Roadmap zur AI-Maturity: Ist Ihr Unternehmen wirklich bereit für KI?

David Barnes David Barnes 24. Juni 2026

Für die meisten Unternehmen steht außer Frage, dass sie sich auf den Einsatz von KI vorbereiten müssen. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, genau einzuschätzen, wo sie heute tatsächlich stehen. 

Die Antwort liegt im AI-Process-Maturity-Model – einem strukturierten Framework, das bewertet, inwieweit die Prozesse eines Unternehmens für KI vorbereitet sind. Dies geschieht auf der Grundlage von Faktoren wie Standardisierung, Datenqualität, Governance, Automatisierungspotenzial und Human-Machine-Collaboration. 

Zu wissen, auf welchem Level sich Ihr Unternehmen befindet, ist die Voraussetzung, um eine zuverlässige AI-Readiness-Roadmap zu erstellen. 

Warum die Messung zuerst kommt

Bei jedem Transformationsprogramm besteht die Versuchung, direkt zur Umsetzung überzugehen: den Zielzustand zu definieren, die Technologie auszuwählen und die Lösung einzuführen. Das Problem bei diesem Ansatz ist, dass der Schritt übersprungen wird, der alle nachfolgenden Entscheidungen vertretbar macht – eine ehrliche, objektive Bewertung des aktuellen KI-Reifegrades. 

Eine GBTEC-Studie aus dem Jahr 2025, die sich auf Erkenntnisse von 600 Führungskräften aus den Bereichen Wirtschaft und Betrieb in verschiedenen Regionen und Funktionsbereichen stützt, zeigt, dass den meisten Unternehmen nach wie vor die operativen Grundlagen für erfolgreiche KI- und Automatisierungsinitiativen fehlen und dass das Vertrauen in die zugrunde liegenden Prozesse oft hinter den Transformationszielen zurückbleibt. Die Anbieter zeichnen ein positives Bild. Interne Befürworter setzen sich für die Umsetzung ein. Und Programme werden auf einer Grundlage gestartet, die noch nicht getestet wurde. 

Die Folgen einer unterlassenen Messung sind nicht nur theoretischer Natur. Gerade einmal 48 % der Unternehmen geben an, über ausreichend strukturierte, integrierte und geregelte Prozesse zu verfügen, um fortgeschrittene KI-Anwendungsfälle zu unterstützen. Dies deutet darauf hin, dass viele Unternehmen ihre Prozessgrundlage noch stärken müssen, bevor sie agentische KI sicher skalieren können. 

Werden Schwachstellen in den Prozessen erst in einer späten Phase von Transformationsprogrammen behoben, kann dies zu Komplexität und Verzögerungen führen, die ansonsten vermeidbar gewesen wären – daher ist eine frühzeitige Bewertung von großem Wert. 

Die Messung ist keine bürokratische Voraussetzung. Sie ist der wirtschaftlich wertvollste Schritt, den eine Organisation unternehmen kann, bevor sie sich zu einer Investition in KI entschließt.

KI-Prozessreife: Die fünf Ebenen und die nächsten Schritte

Frameworks zum Prozessreifegrad werden seit Jahrzehnten von Fachleuten im Bereich Operational Excellence genutzt. Das KI-Zeitalter hat die Struktur dieser Modelle nicht verändert – es hat jedoch die Anforderungen, die mit jeder Ebene verbunden sind, erhöht. Ein Unternehmen, das in einem operativen Umfeld mit menschlicher Geschwindigkeit auf Ebene 2 des Prozessreifegrades noch angemessen funktioniert haben mag, wird feststellen, dass derselbe Reifegrad plötzlich völlig unzureichend ist, wenn KI-Agenten Entscheidungen mit maschineller Geschwindigkeit ausführen. 

Die folgenden fünf Ebenen veranschaulichen, wie sich Prozessreife entwickelt und was erforderlich ist, um zur nächsten Ebene zu gelangen. 

Ebene 1 – Chaotisch 

Prozesse existieren, sind jedoch weder dokumentiert, noch standardisiert oder werden konsequent befolgt. Stattdessen stützt sich die Umsetzung stark auf Erfahrungswissen. Gleichzeitig sind die Daten über mehrere Systeme verteilt, sodass es keine zentrale Informationsquelle gibt. 

Unter diesen Umständen führt die Einführung von KI nicht zu Effizienzgewinnen, sondern verstärkt die bestehenden Inkonsistenzen. Unternehmen auf dieser Ebene sind daher noch nicht KI-bereit. 

