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AI Readiness Assessment

Einschätzung der KI-Bereitschaft, Identifikation sinnvoller Use Cases & Skizzierung einer phasenweisen KI-Roadmap

Wir führen AI-Readiness-Assessments für Organisationen durch, die KI zielgerichtet, verantwortungsvoll und mit Fokus auf potenziellen Business-Impact einsetzen möchten

H-Studio unterstützt Unternehmen dabei, ihre technische, datenbezogene, prozessuale und organisatorische KI-Bereitschaft einzuschätzen, potenziell umsetzbare KI-Potenziale zu identifizieren und daraus eine phasenweise KI-Roadmap zu skizzieren — fundiert, praxisnah und frei von Buzzwords.

Das Problem: KI-Ambition ohne reale Voraussetzungen

Viele Unternehmen wollen "KI einsetzen", stoßen aber auf versteckte Blocker:

Fragmentierte oder qualitativ schwache Daten
Infrastruktur nicht geeignet für KI-Workloads
Prozesse nicht automatisierungsfähig
Unklare Security-, Compliance- und Governance-Fragen
Fehlende Klarheit, wo KI echten Mehrwert liefert
KI-Initiativen bleiben Pilotprojekte ohne Produktivbetrieb

Ohne ein Readiness-Assessment können KI-Projekte erhöhten Risiken ausgesetzt sein, an falschen Annahmen oder fehlender Skalierbarkeit zu scheitern.

Unser Ansatz: Readiness vor Implementierung

Wir betrachten KI als Systemfähigkeit, nicht als isoliertes Feature.

Ziele des Assessments:

Einen realistischen Ausgangspunkt für KI-Adoption definieren
Hochwertige, umsetzbare KI-Use-Cases identifizieren
Technische & organisatorische Lücken früh sichtbar machen
Potenzielle Risiken vor der Implementierung identifizieren und reduzieren
Eine Roadmap schaffen, die tatsächlich umsetzbar ist

Was wir bewerten

Umfassende Bewertung in mehreren Dimensionen der KI-Bereitschaft.

Business-Ziele & KI-Use-Cases

  • Strategische Ziele und Erfolgskriterien
  • Geschäftsprozesse mit KI- oder Automatisierungspotenzial
  • Bewertung von Nutzen vs. Komplexität
  • Priorisierung nach ROI und Umsetzbarkeit

Daten-Readiness

  • Datenverfügbarkeit & -qualität
  • Strukturierte vs. unstrukturierte Daten
  • Datenpipelines & Verantwortlichkeiten
  • Datenschutz, Governance & Compliance-Rahmen

Technische Readiness

  • Backend- & Plattform-Architektur
  • Infrastruktur & Skalierbarkeit
  • Integrationspunkte zu bestehenden Systemen
  • Eignung für ML-, LLM- und RAG-Workloads

KI- & ML-Fähigkeiten

  • Eignung für klassische ML-Modelle vs. LLM-Systeme
  • Modellstrategie (Cloud, lokal, hybrid)
  • Orchestrierung & Automatisierung
  • Monitoring, Evaluation & Feedback-Loops

Sicherheit, Compliance & Governance

  • Datenschutz & Zugriffskontrollen
  • DSGVO- & regulatorische Anforderungen
  • Modell-Policies & Auditierbarkeit
  • Risiko- und Failure-Szenarien

Organisation & Prozesse

  • Team-Skills & Rollenverteilung
  • Interne Prozesse & Ownership
  • Change-Management-Aspekte
  • Betriebsreife für produktive KI-Systeme

Deliverables

Sie erhalten strukturierte Entscheidungsgrundlagen:

AI-Readiness-Assessment-Report
Identifizierte Chancen & Einschränkungen
Priorisierte KI-Use-Cases
Technische & datenbezogene Gap-Analyse
Risiko- & Compliance-Bewertung
Eine phasenweise KI-Roadmap auf Basis aktueller Annahmen und Rahmenbedingungen

Optional: Umsetzung & Begleitung durch unser AI-, Automation- und Platform-Engineering-Team.

