KI-Readiness

Was bedeutet KI-Readiness?

Die meisten Gespräche über KI beginnen mit der Frage nach dem richtigen Werkzeug. KI-Readiness setzt eine Stufe früher an: Ist der Betrieb überhaupt so aufgestellt, dass ein KI-Werkzeug dort zuverlässig arbeiten kann? Auf Deutsch spricht man auch von KI-Bereitschaft oder KI-Reifegrad. Gemeint ist kein Ja-oder-Nein, sondern eine Einordnung je Bereich und je Anwendungsfall. Ein Betrieb kann für KI im Angebotswesen gut vorbereitet sein, während die Baustellendokumentation noch auf Zetteln läuft und dort jede KI ins Leere greifen würde.

Bewertet wird die KI-Readiness üblicherweise in sechs Bereichen. Daten: Liegen die Informationen digital, an einem Ort und in einheitlicher Form vor, und dürfen sie rechtlich verarbeitet werden? Prozesse: Ist der Ablauf, den KI unterstützen soll, beschrieben, wiederkehrend und mit klaren Zuständigkeiten versehen? Kompetenzen: Kann das Team KI-Ergebnisse einschätzen und prüfen? Seit Februar 2025 verlangt die europäische KI-Verordnung dafür ausdrücklich ausreichende KI-Kompetenz bei allen, die KI im Betrieb nutzen. IT-Infrastruktur: Gibt es Firmenkonten statt privater Zugänge, Schnittstellen zwischen den Programmen und eine geregelte Rechtevergabe? Recht: Sind Datenschutz, Auftragsverarbeitung und die Pflichten aus der KI-Verordnung geklärt? Führung: Stellt die Geschäftsführung Zeit, Budget und eine verantwortliche Person bereit, und ist festgelegt, wer freigibt, was eine KI vorbereitet?

Vom Nachbarbegriff digitaler Reifegrad unterscheidet sich die KI-Readiness im Fokus: Der Reifegrad beschreibt, wie weit ein Unternehmen insgesamt digitalisiert ist; die KI-Readiness ist der auf KI zugespitzte Ausschnitt und ergänzt Fragen, die erst mit KI entstehen – etwa nach Freigaberegeln oder nach dem Umgang mit Kundendaten in Sprachmodellen. Die KI-Potenzialanalyse fragt, wo KI im Betrieb Nutzen stiftet; die Readiness fragt, ob der Betrieb an dieser Stelle schon bereit ist. In der Praxis werden beide oft im selben Termin erhoben. Aus beiden Ergebnissen entsteht dann die KI-Strategie mit einer KI-Roadmap, die festlegt, welche Lücken in welcher Reihenfolge geschlossen werden.

Für Geschäftsführer im Mittelstand ist die KI-Readiness vor allem ein Schutz vor Fehlstarts. Wer Lizenzen kauft, bevor Daten und Abläufe stehen, bekommt Ergebnisse, die niemand verwenden mag – und ein Team, das KI danach für überschätzt hält. Umgekehrt zeigt eine niedrige Readiness bei Regeln und Kompetenzen oft ein stilles Risiko: Mitarbeitende nutzen längst private Chatbot-Konten, ohne dass jemand weiß, welche Daten dort landen. Dieses Phänomen heißt Schatten-KI.

KI-Readiness kurz erklärt: die wichtigsten Punkte

• Sie beschreibt die Voraussetzungen für KI, nicht die Zahl der KI-Werkzeuge im Betrieb.
• Sie wird in sechs Bereichen bewertet: Daten, Prozesse, Kompetenzen, IT-Infrastruktur, Recht und Führung.
• Sie gilt immer für einen konkreten Anwendungsfall – ein Betrieb ist selten überall gleich weit.
• Der schwächste Bereich bestimmt das Ergebnis: Exzellente Daten helfen wenig, wenn niemand die KI-Ergebnisse prüfen darf oder kann.
• Sie ist kein Zustand, auf den man warten muss, sondern wird mit dem ersten gut vorbereiteten Anwendungsfall Schritt für Schritt aufgebaut.

