KI-Readiness-Check
KI gezielt einsetzen – mit Plan statt Bauchgefühl
KI-Readiness-Check mit MaibornWolff
Sie möchten Künstliche Intelligenz strategisch in Ihrem Unternehmen verankern – wissen aber noch nicht genau, wo Sie stehen? Unser KI-Readiness-Check hilft Ihnen dabei, Klarheit zu gewinnen: strukturiert, effizient und interdisziplinär.
Innerhalb von zwei Wochen analysieren wir gemeinsam mit Ihnen, wie gut Ihre Organisation auf die Integration von KI vorbereitet ist und wie wir sie bestmöglich für eine KI-Zukunft aufstellen. Am Ende steht eine klare Roadmap, die zeigt, wie Sie echte Mehrwerte schaffen.
Strategische Klarheit
Wir helfen Ihnen, Ziele, Visionen und strategische Ambitionen rund um KI zu schärfen – und auf ein belastbares, langlebiges Fundament zu stellen.
Interdisziplinäre Perspektive
Alle relevanten Stakeholder werden eingebunden: Management, IT, HR und Fachbereiche bringen ihre Perspektiven ein.
Strukturierter Prozess
Unser Check folgt einem klaren, bewährten Ablauf: von der Messung über die Auswertung bis zur priorisierten Roadmap.
Konkrete Ergebnisse
Sie erhalten keine Theorie, sondern greifbare Resultate: Status-quo-Bewertung, Zielbild, Maßnahmenplan und Handlungssicherheit.
AI-Readiness-Check – Ihre Vorteile bei MaibornWolff
Viele Unternehmen starten mit KI – aber häufig ohne Strategie, die wirklich auf die Unternehmensziele einzahlt. Das Ergebnis: Einzelmaßnahmen ohne Wirkung, Unklarheit über Verantwortlichkeiten, fehlende Akzeptanz im Team oder unpassende KI-Werkzeuge. Genau hier setzt unser KI-Readiness-Check an.
Wir sorgen dafür, dass Sie zielgerichtet in KI investieren und eine klare Handlungsbasis haben, anstatt sich in zu vielen Use Cases zu verlieren.
Transparenter Ist-Zustand
Unternehmen erhalten eine klare und umfassende Übersicht über ihren aktuellen Stand im Bereich KI. Sie wissen also genau, wo Ihr Unternehmen steht – fachlich, technologisch und organisatorisch.
Effektiv & effizient arbeiten
Der strukturierte Prozess dauert nur zwei Wochen und schafft Klarheit über die Ziele sowie eine strukturierte Roadmap.
Ziele priorisieren
Wir helfen Ihnen, klare Reifeziele zu formulieren und geeignete Maßnahmen abzuleiten. Sie erhalten einen klaren Handlungsrahmen für zielgerichtete KI-Implementierungen.
Wissen aufbauen
Durch die gemeinsame Analyse entsteht ein tiefes Verständnis für Anforderungen, Potenziale und konkrete nächste Schritte.
Perspektiven abbilden
Durch die Einbindung verschiedener Stakeholder wie Management, HR und IT-Experten wird ein umfassendes Bild geschaffen.
Change begleiten
Der Check fördert das notwendige Bewusstsein im Team – und gibt Führungskräften ein Werkzeug zur gezielten Steuerung an die Hand.
Für wen ist der KI-Readiness-Check von MaibornWolff gedacht?
Unsere Readiness-Analyse richtet sich an mittelständische Unternehmen und Konzerne aller Branchen, inklusive öffentlicher Sektoren. Entscheidungsträger und verschiedene Stakeholder innerhalb eines Unternehmens – einschließlich Management, HR und IT-Experten – profitieren maßgeblich von unserem Readiness-Check.
Wir bauen auf unsere interdisziplinäre Perspektive und bewerten jede Situation individuell – nehmen Sie einfach Kontakt zu uns auf!
Die Mitarbeitenden können TÜV NORD GROUP GPT vielseitig als persönliche Assistenz einsetzen, etwa um sich durch umfangreiche Dokumente zu arbeiten, die eigene Recherche zu unterstützen oder für zum Beispiel die Produktentwicklung neuen Input zu generieren.
Unsere Referenzen & Projekte
Eine Referenz sagt mehr als 1.000 Worte. Zum Glück haben wir davon Dutzende. Klicken Sie sich durch eine Auswahl unserer spannendsten Projekte und überzeugen Sie sich selbst!
