- Der KI-Projekte ohne KI-taugliche Daten werden voraussichtlich bis Ende 2026 aufgegeben
- 60 %Der KI-Projekte ohne KI-taugliche Daten werden voraussichtlich bis Ende 2026 aufgegeben
- Der Organisationen schreiben KI überhaupt eine Ergebniswirkung zu, die meisten davon unter 5 %
- 39 %Der Organisationen schreiben KI überhaupt eine Ergebniswirkung zu, die meisten davon unter 5 %
- Hochrisiko-Pflichten der KI-Verordnung greifen, einschliesslich Data Governance und Protokollierung
- 2.12.2027Hochrisiko-Pflichten der KI-Verordnung greifen, einschliesslich Data Governance und Protokollierung
Selten ist das Modell das Problem
AI Readiness beschreibt, ob Ihre Informationen in einem Zustand sind, aus dem ein System Ergebnisse erzeugt, nach denen Sie tatsächlich handeln würden. Es ist eine Eigenschaft der Unterlagen und der Regeln darum herum, nicht des Modells. Das Muster ist immer dasselbe:
Das Pilotprojekt läuft
Die Produktion trifft auf die Landschaft
Das Modell bekommt die Schuld
Wo Sie stehen, in dreissig Fragen
AI Readiness Pulse
Wie bereit ist Ihr Unternehmen für KI im grossen Massstab?
Dreissig Fragen zu acht Säulen: Strategie, Prozesse, Information, Technologie, Governance, Menschen, Skalierung und Wert. Rund zehn Minuten. Ihr Ergebnis erscheint sofort, und keine Antwort verlässt Ihren Browser.
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Bevor Sie beginnen
Was Sie das heute kostet
Zwei Kostenstellen, und die zweite ist grösser. Nicht weil sie jedes Mal grösser wäre, sondern weil sie jedes Mal erneut anfällt.
Die sichtbare einmalige Ausgabe
Das gescheiterte Pilotprojekt: Budget, aufgewendet für den Nachweis von etwas, das auf dieser Landschaft nicht funktionieren konnte. Sie wird aufgeschrieben, sie fällt einmal an, und sie ist die kleinere der beiden.
Die wiederkehrende unsichtbare
Die Aufräumsteuer. Jedes Projekt auf derselben Landschaft entdeckt dieselben Probleme von vorne und bezahlt von vorne dafür, sie zu lösen. Genau das macht sie zur grösseren Zahl: nicht mehr je Vorgang, sondern mehr Vorgänge. Wie viele es am Ende sind, hat niemand gemessen, und wir werden nicht die Ersten sein, die raten.
Und unter beidem
Speicher- und Rechenkosten für Daten, die niemand klassifiziert hat. Die kursierende Zahl lautet, rund die Hälfte einer typischen Landschaft sei redundant, veraltet oder belanglos, und sie stammt aus Anbieterumfragen darüber, was Führungskräfte über ihren eigenen Speicher schätzen. Das sagen wir Ihnen lieber, als sie zu wiederholen.
Ausser Zweifel steht der Mechanismus. Nicht klassifizierte Inhalte werden gesichert, indexiert, durchsucht, geschützt und bezahlt wie die Inhalte, auf die es ankommt, weil keine Regel sie unterscheidet. Dafür braucht es keine Umfrage.
Eine Frage passiert vier Tore, bevor das Modell die Variable ist.
Nehmen Sie eine Frage, die ein System für Sie beantworten soll. Sie bleibt am ersten dieser Tore stehen, das nicht hält, und wo sie stehen bleibt, ist Ihre Readiness für diese Frage, heute.
Vollständigkeit
Existiert die Unterlage, und ist die aktuelle Fassung als aktuell erkennbar?
Wo sie stehen bleibt Vier Fassungen desselben Vertrags an drei Orten, und nichts sagt, welche gilt.
Governance
Gibt es eine Regel dafür, was verwendet werden darf, und wird sie angewendet statt unterstellt?
Wo sie stehen bleibt Aufbewahrung und Zugriff wurden nie festgehalten, also kann niemand sagen, was das System lesen darf.
Erreichbarkeit
Erreicht ein System den Inhalt, ohne dass jemand eine Datei öffnet?
Wo sie stehen bleibt Die Antwort liegt in einem gescannten Anhang auf einem Netzlaufwerk: erreichbar für eine Kollegin und sonst für nichts.
Nachvollziehbarkeit
Lässt sich im Nachhinein zeigen, was verwendet wurde und auf welcher Grundlage?