KI-Readiness in der Praxis

• Elektrobetrieb mit 25 Mitarbeitenden: Die Geschäftsführung möchte Angebote mit KI vorbereiten lassen. Die Bestandsaufnahme zeigt: Kalkulationsdaten liegen im Programm, die Leistungstexte sind aber über Jahre gewachsen, widersprechen sich und niemand ist für sie zuständig. Erster Schritt ist deshalb nicht die KI, sondern ein bereinigter Satz Textbausteine mit einer verantwortlichen Person. Danach kann ein KI-Mitarbeiter Angebotsentwürfe liefern, die ein Mensch prüft und freigibt.
• Großhandel mit 40 Mitarbeitenden: Warenwirtschaft und Kundendaten sind sauber gepflegt, die Datenseite ist also stark. Bei Recht und Führung klafft die Lücke: Mehrere Mitarbeitende kopieren Kundenanfragen in private Chatbot-Konten. Bevor ein offizielles KI-Projekt startet, braucht es eine KI-Nutzungsrichtlinie, Firmenkonten mit Auftragsverarbeitungsvertrag und eine kurze Schulung für alle.
• Ingenieurbüro mit 12 Mitarbeitenden: Das Team ist technikaffin und will KI ausdrücklich nutzen – Kompetenz und Führung sind bereit. Das Projektwissen steckt aber in persönlichen Ordnern, E-Mail-Verläufen und Köpfen. Die Readiness-Lücke liegt bei den Daten: Erst eine geordnete Wissensbasis, ein Firmengehirn, macht es möglich, dass ein interner KI-Assistent verlässliche Antworten aus früheren Projekten gibt.

Woran Sie echte KI-Readiness erkennen

1. Sie können den Ablauf, den KI unterstützen soll, in wenigen Schritten aufschreiben – einschließlich der Frage, wer das Ergebnis prüft und freigibt.
2. Die Informationen, die die KI braucht, liegen digital an einem Ort und sind ohne Suchen und Nachfragen auffindbar.
3. Es gibt eine schriftliche Regel, welche KI-Werkzeuge mit welchen Daten genutzt werden dürfen, und alle im Team kennen sie.
4. Mindestens eine Person hat Auftrag und Zeit, das Vorhaben zu betreuen, und die Mitarbeitenden, die mit KI arbeiten, sind geschult.
5. Sie wissen, woran Sie Erfolg messen – etwa Zeit je Vorgang, Durchlaufzeit oder Fehlerquote – und haben den Ausgangswert vor dem Start erhoben.

Typische Fehler

• Readiness mit Technik verwechseln: Neue Lizenzen und ein schneller Rechner machen einen Betrieb nicht KI-bereit, wenn Daten und Abläufe ungeordnet bleiben.
• Auf vollständige Bereitschaft warten: Kein Mittelständler ist überall „fertig“. Es genügt, wenn der eine Ablauf vorbereitet ist, mit dem Sie beginnen.
• Das Team erst am Ende einbinden: Wer die Menschen, die den Ablauf täglich erledigen, nicht früh beteiligt, bewertet die Readiness zu optimistisch und erzeugt Widerstand.
• Rechtsfragen nachschieben: Datenschutz, Auftragsverarbeitung und KI-Kompetenzpflicht gehören in die Bestandsaufnahme, nicht in die Nachbesserung nach dem Start.

Mein Bezug

Ich bin seit 17 Jahren Unternehmer und arbeite in meinen Unternehmen pxMEDIA und ONFYR heute mit rund 50 KI-Mitarbeitern – jeder mit festem Aufgabenprofil und klarer Freigabe durch einen Menschen. Das funktioniert nur, weil wir vorher die Grundlagen gelegt haben: digitale Daten, beschriebene Abläufe, ein gemeinsames Firmengehirn und Regeln, wer was freigibt. Genau diese Bestandsaufnahme steht bei Betrieben aus Bau, Handwerk und Dienstleistung in Rostock, Mecklenburg-Vorpommern und Norddeutschland am Anfang: Wir prüfen die sechs Bereiche am konkreten Anwendungsfall und legen fest, welche Lücke zuerst geschlossen wird. Bei unseren Abenden im Chalet O in Rostock höre ich oft, dass viele gar nicht wussten, dass das in der Region schon im Alltag läuft. Die Beratung läuft über ONFYR, die Umsetzung kann über pxMEDIA folgen.