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Zur STARTRAIFF ReferenzSTARTRAIFF: Business Intelligence für den VertriebsaußendienstCloudData/DatenplattformenAppsZur STARTRAIFF ReferenzAggregation von internen Kundendaten & externen Daten in einer Webanwendung
Zur STARTRAIFF ReferenzDatenbündelung &-analyse mit Amazon Bedrock
Zur STARTRAIFF ReferenzIntuitive Benutzeroberfläche für Vertrieb, 88% reduzierte Vorbereitungszeit vor Kundenbesuch
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Zur NOW ReferenzNOW: Nationale Organisation für den Wandel in der Mobilität: Aufbau eines Datawarehouse SystemsCloudData/DatenplattformenIT-Beratung & StrategieZur NOW ReferenzDatengrundlage für flächendeckende Ladeinfrastruktur in Deutschland
Zur NOW ReferenzCloud-Datawarehouse für Integration & Analyse vieler diverser Datenquellen (AWS)
Zur NOW ReferenzSolide Architektur, Single Point of Truth sichert datenbasierte Evaluierung des Ladesäulenbedarfs
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Zur OroraTech ReferenzOroraTech - Security & Compliance SupportCloudCybersecurityIT-Beratung & StrategieZur OroraTech ReferenzRisikobedrohungsanalysen für Satelliten-Startup
Zur OroraTech ReferenzSecurity Prozess-Definition, IT-Security-Risk-Register, Maßnahmenplan
Zur OroraTech ReferenzZukunftssichere IT-Security für erfolgreiches Wachstum
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Zur Health.exe ReferenzHealth.exe: KI-gestützte Plattform erstellt Trainingspläne für PatientenCloudData/DatenplattformenAppsZur Health.exe ReferenzKI-gestützter Service für Orthopädie- & Sportmedizin-Facharztpraxen
Zur Health.exe ReferenzCloudbasierte Webanwendung für Ärzte zur automatisierten evidenzbasierten Erstellung individuell zugeschnittener Patienten-Trainingspläne
Zur Health.exe Referenzneue Erlösquelle ohne Fixkosten, höhere Patientenbindung, KI-gestützt & leitlinienbasiert
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Zur Robotik ReferenzForschung: KI-gestützte Robotik für leistungsgewandelte MitarbeiterEmbedded Systems & RoboticsIndustrie 4.0ProduktionZur Robotik ReferenzIndividualisierte Assistenzroboter für Menschen mit körperlicher Einschränkung in der Produktion
Zur Robotik ReferenzIntegration von KI zur automatisierten Anpassung der Roboter an die Leistungsfähigkeit der Menschen
Zur Robotik ReferenzWirksame Befähigung von Menschen mit körperlicher Einschränkung
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Zur Siemens ReferenzSiemens: AI Demand Prediction Plattform für die industrielle ProduktionsplanungCloudData/DatenplattformenIndustrie 4.0Zur Siemens ReferenzMachine Learning für Zeitserien-Vorhersage (Timeseries Forecasting)
Zur Siemens ReferenzAutoML zur automatisierten Anpassung der Modelle an unterschiedliche Daten
Zur Siemens ReferenzEinheitliche, skalierbare Lösung, optimierte Lagerkosten, Effizienzsteigerung
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Zur TÜV NORD ReferenzTÜV NORD GPT: Entwicklung der KI-AssistenzAppsWeb & Portal-PlattformenPublic/VerwaltungZur TÜV NORD ReferenzSicherer Betrieb von KI in der europäischen MS Azure Cloud-Umgebung
Zur TÜV NORD ReferenzFrontend & Backend über MS Azure App, "Chat with your PDF" für TÜV-Mitarbeitende
Zur TÜV NORD ReferenzSchnelle Implementierung neuer Technologien (KI), Stärkung Wissens-Management
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Zur Schöck Bauteile ReferenzSchöck Bauteile: Verbesserung des AnforderungsprozessesIT-Beratung & StrategieQuality EngineeringIT ModernisierungZur Schöck Bauteile ReferenzVerbesserte Bemessungssoftware für den Bau tragender Gebäudebauteile
Zur Schöck Bauteile ReferenzNeuer Digital Design-Ansatz, UX-Konzepte, UI-Designs, Nutzerzentrierung
Zur Schöck Bauteile ReferenzHöhere User-Zufriedenheit, bessere Software mit weniger Aufwand
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Zur BMW Group ReferenzBMW Group: Ablösung eines produktionskritischen AltsystemsIT-Beratung & StrategieIT ModernisierungProduktionZur BMW Group ReferenzIT-Modernisierung, Ablösung eines 20 Jahre alten Legacy-Systems
Zur BMW Group ReferenzSchrittweise Migration auf moderne, flexible Architektur & Plattform
Zur BMW Group ReferenzHohe Stabilität & Ausfallsicherheit, langfristige Skalierbarkeit
