Wie KI-reif ist Ihr Unternehmen — wirklich?
35 Fragen entlang der sechs Dimensionen, die wir auch im vollständigen Audit prüfen, plus ein kurzes Werkzeug-Inventar. Am Ende sehen Sie Ihre Reifegrad-Einschätzung als Scorecard — und wo sich genaueres Hinsehen lohnt.
Es gibt keine falschen Antworten. Der Check bewertet nicht, er verortet.
Jede Antwort wird sofort gesichert. Über den Link Ihrer Sitzung kommen Sie und Ihre Kollegen jederzeit zurück.
Das belastbare Bild liefert der vollständige Check — mit Blick in Ihre echten Systeme.
Viele der folgenden Fragen zielen bewusst auf das, was sich später in Euro ausdrücken lässt — Zeit, Fehler, verlorene Aufträge. So sehen Sie schon hier eine erste Richtung, wo sich eine Investition am ehesten rechnen könnte.
Mehrere Personen können denselben Link nutzen und jeweils „ihre" Dimension beantworten. Bitte tragen Sie am Anfang jeder Dimension Ihren Namen ein.
Wissen Sie, wohin die Reise geht — und was sie kosten darf?
KI-Projekte scheitern selten an der Technik. Sie scheitern daran, dass niemand entschieden hat, welches Problem gelöst werden soll und was die Lösung wert wäre. Diese Dimension prüft die kaufmännische Grundlage jeder KI-Entscheidung.
Existiert eine dokumentierte Vorstellung davon, welche Rolle Digitalisierung und KI für Ihre Unternehmensziele spielen — inklusive Budget, Verantwortlichkeit und einer Idee, wie sich Nutzen messen ließe?
Beispiel: Was kostet Sie die Bearbeitung einer Kundenanfrage — in Minuten und Euro?
Zwei Stichworte reichen — die Einschätzung danach ist der eigentlich interessante Teil.
Eine grobe Vorstellung reicht — sie hilft uns, Vorschläge auf Ihren Maßstab zuzuschneiden statt auf einen allgemeinen.
Etwa im Lieferantenaudit, in Vergabeunterlagen oder als Teil einer Zertifizierung.
Bewusst allgemein gefragt — nicht speziell zu KI. Ihr wichtigstes Geschäftsziel insgesamt, egal ob es mit KI zu tun hat oder nicht. Das hilft uns, spätere Vorschläge an dem auszurichten, was für Sie ohnehin zählt.
Freitext · optional — fließt nicht in den Score einKann Ihre Systemlandschaft überhaupt mit KI sprechen?
KI entfaltet ihren Wert erst, wenn sie an Ihre echten Systeme angebunden ist — ERP, CRM, Ablagen, Website. Ob das möglich ist, entscheidet sich an Schnittstellen, Datenzugriff und dem Pflegezustand des technischen Unterbaus.
Der Zustand Ihrer Tool-Landschaft: Welche Systeme tragen das Tagesgeschäft, wie aktuell und gepflegt sind sie, und lassen sie sich über Schnittstellen (APIs) mit KI-Diensten verbinden?
ERP = das System für Warenwirtschaft, Aufträge und Buchhaltung (z. B. proALPHA, SAP Business One, Dynamics 365). CRM = das System für Kundenkontakte und Vertrieb (z. B. HubSpot, Salesforce).
Eine API (Schnittstelle) ist die Tür, über die zwei Systeme automatisiert Daten austauschen können — ohne dass jemand etwas händisch kopiert. Falls Sie es nicht wissen: Auch das ist eine ehrliche und häufige Antwort.
CMS = das System, mit dem Website-Inhalte gepflegt werden (z. B. WordPress, TYPO3). Falls Sie das an eine Agentur ausgelagert haben, zählt deren Antwort — nicht, ob Sie es selbst bedienen können.
Kein KI-Thema im engeren Sinn — aber die Voraussetzung dafür, dass jede weitere Anbindung nicht auf brüchigem Grund steht.
Wo lebt Ihr Wissen — in Systemen oder in Köpfen?
Jede KI ist nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen kann. Die häufigste Diagnose im Mittelstand: Das wertvollste Wissen steckt in Köpfen, E-Mail-Anhängen und verstreuten Ordnern — für Menschen mühsam, für KI unsichtbar.
Qualität, Struktur und Auffindbarkeit Ihrer Daten: Stammdaten, Dokumente, Projektwissen, Fachwissen. Kurz — die Grundlage, auf der jeder sinnvolle KI-Einsatz steht.
Etwa: „Wie haben wir dieses Problem beim letzten Mal gelöst?" oder „Wo ist die aktuelle Preisliste?"
Typisch: Der Servicetechniker recherchiert einen Fehler, den ein Kollege vor drei Monaten schon gelöst hat. Es geht hier um bereits gelöstes Wissen, das erneut erarbeitet wird — nicht um manuelle Routinearbeit allgemein (dazu kommt Frage 4.2).
Die Frage, die in Audits am häufigsten den größten Unterschied macht: nicht ob Wissen gut liegt, sondern was passiert, wenn eine bestimmte Person nicht mehr da ist.
Vollständigkeit, Aktualität, Dublettenfreiheit — diesmal als Zahl statt Buchstabe, zur Einordnung genügt ein Gefühl.
