Wissen · Technologie und Souveränität
Wann ist ein Unternehmen AI-ready?
Ein Unternehmen ist AI-ready, wenn vier Dinge zusammenkommen: Anwendungsfälle mit messbarem Nutzen, Daten in verlässlicher Qualität mit klarer Verantwortung, eine technische Umgebung, in der die Daten unter Ihrer Kontrolle bleiben, und Regeln, die festlegen, was erlaubt ist, wer freigibt und wie gekennzeichnet wird. Fehlt einer dieser Bausteine, liegt der größte Hebel meist zuerst in den Daten und erst danach im Modell.
Autor Andreas O. Schwan, Managing PartnerStand
Rechtliche Angaben mit Stand 7. Oktober 2026. Dieser Beitrag ist keine Rechtsberatung.
Begriff
Bereit für KI, nicht nur für ein Modell.
AI Readiness beschreibt, wie gut ein Unternehmen vorbereitet ist, KI sinnvoll, sicher und wirtschaftlich einzusetzen. Sie ist kein Merkmal der IT allein, sondern ein Querschnitt über Geschäft, Daten und Technik. Die entscheidenden Fragen lauten: Wo schafft KI messbaren Nutzen, welche Daten braucht sie in welcher Qualität, und welche Architektur hält diese Daten unter Kontrolle?
In der BEIA läuft AI Readiness als Querschnitt über Geschäft, Daten und Technik, in BISA 1 gehört sie zu den Betrachtungsfeldern. So wird sichtbar, wo ein Unternehmen heute steht, bevor es in eine Plattform investiert.
Bausteine der AI Readiness
- Anwendungsfälle mit Nutzen als Zielgröße, Aufwand und Risiko
- Datenbasis: Qualität, Herkunft und Verantwortung
- Technik und Betriebsort: wo Modelle laufen und wer zugreifen kann
- Regeln: Freigabe, Kennzeichnung und Einordnung nach EU AI Act
- Kompetenz und Verantwortung im Team
Reihenfolge
Erst die Daten, dann das Modell.
In vielen Unternehmen wird KI längst genutzt, oft ohne gemeinsame Regeln. Mitarbeitende arbeiten mit Chat-Assistenten, Fachbereiche testen eigene Werkzeuge, Anbieter bauen KI in bestehende Software ein. Der erste Schritt ist deshalb eine Bestandsaufnahme: Wo wird KI heute schon eingesetzt, und welche Daten verlassen dabei das Haus? Danach werden Anwendungsfälle nach Nutzen, Aufwand, Datenbasis und Risiko priorisiert.
Häufig zeigt sich dabei, dass der größte Hebel zuerst in besseren Daten liegt. Ein Modell ist nur so verlässlich wie die Daten, auf denen es arbeitet. Modelle und Plattformen werden danach unabhängig verglichen, mit derselben Frage wie bei jeder Infrastruktur: Wo laufen sie, und wer kann auf die Daten zugreifen?
Regeln
Ein Regelwerk, das im Alltag trägt.
Zur AI Readiness gehört ein KI-Regelwerk: welche Anwendungen erlaubt sind, wer sie freigibt, wie KI-erzeugte Inhalte gekennzeichnet werden und welche Pflichten aus dem EU AI Act gelten. Die Pflichten hängen von der Risikoklasse der Anwendung ab. Ein klares Regelwerk gibt Mitarbeitenden Sicherheit, statt sie mit pauschalen Verboten in die Schatten-KI zu treiben.
Seit August 2026 gelten Transparenzpflichten, etwa für Chatbots und KI-erzeugte Inhalte. Für Hochrisiko-Anwendungen nach Anhang III, etwa in Personalauswahl oder Kreditprüfung, folgen weitere Pflichten ab Dezember 2027. Der EU AI Act verlangt auch, dass Beschäftigte, die mit KI arbeiten, über ausreichende KI-Kompetenz verfügen.
Stand Oktober 2026 · keine Rechtsberatung
Fragen der Geschäftsführung
Was Geschäftsführer dazu fragen.
Woran erkennt man, dass ein Unternehmen noch nicht AI-ready ist?
An drei Zeichen: Niemand kann sagen, wo KI heute schon genutzt wird. Die Daten für einen Anwendungsfall liegen in mehreren Systemen mit widersprüchlichen Ständen. Und es gibt keine Regel, wer eine KI-Anwendung freigibt. Jedes dieser Zeichen lässt sich beheben, bevor in eine Plattform investiert wird.
Braucht ein AI-ready Unternehmen eigene Modelle?
Nein. Entscheidend sind Anwendungsfälle, Daten und Regeln. Ob ein Modell gemietet, selbst betrieben oder angepasst wird, ergibt sich aus der Bewertung von Nutzen, Kosten, Risiko und der Frage, wer auf die Daten zugreifen kann.
Wer sollte im Unternehmen für KI verantwortlich sein?
Die Geschäftsführung verantwortet den Rahmen: welche Anwendungen erlaubt sind und welche Risiken das Unternehmen eingeht. Für einzelne Anwendungen braucht es benannte Verantwortliche im Fachbereich, die Freigabe, Datenbasis und Kennzeichnung im Blick behalten.
Autor und Quellen
Wer antwortet, und worauf es sich stützt.
Quellen und weiterführende Literatur
- Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung, EU AI Act) (externe Seite)
- ISO/IEC 42001:2023, Artificial intelligence: Management system
- DAMA International: DAMA-DMBOK, Data Management Body of Knowledge, 2. Auflage, 2017
- SIMO GmbH: Leistungsbeschreibungen BISA und BEIA, Glossar AI Readiness, 2026
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