KI-Readiness beschreibt, wie gut eine Organisation vorbereitet ist, künstliche Intelligenz sinnvoll und verantwortet einzusetzen.
Definition
Die Bewertung erfolgt nicht an der Technik allein. Entscheidend ist das Zusammenspiel aus Datenlage, technischer Basis, Kompetenz und Ordnungsrahmen. Schwächt eine dieser Säulen, scheitern Vorhaben unabhängig davon, wie gut das gewählte Modell ist.
Die vier Säulen
Die häufigste Lücke
In der Praxis ist es fast immer die Datenlage. Informationen liegen verteilt in Fachverfahren, Dateiablagen und Postfächern, sind uneinheitlich gepflegt und nicht maschinell zugänglich. Wer das vorab feststellt, plant realistisch. Wer es übergeht, erlebt es im Projekt als Verzögerung.
Der pragmatische Einstieg
Eine Readiness-Bewertung muss nicht monatelang dauern. Interviews mit wenigen Schlüsselpersonen, eine Sichtung der wichtigsten Datenquellen und eine Einschätzung des Rechtsrahmens liefern in wenigen Wochen ein belastbares Bild. Daraus lassen sich zwei bis drei Anwendungsfälle ableiten, die tatsächlich umsetzbar sind.
Abgrenzung
Das Cloud Readiness Assessment prüft die Verlagerung von Anwendungen. KI-Readiness prüft die Fähigkeit, KI-Anwendungen überhaupt sinnvoll zu betreiben.
Weiterführende Begriffe
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