KI-Readiness Check

Wie weit sind Sie wirklich von KI entfernt?

Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an einer ungeklärten Datenbasis oder einem zu vagen Use-Case. Der Self-Check zeigt Ihnen in 16 Fragen, an welcher der vier Stellen es bei Ihnen hakt. Ihre individuelle Auswertung mit den nächsten sinnvollen Schritten bekommen Sie direkt im Anschluss per E-Mail.

  • Ehrlich antworten
    Ja, Teilweise oder Nein, für Ihr Unternehmen und nicht für den Idealfall.
  • Komponente für sich lesen
    Sie zählen nichts zusammen. Jede Komponente ordnet für sich ein, was Ihre Antworten bedeuten.
  • Kein Score, keine Ampel
    Das Raster zeigt die größte offene Flanke und damit den Ort der nächsten Vorarbeit.

Woran KI im Service tatsächlich hängt

Jede Komponente wird mit vier Fragen geprüft und für sich gelesen. Zusammen zeigen sie, wo die Vorarbeit sitzt.

01

Datenfundament & Wissensbasis

Ein Modell gibt nur aus, was auffindbar und zuordenbar ist. Verstreutes Wissen wird durch Automatisierung nicht besser, sondern schneller falsch.

02

Technische Anbindung & Systeme

Hier ist „Teilweise“ das eigentliche Risiko. Eine halb geklärte Rechtelage wird erst im Projekt sichtbar, dann, wenn es teuer ist.

03

Use-Case-Klarheit & Zielbild

Diese Komponente entscheidet, ob Sie messen können, was Sie tun. Ohne benannten Use-Case bleibt jede Bewertung Geschmackssache.

04

Organisation & Veränderung

Scheitert am seltensten an der Technik und am häufigsten am Anspruch. Die Frage ist nicht, ob Ihr Haus KI-fähig ist, sondern veränderungsfähig.

Bevor Sie den Hebel ansetzen

Drei Muster, in denen sich die meisten wiederfinden

Wie ein Haus an KI im Support herangeht, entscheidet oft mehr über den Ausgang als das Raster selbst. Erkennen Sie sich in einem, ist das kein Urteil, sondern der ehrlichere Ausgangspunkt.

Das Werkzeug sucht ein Problem

Die IT wählt eine Plattform, bindet Systeme an und stellt dem Service ein fertiges Tool hin. Technisch läuft alles, nur wurde nie geklärt, welche Routinetätigkeit es abnehmen soll.

Symptom: Das System ist live, die Nutzung bleibt niedrig. Niemand im Service kann in einem Satz sagen, wofür es da ist.

Der Druck von der Spitze

Eine Zusage oder ein Kostenziel erzeugt eine Deadline, bevor Datenfundament und Use-Case stehen. Das Team arbeitet gegen die Uhr statt gegen ein Problem.

Symptom: Ein ambitionierter Termin, ein Pilot, der ins Stocken gerät, und die Frage, warum die KI noch nicht funktioniert.

Das Warten auf den perfekten Moment

Man wartet, bis die Daten sauber, die Rechtslage geklärt und das Risiko gegen null ist. Der Perfektionsvorbehalt verhindert genau die Iteration, aus der Qualität entsteht.

Symptom: Wiederkehrende Evaluierungsrunden, viele Argumente fürs Abwarten, kein produktiver erster Use-Case.

Sechzehn Fragen, eine ehrliche Einordnung

Der Self-Check läuft direkt auf dieser Seite. Die schriftliche Einordnung zu allen vier Komponenten erhalten Sie im Anschluss per E-Mail.