6 Schritte zur Bewertung des KI-Reifegrads Ihres Unternehmens

Schritt 1: Datenfundament – die Basis für erfolgreiche KI schaffen

Daten sind das Rohmaterial der KI. Die Qualität von KI-Anwendungen hängt direkt von der Qualität der zugrundeliegenden Daten ab. Sind Ihre Daten valide, aktuell und sinnvoll strukturiert? Nur mit sauberen, konsistenten Daten lassen sich verlässliche Analysen durchführen und fundierte Entscheidungen treffen. In der Praxis zeigt sich hier oft Nachholbedarf: Gerade einmal 8 % der Unternehmen verfügen über eine vollständig konsistente Datenstruktur. Häufig liegen Informationen in Datensilos oder veralteten Systemen – ein Risiko, das jede KI-Strategie ausbremsen kann. Mangelnde Datenqualität und -verfügbarkeit zählen denn auch zu den häufigsten KI-Hürden (bei 35 % der Unternehmen). Ein robustes Datenfundament ist somit die unverzichtbare Grundlage, auf der alle weiteren KI-Initiativen aufbauen.

Handlungsempfehlung: Führen Sie einen gründlichen Daten-Audit durch. Identifizieren Sie dabei, welche Datenquellen vorhanden sind, in welchem Zustand sich Ihre Daten befinden (Vollständigkeit, Fehlerfreiheit, Aktualität) und wo Lücken oder Inkonsistenzen bestehen. Etablieren Sie unternehmensweite Datenstandards und Verantwortlichkeiten für Datenqualität (z. B. durch Data Governance und klare Owner für wichtige Datendomänen). Investieren Sie in die Datenaufbereitung und bereinigen Sie Dubletten oder veraltete Einträge. Falls Daten an unterschiedlichen Orten gespeichert sind, prüfen Sie die Möglichkeit, diese in einer zentralen Datenplattform oder Data Warehouse zusammenzuführen. Ein solides Datenfundament schafft nicht nur Vertrauen in KI-Ergebnisse, sondern erhöht auch die Agilität, mit der neue KI-Anwendungen eingeführt werden können.

Schritt 2: Strategische Zielsetzung – KI in der Unternehmensstrategie verankern

Ohne klare Strategie bleibt der Einsatz von KI Stückwerk. KI-Initiativen sind nur erfolgreich, wenn sie strategisch verankert sind. Das bedeutet: Es braucht Unterstützung und Commitment von ganz oben (C-Level), klare Ziele sowie kontinuierliches Monitoring der Ergebnisse. Hier besteht in vielen Unternehmen noch Handlungsbedarf. Laut Swiss AI Report 2025 betrachten zwar zwei Drittel (65 %) der befragten Firmen KI als integralen Bestandteil ihrer langfristigen Unternehmensstrategie, doch nur 13 % arbeiten mit klar definierten, messbaren Zielen für KI-Projekte. Über die Hälfte misst den Erfolg der KI-Initiativen derzeit überhaupt nicht (51 % verzichten auf KPIs). Die Folge: KI-Projekte versanden oder liefern keinen echten Mehrwert, weil ein strategischer Rahmen fehlt, der Prioritäten setzt und Fortschritte messbar macht.

Handlungsempfehlung: Stellen Sie sicher, dass KI fest in Ihrer Geschäftsstrategie verankert ist. Definieren Sie eine KI-Vision, die auf die Gesamtziele Ihres Unternehmens einzahlt – sei es Umsatzsteigerung, Effizienzgewinn oder bessere Kundenbindung. Setzen Sie konkrete Ziele und KPIs für jedes KI-Projekt (z. B. Prozesszeit halbieren, Kundenzufriedenheit um x % erhöhen), um Fortschritte messbar zu machen. Berichten Sie regelmässig an das Top-Management über Erfolge und Hürden, um Rückendeckung sicherzustellen. Idealerweise etablieren Sie eine KI-Governance: ein Gremium oder Verantwortliche, die Strategien und Projekte steuern, Synergien zwischen Abteilungen fördern und darauf achten, dass alle KI-Initiativen auf gemeinsame Unternehmensziele einzahlen. Ein strategischer Kompass gibt Ihren KI-Investitionen Sinn und Richtung – und erhöht die Erfolgschancen erheblich.

