systeme gibt es dokumentierte APIs · Ja, die relevanten Systeme haben APIs, und es gibt IntegrationserfahrungOhne Schnittstellen bleibt KI eine Insel, in die jemand Daten von Hand kopieren muss. Gut ist: dokumentierte APIs zu den relevanten Systemen und erste Erfahrung damit, sie anzubinden.
9. Daten & Systeme: Wie gehen Sie mit vertraulichen Daten bei KI-Werkzeugen um?Es gibt keine Vorgaben, jeder entscheidet selbst · Mündliche Absprachen, aber keine freigegebenen Werkzeuge · Freigegebene Werkzeuge mit Geschäftsverträgen (ohne Training auf Ihren Daten) · Datenklassifizierung, freigegebene Werkzeuge und technische Kontrollen (z. B. Zugriffsrechte, Protokollierung)Fehlen klare Regeln, landen vertrauliche Daten schnell in privaten Konten oder ungeprüften Werkzeugen. Gut ist: freigegebene Werkzeuge mit Geschäftsverträgen, eine einfache Datenklassifizierung und technische Kontrollen.
10. Menschen & Kompetenz: Wie verbreitet ist KI-Grundwissen in der Belegschaft?Kaum vorhanden · Einzelne Mitarbeitende haben sich selbst eingearbeitet · Es gab Schulungen für ausgewählte Teams · Alle Mitarbeitenden, die KI nutzen, wurden geschult, und die Schulungen sind dokumentiertWer Möglichkeiten und Grenzen von KI kennt, setzt sie sinnvoller und sicherer ein; Art. 4 der KI-Verordnung verlangt in der Fassung des Digital-Omnibus (Verordnung (EU) 2026/1744), die KI-Kompetenz der Beschäftigten zu fördern. Gut ist: dokumentierte Schulungen für alle, die KI nutzen.
11. Menschen & Kompetenz: Haben Sie Personen, die KI-Lösungen fachlich und technisch umsetzen oder steuern können?Nein · Interessierte Fachleute ohne Umsetzungserfahrung · Ja, intern oder über einen festen externen Partner · Ja, intern mit Umsetzungserfahrung, ergänzt durch externe SpezialistenJemand muss Anforderungen formulieren, Anbieter bewerten und Lösungen technisch begleiten können, sonst hängen Sie vollständig von Dritten ab. Gut ist: interne Personen mit Umsetzungserfahrung, bei Bedarf ergänzt durch externe Spezialisten.
12. Menschen & Kompetenz: Wie stehen Mitarbeitende und Betriebsrat (falls vorhanden) zu KI?Eher ablehnend oder verunsichert · Abwartend, das Thema wurde kaum kommuniziert · Offen, es gibt erste Kommunikation und Beteiligung · Aktiv beteiligt: Pilotgruppen, Feedbackschleifen, ggf. BetriebsvereinbarungLösungen, die die Belegschaft nicht mitträgt, werden im Alltag nicht genutzt; ein Betriebsrat ist bei technischen Einrichtungen, die Verhalten oder Leistung überwachen können, mitbestimmungspflichtig zu beteiligen. Gut ist: frühe Information, Pilotgruppen und feste Feedbackwege.
13. Governance & Recht: Haben Sie einen Überblick, welche KI-Systeme im Unternehmen genutzt werden?Nein · Ungefähr, aber nicht dokumentiert · Es gibt eine Liste der freigegebenen Werkzeuge · Ein gepflegtes KI-Inventar mit Zweck, Verantwortlichen und Risikoeinstufung nach EU AI ActNur was Sie kennen, können Sie bewerten und absichern. Gut ist: ein gepflegtes Inventar mit Zweck, Verantwortlichen und Risikoeinstufung nach KI-Verordnung, das auch selbst beschaffte Werkzeuge erfasst.
