AI Readiness
Check
Data & AI Assessment: Use Cases, Datenbasis und Rahmenbedingungen prüfen, bevor AI-Projekte starten
Der AI Readiness Check zeigt, welche AI-Ideen echten Nutzen bringen, ob Daten, Architektur und Kontext dafür bereit sind und was organisatorisch noch fehlt. Das Ergebnis ist eine nachvollziehbare Bewertung mit priorisierten Use Cases, klaren Lücken und einer umsetzbaren Roadmap inklusive Pilotvorschlag.
Warum ein
AI Assesment sinnvoll ist
Ideen für AI gibt es in fast jedem Unternehmen. Oft bleibt aber offen, welche davon tatsächlich AI brauchen und welche sich besser mit klassischer BI oder Automatisierung lösen lassen. Gleichzeitig scheitern viele Piloten nicht am Modell, sondern an der Datenbasis: an lückenhafter Datenqualität, fehlendem fachlichem Kontext oder einer Architektur, die nicht für AI-Anwendungen ausgelegt ist.
Der AI Readiness Check schafft hier eine belastbare Ausgangslage.
Er verbindet die Business-Perspektive mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme von Datenlandschaft, Datenqualität und Semantik und ordnet beides in den organisatorischen Rahmen aus Governance, Kompetenzen und Betrieb ein.
The Information Lab bringt dafür langjährige Projekterfahrung in Business Intelligence, Data Engineering und Enablement mit. Als ISO 27001 zertifiziertes Unternehmen arbeiten wir nach klaren Standards für Informationssicherheit, auch wenn wir uns interne Daten, Systeme und Dokumente ansehen.
UNSER VORGEHEN
Drei Perspektiven für ein klares Zielbild
Der Check analysiert Dein Unternehmen aus drei komplementären Blickwinkeln. Jeder Baustein liefert ein messbares, dokumentiertes Ergebnis, das direkt in deine Roadmap einfließt. Die Schwerpunkte passen wir flexibel an deine Ausgangslage an.
Business-Nutzen & Anwendungsfälle
Interviews und moderierte Workshops mit Management, Fachbereich und Datenteam.
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Use Cases & Priorisierung
Strukturierte Identifikation konkreter Potenziale über Business Intelligence, Automatisierung und KI hinweg.
Ergebnis: Use-Case-Matrix sowie 3–5 Steckbriefe inkl. Baseline, Zielwert, Prozess, Risikobewertung, Aufwand und Nutzen/Machbarkeit
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Entscheidungsprozesse & Zielgruppen
Analyse realer Informationsflüsse und der konkreten Wege der Entscheidungsfindung.
Ergebnis: Definierte Personas mit Zugriffswegen, Auswertung bestehender Dashboard-Nutzung und konkrete Bewertung für die Entlastung durch KI-Agenten.
Technisches Fundament & Datenbasis
Analyse der Datenlandschaft und Architektur-Workshop mit IT und Engineering.
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Architektur & Modernisierung
Bestandsaufnahme von Quellsystemen, Pipelines, Plattformen und Semantikschichten.
Ergebnis: Dokumentierte Ist-Architektur, zukunftsfähiges Zielbild mit Technologieempfehlungen, Gap-Analyse und belastbarer Kostenrahmen pro Szenario.
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Datenqualität & Lineage
Erhebung von Vollständigkeit, Konsistenz, Redundanzen, Aktualität und manuellen Bruchstellen in bestehenden Datenflüssen.
Ergebnis: Datenqualitäts-Scorecard mit Ampelstatus je Datenobjekt, Reifegradbewertung der Pipelines, Top-5-Risikofaktoren und priorisierte Korrekturmaßnahmen.
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Semantik & Kontext-Bereitstellung Validierung von Kennzahlenlogiken, Metadaten, Geschäftsregeln und unstrukturiertem Wissen für verlässliche Modelle.
Ergebnis: Semantisches Kontext-Inventar, Leitfaden für die Business-Logik-Schicht und ein Test-Framework für produktive KI-Abfragen.
Organisation, Governance & Betrieb
Strukturelle Rahmenbedingungen, Organisation, Regeln und Betrieb
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Governance & Regulatorik
Praxisnahe Leitlinien für Zugriffskontrolle, Informationssicherheit, Datenschutz (DSGVO) und Compliance.