Schritt 3: Technische Voraussetzungen – die richtige Infrastruktur und Integration sicherstellen

Selbst die beste KI-Idee scheitert, wenn die technischen Voraussetzungen fehlen. Eine leistungsfähige IT-Infrastruktur ist die Basis für nachhaltigen Erfolg digitaler Lösungen und KI-Anwendungen. Dazu zählen skalierbare Systeme, ausreichende Rechenkapazitäten und die nahtlose Integration in die bestehende IT-Landschaft. In vielen Unternehmen zeigt sich genau hier ein zentrales Hindernis: 64 % der Firmen kämpfen mit der fehlenden Integration von KI in ihre bestehenden Systeme. Fast die Hälfte (40 %) verfügt nicht über eine durchgängige IT-Integration – spezialisierte Systeme wie Business Intelligence oder Supply-Chain-Lösungen sind oft Inseln und nicht mit den KI-Lösungen verknüpft. Die Konsequenz sind Datensilos, ineffiziente Workflows und eine begrenzte Skalierbarkeit von KI-Pilotprojekten.

Handlungsempfehlung: Prüfen Sie den Status quo Ihrer IT-Architektur mit CorpIn. Ist Ihre aktuelle Hardware und Cloud-Infrastruktur bereit, grosse Datenmengen und rechenintensive KI-Modelle zu verarbeiten? Falls nicht, planen Sie entsprechende Upgrades oder den Einsatz von Cloud-Services, um flexibel skalieren zu können. Stellen Sie ausserdem sicher, dass Schnittstellen zwischen Ihren Systemen bestehen: KI-Lösungen sollten reibungslos mit Datenquellen, Datenbanken und Anwendungen (ERP, CRM, BI etc.) kommunizieren können. Investieren Sie in eine moderne Dateninfrastruktur – etwa Data Lakes oder Streaming-Plattformen – um Daten in Echtzeit verfügbar zu machen. Wichtig ist auch ein Blick auf Software-Tools: Verfügt Ihr Team über geeignete Entwicklungsumgebungen, ML-Ops-Werkzeuge und Security-Lösungen für KI? Durchleuchten Sie Ihre Technologielandschaft und beseitigen Sie Engpässe, bevor Sie KI grossflächig ausrollen. So schaffen Sie ein stabiles technisches Fundament, auf dem KI-Lösungen effizient implementiert und skaliert werden können.

Schritt 4: Sicherheit & Privatsphäre – Vertrauen durch Datenschutz und Compliance gewinnen

Mit der Einführung von KI stehen nicht nur Chancen, sondern auch Risiken im Raum. Technologie bringt Verantwortung mit sich – insbesondere wenn es um sensible Daten geht. Entsprechend zählen Datensicherheit, Datenschutz und Compliance zu den Schlüsselthemen für KI-Projekte. Unternehmen müssen sicherstellen, dass schützenswerte Daten konsequent gesichert und nur rechtmässig verwendet werden. Das beinhaltet die Einhaltung von Datenschutzgesetzen (z. B. DSG/DSGVO) ebenso wie interne Richtlinien für den Umgang mit Daten und KI-Modellen. Die Sorge ist berechtigt: Jede zweite Firma (50 %) hat Bedenken in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit bei KI-Initiativen. Werden diese Themen vernachlässigt, drohen nicht nur rechtliche Folgen, sondern auch ein Verlust an Vertrauen – bei Kunden, Partnern und Mitarbeitenden.