14. Governance & Recht: Gibt es eine KI-Nutzungsrichtlinie für Mitarbeitende?Nein · In Arbeit oder nur mündlich · Ja, schriftlich und kommuniziert · Ja, schriftlich, geschult, regelmäßig aktualisiert und mit klarer Freigabe neuer WerkzeugeEine Richtlinie gibt Mitarbeitenden Sicherheit, was erlaubt ist, und verhindert Schatten-IT. Gut ist: schriftlich, kurz, geschult und mit einem klaren Weg, neue Werkzeuge freigeben zu lassen.
15. Governance & Recht: Wie prüfen Sie Datenschutz (DSGVO) und Pflichten aus der KI-Verordnung bei neuen KI-Vorhaben?Gar nicht · Nur auf Nachfrage oder im Einzelfall · Datenschutz wird geprüft (z. B. Auftragsverarbeitung, ggf. Datenschutz-Folgenabschätzung), KI-Verordnung noch nicht systematisch · Fester Prüfschritt für DSGVO und KI-Verordnung (Rolle, Risikoklasse, Transparenzpflichten) vor jedem Go-liveDie DSGVO gilt für jedes KI-Vorhaben mit personenbezogenen Daten, die Pflichten für Hochrisiko-Systeme nach Anhang III der KI-Verordnung greifen ab dem 02.12.2027. Gut ist: ein fester Prüfschritt vor jedem Go-live, der Rolle, Risikoklasse und Transparenzpflichten klärt.

Ihr Ergebnis nach Bereichen

• Strategie & Führung: Leiten Sie aus der Unternehmensstrategie zwei bis drei KI-Ziele mit je einer Kennzahl ab – die Geschäftsführung formuliert sie, erledigt ist es, wenn die Ziele schriftlich vorliegen und fester Punkt im nächsten Führungstermin sind. Benennen Sie eine verantwortliche Person für KI mit schriftlichem Auftrag der Geschäftsführung – erledigt ist es, wenn Auftrag, Zeitbudget und Berichtsrhythmus festgehalten und im Unternehmen bekanntgemacht sind. Reservieren Sie ein eigenes Budget für die ersten KI-Vorhaben und knüpfen Sie jede Ausgabe an einen kurzen Business Case – Geschäftsführung und Controlling legen das fest, erledigt ist es, wenn der Budgetposten im Plan für das laufende oder nächste Jahr steht.
• Prozesse & Use Cases: Sammeln Sie mit den Abteilungsleitungen die zehn zeitaufwendigsten Routineaufgaben und bewerten Sie sie nach Volumen, Aufwand und Datenlage – die KI-Verantwortung moderiert, erledigt ist es, wenn eine priorisierte Liste mit den drei besten Kandidaten vorliegt. Erfassen Sie für die drei besten Kandidaten Zeitaufwand, Fallzahlen und Fehlerquote – die jeweilige Fachabteilung misst zwei bis vier Wochen lang, erledigt ist es, wenn je Kandidat ein Ausgangswert und ein Zielwert dokumentiert sind. Starten Sie für den bestbewerteten Kandidaten einen zeitlich begrenzten Pilot mit vorab festgelegtem Abbruchkriterium – die KI-Verantwortung steuert ihn mit der Fachabteilung, erledigt ist es, wenn am Ende eine dokumentierte Entscheidung über Ausbau oder Stopp steht.
• Daten & Systeme: Halten Sie für die drei wichtigsten Use Cases fest, welche Daten sie brauchen, in welchem System diese liegen und wer sie pflegt – IT und Fachabteilung erstellen die Übersicht gemeinsam, erledigt ist es, wenn jede Datenquelle eine benannte verantwortliche Person hat. Klären Sie für ERP, CRM, DMS und Ticketsystem, ob dokumentierte Schnittstellen vorhanden und lizenziert sind – die IT oder der Systemdienstleister prüft das, erledigt ist es, wenn je System ein kurzer Steckbrief mit Zugriffsweg und offenen Punkten vorliegt. Teilen Sie Ihre Daten in drei Vertraulichkeitsstufen ein und geben Sie je Stufe KI-Werkzeuge mit Geschäftsverträgen (ohne Training auf Ihren Daten) frei – IT und Datenschutz legen das fest, erledigt ist es, wenn die Freigabeliste veröffentlicht ist und niemand mehr private Konten für Firmendaten braucht.