Die unmittelbare Priorität besteht darin, eine solide Grundlage zu schaffen: Prozesse müssen erfasst, dokumentiert und standardisiert werden. Erst wenn diese Grundlage geschaffen sind, ist es sinnvoll, den Einsatz von KI in Betracht zu ziehen. 

Empfohlene nächste Schritte: 

  • Eine Prozessbestandsaufnahme für die zehn wichtigsten betrieblichen Kernprozesse durchführen 
  • Den aktuellen Stand mithilfe von Business Process Model and Notation (BPMN) dokumentieren 
  • Klare Prozessverantwortlichkeiten zuweisen 
  • Ein zentrales Prozess-Repository einrichten 
  • Ein grundlegendes Governance-Rahmenwerk definieren 

Ebene 2 – Definiert 

Die Kernprozesse werden in der Regel dokumentiert und eingehalten, doch die Standardisierung ist noch nicht vollständig umgesetzt. Die Datenqualität ist je nach Prozess und Team uneinheitlich, und Governance gibt es nur in vereinzelten Bereichen und nicht als systematisches Framework. Die meisten großen Organisationen bewegen sich in diesem Bereich. 

Auf dieser Ebene kann KI in sorgfältig ausgewählten, gut geregelten Anwendungsfällen erprobt werden. Ein breiterer Einsatz birgt jedoch erhebliche Risiken, solange die Standardisierung und die Datenverwaltung nicht gestärkt werden. 

Die Priorität liegt darin, Konsistenz und Kontrolle zu schaffen: Die Prozessdokumentation muss erweitert, Datenqualitätsstandards definiert und durchgesetzt und mit der Messung der Prozessleistung begonnen werden. 

Empfohlene nächste Schritte: 

  • Erweiterung der Dokumentationsabdeckung auf alle kritischen Prozesse 
  • Festlegung und Durchsetzung von Datenqualitätsstandards 
  • Einführung einer Leistungsmessung für Prozesse 
  • Auswahl von ein oder zwei klar abgegrenzten KI-Pilotprojekten in Bereichen mit umfassender Dokumentation und hoher Datenqualität 
  • Nutzung der Erkenntnisse aus den Pilotprojekten zur systematischen Stärkung der Governance im gesamten Unternehmen 

Ebene 3 – Gesteuert 

Die Prozesse sind standardisiert, dokumentiert und aktiv reguliert. Die Performance wird durchgehend gemessen, Standards zur Datenqualität werden größtenteils eingehalten und klare Prozessverantwortlichkeiten bestehen auf Prozessebene. Das Change-Management folgt außerdem einem strukturierten Ansatz. 

Diese Ebene stellt die Mindestvoraussetzung für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI in großem Maßstab dar. Unternehmen, die diese Ebene erreicht haben, können von vereinzelten Pilotprojekten zu umfassenden Programmen übergehen, sofern geeignete Safeguards vorhanden sind. 

Der Fokus liegt nun auf der Integration: der Verknüpfung von Prozessintelligenz mit der KI-basierten Ausführung, der Automatisierung der Leistungsüberwachung und der Ausweitung der Governance auf den gesamten Prozesslebenszyklus – einschließlich KI-spezifischer Ausnahmebehandlung und Änderungskontrolle. 

Empfohlene nächste Schritte: 

  • Integration einer Process-Intelligence-Plattform mit AI-Execution-Infrastruktur 
  • Automatisierung der Überwachung von Prozessleistung und Feedback-Loops 
  • Erweiterung der Governance-Rahmenwerke um KI-spezifische Risiken, einschließlich Ausnahmebehandlung und Änderungskontrolle 
  • Ausweitung des KI-Einsatzes über Pilotprojekte hinaus auf koordinierte Programme 
  • Abgleich des Prozessportfolios mit den acht Prinzipien der KI-Bereitschaft, um verbleibende Lücken zu identifizieren und zu schließen 

Ebene 4 – Optimiert 

Die Prozesse werden auf der Grundlage von Performance-Daten kontinuierlich verbessert. Die Automatisierung wird systematisch umgesetzt, die Systemintegration ist robust, und die Governance-Rahmenbedingungen decken den gesamten Prozesslebenszyklus ab. Der Einsatz von KI ist bereits fest verankert und liefert messbaren Mehrwert. 

Unternehmen, die sich auf Ebene 4 befinden, sind umfassend KI-fähig. Die KI unterstützt den Menschen bei der Entscheidungsfindung und automatisiert regelbasierte Aufgaben mit hohem Arbeitsaufkommen in großem Maßstab. 