Über ONFYR bin ich als BAFA-akkreditierter Berater registriert (Berater-ID 228667). Entsteht der Readiness-Check im Rahmen einer Beratung, bezuschusst das BAFA ihn für kleine und mittlere Unternehmen in Mecklenburg-Vorpommern mit 80 Prozent, bemessen an höchstens 3.500 Euro netto je Beratung – also bis zu 2.800 Euro, Antrag vor Beginn. Die Richtlinie ist bis Ende 2028 verlängert, für Anträge ab dem 1. Januar 2027 gelten geänderte Bedingungen. Für die Umsetzung kommt in MV die KI-Förderung MV in Betracht: bis zu 50 Prozent der förderfähigen Ausgaben, höchstens 50.000 Euro je Vorhaben, mit Antrag vor Projektbeginn. Verbindlich sind immer Richtlinie und Bescheid.

Verwandte Begriffe

• Digitaler Reifegrad
• KI-Potenzialanalyse
• KI-Strategie
• KI-Roadmap
• Datenstrategie
• KI-Kompetenzpflicht
• KI-Nutzungsrichtlinie
• KI-Mitarbeiter
• Schatten-KI

Weiterführende Beiträge

• Welche Daten braucht KI im Unternehmen? Daten für KI vorbereiten, bevor der erste KI-Mitarbeiter startet
• Der KI-Fahrplan: In welcher Reihenfolge Unternehmen digitalisieren sollten
• Zwischen KI-Skepsis und Handlungsdruck: Wo Sie mit KI im Unternehmen anfangen
• Wie lange dauert eine KI-Einführung? Ein realistischer Zeitplan vom Erstgespräch bis zum ersten KI-Mitarbeiter
• Angst vor KI im Team: Wie Sie Mitarbeitende mitnehmen, statt sie zu verlieren

Häufige Fragen zu KI-Readiness

Was bedeutet KI-Readiness?

KI-Readiness bedeutet, dass ein Unternehmen die Voraussetzungen erfüllt, um künstliche Intelligenz sinnvoll und verantwortlich einzusetzen. Dazu gehören digitale und auffindbare Daten, beschriebene Abläufe, ein geschultes Team, passende IT, geklärte Rechtsfragen und eine Führung, die Zeit, Budget und Freigaberegeln festlegt.

Wie misst man die KI-Readiness eines Unternehmens?

Man misst die KI-Readiness, indem man die sechs Bereiche Daten, Prozesse, Kompetenzen, IT-Infrastruktur, Recht und Führung einzeln bewertet – am besten bezogen auf einen konkreten Anwendungsfall. Grundlage sind Gespräche mit den Menschen, die den Ablauf täglich erledigen, ein Blick in die tatsächlichen Daten und eine Prüfung der vorhandenen Regeln. Ein Fragebogen allein liefert nur eine Selbsteinschätzung.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Readiness und digitalem Reifegrad?

Der digitale Reifegrad beschreibt, wie weit ein Unternehmen insgesamt digitalisiert ist; die KI-Readiness fragt gezielt, ob es für den Einsatz von KI bereit ist. Ein solider digitaler Reifegrad ist dafür die Basis, reicht aber nicht aus: Für KI kommen Fragen nach Datenqualität, KI-Kompetenz im Team, Datenschutz bei KI-Werkzeugen und Freigaberegeln hinzu.

Wie lange dauert es, ein Unternehmen KI-ready zu machen?

Für einen einzelnen, klar abgegrenzten Anwendungsfall dauert die Vorbereitung meist nur wenige Wochen. Typische Arbeiten sind: Ablauf beschreiben, Daten an einem Ort zusammenführen, eine Nutzungsrichtlinie festlegen und das Team schulen. Wer das ganze Unternehmen auf einmal vorbereiten will, braucht deutlich länger – deshalb lohnt es sich, mit einem Ablauf zu beginnen und die Readiness Schritt für Schritt auszubauen.

Wird ein KI-Readiness-Check gefördert?

Ja, wenn der Check Teil einer Unternehmensberatung durch einen BAFA-akkreditierten Berater ist, kann er für kleine und mittlere Unternehmen bezuschusst werden. In Mecklenburg-Vorpommern sind es 80 Prozent auf höchstens 3.500 Euro netto Beratungskosten je Beratung, also bis zu 2.800 Euro; der Antrag muss vor Beratungsbeginn gestellt sein, und für Anträge ab 2027 gelten geänderte Bedingungen. Für die anschließende Umsetzung kommt in MV die KI-Förderung MV mit 50 Prozent und bis zu 50.000 Euro je Vorhaben in Betracht.