SilverSHIFT KI-Reifegradmodell

Wo steht Ihr Unternehmen
beim Thema KI?

Strukturierte Standortbestimmung in 10 Dimensionen – von Strategie und Datenqualität bis zur Führungskultur. Ergebnis: Ihr persönlicher KI-Score mit konkreten Handlungsempfehlungen.

10 Fragen · ca. 5 Minuten · kostenlos · kein Login

Strategie & Zielbild

Die strategische Verankerung von KI ist entscheidend für den langfristigen Erfolg.

Stufe 1 – Keine Strategie

KI wird nicht aktiv diskutiert oder bewertet. Keine dokumentierte Verbindung zur Geschäftsstrategie.

Stufe 2 – Ad-hoc-Ideen

Einzelne Führungskräfte haben Ideen zum KI-Einsatz, aber kein konsistenter Plan oder Budget.

Stufe 3 – Definiertes Zielbild

Erste dokumentierte KI-Ziele existieren. Verantwortlichkeiten sind geklärt.

Stufe 4 – Strategische Verankerung

KI ist explizit in der Geschäftsstrategie verankert, in Roadmaps integriert und mit messbaren KPIs versehen.

Stufe 5 – KI als Werttreiber

KI treibt Innovation, Skalierung und neue Geschäftsmodelle aktiv voran.

Datenqualität & Datenlandschaft

Daten sind der Rohstoff für KI.

Stufe 1 – Daten-Chaos

Daten liegen verstreut in Excel-Dateien, E-Mails und Insellösungen. Kein Datenmanagement vorhanden.

Stufe 2 – Basis-Struktur

Erste Systeme konsolidiert (z. B. ERP, CRM), aber Datenqualität uneinheitlich. Strukturierte und unstrukturierte Daten in Silos.

Stufe 3 – Standardisierung

Aktive Bereinigung und Stammdatenpflege. Zentrale Datenquellen identifiziert. Datenmanagementrollen etabliert.

Stufe 4 – Integration

Einheitliche Datenplattformen, etablierte APIs und ETL-Prozesse.

Stufe 5 – KI-fähige Datenlandschaft

Vollständig dokumentiertes Datenmanagement. KI-ready durch Metadaten.

Prozessdigitalisierung

KI benötigt digitale Prozesse als Grundlage.

Stufe 1 – Manuelle Prozesse

Dominanz von Papier, Medienbrüchen und manuellen Tätigkeiten.

Stufe 2 – Teilweise digitalisiert

ERP/CRM-Systeme existieren, aber viele Schritte bleiben manuell (Copy-Paste).

Stufe 3 – Durchgehend digital

Kernprozesse durchgängig und vollständig papierlos.

Stufe 4 – Automatisiert

RPA, regelbasierte Automatisierungen etabliert.

Stufe 5 – KI-automatisiert

Entscheidungen und Workflows werden KI-gestützt durchgeführt.

Wissensmanagement & Dokumentation

Der demografische Wandel erfordert systematisches Wissensmanagement.

Stufe 1 – Implizites Wissen

Geschäftskritisches Wissen sitzt nur in den Köpfen einzelner Personen.

Stufe 2 – Teilweise Dokumentation

Wichtige Prozesse beschrieben, aber dezentral und schwer auffindbar.

Stufe 3 – Zentrale Wissensbasis

Wiki oder DMS mit strukturierter Ablage vorhanden.

Stufe 4 – KI-gestütztes Wissensmanagement

RAG-Systeme, semantische Suche im Einsatz.

Stufe 5 – Wissensorchestrierung

Prozesswissen automatisch anwendbar und als KI-Services verfügbar.

KI-Kompetenzen der Mitarbeitenden

Ohne qualifizierte Mitarbeitende bleiben KI-Tools ungenutzt.

Stufe 1 – Keine KI-Kompetenz

Unwissen über KI-Möglichkeiten, verbreitete Unsicherheit.

Stufe 2 – Grundverständnis

Erste Schulungen durchgeführt, einzelne Power-User identifiziert.

