KI-Daten-Readiness-Check
Sind deine Daten bereit für KI?
Wer KI auf den eigenen Daten einsetzen will – ein Assistent, der das Firmenwissen kennt, eine KI-Suche über Dokumente – scheitert selten am Modell und fast immer an der Datengrundlage. Dieser Check zeigt dir in 8 kurzen Fragen, wo du stehst und was dein größter Hebel ist. Ehrlich ausgewertet, ohne Anmeldung.
Der KI-Daten-Readiness-Check bewertet, wie gut die Datengrundlage eines Unternehmens dafür geeignet ist, KI auf den eigenen Daten arbeiten zu lassen (etwa RAG, KI-Suche oder ein KI-Assistent auf Firmenwissen) – anhand von fünf Dimensionen: Auffindbarkeit, Qualität, Format, Zugriff und Datenschutz.
Deine Datengrundlage
Deine Daten-Readiness
Gesamt-Readiness
64/100
Teilweise bereit
Eine Grundlage ist da, aber es gibt klare Baustellen. Ein KI-Projekt ist möglich – am besten fokussiert auf den Bereich, in dem deine Daten schon am weitesten sind, während die schwächste Dimension parallel aufgeräumt wird. Der Check unten zeigt dir, wo du zuerst ansetzen solltest.
Die fünf Dimensionen im Detail
Dein größter Hebel: Qualität & Aktualität
Dein größter Hebel ist die Datenqualität. Eine KI gibt auf veralteten oder widersprüchlichen Daten selbstbewusst falsche Antworten – „Garbage in, garbage out“. Vor dem KI-Einsatz lohnt sich das Aufräumen: Dubletten entfernen, Veraltetes aussortieren, Begriffe vereinheitlichen.
Deine Stärke: Auffindbarkeit & Struktur
Liegt das Wissen an einem Ort und ist es geordnet – oder verstreut und chaotisch?
Willst du KI wirklich auf deinen Daten nutzen?
So wertet dieser Check aus
- Fünf Dimensionen: Auffindbarkeit & Struktur, Qualität & Aktualität, Format & Maschinenlesbarkeit, Zugriff & Schnittstellen sowie Datenschutz-Rahmen – abgeleitet aus den Faktoren, an denen KI auf eigenen Daten in der Praxis scheitert (siehe unser Artikel „RAG statt Fine-Tuning“).
- Jede Antwort ergibt Punkte für genau eine Dimension; der Gesamtwert ist der gleichgewichtete Mittelwert der fünf Dimensionen (0–100). Die Auswertung läuft deterministisch in deinem Browser, ohne KI und ohne dass Eingaben gesendet werden.
- Der Datenschutz-Rahmen bewertet keine Datenqualität, sondern die Sensibilität: Ein niedriger Wert heißt „braucht datenschutzkonforme Architektur“, nicht „schlechte Daten“.
- Bewusst ehrlich: Statt eines geschönten Gesamtwerts wird die schwächste Dimension offen als größter Hebel benannt – denn genau dort entscheidet sich, ob ein KI-Projekt trägt.
Dieser Check liefert eine Selbsteinschätzung als Orientierung, kein Datenaudit. Die tatsächliche Eignung hängt von Details ab, die wir im Gespräch oder in einer genaueren Analyse klären.
Häufige Fragen zum Daten-Readiness-Check
Wofür ist dieser Check gedacht – und wofür nicht?
Er ist für den Fall gedacht, dass du KI auf deinen eigenen Daten einsetzen willst: ein Assistent, der das Firmenwissen kennt, eine KI-Suche über Dokumente, automatisierte Antworten auf Basis interner Inhalte. Er bewertet deine Datengrundlage dafür. Er ist kein allgemeiner KI-Reifegrad-Check für dein ganzes Unternehmen – dafür gibt es das ausführlichere Readiness Assessment.
Worin unterscheidet er sich vom Readiness Assessment?
Das Readiness Assessment betrachtet dein Unternehmen breit: Prozesse, Potenziale, Team, Umsetzungsreife. Dieser Check geht bewusst nur in die Tiefe einer einzigen Frage – ist deine Datengrundlage für KI auf eigenen Daten geeignet? Wenn du schon weißt, dass du in diese Richtung willst, ist dieser Check der genauere.
Warum ist die Datengrundlage so entscheidend?
Weil KI-Projekte auf eigenen Daten selten am Modell scheitern und fast immer an den Daten: Sie sind verstreut, veraltet, widersprüchlich, in Papier gefangen oder rechtlich nicht sauber zugänglich. Eine KI kann nur so gut antworten, wie ihre Wissensbasis ist. Deshalb lohnt sich der ehrliche Blick auf die Daten, bevor Geld in ein Modell fließt.
Was bedeutet ein niedriger Wert beim Datenschutz-Rahmen?
Nicht, dass deine Daten schlecht sind – nur, dass sie sensibel sind. Personenbezogene oder hochsensible Daten schließen KI nicht aus, verlangen aber eine datenschutzkonforme Architektur, oft lokal oder in der EU gehostet statt in einer beliebigen Cloud. Das ist gut machbar und gehört von Anfang an in die Planung. Mehr dazu in unserem Artikel zu DSGVO und KI.
Was mache ich mit dem Ergebnis?
Nutze es als Orientierung, wo du zuerst ansetzt. Zeigt der Check eine gute Basis, ist der nächste Schritt, den konkreten Anwendungsfall zu definieren und einen Prototyp zu bauen – dabei unterstützt Custom Applications. Zeigt er Lücken, weißt du, welche Datenbaustelle zuerst dran ist, statt Geld in ein KI-Projekt zu stecken, das daran scheitern würde.