Der Fokus liegt nun auf dem Ausbau: Es geht darum, die KI-Fähigkeiten auf das gesamte Prozessportfolio auszuweiten und sie in den täglichen Betrieb zu integrieren. Die Process-Intelligence-Plattform entwickelt sich zu einem zentralen operativen Rückgrat – sie dient als gemeinsame Echtzeit-Referenz, mit der sowohl Menschen als auch KI-Agenten während der Ausführung interagieren. 

Empfohlene nächste Schritte: 

  • Skalierung KI-gesteuerter und agentenbasierter Arbeitsabläufe auf weitere Prozesse 
  • Positionierung der Process-Intelligence-Plattform als zentrale operative Ebene sowohl für menschliche als auch für KI-Akteure 
  • Stärkung der Systemintegration zur Unterstützung einer End-to-End-Execution in Echtzeit 
  • Kontinuierliche Optimierung von Prozessen auf der Grundlage von Performance-Daten und KI-Insights 
  • Überprüfung bestehender KI-Implementierungen anhand der acht Prinzipien der AI-Readiness 
  • Identifizierung und Behebung verbleibender Lücken in Bezug auf Prozessklarheit, Datenqualität und Governance 

Ebene 5 – KI-gestützt 

KI ist in alle End-to-End-Prozesse eingebettet, wobei agentenbasierte Workflows innerhalb festgelegter Governance-Grenzen autonom ausgeführt werden. Das menschliche Fachwissen konzentriert sich auf Strategie, Ausnahmebehandlung und kontinuierliche Verbesserung. Die Process-Intelligence-Plattform fungiert als gemeinsame, regulierte Quelle der operativen Wahrheit sowohl für menschliche als auch für KI-Akteure. 

Derzeit arbeitet nur ein kleiner Teil der Unternehmen auf diesem Niveau. Für die meisten ist dies eher ein mittelfristiges Ziel als eine unmittelbare Realität. 

Die Herausforderung besteht nun darin, KI in großem Maßstab zu steuern: Mit der Ausweitung agentischer Arbeitsabläufe müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Process-Intelligence-Plattform der maßgebliche und kontinuierlich aktualisierte Bezugspunkt bleibt – und dass das Verhalten der KI stets innerhalb definierter Grenzen bleibt. 

Empfohlene nächste Schritte: 

  • Einrichtung einer kontinuierlichen Governance-Funktion für KI-Prozesse 
  • Sicherstellung, dass die Process-Intelligence-Plattform die maßgebliche Echtzeit-Quelle für Prozessdaten bleibt 
  • Überwachung und Steuerung der Agenten-Performance über alle Workflows hinweg 
  • Implementierung von Kontrollmechanismen zur Verhinderung von Abweichungen im KI-Verhalten und in der Entscheidungsfindung 
  • Formalisierung des Change-Managements für KI-gesteuerte Prozesse, um Systemzuverlässigkeit in großem Maßstab aufrechtzuerhalten 

Die sechs Dimensionen, die sie messen müssen

Um sich auf den AI-Maturity-Ebenen voranzukommen, sind Messungen in sechs unterschiedlichen Dimensionen erforderlich. Dabei handelt es sich nicht um willkürliche Kategorien – sie spiegeln die sechs entscheidenden Faktoren wider, die darüber bestimmen, ob ein KI-System in einer Betriebsumgebung zuverlässig funktioniert, und sie entsprechen direkt den Dimensionen, die im AI-Readiness-Benchmark von GBTEC bewertet werden. 

1. Standardisierung und Dokumentation 

Sind Ihre Prozesse klar definiert, werden sie konsequent befolgt und sind sie so dokumentiert, dass sowohl Menschen als auch KI-Systeme sie eindeutig interpretieren können? Schriftliche Anleitungen lassen Raum für Fehlinterpretationen. Strukturierte Prozessnotation, insbesondere BPMN, beseitigt diese Mehrdeutigkeit vollständig. Ein KI-Agent, der auf der Grundlage eines wohlgeformten BPMB-Modells arbeitet, verfügt über eindeutige Anweisungen. Ein KI-Agent, der auf der Grundlage eines in Prosa verfassten Verfahrensdokuments arbeitet, trifft stattdessen Entscheidungen nach eigenem Ermessen. 