Handlungsempfehlung: Integrieren Sie Security & Privacy by Design in alle KI-Projekte. Das bedeutet, bereits bei der Entwicklung und Einführung von KI-Lösungen Sicherheits- und Datenschutzaspekte mitzudenken. Führen Sie Risikoanalysen durch: Welche neuen Risiken entstehen durch den Einsatz eines KI-Systems (z. B. bei der Datenverarbeitung oder Entscheidungsfindung) und wie können Sie diese minimieren? Etablieren Sie klare Compliance-Richtlinien für KI – zum Beispiel Vorgaben, welche Daten für Modelle genutzt werden dürfen, wie Ergebnisse validiert werden oder wie Bias überprüft wird. Schaffen Sie Transparenz gegenüber Ihren Stakeholdern: Kommunizieren Sie, wie KI im Unternehmen eingesetzt wird, und schulen Sie Ihre Mitarbeitenden in puncto Datenschutz und Sicherheit. Gegebenenfalls sollten Sie einen Datenschutz- oder Ethikrat einbinden, der den KI-Einsatz überwacht. Indem Sie Sicherheit und Privatsphäre zur Priorität machen, schaffen Sie eine Vertrauensbasis für alle weiteren KI-Aktivitäten.

Schritt 5: Kulturelle Dimension – Akzeptanz und Wandel in der Belegschaft fördern

Die Einführung von KI ist nicht nur ein Technologieprojekt, sondern vor allem ein Transformationsprozess für Menschen. Die Unternehmenskultur entscheidet massgeblich mit darüber, ob KI-Innovationen angenommen oder abgelehnt werden. Offenheit, Neugier und die Bereitschaft, dazuzulernen, sind Eigenschaften einer Kultur, in der KI gedeihen kann. Doch Veränderung löst verständlicherweise auch Ängste aus – sei es die Sorge vor Arbeitsplatzverlust oder vor Überforderung durch neue Technologien. Tatsächlich berichten 41 % der Unternehmen von Widerstand oder Skepsis im Team gegenüber KI. Hier zeigt sich: Ohne eine entsprechende kulturelle Begleitung laufen KI-Projekte Gefahr, ausgebremst zu werden. Ein unterstützendes Arbeitsklima hingegen, in dem Fehler als Lernchancen gesehen werden und Innovation willkommen ist, wirkt wie ein Katalysator für erfolgreiche KI-Integration.

Handlungsempfehlung: Setzen Sie auf aktives Change Management. Kommunizieren Sie frühzeitig und transparent die Ziele Ihrer KI-Initiativen: Warum wird KI eingeführt, welchen Nutzen hat sie für das Unternehmen und die Mitarbeitenden? Betonen Sie, dass KI Unterstützung bieten soll (etwa monotone Aufgaben abnehmen), nicht Bedrohung ist. Binden Sie Mitarbeiter früh in Pilotprojekte ein und lassen Sie KI-Botschafter oder „Power User“ aus den Fachbereichen zu Wort kommen, die positiv über ihre Erfahrungen berichten. Schulungen und Workshops zur Sensibilisierung können Berührungsängste abbauen und Kompetenz in der Breite fördern. Wichtig ist auch das Vorleben durch die Führungsebene: Wenn Vorgesetzte offen mit KI umgehen und deren Einsatz fördern, signalisiert das Rückhalt. Feiern Sie früh Erfolge (und lernen Sie offen aus Misserfolgen), um zu zeigen, dass KI ein gemeinsamer Lernprozess ist. So entwickeln Sie Schritt für Schritt eine Unternehmenskultur, die Wandel als Chance begreift und KI-Innovationen mitträgt.

Schritt 6: Awareness & Kompetenz – Wissen aufbauen und Fachkräfte entwickeln

Der Faktor Mensch bleibt der Dreh- und Angelpunkt jeder KI-Transformation. Selbst die beste Datenbasis und modernste Technik nützen wenig, wenn es an Awareness und Kompetenz im Umgang mit KI fehlt. Mit Awareness ist das Bewusstsein für KI gemeint – vom Management bis zu jedem einzelnen Mitarbeiter sollte ein Grundverständnis vorhanden sein, was KI kann (und was nicht), wo Chancen und Risiken liegen. Kompetenz wiederum bedeutet, über die nötigen Fähigkeiten zu verfügen, KI-Lösungen zu entwickeln, zu implementieren oder zumindest effektiv damit zu arbeiten. Hier haben viele Unternehmen noch Nachholbedarf: Nur 9 % der Firmen bieten heute verpflichtende und regelmässige KI-Schulungen für ihre Mitarbeitenden an. Und 39 % der Unternehmen nennen fehlende interne Expertise als eine der grössten Hürden bei KI-Projekten. Die Konsequenz: Es fehlt an Fachkräften, die KI-Projekte kompetent vorantreiben können, und an einem breiten Grundverständnis, das Akzeptanz und sachgerechten Einsatz fördert.

