Reifegrad-Modell

Wo steht Ihr Unternehmen heute?

Unser KI-Reifegrad-Modell unter­scheidet fünf Stufen — von beobachtender Distanz bis zur strategischen Verankerung im Geschäfts­modell. Jede Stufe hat eigene Charakteristika, eigene Risiken und einen eigenen nächsten Schritt. Im Erst­assessment ordnen wir Ihr Unter­nehmen ein und beschreiben den realistischen Pfad zur nächsten Stufe.

00
Stufe 0 · Beobachtend

Distanzierte Aufmerksamkeit.

Keine systematische KI-Nutzung im Unternehmen. Geschäfts­leitung beobachtet Markt­entwicklung, einzelne Mitarbeitende experimentieren privat mit ChatGPT. Keine Policy, kein Budget, kein verantwortlicher Ansprech­partner.

01
Stufe 1 · Ad-hoc

Schatten-IT entsteht.

Erste Lizenzen für Microsoft Copilot, ChatGPT Team oder Claude vorhanden — meist auf Initiative einzelner Abteilungen. Keine zentrale Steuerung, keine Datenschutz­bewertung. Risiko: Daten­abfluss in unkontrollierte Tools.

02
Stufe 2 · Fokussiert

Use-Cases werden steuerbar.

Definierte Use-Cases produktiv im Einsatz. AI-Policy in Entwurf, Datenschutz-Bewertung erfolgt, KI-Beauftragte/r nominiert. Erste Erfolge sichtbar — Effizienz­gewinne in einzelnen Teams messbar.

03
Stufe 3 · Systematisch

KI in Kernprozessen verankert.

AI-Governance etabliert, EU AI Act-Compliance dokumentiert, Schulungs­konzept ausgerollt. KI-Anwendungen in Vertrieb, Service, Backoffice integriert. Custom-Lösungen wie internes Wissens-RAG im Einsatz.

04
Stufe 4 · Skaliert

KI als Werttreiber im Geschäftsmodell.

Eigene KI-Lösungen, KI-Agenten in Produktivumgebungen, RAG-Systeme über interne Wissens­bestände. KI ist nicht mehr Werkzeug, sondern Bestandteil des Wertangebots. Markt­vorsprung durch frühzeitige strukturelle Verankerung.

Aus unserer Erfahrung

Die meisten mittel­ständischen Unter­nehmen befinden sich heute zwischen Stufe 1 und 2 — also mit einzelnen Lizenzen und ersten Use-Cases, aber ohne systematische Steuerung. Der Sprung auf Stufe 2 ist meist binnen drei Monaten machbar; der Schritt auf Stufe 3 dauert sechs bis zwölf Monate und braucht Geschäfts­führungs-Commitment.

Beratungsfelder

Was wir konkret beraten.

Wir kombinieren strategische Beratung mit technischer Umsetzungs­begleitung. Keine PowerPoint-Karawane, sondern Ergebnisse, die in Ihre Prozesse passen — und in Ihrer IT-Land­schaft funktionieren.

Phase 1

Reifegrad-Assessment

Standort­bestimmung Ihres Unter­nehmens auf der KI-Reifegrad-Skala. Inventur bestehender Tools, Policies, Compliance-Status, IT-Infrastruktur. Identifikation von Schatten-IT und Quick-Win-Potenzial.

14 Tage · Workshop-basiert

Phase 2

Use-Case-Workshop

Strukturierte Erfassung aller potenziellen Use-Cases aus den Fach­abteilungen. Bewertung nach Mehrwert und Aufwand auf einer 2-Achsen-Matrix. Priorisierung nach Quick Wins, strategischen Hebeln und Vermeidungs-Kandidaten.

2 Tage · Mit Fachabteilungen

Phase 3

Tool- & Architektur-Wahl

Hersteller­unabhängige Bewertung: Foundation Model, Embedded AI, Vertical Tools, Custom Builds. Mit DSGVO-Bewertung, AVV-Prüfung und Trans­fer-Impact-Assessment je Komponente. Kein Vendor-Lock-in.

1–2 Wochen · Hersteller­unabhängig

Phase 4

Pilot-Begleitung

Begleitung bei der Umsetzung eines konkreten Pilot-Use-Cases. Methodische Unter­stützung, Schnittstelle zu Tool-Anbietern, Schulung der Anwenderinnen und Anwender, Erfolgs­messung mit definierten KPIs.

4–8 Wochen · POC-orientiert

Use-Case-Matrix

Welche Use-Cases lohnen sich?

Nicht jeder KI-Use-Case ist eine gute Idee. Im Use-Case-Workshop sortieren wir Ihre potenziellen Anwendungen auf zwei Achsen: Mehr­wert (vertikal) und Aufwand (horizontal). Das Ergebnis ist eine priorisierte Roadmap statt eines Wunsch­zettels — mit klarer Empfehlung, was zuerst kommt und was lieber wartet.

