Ein KI-Readiness-Audit untersucht, ob ein konkreter KI-Einsatz fachlich und technisch sinnvoll vorbereitet werden kann. Es sollte Ihnen eine Entscheidungsgrundlage geben: Welche Aufgabe ist geeignet, welche Daten fehlen und welche Risiken oder Abhängigkeiten müssen vor einem Pilotprojekt geklärt werden?
Datenlage und erlaubte Nutzung erfassen
Dokumentieren Sie die Datenquellen, Formate und zuständigen Personen. Prüfen Sie Qualität, Aktualität und Zugriff. Bei Dokumentenbeständen zählen auch Versionen, Scans, Dubletten und Löschungen. Nicht jede vorhandene Information ist für Training oder Verarbeitung freigegeben.
Für eine erste Bestandsaufnahme können Datenmodelle und beschreibende Informationen hilfreich sein. Ob zusätzliche Stichproben nötig sind, hängt von der Aufgabe ab. Wählen Sie dafür geeignete, freigegebene Daten und halten Sie den Zweck fest.
Eine Aufgabe anhand ihres heutigen Ablaufs auswählen
Beschreiben Sie Arbeitsschritte, Eingaben und erwartete Ergebnisse. Messen Sie den heutigen Aufwand, bevor Sie eine Einsparung annehmen. Prüfen Sie auch, ob eine gewöhnliche Suche, ein Formular oder eine feste Regel das Problem ausreichend lösen würde.
Wählen Sie ein abgegrenztes Pilotprojekt mit bekannten Testfällen und einer zuständigen Fachperson. Legen Sie fest, welche Fehler zum Abbruch führen und welche Ausgaben eine Prüfung benötigen.
Architektur und Datenschutzfragen gemeinsam aufnehmen
Untersuchen Sie Schnittstellen, Identitäten, Berechtigungen und verfügbare Betriebsressourcen. Halten Sie alle vorgesehenen Datenflüsse fest, auch zu externen Komponenten. Eine private Instanz in einer Cloud bedeutet nicht, dass Daten das eigene Netz nicht verlassen.
Die zuständigen Stellen müssen die erlaubte Verarbeitung und anwendbare Pflichten klären. Das Audit kann offene Fragen und technische Optionen dokumentieren. Es erzeugt keine automatische DSGVO- oder AI-Act-Konformität.
Wirtschaftlichkeit mit eigenen Angaben bewerten
Vergleichen Sie den erwarteten Nutzen mit Integration, Schulung, Nacharbeit und laufendem Betrieb. Kennzeichnen Sie ungemessene Annahmen. Qualität und Zeitgewinn sollten im Pilotprojekt überprüft werden, bevor sie als Grundlage für einen größeren Ausbau dienen.
Ein nutzbares Ergebnis übergeben
Zum Ergebnis gehören eine priorisierte Aufgabenliste, bekannte Daten- und Schnittstellenprobleme, eine begründete Architekturvariante und ein Prüfplan. Zuständigkeiten und nächste Entscheidungen müssen klar sein. Auch die Entscheidung, vorerst keine KI einzusetzen, kann ein sinnvoller Befund sein.
Preis, Dauer und Umfang des Audits ergeben sich aus der vereinbarten Aufgabe. Aus einer allgemeinen Ablaufbeschreibung lassen sich weder eine pauschale Amortisation noch typische Einsparungsprozente ableiten.
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