Wo sie stehen bleibt Das Ergebnis trägt nur so weit, wie der Pfad dahinter reicht, und es gibt keinen Pfad.
Schweizer und EU-Datensouveränität
Wo ein Modell läuft, ist mindestens so oft eine vertragliche wie eine technische Frage. Die Verarbeitung lässt sich in der Schweiz festmachen oder in der EU, und das sind nicht dieselben Zusagen.
Wo die Daten verarbeitet werden
Je Mandat auf die Schweiz oder auf die EU festgelegt. Die Schweiz ist kein EU-Mitgliedstaat, das sind also zwei getrennte Zusagen und nicht eine mit zwei Namen. Welche Sie brauchen, entscheiden in der Regel Ihre eigenen Kunden und nicht Sie.
Woher das Modell stammt
Eine zweite, davon unabhängige Frage. Ein in der Schweiz betriebenes amerikanisches Modell ist eine legitime Anordnung und nicht dieselbe Aussage wie ein europäisches Modell. Wir wählen die Herkunft je Mandat passend zu dem, was Ihre Kunden akzeptieren, und wir sagen, was was ist.
Wer es durchsetzt
Das Routing, kein Richtliniendokument und niemand, der am Freitag daran denkt. Anfragen, die den vereinbarten Raum verlassen würden, verlassen ihn nicht, und jede Aktion wird protokolliert. Die Antwort auf «wo lief das?» ist damit ein Nachweis und keine Zusicherung.
Was Sie davon haben
Vier Dinge, die wir tun, keine vier Gefühle. Jedes benennt die Arbeit und die Stelle, an der es an das Übrige anschliesst, was die Gruppe betreibt.
Eine schriftliche Antwort vor dem Budget, nicht danach
Wir nehmen die Unterlagen, die ein geplanter Anwendungsfall tatsächlich verbrauchen würde, und führen sie durch die vier Tore: wie viel aktuell ist, wie viel eine Regel hat, wie viel ein System ohne Menschen erreicht und ob sich die Nutzung im Nachhinein nachvollziehen lässt. Einige hundert echte Dokumente genügen meist.
Zurück kommt eine Lückenliste mit einer Reihenfolge, keine Punktzahl von hundert. Eine Punktzahl gehört in eine Steuerungsvorlage. Eine Lückenliste lässt sich beplanen, und sie sagt, welches Tor zuerst zu schliessen ist, weil eine falsche Reihenfolge die frühere Arbeit entwertet.
Sie kostet einen Bruchteil des Piloten, den sie umlenkt oder verhindert, und das ist der ganze kaufmännische Grund, sie zuerst zu machen.
Die Regeln, die ein System braucht, einmal für die ganze Landschaft
Klassifizierung, Aufbewahrung und Zugriff, definiert und dann auch angewendet: was eine Unterlage ist, wie lange sie bleibt, wer und was sie lesen darf und was geschieht, wenn sie gehen soll. Solange das fehlt, beantwortet die Frage, was ein KI-System verbrauchen darf, wer gerade im Raum ist.
Das ist dieselbe Arbeit, die die Gruppe für Verträge, Personalakten und Rechnungsarchive leistet, und ausdrücklich keine zweite, KI-förmige Kopie davon. Wer Aufbewahrungs- und Zugriffsregeln für seine Unterlagen gesetzt hat, hat das meiste davon schon getan; was in der Regel fehlt, ist, dass die Regeln nie auf die Orte angewendet wurden, an denen die Inhalte tatsächlich liegen.
Es macht aus Schatten-KI zugleich statt eines wartenden Sicherheitsvorfalls einen geregelten Vorgang. Werkzeuge lassen sich nicht kontrollieren, für die keine Grenzen definiert sind.
Inhalte, die ein System erreicht, und ein Pfad hinter dem, was es genutzt hat
Erreichbar heisst, dass ein System an den Inhalt kommt, ohne dass jemand eine Datei öffnet: Gescanntes gelesen, Formate vereinheitlicht, die Unterlage erkannt statt des Ordners, in dem sie zufällig liegt. Das ist Integrations- und Dokumentenarbeit und die stehende Fähigkeit der Gruppe, nicht etwas für diese Seite Erfundenes.
Der Pfad ist die andere Hälfte und wird meist vergessen, bis eine Prüfung danach fragt. Ein Abruf, der das Quelldokument zurückgibt statt einer Umschreibung, und ein Protokoll darüber, was auf welcher Grundlage herangezogen wurde, ist das, was ein Ergebnis im Nachhinein tragfähig macht.