Hoher Mehrwert Geringer Mehrwert Geringer Aufwand Hoher Aufwand Quick Wins Strategisch Vernachlässigen Lange Wette
E-Mail-Triage
Meeting-Transkripte
Recherche & Briefings
Code-Generierung
Internes Wissens-RAG
Vertriebs-Lead-Scoring
Kundenservice-Bot
KI-Avatar Marketing
Vollauto. Buchhaltung
Generischer Web-Chatbot
KI-Bilder für Newsletter
Lesart: Punkte oben links sind Quick Wins — sofort umsetzbar mit klarem Mehrwert (E-Mail-Triage, Meeting-Transkripte). Oben rechts liegen strategische Investitionen, die sich nach 6–12 Monaten auszahlen (Wissens-RAG, Service-Bot). Unten rechts steht die lange Wette — heute überdimensioniert, in zwei Jahren möglicherweise Standard. Unten links sind die Hype-Themen, die ohne Strategie schnell Ressourcen binden — wir sortieren sie aus, bevor sie Ihr Budget kosten.

Tool-Landschaft

Vier Schichten, hersteller­unabhängig bewertet.

Die KI-Tool-Land­schaft hat sich in vier Schichten ausdifferenziert — von breit einsetzbaren Foundation Models bis zu spezialisierten Custom-Lösungen. Wir bewerten jede Schicht für sich und empfehlen die Kombination, die zu Ihrer IT-Infrastruktur, Ihren Use-Cases und Ihrem Budget passt. Ohne Vendor-Lock-in.

Schicht 1 · Basis

Foundation Models

Allgemein einsetzbare Sprach- und Multimodal-Modelle als technologisches Backend. Auswahl­kriterien: Datenschutz-Standort, Kosten pro Token, Kontext­länge, Reasoning-Qualität, EU-Hosting-Optionen.

Anthropic Claude OpenAI GPT Google Gemini Mistral Open Source · Llama
Schicht 2 · Office

Embedded AI

KI eingebettet in bestehende Office- und Kollaborations-Tools. Niedrige Einstiegs­hürde, schneller Mehrwert für Standard-Tätigkeiten. Bewertung: Daten­abfluss-Risiken, Compliance-Konfiguration, Lizenz­kosten je Sitz.

Microsoft 365 Copilot Google Workspace AI Notion AI Slack AI Zoom AI Companion
Schicht 3 · Branche

Vertical AI

Branchen- und funktions­spezifische KI-Anwendungen — in CRM, ERP, HR, Finanzen, Marketing tief integriert. Bewertung: Integrations­tiefe in bestehende Systeme, Daten­hoheit, Migrations­fähigkeit zu Alternativen.

Salesforce Einstein HubSpot AI Personio AI DATEV AI SAP Joule
Schicht 4 · Eigenes

Custom Builds

Eigene KI-Lösungen für individuelle Anforderungen. Höhere Komplexität, höhere Kosten, aber maximale Daten­hoheit und Differenzierung. Erst sinnvoll ab Reifegrad­stufe 3 — vorher meist überdimensioniert.

RAG-Systeme KI-Agenten Fine-Tuning Eigene Modelle
EU AI Act

Vier Risiko­klassen — unter­schiedliche Pflichten.

Die EU-Verordnung über Künstliche Intelligenz (Regulation 2024/1689) ist seit August 2024 in Kraft und gilt schritt­weise. Sie klassifiziert KI-Systeme nach vier Risiko­klassen mit unter­schiedlichen Anforderungen. Für mittel­ständische Unter­nehmen relevant ist vor allem die Abgrenzung zwischen begrenztem und hohem Risiko — sie entscheidet, ob Transparenz­pflichten oder ein voll­ständiges Konformitäts­verfahren greift.

Klasse 1

Verbotene Praktiken

Social Scoring, manipulative Beeinflussung schutz­bedürftiger Personen, biometrische Identifikation in Echtzeit im öffentlichen Raum (mit engen Ausnahmen). Seit 2. Februar 2025 nicht mehr zulässig — bei Verstoß Bußgeld bis 35 Mio. € oder 7 % Welt­umsatz.

Art. 5 EU AI Act

Klasse 2

Hochrisiko-KI

KI in HR (Bewerber-Scoring, Mitarbeiter-Bewertung), Bildung, Kredit­scoring, kritischer Infrastruktur, Strafverfolgung. Pflichten: Konformitäts­bewertung, Risiko­management-System, technische Dokumentation, menschliche Aufsicht, CE-Kennzeichnung.

Art. 6 ff. · Anhang III

Klasse 3

Begrenztes Risiko

Chatbots, Emotion-Recognition, Biometrie-Kategorisierung, Deepfakes. Hauptpflicht: Transparenz­pflichten — Nutzer müssen erkennen können, dass sie mit KI interagieren bzw. dass Inhalte KI-generiert sind. In den meisten mittel­ständischen Anwendungs­fällen die relevante Klasse.

