AI-Ready-Check: Woran man erkennt, ob ein Betrieb bereit für KI ist

Die meisten Betriebe, mit denen ich über KI spreche, stellen die falsche Frage. Sie fragen: „Welches Werkzeug sollen wir nehmen?" Die bessere Frage wäre: „Wer bei uns würde es am Montag danach noch benutzen?"

Die Lücke ist nicht der Wille

Laut Destatis nutzte 2024 jedes fünfte Unternehmen in Deutschland KI-Technologien, 20 Prozent nach 12 Prozent im Jahr davor. Bei kleinen Unternehmen mit 10 bis 49 Beschäftigten waren es 17 Prozent, bei Großunternehmen ab 250 Beschäftigten 48 Prozent. Der Bitkom kommt im März 2026 auf 41 Prozent, allerdings in einer anderen Grundgesamtheit (Unternehmen ab 20 Beschäftigten, 604 Befragte). Die Zahlen lassen sich nicht direkt vergleichen, die Richtung ist aber klar.

Spannender finde ich, was die Nichtnutzer als Grund nennen. Bei Destatis steht „fehlendes Wissen" mit 71 Prozent vorn, danach rechtliche Unklarheit (58 Prozent) und Datenschutzbedenken (53 Prozent). Im Bitkom-Ergebnis sagen 77 Prozent, Datenschutz sei die größte Hürde, 70 Prozent nennen den Fachkräftemangel, 66 Prozent fehlende Zeit. Kaum jemand nennt dagegen, was ich im Alltag am häufigsten sehe: dass die Grundlagen im eigenen Haus nicht stehen.

Fünf Signale, auf die ich zuerst schaue

Ein Reifegradmodell mit fünf Stufen und einem Radardiagramm brauche ich dafür nicht. Der AI-Ready-Check, den ich Interessenten nach dem Erstgespräch als Fragebogen schicke, hat neun Fragen in zwei Blöcken, sechs zur Technik und drei zur Organisation. Dahinter stecken fünf Beobachtungen.

Erstens, ein Owner mit Zeit. Gemeint ist keine Person, die „mitgenommen" wird, sondern eine, die einen halben Tag pro Woche für das Vorhaben freigeräumt bekommt und Entscheidungen treffen darf. Fehlt sie, stirbt das Projekt meistens im zweiten Monat, wenn das Tagesgeschäft wieder anzieht. Das ist der häufigste Grund, den ich sehe, und er taucht in keiner Umfrage auf.

Zweitens, ein CRM oder ERP, das gepflegt wird. Eine KI, die Angebote vorbereiten oder Anfragen sortieren soll, braucht Daten, auf die sie zugreifen kann. Leben Kundenhistorie und Konditionen in Excel-Tabellen und Postfächern einzelner Mitarbeiter, hat sie nichts, woran sie sich orientieren kann. Wer das System nur hat, aber nicht nutzt, ist hier schlechter dran als jemand mit einem schlichten, aber vollständigen Bestand.

Drittens, überschaubare Dokumentenvielfalt. Ich frage nicht, wie viele Dokumente es gibt, sondern wie viele verschiedene Aufbauten. 200 Rechnungen im gleichen Layout sind eine Dokumenten-Art. Leistungsverzeichnisse von fünf Auftraggebern sind fünf. Jede neue Struktur ist für die KI eine neue Lernaufgabe. Typisch sind 5 bis 25 pro Abteilung, das ist meine Erfahrungsgröße, keine Studie. Je mehr Formate im Spiel sind, desto aufwendiger wird der erste Prototyp. Dann fange ich lieber mit dem Teilprozess an, der nur wenige Formate hat.

Viertens, eine Umgebung, in der Automatisierung laufen darf. Das klingt technischer, als es ist. Die Frage lautet nur, ob es irgendwo einen Server, eine Cloud-Umgebung oder einen Dienstleister gibt, bei dem sich ein kleiner Baustein betreiben lässt, ohne dass dafür drei Freigaben über sechs Wochen nötig sind. In Betrieben mit strenger IT ist das oft die eigentliche Bremse, nicht die Technik selbst.

Fünftens, ein konkreter erster Prozess. „Wir wollen KI im Vertrieb" ist kein Prozess. „Anfragen aus dem Portal kommen rein, jemand liest sie, ordnet sie einem Kunden zu und legt sie im CRM an" ist einer. Wer den Ablauf Schritt für Schritt aufschreiben kann, ist weiter, als er denkt.

Wenn bei diesen fünf Punkten drei grün sind, lohnt sich ein Pilot. Wenn nur zwei grün sind, lohnt sich zuerst eine Aufräumphase, und die ist meistens billiger als der Pilot.

Was ein Readiness-Check nicht kann

Ein Fragebogen ist eine Selbsteinschätzung, und Selbsteinschätzungen sind freundlich. Wer „solide" ankreuzt, meint oft „bei uns läuft es, wenn Herr Müller da ist". Deshalb ersetzt der Fragebogen nie den Blick auf echte Dokumente und echte Datenbestände. Ob ein CRM tatsächlich gepflegt ist, sehe ich erst, wenn ich zehn Datensätze aufmache.

Dazu kommt: Der Check sagt, ob ein Betrieb bereit ist, nicht, ob sich das Vorhaben rechnet. Ein Betrieb kann technisch perfekt aufgestellt sein und trotzdem keinen Prozess haben, bei dem der Aufwand den Nutzen übersteigt. Das passiert seltener, aber ich habe es erlebt, und dann ist die richtige Antwort „lasst es".

Was ein ehrliches Ergebnis kostet

Rechnen wir mit einem Beispiel, das ich bewusst grob halte. Der Fragebogen braucht etwa 15 Minuten, das anschließende Gespräch 45 bis 60 Minuten. Für den Betrieb sind das zusammen rund anderthalb Stunden des Owners und eine Stunde Zuarbeit, etwa 150 Euro bei 60 Euro internem Satz. Dagegen steht der Fall, in dem ein Pilot mit 8.000 oder 10.000 Euro startet und im dritten Monat stoppt, weil der Owner keine Zeit hat oder das CRM leer ist. Dass der Pilot ohne Vorab-Check mit hoher Wahrscheinlichkeit scheitert, behaupte ich nicht. Mir geht es um den Unterschied: Die 150 Euro kennt man vorher, die 8.000 Euro erst hinterher.

Die kurze Antwort

Bereit für KI ist ein Betrieb nicht, wenn er die modernste Software hat. Bereit ist er, wenn jemand Zeit und Mandat hat, wenn die Daten dort liegen, wo man sie findet, und wenn der erste Prozess so klar ist, dass man ihn aufschreiben kann. Fehlt eines davon, ist das kein Drama, sondern eine Aufgabenliste. Die meisten Betriebe sind näher dran, als sie denken, und einige weiter weg, als sie hoffen.