Beides zusammen verlangt die KI-Verordnung von den meisten Unternehmenseinsätzen, und deshalb erweisen sich AI Readiness und Information Governance immer wieder als dasselbe Programm von zwei Seiten aus.
Dieselbe Arbeit zahlt sich zweimal
Alles darüber, von Klassifizierung und Aufbewahrung über Entsorgung bis zu erreichbaren Inhalten, ist genau das, was die Kosten für Speicher, Suche und Sicherheit einer ungeordneten Landschaft senkt. Unklassifizierte Inhalte werden gesichert, indiziert, durchsucht, geschützt und bezahlt wie die Inhalte, auf die es ankommt, weil keine Regel sie unterscheidet.
Damit hat die Readiness-Arbeit einen Geschäftsfall, der nicht davon abhängt, dass irgendein KI-Projekt gelingt. Wird der Anwendungsfall fallen gelassen, ist die Landschaft trotzdem günstiger zu betreiben und leichter zu steuern als zuvor. Das kann wenig von dem, was als KI-Vorbereitung verkauft wird.
Deshalb prüfen wir lieber, als zu werben. Wenn die ehrliche Antwort lautet, dass Ihre Lücke klein und Ihr Anwendungsfall schwach ist, erfahren Sie das günstiger von uns als von einem Piloten.
Wir führen eine Ihrer eigenen Fragen durch die vier Tore an Ihrer tatsächlichen Landschaft und geben Ihnen eine schriftliche Antwort darauf, wo die Lücke liegt. Das ist eine kurze Arbeit, und sie verhindert, dass eine grosse an der falschen Stelle stattfindet.
AI Readiness, klar gefragt
Was ist AI Readiness?
AI Readiness beschreibt, ob Ihre Informationen in einem Zustand sind, aus dem KI Ergebnisse erzeugen kann, nach denen Sie handeln würden. Es ist eine Eigenschaft der Daten und der Regeln darum herum, nicht des Modells. Eine Organisation mit starkem Modell und ungeregelten Unterlagen ist nicht bereit, eine mit gewöhnlichen Werkzeugen und vollständigen, aktuellen, nachvollziehbaren Unterlagen meist schon.
Was sind die Säulen der AI Readiness?
Vier, und sie wirken als Tore, nicht als Säulen: Eine Frage bleibt am ersten stehen, das nicht hält, und erreicht die übrigen nie. Vollständigkeit, also dass die Unterlagen existieren und die aktuelle Fassung als aktuell erkennbar ist. Governance, also dass Aufbewahrung und Zugriff definiert und angewandt statt angenommen werden. Erreichbarkeit, also dass ein System an die Inhalte kommt, ohne dass ein Mensch ein Dokument öffnet. Und Nachweisbarkeit, also dass belegbar ist, was verwendet wurde und warum. Genau das verlangt eine Pflicht nach EU AI Act in der Praxis.
Wie wird AI Readiness beurteilt?
Indem man die Landschaft stichprobenartig prüft und nicht Meinungen darüber erhebt. Man nimmt die Unterlagen, die ein geplanter Anwendungs fall tatsächlich verwenden würde, und prüft jede Säule daran: wie viel aktuell ist, wie viel einer Aufbewahrungsregel unterliegt, wie viel maschinell erreichbar ist und ob die Verwendung nachvollziehbar ist. Das Ergebnis ist eine Lückenliste mit einer Reihenfolge. Die meisten bestehen bei der Vollständigkeit und scheitern an Governance und Erreichbarkeit.
Sind meine Daten bereit für KI?
Der ehrliche Test ist kleiner, als er klingt. Nehmen Sie eine Frage, die ein System beantworten soll, suchen Sie die Unterlagen, die sie beantworten würden, und sehen Sie nach, wie viele davon ein System ohne Menschen erreichen kann. Diese Zahl ist Ihre Readiness für diesen Fall, und meist hat sie niemand gemessen, bevor das Pilotprojekt bewilligt wurde.
Was verlangt der EU AI Act in der Praxis?
Für die meisten Anwendungen im Unternehmen verlangt er, dass Sie wissen, was das System tut und auf welcher Grundlage, und dass Sie es zeigen können. Das ist eher eine Unterlagen- und Governance-Pflicht als eine technische, und deshalb sind AI Readiness und Information Governance dasselbe Vorhaben aus zwei Richtungen.