KI-Readiness: Wie bereit ist Ihr Unternehmen für die KI?

1. Verstehen, was KI wirklich ist – und was nicht
KI ist nicht KI. Es geht um datengetriebene Systeme, die Muster erkennen, Texte generieren oder Prozesse automatisieren. Für den Anfang reicht ein solides Funktionsverständnis gerade auch für Führungskräfte.

Frage: Was kann KI aktuell leisten – und wo sind ihre Grenzen?
Wer das erkennt, kann realistisch planen.

2. Chancen und Risiken klar benennen
Potenzial und Risiko sind zwei Seiten derselben Medaille:

• Potenzial: Wo gibt es Prozesse, Herausforderungen oder Ziele, bei denen KI konkret helfen kann? Und was kann die KI technisch bieten. Im Match der beiden Punkte steckt das Potenzial.
• Risiken: Was bedeutet der Einsatz für Datensicherheit, IT-Sicherheit, Verlässlichkeit und Kontrolle?

Frage: Kennen wir die Potenziale und die Risiken?
Wichtig: Risiken sollen hier nicht als Verhinderer stehen. Es geht darum die Risken zu kennen gut und zu managen.

3. Strategische Leitplanken setzen
Wer KI einfach „mal ausprobieren lässt, ohne Steuerung“, der riskiert Wildwuchs. Wer sie verbietet, verliert Anschluss.

Frage: Wofür soll KI im Unternehmen stehen? Klare Leitlinien geben Orientierung:

• Wo wird gezielt investiert?
• Wo sind Experimentierräume?
• Was ist erlaubt?

Das schafft Sicherheit, gibt eine klare Orientierung. Dort kann eine Führung auch eine klare Haltung zu KI zeigen und in Führung gehen.

4. Konkrete Anwendungsfälle identifizieren
KI ist kein Selbstzweck. Ohne Use Cases bleibt sie eine Luftnummer im Wirrwarr von Tools.

Frage: Welche Anwendungsfälle bringen echten Mehrwert für unser Geschäft

• Prozesse beschleunigen?
• Entscheidungen verbessern?
• Neues ermöglichen?

Am Anfang helfen Vorbilder: Welche Use Cases funktionieren bei ähnlichen Unternehmen?

5. Verantwortung benennen
Frage: Wer kümmert sich?

Nicht jede Firma braucht sofort einen Chief AI Officer. Gut ist auch ein Kreis engagierter Menschen. Es geht hier nicht um Ämter. Es braucht Menschen, die:

• das Thema treiben,
• Informationen bündeln,
• die Brücke zwischen Technik, Business und Führung schlagen

6. KI-Enthusiasten identifizieren und einbinden
Innovation kommt von innen.

Frage: Wo sind die Menschen, die von KI begeistert sind – im Fachbereich, in der IT, in der Führung? Diese Leute gehören an den Tisch. Ohne sie bleibt das Thema abstrakt.

7. Kompetenzen prüfen – intern und extern
Viele Teams haben erste Erfahrungen mit generativer KI. Doch ab einem bestimmten Punkt braucht es andere Skills – methodisch, fachlich und technisch. Oder hat schon mal jemand in ihrer Firma ein RAG aufgebaut, um die KI mit firmeninternen Daten zu trainieren?

Frage: Haben wir diese Skills? Wenn nicht: Wo holen wir sie uns?

8. Die Voraussetzungen klären
Die Voraussetzungen hängen vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Bevor KI einen Mehrwert liefert, müssen Grundlagen stimmen:

• Sind die Daten transparent vorhanden – und nutzbar?
• Ist der Prozess robust genug für eine KI-Integration?
• Müssen Datenschutzanforderungen beachtet werden (Stichwort: eigenes LLM)?

Frage: Welche Voraussetzungen müssen geklärt sein, damit unsere KI-Vorhaben erfolgreich sind.

9. Budget und Ressourcen realistisch einschätzen
KI kostet. Zeit, Geld, Know-how.

Frage: Haben wir ein realistisches Verständnis der Investitionen – dabei geht es nicht nur um Geld oder das Einkaufen von Technik und Tools, es geht auch um personelle Kräfte mit Zeit und Know-how.

10. Nächste Schritte definieren
Am Ende zählt nicht das Wissen – sondern das Tun.

Frage: Was ist unser nächster konkrete Schritt?

• Ein Workshop?
• Ein Pilotprojekt?