KI Readiness Check: Ist Ihr Unternehmen bereit für KI?

Ein KI Readiness Check beantwortet eine Frage, bevor Geld in Werkzeuge fließt: Kann Ihr Unternehmen KI so einsetzen, dass sie im Alltag funktioniert und erlaubt ist? Bereitschaft für KI lässt sich in vier Feldern prüfen: Daten, Prozesse, Menschen und Recht. Unten finden Sie zu jedem Feld einen Fragenkatalog, den Sie mit Ihrem Team in einer Sitzung durchgehen können, und eine Anleitung zur Auswertung.

Warum ein KI Readiness Check vor dem ersten Projekt steht

Die Gründe, warum Unternehmen KI nicht einsetzen, sind gut erforscht. In der Bitkom-Erhebung vom September 2026 nannten Unternehmen ohne KI am häufigsten fehlendes technisches Know-how (85 Prozent), rechtliche Hürden und Unklarheiten (66 Prozent), schwer kalkulierbare Kosten (63 Prozent), fehlendes Personal (51 Prozent) und fehlende Daten (40 Prozent). Keine Anwendungsfälle zu sehen, gaben nur 30 Prozent an.

Die KfW kommt in ihrer Studie vom Juli 2026 zu einem ähnlichen Befund. Ob ein Mittelständler KI einsetzt, hängt weniger von seiner Größe ab als vom Digitalisierungsgrad, vom vorhandenen digitalen Wissen und davon, wie innovativ er ohnehin ist. Bereitschaft lässt sich also prüfen und gezielt verbessern.

Daten: Hat die KI, was sie braucht?

Ohne passende Daten bleibt jeder Anwendungsfall ein Versuch. Bei Unternehmen, die KI erwogen, aber nicht eingeführt haben, nannten 2025 laut Statistischem Bundesamt 44 Prozent Probleme mit Verfügbarkeit oder Qualität der Daten und 45 Prozent fehlende Kompatibilität mit vorhandener Software. Unter den KI-Anwendern zählt die Hälfte die Datenaufbereitung zu den größten Kostenpunkten, so die Bitkom-Erhebung.

Gehen Sie die Fragen für einen konkreten Anwendungsfall durch, etwa die Verarbeitung eingehender Rechnungen. Allgemein gestellt, lassen sie sich kaum ehrlich beantworten.

• Liegen die Daten, die ein Anwendungsfall braucht, digital vor oder noch auf Papier?
• Wo liegen sie, und gibt es eine Schnittstelle, über die ein Werkzeug darauf zugreifen kann?
• Sind sie vollständig, aktuell und einheitlich benannt?
• Enthalten sie personenbezogene Daten oder Geschäftsgeheimnisse?
• Wer darf entscheiden, dass diese Daten an einen externen Dienst gehen?

Prozesse: Ist klar, was die KI verbessern soll?

KI verbessert einen Ablauf, den es schon gibt. Ist er nicht beschrieben, lässt sich weder der Nutzen messen noch festlegen, wo ein Mensch prüft. Die Datenschutzkonferenz nennt die Festlegung von Einsatzfeld und Zweck vor dem Einsatz elementar, und dafür brauchen Sie die Beschreibung ohnehin.

• Ist der Ablauf beschrieben, mit Schritten, Zuständigen und Ausnahmen?
• Wissen Sie, wie viel Zeit er heute pro Woche kostet und wie oft Fehler entstehen?
• Woran messen Sie nach der Einführung, ob es besser geworden ist?
• Wer prüft das Ergebnis der KI, bevor es nach außen geht oder wirkt?
• Wo würde ein Fehler der KI Schaden anrichten, bei Kunden, Beschäftigten oder Zahlen?

Menschen: Können und wollen die Beschäftigten mit KI arbeiten?

In der Bitkom-Erhebung schätzen 66 Prozent der Unternehmen die KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten als gering ein. 25 Prozent bieten keine Schulungen an. Unter den KI-Anwendern nennen 42 Prozent fehlende Akzeptanz der Beschäftigten als Hemmnis.

