KI-Reife verstehen, planen, umsetzen: Der Schlüssel zur Transformation
Der Weg zur KI-Reife ist kein Sprint, sondern ein lernorientierter Prozess. Entscheidend ist nicht nur der richtige Zeitpunkt, sondern die passende Priorität je nach Entwicklungsphase. Der KI-Reifegrad zeigt, wo ein Unternehmen steht – und welche strategischen Schwerpunkte es setzen sollte, um gezielt Fortschritte zu erzielen. Die fünf Reifegrade – von Exploring bis Realizing – folgen dabei keiner starren Abfolge, sondern einem wachstumsorientierten Lernpfad.
Exploring – KI-Reife aufbauen durch Prozesse und Perspektiven
Hier zählt vor allem: Lernen. Reife Unternehmen beginnen mit standardisierten Prozessen für Entwicklung und Deployment von KI, noch bevor grosse Use Cases umgesetzt werden. Zusätzlich wichtig: Vielfalt im Team – verschiedene Rollen und Perspektiven fördern Kreativität und frühes Verständnis für Grenzen und Potenziale.
Top Driver:
- Wiederholbare Prozesse
- Diverse Rollen & Perspektiven
- Passende Modelle für die richtigen Use Cases
Planning – Use Cases priorisieren und Modelle wählen
In dieser Phase geht es um Modellfitness und Operationalisierung. Unternehmen sollten gezielt jene Modelle auswählen, die zu ihren priorisierten Use Cases passen – und sich früh mit der Skalierbarkeit der Prozesse befassen.
Top Driver:
- Modell-Use-Case-Fit
- Wiederholbare Prozesse
- Datenqualität & Infrastruktur
Scaling – Wiederholbarkeit als Wachstumstreiber
Skalierung verlangt mehr als Technik – sie braucht Standardisierung. Templates, Toolkits und Governance-Rahmenwerke helfen, neue Lösungen effizient auszurollen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an ethische Leitplanken und Verantwortlichkeiten.
Top Driver:
- Organisation & Kultur
- Technology & Data Strategy
- Governance & Standards
Realizing – Wirkung messen und skalieren
Wer es bis hierher schafft, denkt KI strategisch. Jetzt steht der konkrete Business Impact im Mittelpunkt: Umsatz, Innovation, neue Geschäftsmodelle. Auch Transparenz und Fairness gewinnen an Relevanz – nicht zuletzt, weil KI nun in breitem Einsatz steht.
Top Driver:
- Business Strategy
- Governance & Compliance
- Organisationale Verankerung
Fazit: Vertrauen ist der neue Wettbewerbsvorteil
Unternehmen, die ihre KI-Reife strategisch steigern, schaffen die Grundlage für echte Wertschöpfung mit Künstlicher Intelligenz. Entscheidend ist, die jeweilige Entwicklungsstufe zu kennen – und die passenden Prioritäten daraus abzuleiten.
Eine durchdachte KI-Strategie, verbunden mit strukturierter Umsetzung, kultureller Verankerung und technischer Skalierbarkeit, ermöglicht KI-Lösungen im Unternehmen, die nicht nur funktionieren, sondern messbaren Business Impact liefern. So wird KI im Unternehmen nicht zur Vision – sondern zum Wachstumstreiber.
Quelle: Microsoft. (2024). AI Strategy Roadmap. https://info.microsoft.com/ww-landing-ai-strategy-roadmap-navigating-the-stages-of-ai-value-creation.html