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Zur MAN ReferenzMAN: Secure Software Development Life CycleCybersecurityIT-Beratung & StrategieQuality EngineeringZur MAN ReferenzSchutz digitalisierter Fahrzeuge vor virtuellen Angriffen & digitalen Gefahren
Zur MAN ReferenzSSDLC in Fahrzeug-Backend-Systemen (UNECE R155), Cybersecurity-Managementsystem
Zur MAN ReferenzRichtlinien, Methodiken & Tools zur eigenständigen Risiko-Identifizierung, Bewertung & Behandlung für die Mitarbeitenden
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Zur Bayernwerk ReferenzBayernwerk: Wissensmanagement über TeamsCloudIT-Beratung & StrategieIT ModernisierungZur Bayernwerk ReferenzTeams-App für Servicetechnikkräfte
Zur Bayernwerk ReferenzNutzerzentriertes, intuitives UX/UI-Design
Zur Bayernwerk ReferenzIdentifizierung & Nutzbarmachung von implizitem Wissen im Unternehmen
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Zur ReferenzPlanungssysteme: Optimierung der Auslastung von PresswerkenData/DatenplattformenIndustrie 4.0ProduktionZur ReferenzZentrale Planung der Komponentenfertigung für kosten- & ressourcenoptimierte Produktionsauslastung weltweit
Zur ReferenzUmbau von lokaler Verarbeitung mit FatClients zur Client Sever-Anwendung, Migration in die Cloud
Zur ReferenzDatenbasierte Planung & Kalkulierung unterschiedlicher Fertigungsszenarien & standortspezifischer Herstellkosten
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Zur ReferenzGlobales Bedarfsplanungssystem für ArbeitskräfteCloudData/DatenplattformenPublic/VerwaltungZur ReferenzZentrales webbasiertes IT-System zur Ablösung individueller Insellösungen
Zur ReferenzEvent Sourcing für Planung & Analytik, Domain Driven Design, Cloud-Migration
Zur ReferenzEinfache Updates, Erweiterung, Wartung, optimierte Sicherheit
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Zur DEKRA ReferenzDEKRA: Dank Co-Creation zur modernen Enterprise ArchitectureCloudIT-Beratung & StrategieIT ModernisierungZur DEKRA ReferenzBetriebliche & technische Harmonisierung der Legacy IT-Landschaft
Zur DEKRA ReferenzEnterprise Architecture als Co-Creation der Lead Architekten aller IT-Geschäftseinheiten
Zur DEKRA ReferenzEA Community weltweit für alle operativen Einheiten
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Zur digikoo Referenzdigikoo: Eine Datenplattform für die Azure CloudCloudData/DatenplattformenIT-Beratung & StrategieZur digikoo ReferenzDatenbasierte Informationen zur Planung & Umsetzung der Klimawende für öffentlichen Sektor & Energieversorger
Zur digikoo ReferenzSkalierbare Foundation Datenplattform auf MS Azure zur Migration & Automatisierung unterschiedlich formatierter Geo-Daten in ein strukturiertes Datenschema
Zur digikoo ReferenzQualitätsgeprüfte Daten, Bereitstellung in Form des Zieldatenmodells, robuste, skalierbare Datenbank & Infrastruktur
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Zur FinOps ReferenzReiseinformationssysteme: 25 Prozent eingesparte Cloud-Kosten und stabiler Betrieb dank FinOpsCloudIT-Beratung & StrategieWeb & Portal-PlattformenZur FinOps ReferenzAusrichtung des verteilten Reiseinformationssystems mit vielen Datenquellen & Zielgruppen auf die AWS Cloud
Zur FinOps ReferenzFinOps: Kostentransparenz, Cloud-Strategie, System- & Architekturdesign, nutzungsgesteuerte Betriebszeiten, Anomaliefrüherkennung
Zur FinOps ReferenzKostentransparenz auf Team-Ebene, schlanke Betriebsprozesse, belastbare Observability
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Zur FinOps ReferenzLieferkettenmanagement: Senkung der Cloud-Betriebskosten um 50 Prozent durch FinOpsCloudData/DatenplattformenIT-Beratung & StrategieZur FinOps ReferenzReduzierung von Kosten durch Überdimensionierung & manuelle Abläufe, Etablierung von Transparenz
Zur FinOps ReferenzGezielte Prozessmodernisierung, Automatisierung & Rightsizing
Zur FinOps ReferenzJährliche Cloud-Betriebskostensenkung: 400.000 EUR, Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit
AI-Readiness-Check: Ablauf & Inhalte
In nur zwei Wochen bestimmen wir einerseits systematisch den aktuellen Stand der KI-Integration in Ihrem Unternehmen. Ist der Status-quo klar, so erarbeiten wir gemeinsam mit den wichtigsten Stakeholdern, wie KI in Ihrem Unternehmen erfolgreich implementiert werden kann.