Handlungsempfehlung: Investieren Sie gezielt in den Aufbau von KI-Kompetenzen. Starten Sie unternehmensweite Trainingsprogramme, die auf verschiedene Zielgruppen zugeschnitten sind – von Überblicks-Veranstaltungen für das Top-Management (Strategie, ethische Implikationen von KI) bis hin zu technischen Schulungen für Entwickler und Analysten (z. B. Machine-Learning-Methoden, Data Engineering, MLOps). Fördern Sie eine Lernkultur: Etablieren Sie Formate wie Lunch & Learn, interne KI-Communities oder Hackathons, in denen sich Mitarbeitende austauschen und gemeinsam Prototypen entwickeln können. Falls intern Know-how fehlt, ziehen Sie externe Expertise hinzu – etwa durch die Rekrutierung erfahrener KI-Spezialisten oder Zusammenarbeit mit Hochschulen und Beratungen. Wichtig ist, dass Wissen nicht nur bei Einzelnen bleibt: Schaffen Sie Awareness auf breiter Front, indem Sie Erfolge sichtbar machen und verständlich kommunizieren. Je mehr Ihre Belegschaft über KI weiss und je kompetenter sie damit umgeht, desto besser können Chancen identifiziert und Risiken kontrolliert werden. Damit legen Sie den Grundstein für eine lernende Organisation, die mit KI wachsen kann.

Fazit – Ihr Weg zum KI-reifen Unternehmen

KI-Readiness ist der Schlüssel, um aus einzelnen Pilotprojekten nachhaltigen Unternehmenserfolg zu formen. Wer den KI-Reifegrad seines Unternehmens entlang der genannten sechs Dimensionen ehrlich bewertet, erhält ein klares Bild der eigenen Stärken und Schwächen – und damit wertvolle Ansatzpunkte für Verbesserungen. Die hier vorgestellten „6 Schritte“ bieten einen handlungsorientierten Rahmen, um Lücken gezielt zu schliessen: vom Datenfundament über Strategie und Technologie bis hin zu Sicherheit, Kultur und Kompetenzen. Wichtig ist, diese Bereiche ganzheitlich zu betrachten, denn sie greifen ineinander wie Zahnräder eines Uhrwerks. Eine exzellente Datenbasis allein bringt wenig, wenn die Mitarbeiter nicht eingebunden sind; ebenso wird eine offene Kultur wenig fruchten, wenn es an technischen Ressourcen hapert. Erst das Zusammenspiel aller sechs Faktoren führt zu echter KI-Exzellenz im Unternehmen.

Praktisch bedeutet das: Nehmen Sie die Bewertung Ihres KI-Reifegrads proaktiv in Angriff. Nutzen Sie erprobte Modelle und Tools – etwa die Hexagon-Plattform von CorpIn, die auf einem wissenschaftlichen Framework basiert und Ihnen erlaubt, Ihre Position datengestützt mit Branchennormen zu vergleichen. Der Swiss AI Report 2025 bietet zudem tiefe Einblicke und Benchmarks, an denen Sie sich orientieren können. Lernen Sie aus den Erfahrungen von über 1.300 Unternehmen und lassen Sie diese Erkenntnisse in Ihre eigene Strategie einfliessen. Indem Sie jetzt die richtigen Schritte einleiten, legen Sie den Grundstein dafür, dass KI in Ihrem Unternehmen nicht nur implementiert, sondern auch akzeptiert und gewinnbringend skaliert wird. So machen Sie Ihr Unternehmen zukunftsfähig – ein KI-reifes Unternehmen, das Innovationspotenziale voll ausschöpft und im digitalen Wettbewerb die Nase vorn hat.  

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