KI Readiness

Warum wir

Fundiert.
Sie wissen, wo Ihr Unternehmen steht, bevor Sie in KI investieren. Eine Fehlinvestition bleibt damit aus.
Belegt.
Mit sauberer Datenbasis greift die KI auf Fakten zu, statt zu halluzinieren. Die Antworten sind belegt.
Geregelt.
Ein klarer Rahmen regelt, welche Tools Ihre Mitarbeiter wie nutzen. So entsteht keine unkontrollierte Schatten-KI.

Ablauf

AI Ready Check

Der AI Ready Check ist eine strukturierte Bestandsaufnahme: KI-Projekte scheitern selten an der Technologie, sondern an der Grundlage.

Gespräch vereinbaren

01
Workshop
In Workshops mit Geschäftsführung und Schlüsselpersonen bewerten wir jede Dimension und leiten Handlungsfelder ab.
02
Fahrplan
Sie erhalten einen Score je Dimension, eine Ampel-Bewertung und einen priorisierten Fahrplan.
03
Datenstruktur
In der Umsetzung strukturieren wir Ihre Daten, damit sie maschinell nutzbar sind.
04
Wissensbasis
Wir bauen die Wissensbasis auf, aus der die Agenten ihre Antworten belegen.
05
Datenschutz
Wir erstellen das Datenschutz-Konzept, bevor der erste Agent auf Ihre Daten zugreift.
06
Pilot
Ein Pilotprojekt mit einem echten Agenten auf Ihrer eigenen Datengrundlage, kein Konzeptpapier.

Einsatz

Die sechs Dimensionen

KI Readiness beschreibt, wie gut Ihr Unternehmen auf den Einsatz von KI-Agenten vorbereitet ist. Sechs Dimensionen entscheiden darüber.

Gespräch vereinbaren

01
Datenreife
Sind Ihre Daten strukturiert und maschinell nutzbar oder Freitext in Excel-Tabellen?
02
Prozessreife
Sind Abläufe so dokumentiert, dass ein Agent sie übernehmen kann?
03
Infrastruktur
Gibt es Schnittstellen und klare Zugänge, um Systeme anzubinden?
04
Mitarbeiter-Kompetenz
Wissen Ihre Teams, was KI kann und wie sie damit arbeiten?
05
Datenschutz
Sind DSGVO und AI Act geklärt, bevor der erste Agent läuft?
06
Unternehmenskultur
Wird KI als Werkzeug angenommen oder entsteht unkontrollierte Schatten-KI?

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FAQ

Häufige Fragen

Viele Themen haben wir über die Jahre bearbeiten und viele Fragen konnten wir beantworten. Hier finden Sie viele Informationen.

Alle FAQ

Warum scheitern KI-Projekte im Mittelstand?
KI-Projekte im Mittelstand scheitern selten an der Technologie, sondern an der fehlenden Grundlage: unstrukturierte Daten, undokumentierte Prozesse, ungeklärter Datenschutz und fehlende Kompetenz im Team. Eine KI kann nur so gut arbeiten, wie die Basis es zulässt: Ohne strukturierte Daten rät sie, ohne dokumentierte Abläufe weiß sie nicht, was zu tun ist.

Wer zuerst die Grundlagen prüft und schließt, bekommt Agenten, die echte Arbeit übernehmen, statt halluzinierender Chatbots. Womit Sie anfangen sollten, klären wir in der KI-Beratung.
Was ist Schatten-KI?
Schatten-KI bezeichnet KI-Tools, die Mitarbeiter ohne Wissen oder Freigabe des Unternehmens nutzen, etwa private ChatGPT-Konten, in die Kundendaten oder interne Dokumente kopiert werden. Das Risiko: Vertrauliche Informationen landen unkontrolliert auf fremden Servern, ohne DSGVO-Prüfung und ohne Übersicht, wer was wohin gibt.

Die Antwort ist nicht das Verbot, sondern ein klarer Rahmen: freigegebene Tools, klare Regeln und Alternativen, die sicher sind und trotzdem produktiv. Warum Verbote das Problem nicht lösen, zeigt unser Beitrag Schatten-KI in Unternehmen; den passenden Rahmen entwickeln wir in der KI-Beratung.
Welche Daten braucht KI in der Produktion?
KI in der Produktion braucht Daten, die den Zustand von Maschine und Werkstück beschreiben, und die stammen aus den Systemen, die ohnehin laufen: Signale der Maschinensteuerung (SPS), Auftrags- und Rückmeldedaten aus der Fertigungssteuerung (MES) und dem Warenwirtschaftssystem (ERP) sowie Prüf- und Messprotokolle aus der Qualitätssicherung.

Entscheidend ist weniger die Menge als die Verwertbarkeit. Jeder Datensatz braucht einen Zeitstempel, muss eindeutig einer Maschine und einem Auftrag zuzuordnen sein, und der erfasste Zeitraum muss auch Störungen enthalten: Ein Modell, das nur Gutteile gesehen hat, erkennt keinen Fehler. Deshalb beginnt jedes Vorhaben mit der Frage, welche Signale Ihre Anlagen heute liefern und wie sie aus der Steuerung herauskommen. Wie belastbar diese Grundlage ist, klärt eine KI-Readiness-Analyse.
Was bedeutet KI-Readiness?
KI-Readiness beschreibt, wie gut ein Unternehmen auf den produktiven Einsatz von KI vorbereitet ist: von der Datenqualität über dokumentierte Prozesse bis zu Datenschutz und Unternehmenskultur. Ein Readiness-Check bewertet diese Dimensionen strukturiert und zeigt, welche Grundlagen vor dem ersten KI-Projekt geschaffen werden müssen.

Das Ergebnis ist ein klarer Fahrplan statt Bauchgefühl: Sie wissen, wo Ihr Unternehmen steht und was zuerst zu tun ist, bevor Sie investieren. Diesen Check führen wir im Rahmen der KI-Beratung durch.