Ohne Messbarkeit bleibt KI Zufall.

Bereit für KI? Unsere 8‑Kriterien‑Scorecard bewertet Strategie, Datenqualität, Infrastruktur, Organisation, Governance, Sicherheit, Prozesse und Change Management anhand konkreter KPIs.

Praktisch, messbar, richtungsweisend. Für CEOs, Führungskräfte und Investoren, die auf Wirksamkeit statt Hype setzen.

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Unsere OAKAI 8-Kriterien-Scorecard:

1. Strategie und Führung

• Kriterium: Vorhandensein einer klaren KI-Strategie, Ziele mit messbaren KPIs und sichtbare Sponsorship durch die Geschäftsführung.

• Messbar: Strategie-Dokument; 1–3 priorisierte Use-Cases; Executive Sponsor benannt; KPIs definiert.

• Warum wichtig: Ohne strategische Ausrichtung bleiben KI-Projekte punktuell und liefern keinen nachhaltigen Mehrwert.

  
  

2. Datenqualität und -verfügbarkeit

• Kriterium: Relevante Daten sind vorhanden, zugänglich, sauber, aktuell und gut dokumentiert.

• Messbar: Datenkatalog existiert; Daten-Qualitätsmetriken (Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität) > definierte Schwellen; Zugriffszeiten & API-Verfügbarkeiten geprüft.

• Warum wichtig: Daten sind der Treibstoff für KI; schlechte Daten führen zu fehlerhaften Ergebnissen und Vertrauensverlust.

  
  

3. Technische Infrastruktur

• Kriterium: Skalierbare Infrastruktur (Cloud/on‑prem), Rechenkapazität, MLOps/CI‑CD‑Pipelines, Monitoring und Logging.

• Messbar: Vorhandene GPU/Cloud‑Kontingente; MLOps-Tooling für Modell‑Deployment; automatisierte Tests und Rollbacks.

• Warum wichtig: Nur robuste Infrastruktur erlaubt Wiederholbarkeit, Skalierung und schnelle Iteration von KI-Lösungen.

  
  

4. Talent und Organisation

• Kriterium: Verfügbarkeit von Data Engineers, Data Scientists, Machine Learning-Engineers, Product Ownern und Domänenexperten; klare Rollen und Verantwortlichkeiten.

• Messbar: Skills-Matrix; Anzahl dedizierter Rollen vs. benötigter Rollen; Fortbildungsplan für bestehende Mitarbeiter.

• Warum wichtig: Interdisziplinäre Teams verbinden technisches Können mit Domänenwissen und sorgen für Umsetzbarkeit.

  
  

5. Governance, Ethik und Compliance

• Kriterium: Richtlinien für verantwortungsvolle KI, Nutzungsregeln, Transparenzanforderungen, Vendor‑Selection-Standards, Löschfristen, Datenminimierung.

• Messbar: Existenz von KI‑Guidelines; Review-Prozess für Anbieter (Transparenz, Serverstandort); Entscheidungsmatrix zu erlaubten Use‑Cases.

• Warum wichtig: Schutz sensibler Daten, rechtliche Absicherung und Vermeidung unerwünschter Risiken sind Voraussetzung für skalierte Nutzung.

  
  

6. Sicherheit und Datenschutz

• Kriterium: Integration von KI-Systemen in IT‑Security, Zugriffsbeschränkungen, Verschlüsselung, Prüfungen auf Datenexfiltration.

• Messbar: Penetration‑/Red‑Team‑Tests; Identity and Access Management -Policies; Audit‑Logs; Datenschutz-Folgenabschätzung bei personenbezogenen Daten.

• Warum wichtig: KI‑Schnittstellen können Schatten‑IT begünstigen und sensible Informationen exponieren; daher sind strikte Sicherheitsvorkehrungen nötig.

  
  

7. Prozesse und Integration

• Kriterium: Prozesse zum Experimentieren, Validierung, A/B‑Testing, Feedback‑Loops und Integration in bestehende Business‑Workflows.

• Messbar: Defined experiment lifecycle; SLA für Modell‑Validierung; Anzahl integrierter Produktions‑Pipelines.

• Warum wichtig: Nur wenn KI-Ergebnisse zuverlässig in Prozesse einspeisen, entsteht operativer Nutzen.

  
  

8. Kultur und Change Management

• Kriterium: Akzeptanz für datengetriebene Entscheidungen, Lernbereitschaft, Umgang mit Fehlern, transparentes Reporting.

• Messbar: Trainingsbeteiligung; Umfrage zur Akzeptanz von KI; Anzahl dokumentierter Lessons‑learned aus Piloten.

• Warum wichtig: Technische Reife ohne kulturelle Bereitschaft führt zu Misstrauen und niedriger Adoption.