Der KI-Readiness-Check läuft konkret in folgenden Schritten ab:
1. Kontakt
In einem ersten Gespräch erfragen wir die Bedürfnisse und Rahmenbedingungen, etwa ob es bereits eine KI-Initiative gibt, wer das Thema treibt und in welchen Rahmen der KI-Readiness-Check eingebettet sein würde.
2. Workshop- & Interviewplanung
Wir planen die Durchführung des Readiness-Checks in Form eines Workshops und beziehen dabei verschiedene Stakeholder aus Management, Fachbereichen, HR und IT ein. Zudem legen wir den Zeithorizont für die auszuarbeitenden Ziele und Maßnahmen bereits gemeinsam fest – in der Regel einen Zeitraum von etwa 6 bis 18 Monaten.
Mit den Auftraggebern gehen wir den Readiness-Check vorab durch. Wir passen Begrifflichkeiten an die Situation an, erhöhen so das Verständnis der Menschen im Workshop und verringern mögliche Widerstände. Zudem justieren und ergänzen wir bei Bedarf einzelne Fragen, um Ihr Unternehmen noch besser evaluieren zu können, beispielsweise wenn Sie selbst KI-Dienste anbieten möchten.
3. Durchführung der Messung
Im Workshop (und gegebenenfalls den Interviews) wird unser KI-Reifegradmodell angewendet. Dabei werden sechs zentrale Dimensionen aus interdisziplinärer Perspektive betrachtet, darunter:
- Strategie (KI als Teil der strategischen Ausrichtung),
- Anwendung von KI (Potenziale identifizieren und heben),
- Talente und Kultur (Aufbau und Verteilung von Wissen, KI im Arbeitsalltag),
- Technologie (Einsatz einer KI-Plattform mit definierter KI-Architektur),
- Daten (Aufbereitung, Zugriff und Nutzung sowie Qualitätsoptimierung) und
- Change Management (Bewusstsein für den Wandel schaffen).
Zu jeder Frage des Reifegradmodells stimmen die Workshopteilnehmer gemeinsam ab, diskutieren ihre unterschiedlichen Standpunkte und einigen sich auf eine qualifizierte und quantifizierte Bewertung. Im Rahmen des vorgegebenen Zeithorizonts definieren sie dann Ziel-Reifegrade und konkrete Schritte, die notwendig sind.
Am Ende liegt der Reifegrad Ihres Unternehmens klar auf dem Tisch – inklusive zweier Fokus-Dimensionen, die im Zentrum stehen. Auf diesen Erhebungen baut die priorisierte Roadmap für die kommenden Monate auf.
4. Zielsetzung
Gemeinsam mit den Entscheidern legen wir kurz- und mittelfristige Reifeziele für die kommenden Wochen und Monate festgelegt. Die Priorisierung der Maßnahmen erfolgt auf Basis der Auswertungsergebnisse.
5. Entwicklung von Maßnahmen & Roadmap
Status-quo, Reifegrad und Ziele wurden erarbeitet. Nun geht es an die Entwicklung der spezifischen Maßnahmen und der Roadmap, basierend auf Best Practices und bewährten Formaten. Wir erstellen einen strukturierten Plan, der genau zur Situation und zum Unternehmen passt.
6. Abschluss & Handlungsrahmen
Sie bekommen ein ausführliches PDF-Dokument mit allen Ergebnissen des Readiness-Checks sowie einer Darstellung des aktuellen Reifegrads in den genannten Dimensionen. Zudem erstellen wir eine Management-Summary für das Top-Management mit klaren Handlungsempfehlungen, der Roadmap und den spezifischen Herausforderungen, die die Umsetzung beeinträchtigen können.
Für Sie ist es nun möglich, zielgerichtet in Künstliche Intelligenz zu investieren und selbstständig die ersten Schritte zu gehen.
7. Nachbetreuung & Follow-up
Die Nachbetreuung ist optional. Sie dient dazu, den Fortschritt zu überprüfen und weitere Unterstützung zu bieten, sollte das Bedürfnis bestehen. In einigen Monaten haken wir bei Ihnen nach, um den erreichten Fortschritt und die Reife im Vergleich zum Ausgangspunkt genauer zu evaluieren.
Wann ist ein Unternehmen KI-ready?