Zentrale Fragen: 

  • Wie viel Prozent Ihrer Kernprozesse sind formal dokumentiert? 
  • Wie viel Prozent davon verwenden eine strukturierte Notation? 
  • Werden diese Dokumente als dynamische Ressource gepflegt oder als einmalige Ergebnisse behandelt? 

2. Automatisierungspotenzial 

Wie viel Ihres Prozessportfolios ist tatsächlich automatisierbar, und auf welchem Reifegrad befindet es sich? Das Automatisierungspotenzial hängt nicht nur von der Komplexität der Aufgaben ab, sondern auch von der Datenverfügbarkeit, der Häufigkeit von Ausnahmen, der Integrationsbereitschaft und der Reife der Governance. Ein Prozess, der auf dem Papier automatisierbar erscheint, kann aufgrund von Lücken in einem dieser unterstützenden Bereiche grundsätzlich nicht für die Ausführung durch KI geeignet sein. 

Zentrale Fragen:  

  • Haben Sie Ihr Prozessportfolio anhand von Kriterien zur Automatisierungsreife bewertet?  
  • Haben Sie einen klaren Überblick darüber, welche Prozesse für vollständige Autonomie, Unterstützung durch KI oder eine von Menschen gesteuerte Ausführung in Frage kommen? 

3. Datenqualität und -verfügbarkeit 

KI-Systeme sind nur so zuverlässig wie die Daten, auf denen sie basieren. Eine schlechte Datenqualität aufgrund von Inkonsistenzen, Unvollständigkeit, Unzugänglichkeit oder Duplikaten führt zu unzuverlässigen KI-Ergebnissen, unabhängig davon, wie ausgefeilt das Modell ist. In verteilten IT-Umgebungen verschärfen Datensilos und technische Heterogenität diese Herausforderung erheblich. 

Zentrale Fragen:  

  • Verfügen Sie über einen definierten und durchgesetzten Datenqualitätsstandard für jeden Kernprozess?  
  • Gibt es eine einzige, geregelte Informationsquelle für Betriebsdaten?  
  • Sind die Verantwortlichkeiten für die Datenhoheit klar zugewiesen? 

4. Process-Performance-Management 

Können Sie messen, was Ihre Prozesse tatsächlich leisten? Verfügen Sie über die erforderliche Observability-Infrastruktur, um zu erkennen, wenn etwas schiefläuft, bevor ein Kunde oder eine Aufsichtsbehörde dies bemerkt? Auf Ebene 5 der KI-Reifegradskala ist die Leistungsüberwachung keine periodische Überprüfung. Es handelt sich um einen kontinuierlichen, automatisierten Feedback-Kreislauf, der Anomalien aufdeckt, Eskalationen auslöst und eine kontinuierliche Verbesserung der KI-Prozesse nahezu in Echtzeit vorantreibt. 

Zentrale Fragen:  

  • Sind für jeden Kernprozess KPIs definiert?   
  • Werden Leistungsdaten automatisch oder manuell erfasst?  
  • Verfügen Sie über die Fähigkeit, Prozessausfälle zu erkennen, bevor sie eskalieren? 

5. Kollaboration und Human-Machine-Interaktion 

Der Übergang zu KI-gestützten und KI-autonomen Prozessen ist kein binärer Schalter. Es handelt sich um eine schrittweise Umstellung, bei der Menschen und KI-Agenten Seite an Seite arbeiten, wobei sich die Zuständigkeiten im Laufe der Zeit verschieben. Das Governance-Modell für KI-Prozesse muss diese Realität widerspiegeln – indem klar definiert wird, wo die KI Handlungsbefugnis hat, wo sie an einen Menschen übergeben muss und wie Entscheidungen protokolliert und nachprüfbar sind. 

Zentrale Fragen: 

  • Haben Sie das Human-AI-Collaboration-Modell für jeden betroffenen Prozess definiert?  
  • Sind die Eskalationsprotokolle eindeutig festgelegt und getestet?  
  • Gibt es eine Nachverfolgungsfunktion für von KI getroffene Entscheidungen? 

6. Agilität und Anpassungsfähigkeit 

Prozesse, die sich nicht an Veränderungen anpassen können, werden angesichts des durch KI ermöglichten Tempos zu Engpässen. Die Fähigkeit, die Prozesslogik zu aktualisieren, Governance-Regeln neu zu konfigurieren und auf Markt- oder regulatorische Veränderungen zu reagieren – ohne KI-abhängige Arbeitsabläufe zu unterbrechen –, ist eine entscheidende Anforderung an die Reife, die viele Organisationen unterschätzen. KI-Change-Control-Mechanismen sind hier unerlässlich: Ohne sie können Prozessaktualisierungen die Logik, nach der KI-Agenten arbeiten, unbemerkt außer Kraft setzen. 