Stufe 3 – Flächendeckende Basiskompetenz

Alle Mitarbeitenden kennen relevante KI-Use-Cases und freigegebene Tools.

Stufe 4 – KI-Fachrollen erkannt

Dedizierte Rollen wie Prompt Engineers definiert und besetzt.

Stufe 5 – KI-kompetentes Unternehmen

KI-Kompetenz in allen Bereichen verankert. Teil der Unternehmenskultur.

IT-Infrastruktur & KI-Fähigkeit

KI-Anwendungen erfordern moderne Infrastruktur, APIs und skalierbare Rechenleistung.

Stufe 1 – Klassische IT

Lokale, nicht-skalierbare Server. Legacy-Systeme dominieren.

Stufe 2 – Skalierbare IT

Skalierbare Server (z. B. Cloud), aber keine dedizierte KI-Architektur.

Stufe 3 – KI-geeignete Infrastruktur

Datenschnittstellen sind vorhanden (APIs, MCP-Server). Erste KI-Services evaluiert.

Stufe 4 – Skalierbare KI-Umgebung

Daten an KI-Systeme angebunden. MLOps-Prozesse etabliert.

Stufe 5 – KI-Plattform

Prozesse, Daten und ML-Modelle für Mitarbeitende auf einer Plattform nutzbar.

Governance, Datenschutz & Compliance

DSGVO, EU AI Act und interne Richtlinien müssen eingehalten werden.

Stufe 1 – Keine Regeln

KI-Nutzung unkontrolliert. Ggf. private Nutzung (Schatten-KI).

Stufe 2 – Grundregeln

KI-Nutzungsregeln vorhanden, aber nicht systematisch umgesetzt.

Stufe 3 – Saubere Governance

Dokumentierte KI-Richtlinie im Unternehmen umgesetzt.

Stufe 4 – Auditierbar

Modellüberwachung, vollständige Logs und Dokumentation.

Stufe 5 – Compliance-by-Design

KI-Prozesse erfüllen nachweisbar alle Regularien.

Use-Case-Reife

Konkrete Anwendungsfälle mit messbarem Nutzen sind der Schlüssel zur KI-Akzeptanz und ROI-Nachweis.

Stufe 1 – Keine Use-Cases

KI bleibt abstrakt, kein konkreter Geschäftsbezug, ggf. nur private Nutzung.

Stufe 2 – Einzelideen

Erste Anwendungsfälle identifiziert, aber nicht validiert.

Stufe 3 – Validierte Use-Cases

POCs erfolgreich durchgeführt, Business Case dokumentiert.

Stufe 4 – Skalierte Referenz-Use-Cases

KI-Anwendungen im Produktivbetrieb, messbare Erfolge.

Stufe 5 – KI überall integriert

KI ist fester Bestandteil aller Kernprozesse.

Automatisierungspotenzial & Effizienz

Effizienzgewinne durch Automatisierung sind oft die ersten messbaren Erfolge.

Stufe 1 – Null Automatisierung

Hoher manueller Aufwand in Routine-Prozessen.

Stufe 2 – Basis-Automatisierung

Einfache Skripte und Makros im Einsatz.

Stufe 3 – Automatisierte Workflows

RPA und regelbasierte Automatisierung etabliert.

Stufe 4 – KI-basierte Effizienzsprünge

ML- oder generative KI-gestützte Anwendungen etabliert.

Stufe 5 – End-to-End Automation

Vollständige Prozessautomatisierung mit KI-Optimierung.

Veränderungsbereitschaft & Führung

Die Haltung der Führung entscheidet über den Erfolg der KI-Transformation.

Stufe 1 – Widerstand

Ablehnung oder Ignoranz gegenüber KI in der Führungsebene.

Stufe 2 – Offene Haltung

Grundsätzliche Bereitschaft, aber keine aktive Förderung.

Stufe 3 – Change-Management

Aktive Kommunikation und Förderung der KI-Transformation.

Stufe 4 – KI-Leadership

Führung treibt KI-Transformation aktiv voran.

Stufe 5 – Transformative Führung

KI-Vision ist Teil der Unternehmensidentität.

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