KI-Readiness ist gegeben, wenn ein Unternehmen...
- klare Ziele und Strategien für die Implementierung von KI hat,
- eine entsprechende Infrastruktur und Technologie bereitstellt,
- über geschultes Personal und eine unterstützende Unternehmenskultur verfügt,
- Daten effektiv nutzt und
- ein Change Management etabliert hat, das den Wandel aktiv gestaltet und unterstützt
Ich kann auf einen Blick sehen, wo die Lücken zum angepeilten Ziel am größten sind. Die Darstellung der Ergebnisse in Diagramm- und Zahlenform ist eine gute Basis für Diskussionen mit den anderen Stakeholdern. Und bietet mir Orientierung.
KI-Readiness: Ihre Aufgaben für einen erfolgreichen Abschluss
Der Readiness-Check ist ein gemeinsamer Prozess. Damit der KI-Readiness-Check zum Erfolg wird, braucht es auch Ihr Engagement – strategisch, organisatorisch und technologisch. Mit diesen vier Aufgabenbereichen schließen Sie den AI-Readiness-Check erfolgreich ab und entwickeln die gewünschte KI-Readiness:
1. Vorbereitung & Planung
- Relevante Informationen und Daten bereitstellen
- Geeignete Stakeholder identifizieren (z. B. aus IT, HR, Management)
2. Aktive Teilnahme
- Teilnahme am Workshop bzw. an den Interviews
- Eigene Perspektiven und Erfahrungen einbringen
- Offenheit für Feedback und Zusammenarbeit im Prozess
3. Umsetzung & Follow-up
- Umsetzen der empfohlenen Maßnahmen gemäß Roadmap
- Ressourcen und Zeit für die KI-Strategie bereitstellen
- Fortschritt regelmäßig überprüfen und Maßnahmen ggf. anpassen
4. Kommunikation & Zusammenarbeit
- Ergebnisse und Maßnahmen intern kommunizieren
- Abteilungsübergreifend zusammenarbeiten
- Rückhalt im Management sicherstellen (Buy-in & Support)
Warum viele Unternehmen (noch) nicht KI-ready sind
Viele Unternehmen starten erwartungs- und hoffnungsvoll in die von KI geprägte Zukunft. In der Praxis stoßen sie dann aber immer wieder auf Hürden, die eine erfolgreiche KI-Einführung massiv ausbremsen. Folgenden Stolpersteinen begegnen wir bei unseren Projekten besonders häufig:
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Unklare Ziele – es fehlt an einer definierten KI-Strategie
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Technologische Lücken – fehlende oder unzureichende Infrastruktur
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Datenprobleme – schlechter Zugang und mangelhafte Datenqualität
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Wissensdefizite – fehlende Schulungen und KI-Kompetenz im Team
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Silo-Denken – KI-Initiativen ohne Abstimmung zwischen Abteilungen
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Kulturelle Barrieren – interne Widerstände und geringe Akzeptanz
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Kein Change Management – fehlende Begleitung des Wandels von oben
KI-Technologien entwickeln sich rasend schnell weiter – bleiben Sie dran!
Mit dem KI-Workshop von MaibornWolff vertiefen Sie das Wissen in Ihrer Organisation. Im Zuge des Workshops lernen Teilnehmer von unseren Experten, wie sie selbst KI-Anwendungen bewerten, Prompt-Engineering anwenden und Minimum Viable Products (MVP) angehen.
Unser KI-Leistungsspektrum: ready auf allen Ebenen
Neben dem KI-Readiness-Check und dem Workshop bieten wir auch eine ganzheitliche KI-Beratung für Unternehmen. Sehen Sie sich zudem unsere KI-Use-Cases an: 33 Anwendungsfälle von Künstlicher Intelligenz – von Marketing und Vertrieb über Finanzwesen und Logistik hin zur Produktion und Forschung.
FAQ: Häufige Fragen zum KI-Readiness-Check
Was bedeutet KI-Readiness?
KI-Readiness beschreibt, wie gut ein Unternehmen organisatorisch, technologisch und kulturell auf den Einsatz Künstlicher Intelligenz vorbereitet ist. Es geht um klare Ziele, passende Infrastruktur, qualifizierte Teams, vorhandene Daten und eine unterstützende Unternehmenskultur.
Was wird bei einem KI-Readiness-Check betrachtet?
Der Check analysiert den KI-Reifegrad in sechs Dimensionen: Strategie, KI-Anwendung, Talente & Kultur, Technologie, Daten sowie Change Management. Ziel ist es, Stärken und Lücken zu identifizieren und daraus eine klare Roadmap abzuleiten.