Etwa eine einheitliche Benennungsstruktur wie „Kunde-Projekt-Jahr", durchgängige Ordnernummern, Kunden-, Prozess- oder Projektnummern. Wie saubern wird das bei Ihnen tatsächlich umgesetzt — nicht wie es auf dem Papier vorgesehen ist?
Wissen Sie, wo KI bei Ihnen den größten Hebel hätte?
Die schwächste Dimension in fast allen Reifegradmessungen: Unternehmen experimentieren mit KI, ohne zu wissen, an welchem Prozess sich der Einsatz wirklich lohnt. Wer seine Abläufe kennt, findet die Hebel — wer nicht, kauft Lizenzen.
Wie gut Ihre Kernprozesse dokumentiert sind, wo wiederkehrende manuelle Arbeit anfällt — und ob es eine bewertete Vorstellung davon gibt, welche KI-Anwendungsfälle für Sie den größten Nutzen hätten.
Etwa: Was passiert Schritt für Schritt, wenn eine Anfrage eingeht?
Unabhängig von Ihrer Antwort — um welche Prozesse handelt es sich konkret? (optional)
Hier geht es um die technische Anbindung — ob KI auf Ihre Daten und Systeme zugreift. Wer im Team KI nutzt und wie geregelt das ist, fragen wir separat in Dimension 5.
Zieht Ihr Team mit — oder zieht es die Augenbrauen hoch?
Technik allein bringt nichts, wenn die Menschen nicht mitgenommen werden. Fehlende KI-Kompetenz im Team ist laut allen aktuellen Studien die größte Einführungshürde — noch vor Budget und Datenschutz.
Offenheit, Kompetenzen und Verantwortlichkeiten: Wer nutzt KI heute wie, wer kümmert sich um das Thema, und wie ist die Haltung im Team zwischen Neugier und Sorge?
Hier geht es um Bekanntheit und Regeln — ob genutzt wird und ob das offiziell ist. Die technische Anbindung an Firmendaten haben Sie bereits in Frage 4.4 eingeschätzt.
Anders als die formale Liste in Frage 4.3 geht es hier um das, was im Alltag mal gesagt wurde — auch ohne dass es irgendwo gesammelt wurde.
Sie haben eben mehrfach „Tools" erwähnt — jetzt wird es konkret.
Statt an mehreren Stellen vage nach „welche Tools" zu fragen, sammeln wir das hier einmal geordnet. Das ist die Grundlage für Ihr Use-Case- und AI-Act-Inventar im Bericht — und der Unterschied zwischen „wir nutzen KI" und einer Liste, mit der man arbeiten kann.
Jedes KI-Werkzeug, das in Ihrem Haus tatsächlich genutzt wird — offiziell oder inoffiziell, mit Firmenlizenz oder privatem Konto. Wichtig ist nicht Vollständigkeit bis ins letzte Detail, sondern ein ehrliches Bild. Vier bis acht Zeilen reichen den meisten Unternehmen.
| Tool | Kategorie | Wer nutzt es | Abo-Typ | Wofür genau | Datenklasse |
|---|
Dürfen Sie eigentlich, was Sie vorhaben?
Seit August 2026 ist der EU AI Act in der Vollanwendung — und er betrifft nicht nur Tech-Konzerne, sondern jedes Unternehmen, das KI einsetzt. Wer jetzt Grundlagen schafft, macht aus einer Pflicht einen Vorsprung.
Die organisatorischen Rahmenbedingungen: interne Regeln zur KI-Nutzung, Datenschutz bei KI-Tools, und ob Sie Ihre Pflichten aus dem EU AI Act — etwa zur KI-Kompetenz Ihrer Mitarbeitenden — kennen und adressieren. Eine Governance-Standortbestimmung, keine Rechtsberatung.
Unternehmen müssen sicherstellen, dass Mitarbeitende, die KI einsetzen, über ausreichende KI-Kompetenz verfügen.
Etwa: Welche Daten dürfen in welche Tools? Bestehen Auftragsverarbeitungsverträge (AVV) mit den Anbietern — also Verträge, die regeln, wie ein Anbieter mit Ihren Daten umgehen darf?
Kein Betriebsrat zu haben ist für sich genommen keine schlechtere Ausgangslage — es ändert nur, welcher Weg zur Regelung passt.
Etwa ISO/IEC 42001 (Managementsysteme für KI), ISO/IEC 27001 (Informationssicherheit) oder branchenspezifische Nachweise wie TISAX.
Wo stehen Sie — nach Ihrem eigenen Bild?
Die Scorecard zeigt Ihre Selbsteinschätzung entlang der sechs Dimensionen und ordnet Sie einer von fünf Reifegradstufen zu: Bewusst → Experimentierend → Operativ → Skaliert → Transformativ.
Vom Selbstbild zum belastbaren Bild
Diese Einschätzung beruht auf Ihrer Selbstauskunft. Der vollständige KI-Readiness-Check prüft dieselben sechs Dimensionen an Ihren echten Systemen und Daten — mit Gesprächen im Team, gerechneten Business Cases für Ihre wichtigsten Use-Cases und einem priorisierten Fahrplan.