Es gibt aber Bewegung: 70 Prozent der Unternehmen schulen inzwischen, unter den KI-Anwendern sind es 91 Prozent. 2025 boten noch 43 Prozent keine Schulungen an.

Dazu kommt eine Pflicht: Nach Artikel 4 der KI-Verordnung ergreifen Unternehmen, die KI beruflich einsetzen, Maßnahmen, um die KI-Kompetenz ihres Personals zu unterstützen. Wie das gelingt, beschreibt unsere Schwesterseite zur KI-Kompetenz.

• Gibt es eine Person, die für KI im Unternehmen verantwortlich ist?
• Wissen Sie, welche KI-Werkzeuge Beschäftigte heute schon nutzen, auch auf eigene Faust?
• Gibt es Schulungen, die zur jeweiligen Rolle passen?
• Sind Betriebsrat und Datenschutzbeauftragte früh eingebunden?
• Ist geklärt, wie sich Aufgaben ändern, wenn die KI einen Teil übernimmt?

Recht: Wissen Sie, welche Pflichten gelten?

Rechtliche Unklarheit bremst laut Statistischem Bundesamt 62 Prozent der zögernden Unternehmen, Datenschutzbedenken 60 Prozent. Die Datenschutzkonferenz schreibt in ihrer Orientierungshilfe, dass beim Einsatz von KI vielfach eine Datenschutz-Folgenabschätzung nötig sein wird. Sie empfiehlt außerdem klare interne Regeln, welche KI-Anwendungen zu welchen Zwecken erlaubt sind. Datenschutzrechtlich vorzugswürdig sind nach der Orientierungshilfe Anwendungen, die Ein- und Ausgaben nicht zum Training verwenden.

• Gibt es eine Liste aller KI-Werkzeuge mit Zweck und Daten?
• Ist für jedes Werkzeug geklärt, ob Ihr Unternehmen nur Betreiber ist oder durch eigene Anpassungen zum Anbieter wird?
• Fällt ein Anwendungsfall unter Anhang III der KI-Verordnung, etwa die Auswahl von Bewerbern? Dann gelten ab dem 2. Dezember 2027 besondere Betreiberpflichten.
• Ist ausgeschlossen, dass der Anbieter Ihre Eingaben zum Training nutzt, oder gibt es dafür eine Rechtsgrundlage?
• Gibt es eine schriftliche Regel, was erlaubt ist, und kennen die Beschäftigten sie?

So werten Sie den KI Readiness Check aus

Zählen Sie je Feld, wie viele Fragen Sie klar mit Ja beantworten konnten. Entscheidend ist das schwächste Feld, denn dort bleibt ein Projekt später hängen.

Die Reihenfolge der Auswertung: erst das Recht, dann Daten und Prozess.

Aus der Auswertung ergibt sich eines von drei Bildern:

• Recht offen: Es gibt keine Liste der Werkzeuge und keine Regeln. Dann kommen Inventar und Richtlinie vor jedem neuen Projekt.
• Recht geklärt, Grundlagen fehlen: Daten liegen verstreut, Abläufe sind nicht beschrieben. Dann bringen Sie zuerst genau den Prozess in Ordnung, den die KI verbessern soll.
• Alles bereit für einen Fall: Dann starten Sie einen begrenzten Versuch und messen den Nutzen.

Offene Fragen im Feld Recht schließen Sie zuerst, weil sie jedes weitere Projekt betreffen. Der erste Schritt dafür ist ein KI-Inventar. Sind Daten und Prozesse für einen bestimmten Anwendungsfall bereit, starten Sie dort einen begrenzten Versuch mit Messgröße. Welche Fälle dafür infrage kommen, zeigt der Ratgeber zu KI Use Cases.

Einen KI Readiness Check können Sie selbst durchführen. Wollen Sie das Ergebnis mit einer Bewertung je Werkzeug und einem Fahrplan verbinden, ist das der Kern eines KI-Audits.

Mehr dazu: KI-Audit