• Menschen & Kompetenz: Schulen Sie alle Mitarbeitenden, die KI nutzen, zu Grundlagen, Grenzen und Ihren internen Regeln – die KI-Verantwortung organisiert das, erledigt ist es, wenn Teilnahme und Inhalte dokumentiert sind (Art. 4 der KI-Verordnung verlangt in der Fassung des Digital-Omnibus (Verordnung (EU) 2026/1744), die KI-Kompetenz der Beschäftigten zu fördern). Benennen Sie in jeder Fachabteilung eine Ansprechperson für KI, die Ideen sammelt und Kolleginnen und Kollegen unterstützt – die Abteilungsleitungen wählen sie aus, erledigt ist es, wenn sich diese Gruppe in einem festen Rhythmus austauscht. Informieren Sie Belegschaft und gegebenenfalls Betriebsrat früh über Ziele, geplante Vorhaben und Regeln und beteiligen Sie Betroffene am Pilot – Geschäftsführung und KI-Verantwortung übernehmen das, erledigt ist es, wenn es einen festen Feedbackweg gibt und die offenen Fragen beantwortet sind.
• Governance & Recht: Legen Sie ein KI-Inventar an mit Werkzeug, Zweck, verarbeiteten Daten, verantwortlicher Person und vorläufiger Risikoeinstufung nach KI-Verordnung – die KI-Verantwortung erstellt es mit der IT, erledigt ist es, wenn alle genutzten Werkzeuge erfasst sind und die Liste einen festen Pflegetermin hat. Verabschieden Sie eine KI-Nutzungsrichtlinie von höchstens zwei Seiten (erlaubte Werkzeuge, nicht erlaubte Daten, Kennzeichnung, Freigabe neuer Werkzeuge) – Geschäftsführung, Datenschutz und gegebenenfalls Betriebsrat stimmen sie ab, erledigt ist es, wenn alle Mitarbeitenden sie erhalten und bestätigt haben. Führen Sie vor jedem Go-live einen festen Prüfschritt für DSGVO und KI-Verordnung ein (Rolle als Anbieter oder Betreiber, Risikoklasse, Transparenzpflichten) – Datenschutzbeauftragte und Projektverantwortliche prüfen gemeinsam, erledigt ist es, wenn kein KI-Vorhaben ohne ausgefüllte Checkliste live geht.

Ergebnisstufen

• Stufe 1: Einsteiger — KI-Einsteiger – erst Orientierung, dann Werkzeuge: KI wird bei Ihnen höchstens vereinzelt genutzt, es fehlen Ziele, Verantwortung und Spielregeln. Das ist eine gute Ausgangslage, um von Anfang an sauber zu starten, statt später Wildwuchs einzufangen.
• Stufe 2: Entdecker — KI-Entdecker – vom Ausprobieren zu priorisierten Vorhaben: Es gibt erste Erfahrungen und Interesse, aber KI läuft noch nicht systematisch. Typisch: einzelne Assistenten im Einsatz, Ideen ohne Bewertung, Daten und Regeln uneinheitlich.
• Stufe 3: Fortgeschritten — KI-Fortgeschritten – Piloten in den Betrieb bringen: Strategie, Kompetenz und erste Piloten sind vorhanden. Der Engpass liegt meist bei Datenanbindung, Integration in Kernsysteme und messbarem Nutzen im Alltagsbetrieb.
• Stufe 4: KI-Native — KI-Vorreiter – skalieren und absichern: KI ist in Strategie, Prozessen und Governance verankert. Jetzt geht es um Skalierung über mehrere Bereiche, um Agenten-Workflows mit klaren Berechtigungen und um belastbare Nachweise gegenüber Kunden, Prüfern und Aufsicht.