Zentrale Fragen: 

  • Wie schnell können Sie ein Prozessdesign aktualisieren und diese Änderung auf alle davon abhängigen Systeme und Agenten übertragen?  
  • Verfügen Sie über Change-Control-Mechanismen, die die Integrität der KI-Workflows bei Prozessaktualisierungen gewährleisten? 

Die Process-Intelligence-Plattform: Ihr KI-Betriebssystem

Über alle Reifegrade hinweg taucht ein Element immer wieder auf: eine Process-Intelligence-Plattform. Das ist kein Zufall. Es ist die logische Konsequenz dessen, was KI tatsächlich benötigt, um zu funktionieren. 

Stellen Sie sich die Process-Intelligence-Plattform als den Londoner U-Bahn-Plan für KI-Agenten vor. Ein Agent muss genau wissen, wohin er gehen darf, welche Regeln er befolgen muss, an wen er weitergeben muss, welche Risiken und Kontrollen gelten und welche Vorschriften er erfüllen muss. Ohne diesen Plan – eine strukturierte, maschinenlesbare und kontinuierlich gesteuerte Darstellung der tatsächlichen Geschäftsabläufe – navigiert ein KI-Agent nur nach Vermutungen. 

Die BIC-Plattform von GBTEC, die BIC Process Design, BIC Process Execution und BIC EAM vereint, wurde speziell für diese Funktion entwickelt. Sie bietet die strukturierte Prozesslogik, die KI-Agenten benötigen, die Governance-Rahmenbedingungen, die dafür sorgen, dass sie innerhalb definierter Grenzen agieren, sowie die Beobachtbarkeit der Leistung, die eine kontinuierliche Verbesserung ermöglicht. Sie ist die Plattform, auf die sich sowohl menschliche als auch KI-Teilnehmer in einem Geschäftsprozess verlassen können. 

Häufig gestellte Fragen

Wie kann ich meinen KI-Reifegrad ermitteln?

Der zuverlässigste Weg, Ihren KI-Reifegrad zu ermitteln, ist eine strukturierte KI-Reifegradbewertung, bei der Ihr Unternehmen anhand der sechs Schlüsseldimensionen der Prozessreife bewertet wird: Standardisierung und Dokumentation, Automatisierungspotenzial, Datenqualität und -verfügbarkeit, Process-Performance-Management, Kollaboration und Human-Machine-Collaboration sowie Agilität und Anpassungsfähigkeit. Der AI-Readiness-Benchmark von GBTEC erledigt genau das in nur fünf Minuten und liefert einen Vergleichswert im Vergleich zu 600 Führungskräften weltweit. Ohne eine objektive Bewertung neigen Unternehmen dazu, ihre Bereitschaft zu überschätzen – was einer der Hauptgründe für das Scheitern von KI-Programmen ist. 

Welche Schritte sind erforderlich, um KI-fähig zu werden?

Die Roadmap zur KI-Fähigkeit variiert je nach Ihrem aktuellen Reifegrad, doch die Abfolge folgt generell einer einheitlichen Logik. Auf Ebene 1 liegt der Schwerpunkt auf der Prozessdokumentation und -standardisierung – KI kann bei undokumentierten Prozessen nicht zuverlässig funktionieren. Auf Ebene 2 verlagert sich der Fokus auf Data Governance und streng begrenzte Pilotprojekte. Auf Ebene 3 sind Unternehmen bereit, den KI-Einsatz unter Einhaltung geeigneter Sicherheitsvorkehrungen zu skalieren und ihre Prozessintelligenz-Plattform mit der Infrastruktur zur KI-Ausführung zu verbinden. Auf Ebene 4 geht es darum, agentische Workflows auszuweiten und bestehende KI-Implementierungen auf Governance-Lücken zu überprüfen. Auf Ebene 5 besteht die Herausforderung darin, die KI-gestützte Prozess-Governance in großem Maßstab aufrechtzuerhalten, während autonome Workflows immer weiter zunehmen. 

Was ist eine Process-Intelligence-Plattform und warum braucht KI eine solche?