Ergebnis:
Governance-Checkliste mit Ampellogik und Handlungsfeldern für Rechts- und Datenschutzabstimmungen.
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Betrieb & Kosten
Qualitätsmessung, Feedback-Schleifen für Context Engineering und laufende Kosten.
Ergebnis: Skizziertes Betriebsmodell, belastbare Kostenschätzung für den Regelbetrieb und ein Evaluationskonzept für Proof-of-Concepts und Piloten.
So läuft der
AI Readiness Check ab
Preis: ab 3.990€, abhängig von Umfang und Komplexität
Scoping-Gespräch
Ziele, Ausgangslage, Beteiligte und Schwerpunkte des Checks gemeinsam festlegen.
Workshops & Interviews
Business-Workshops mit Management und Fachbereichen, Architektur-Workshop mit IT und Datenteam.
Analyse
Bewertung von Datenqualität, Kontext, Governance, Kompetenzen und Betriebsmodell.
Ergebnis & Roadmap
Präsentation von Reifegrad, Empfehlungen und Roadmap mit konkretem Pilotvorschlag.
ERGEBNISSE
Das bekommst Du am Ende des Checks
Keine Foliensammlung, sondern Arbeitsergebnisse, mit denen Management, Fachbereiche und IT direkt weiterarbeiten können.
Management SummaryToolagnostisch und anschlussfähig
Der Check setzt bei der bestehenden Landschaft an, nicht bei einem bestimmten Produkt. Ob Tableau, Power BI, Snowflake, dbt, Alteryx oder andere Systeme im Einsatz sind: Bewertet wird, was für die priorisierten Use Cases wirklich gebraucht wird. Die Zielarchitektur zeigt mehrere Optionen mit Aufwand und Kostenrahmen.
Für wen der Check gedacht ist
- Geschäftsführung & Management, die AI-Investitionen nach Nutzen und Machbarkeit priorisieren wollen
- Fachbereiche mit konkreten Ideen, aber unklarer Umsetzbarkeit
- IT- und Datenteams, die eine belastbare Zielarchitektur für AI benötigen
- Unternehmen mit ersten AI-Piloten, die vor dem Skalieren Klarheit über Qualität, Governance und Kosten brauchen
AI Readiness Check anfragen
In einem kurzen Scoping-Gespräch klären wir gemeinsam Ausgangslage, Ziele und Umfang und schlagen den passenden Zuschnitt des Checks vor.
Jens Chowdry
Head of Sales
Startseite- & Serviceskontakformular
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Weitere Fragen & Antworten
Brauchen wir schon konkrete AI-Ideen für den Check?
Nein. Bestehende Ideen fließen ein, aber der Check hilft gerade dabei, Use Cases systematisch zu sammeln, einzuordnen und zu priorisieren. Dabei zeigt sich oft auch, dass manche Fragestellungen mit BI oder Automatisierung besser gelöst sind als mit AI.
Wer muss auf unserer Seite beteiligt sein?
Für die Business-Sicht Vertreter:innen aus Management und Fachbereichen, für das Fundament IT und Datenteam. Für Governance-Themen ist es hilfreich, Datenschutz und gegebenenfalls Rechtsabteilung früh einzubinden.
Wie geht ihr mit unseren Daten und Dokumenten um?
Agentic Analytics ermöglicht es Fachbereichen, Unternehmensdaten über natürliche Sprache abzufragen und Analysen automatisiert anzustoßen („Chat with your Data“). The Information Lab begleitet die technische und organisatorische Implementierung solcher Ansätze – beispielsweise durch Tableau Next, Tableau MCP, den eigenen TabCP Insight Agent oder Snowflake CoWork. So wird der Datenzugriff im Unternehmen deutlich vereinfacht.
Was passiert nach dem Check?
Die Bereitstellung der Technologie reicht für eine erfolgreiche Adaption nicht aus. AI Literacy beschreibt die unternehmensweite Kompetenz, Künstliche Intelligenz kritisch und sicher anzuwenden. In praxisnahen Trainings und Workshops werden interne Teams befähigt, die Ergebnisse von AI-Systemen richtig einzuordnen, typische Risiken (wie Bias) zu verstehen und datengetriebene Entscheidungen verantwortungsvoll zu treffen.