Typische Einsatzszenarien

Einstieg in KI jenseits von Experimenten
Vorbereitung auf KI-Automatisierung oder KI-Assistenten
Abstimmung von Management & Technik auf eine KI-Strategie
Risikominimierung vor KI-Investitionen
Bewertung bestehender KI-Ideen anhand von Machbarkeitskriterien
Aufbau einer langfristigen KI- & Automatisierungsstrategie

Technologien & Fokusbereiche

Machine Learning & Predictive Analytics, LLMs & KI-Assistenten, RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation), KI-Automatisierungs-Workflows, Datenpipelines & Analytics-Plattformen, Sichere, produktionsreife KI-Systeme.

Für wen diese Leistung geeignet ist

Enterprises mit geplanten KI-Initiativen
SaaS- & Plattform-Unternehmen
Organisationen mit komplexen Datenlandschaften
Teams auf dem Weg von KI-Pilot zu Produktion
Unternehmen mit hohen Compliance-Anforderungen
Entscheider:innen, die Klarheit vor KI-Investitionen suchen

Warum H-Studio

Engineering-first KI-Ansatz
Reale Produktions-Erfahrung mit KI-Systemen
Vendor-neutrale Empfehlungen
Starker Fokus auf Governance & Compliance
Klare Dokumentation & umsetzbare Roadmaps
Business-orientierte, realistische KI-Strategien

AI-Readiness-Assessment — jetzt starten

Ob erste KI-Orientierung oder Skalierung bestehender Initiativen — wir helfen Ihnen, eine klare und verantwortungsvolle KI-Strategie-Empfehlung zu definieren.

FAQ

FAQ

Die Assessment-Dauer hängt von Organisationskomplexität und Umfang ab. Typische Assessments dauern 2-4 Wochen, einschließlich Stakeholder-Interviews, technischer Review, Datenanalyse und Roadmap-Entwicklung.

Wir benötigen typischerweise Zugriff auf Datenkataloge, Infrastruktur-Dokumentation und Stakeholder-Interviews. Wir arbeiten mit NDAs und Sicherheitsanforderungen und beginnen oft mit High-Level-Assessments vor tiefer technischer Analyse.

Ein AI-Readiness-Assessment fokussiert auf Evaluation, Gap-Analyse und Roadmap-Erstellung. KI-Beratung umfasst laufende Umsetzungs-Unterstützung. Das Assessment ist oft der erste Schritt vor Beratung oder Implementierung.

Ja — wir können Readiness für spezifische Use-Cases bewerten (z. B. KI-Assistenten, Predictive Analytics, RAG-Systeme) oder eine breitere organisatorische KI-Readiness-Evaluation durchführen.

Das Assessment ist ein eigenständiger Service, aber wir können Umsetzungs-Unterstützung separat anbieten, wenn Sie sich entscheiden, die Roadmap-Empfehlungen umzusetzen.

AI-Readiness-Assessment für Unternehmen bei der Evaluierung von AI-Implementierungen. Wir unterstützen Organisationen bei AI-Bereitschaftsbewertung, Use-Case-Identifikation und AI-Planung unter Berücksichtigung der jeweiligen technischen und regulatorischen Rahmenbedingungen. Alle Leistungen erfolgen projektbezogen und ohne pauschale Erfolgszusagen.

AI-Readiness-Assessments stellen eine beratende Leistung dar und basieren auf zum Zeitpunkt der Analyse verfügbaren Informationen. Feststellungen, Empfehlungen und Roadmaps stellen keine Garantie für technische Umsetzbarkeit, geschäftliche Ergebnisse, regulatorische Genehmigungen oder erfolgreiche Implementierung dar. KI-Systeme sind probabilistisch und kontextabhängig. Die finale Verantwortung für Umsetzung, Compliance und operative Entscheidungen verbleibt beim Auftraggeber.