Eine Process-Intelligence-Plattform ist eine zentralisierte, strukturierte und maschinenlesbare Darstellung der Funktionsweise der Geschäftsprozesse eines Unternehmens – einschließlich der Systeme, in denen diese ablaufen, der geltenden Governance-Regeln und der Leistungsdaten, anhand derer sie gemessen werden. Für KI-Agenten fungiert diese Plattform als Betriebssystem: Sie gibt ihnen vor, wo sie handeln dürfen, welcher Logik sie folgen müssen, wann sie an einen Menschen übergeben müssen, und welche Risiken und Compliance-Anforderungen gelten. Ohne eine Process-Intelligence-Plattform agieren KI-Agenten nach dem Prinzip des Rätselns – sie stellen Annahmen über Prozessschritte, Entscheidungsbefugnisse und Ausnahmeszenarien an, was zu erheblichen Fehlern in nachgelagerten Prozessen führen kann. 

Welche Governance benötigt KI im großen Maßstab?

Wenn Unternehmen von Ebene 4 auf Ebene 5 der KI-Reife übergehen, wird die Governance von KI-Prozessen zum entscheidenden Engpass. Governance im großen Maßstab erfordert eine eigene Funktion, die für die Aufrechterhaltung der Prozessintegrität über menschliche und KI-Workflows hinweg verantwortlich ist; KI-Änderungskontrollmechanismen, die sicherstellen, dass Prozessaktualisierungen korrekt auf das Verhalten der Agenten übertragen werden, ohne laufende Arbeitsabläufe zu unterbrechen; eine kontinuierliche Überwachung der Leistung der agentenbasierten Arbeitsabläufe anhand definierter KPIs; klare Eskalationsprotokolle, die neuartige oder risikoreiche Entscheidungen an menschliche Entscheidungsträger weiterleiten; sowie eine Prozessintelligenz-Plattform, die als maßgebliche, kontinuierlich aktualisierte Quelle für Prozesswahrheit dient. Unternehmen, die diese Governance-Infrastruktur nicht vor der Skalierung aufbauen, werden feststellen, dass das Verhalten der KI-Agenten mit zunehmender Komplexität der Bereitstellung unvorhersehbar abweicht. 

Warum ist Benchmarking für die KI-Bereitschaft unerlässlich?

Benchmarking ist unerlässlich, da Unternehmen ihre KI-Bereitschaft ohne externe Bezugspunkte regelmäßig überschätzen. Interne Bewertungen unterliegen einer optimistischen Verzerrung – Befürworter betonen die Bereitschaft, Anbieter präsentieren ein positives Bild der Fähigkeiten, und Vorstände erhalten eher Beruhigung als konkrete Messwerte. Ein Benchmark, der auf Daten einer breiten Vergleichsgruppe basiert – wie der AI-Readiness-Benchmark von GBTEC, der anhand von 600 Führungskräften weltweit validiert wurde –, liefert die objektive Grundlage, die für verantwortungsvolle KI-Investitionen erforderlich ist. Er identifiziert nicht nur, wo Lücken bestehen, sondern auch, wie groß diese Lücken im Vergleich zu Unternehmen mit ähnlichem Reifegrad sind. So lassen sich Maßnahmen zur Behebung dieser Lücken priorisieren und KI-Investitionen in der richtigen Reihenfolge planen. 

Beginnen Sie mit dem Benchmark

Die oben dargestellte Roadmap ist nur dann von Nutzen, wenn Sie Ihre aktuelle Position darauf kennen. Deshalb ist die wichtigste Maßnahme, die jeder CIO, Prozessleiter oder Transformationsverantwortliche derzeit ergreifen kann, eine objektive, datengestützte Bewertung der Reife der KI-Prozesse in seinem Unternehmen einzuholen. 

Der AI-Readiness-Benchmark von GBTEC liefert diese Bewertung in nur fünf Minuten. Er bewertet Ihr Unternehmen anhand der sechs Dimensionen der Prozessreife, vergleicht diese Ergebnisse mit denen von 600 Führungskräften weltweit und zeigt einen klaren, stufenspezifischen Weg für die Zukunft auf. Er ist kostenlos, evidenzbasiert, unkompliziert und ehrlich. 

Unternehmen, die wissen, wo sie stehen, bauen auf einem soliden Fundament auf. Diejenigen, die auf eine Bewertung verzichten, tragen zur KI-Ausfallquote von 70 % bei. Die Frage ist nicht, ob die KI-Transformation kommt. Die Frage ist, ob Ihre Prozesse dafür bereit sein werden, wenn sie eintritt. 

Führen Sie jetzt den Benchmark durch

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