KI-Readiness Assessment

⚙️ Technik 1 von 5

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Wie werden Ihre Produktionsmaschinen aktuell überwacht?

Gar nicht — Störungen werden manuell erkannt Einfache Schwellwert-Alarme Zentrales Monitoring-System (z.B. MES) Sensorbasiert mit Datenaufzeichnung Predictive Analytics auf Sensordaten

Wie ist Ihre IT-Infrastruktur für datenintensive Anwendungen aufgestellt?

Veraltete Systeme, kaum vernetzt Standard-IT, teilweise Cloud-Nutzung Moderne IT mit Cloud- und On-Premise-Mix Skalierbare Infrastruktur, API-fähig KI-ready: GPU-Ressourcen, Containerisierung, ML-Pipelines

Wie gehen Sie mit dem Thema Datensicherheit bei externen KI-Diensten um?

Kein Konzept — Mitarbeiter nutzen frei verfügbare Tools Informelle Regeln, aber nicht durchgesetzt Klare Richtlinien, welche Daten extern verarbeitet werden dürfen Technische Maßnahmen (DLP, Verschlüsselung) im Einsatz Lokales KI-Hosting für sensible Daten, externe Dienste nur für unkritische Aufgaben

📊 Daten 2 von 5

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Wie gut sind Ihre Geschäftsprozesse dokumentiert und digitalisiert?

Kaum dokumentiert, viel Papier und Erfahrungswissen Teilweise dokumentiert, Mischung aus digital und analog Überwiegend digital, Kernprozesse in ERP/MES erfasst Durchgängig digital mit strukturierten Datenflüssen Vollständig digitalisiert, Echtzeit-Daten, Data Warehouse vorhanden

Wie bewerten Sie die Qualität Ihrer Daten?

Unbekannt — wir haben keinen Überblick Viele Datensilos, Inkonsistenzen zwischen Systemen Grundsätzlich OK, aber Aufräumarbeit nötig Gute Qualität, definierte Standards und Verantwortlichkeiten Exzellent — Data Governance etabliert, regelmäßige Qualitätsprüfung

Können Sie auf historische Daten für Analysen zugreifen?

Nein, historische Daten sind nicht verfügbar Teilweise, aber unstrukturiert oder in verschiedenen Systemen Ja, für einzelne Bereiche (z.B. ERP-Daten) Ja, bereichsübergreifend und strukturiert Ja, zentral verfügbar, aufbereitet und für Analysen optimiert

🏢 Organisation 3 von 5

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Gibt es in Ihrem Unternehmen eine KI- oder Digitalisierungsstrategie?

Nein, das Thema ist noch nicht adressiert Es gibt erste Überlegungen, aber nichts Schriftliches Digitalisierungsstrategie vorhanden, KI ist ein Teilaspekt Eigene KI-Strategie mit definierten Zielen und Budget KI-Strategie mit Roadmap, KPIs und regelmäßigem Review

Wer treibt das Thema KI in Ihrem Unternehmen voran?

Niemand — kein Verantwortlicher benannt Einzelne engagierte Mitarbeiter (Bottom-up) IT-Leitung hat das Thema übernommen Geschäftsführung unterstützt aktiv, dediziertes Budget Cross-funktionales KI-Team mit C-Level-Sponsorship

Wie werden neue Technologien in Ihrem Unternehmen eingeführt?

Ad-hoc, ohne strukturierten Prozess Auf Initiative einzelner Abteilungen Evaluierung durch IT, dann Pilotprojekt Strukturierter Innovationsprozess mit Kriterien Agile Einführung mit PoC, Skalierung und Erfolgsmessung

🌱 Kultur 4 von 5

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Wie steht Ihre Belegschaft dem Thema KI gegenüber?

Überwiegend Skepsis oder Angst ("KI nimmt uns die Arbeit weg") Gemischt — einige neugierig, viele unsicher Grundsätzlich offen, aber abwartend Überwiegend positiv, aktives Interesse Begeisterung — Mitarbeiter experimentieren bereits eigenständig

Wie geht Ihr Unternehmen mit Fehlern und Experimenten um?

Fehler werden bestraft, Risiko wird vermieden Fehler werden toleriert, aber nicht aktiv als Lernchance genutzt Es gibt Raum für Pilotprojekte mit begrenztem Risiko Experimentieren wird gefördert, Lessons Learned werden geteilt Systematische Innovationskultur mit Fail-Fast-Mentalität

Wie transparent ist die Kommunikation über Veränderungen?

Veränderungen werden top-down verkündet, wenig Dialog Information über Intranet/E-Mail, wenig Austausch Regelmäßige Updates, Fragen sind möglich Offener Dialog, Mitarbeiter werden frühzeitig einbezogen Co-Creation — Mitarbeiter gestalten Veränderungen aktiv mit

🎓 Kompetenz 5 von 5

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Wie ist das KI-Know-how in Ihrem Unternehmen verteilt?

Praktisch kein KI-Wissen vorhanden Einzelne Mitarbeiter haben sich privat damit beschäftigt Grundwissen in der IT-Abteilung vorhanden Mehrere Mitarbeiter geschult, erste Projekte umgesetzt Breites KI-Wissen über Abteilungen hinweg, eigene Data Scientists

Gibt es Weiterbildungsangebote zum Thema KI/Daten?

Nein, keine Angebote Vereinzelt, auf Eigeninitiative der Mitarbeiter Budget für externe Schulungen vorhanden Strukturiertes Weiterbildungsprogramm für relevante Rollen Lernkultur mit internem KI-Academy-Ansatz und Community

Wie leicht können Sie KI-Kompetenz am Arbeitsmarkt gewinnen?

Sehr schwierig — Standort und Branche sind unattraktiv Schwierig — hoher Wettbewerb um Fachkräfte Machbar mit Aufwand — Employer Branding nötig Gute Chancen — attraktiver Arbeitgeber in der Region Kein Problem — starke Marke, Hochschulkooperationen, Remote-Optionen

KI-Readiness Assessment

⚙️ Technik 1 von 5

📊 Daten 2 von 5

🏢 Organisation 3 von 5

🌱 Kultur 4 von 5

🎓 Kompetenz 5 von 5

Ihr KI-Readiness-Score

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