Art. 50 EU AI Act

Klasse 4

Minimales Risiko

Spam-Filter, KI in Video­spielen, allgemeine Produktivitäts-Tools ohne sensible Daten. Keine zusätzlichen Pflichten aus dem AI Act — die DSGVO bleibt aber unverändert anwendbar. Dies ist die Klasse, in die die meisten KI-Anwendungen im Office-Alltag fallen.

Außerhalb Art. 5, 6, 50

Geltungs­fahrplan

Verbotene Praktiken sind seit 2. Februar 2025 nicht mehr zulässig. Die Vorschriften für Allzweck-KI (GPAI-Modelle) gelten seit 2. August 2025. Hochrisiko-Pflichten greifen schritt­weise bis 2. August 2026 (für die meisten Systeme) bzw. 2027 (für eingebettete Systeme). Wir bewerten Ihre KI-Anwendungen in der Reifegrad-Beratung gegen den jeweils relevanten Stichtag.

Vorgehen

So läuft eine KI-Strategie-Beratung ab.

Vom Erst­gespräch bis zum produktiven Pilot vergehen je nach Reifegrad-Ausgangspunkt acht bis sechzehn Wochen. Sie haben in dieser Zeit etwa zehn bis dreißig Stunden eigenen Aufwand — abhängig von der Anzahl einbezogener Fach­abteilungen und der Tiefe der Implementierungs­begleitung.

01

Reifegrad-Assessment

Standort­bestimmung Ihres Unter­nehmens auf der KI-Reifegrad-Skala. Tool-Inventur, Schatten-IT-Analyse, Compliance-Status. Ergebnis: dokumentierte Einordnung mit Lücken-Analyse und Quick-Win-Liste.

2 Wochen · Workshop-basiert

02

Use-Case-Workshop

Strukturierte Erfassung aller potenziellen Use-Cases mit den Fach­abteilungen. Bewertung auf der Mehrwert-Aufwand-Matrix. Ergebnis: priorisierte Roadmap mit drei bis fünf konkreten Pilot-Kandidaten.

2 Tage · Mit Fachabteilungen

03

Tool & Architektur

Hersteller­unabhängige Bewertung der vier Schichten — Foundation, Embedded, Vertical, Custom. DSGVO-Bewertung, AVV-Prüfung, Trans­fer-Impact-Assessment. Ergebnis: Architektur­empfehlung mit Migrations­fähigkeit.

1–2 Wochen · Hersteller­unabhängig

04

Pilot-Begleitung

Begleitung der Umsetzung eines Pilot-Use-Cases mit definierten KPIs. Schnittstelle zu Tool-Anbietern, Schulung der Anwenderinnen und Anwender, Erfolgs­messung. Ergebnis: produktiver Pilot mit Skalierungs-Plan.

4–8 Wochen · POC-orientiert

Häufige Fragen

Was Mandanten häufig fragen.

Brauchen wir wirklich eine KI-Strategie? Können wir nicht einfach ChatGPT abonnieren?

Können Sie. Tun viele. Mit drei häufigen Folgen: Schatten-IT durch unkontrollierte Tool-Nutzung, Daten­schutz­verletzungen durch Eingabe sensibler Inhalte in Konsumenten­tools, und verpasste Hebel, weil ohne Use-Case-Priorisierung die wirksamen Anwendungen nicht systematisch identifiziert werden. Eine Strategie-Beratung kostet weniger als ein einziger Daten­schutz-Vorfall — und liefert eine Roadmap, die in zwei Jahren noch trägt.

Wie schnell sehen wir konkrete Ergebnisse?

Quick Wins aus der Use-Case-Matrix sind in vier bis sechs Wochen produktiv — typische Beispiele: E-Mail-Triage, Meeting-Transkription, Recherche-Assistenz. Strategische Use-Cases wie ein internes Wissens-RAG brauchen drei bis sechs Monate bis zur produktiven Reife. Der Reifegrad-Sprung von Stufe 1 auf Stufe 2 ist meist binnen drei Monaten machbar, der Sprung auf Stufe 3 dauert sechs bis zwölf Monate.

Welche Tools empfehlen Sie konkret?

Das hängt von Ihrer Reifegrad-Stufe, Ihrer IT-Land­schaft und Ihren Compliance-Anforderungen ab. Wir sind hersteller­unabhängig — kein Reseller-Vertrag, keine Provisions­abhängigkeit. Auf Reifegrad­stufe 1 ist meist Microsoft 365 Copilot oder Google Workspace AI der pragmatische Einstieg, weil die Office-Inte­gration vorhanden ist. Auf Stufe 2–3 kommt typischerweise Anthropic Claude oder OpenAI GPT als Foundation Model dazu, plus erste Custom Builds wie ein internes Wissens-RAG.

Was kostet KI-Strategie-Beratung?

Bei Festpreis-Projekten ein Pauschal­betrag im Angebot — abhängig von Scope, Anzahl Fach­abteilungen und Tiefe der Pilot-Begleitung. Ein Reifegrad-Assessment plus Use-Case-Workshop liegt in der Größen­ordnung mehrerer Tausend Euro; eine vollständige Beratung mit Pilot-Begleitung im niedrigen fünf­stelligen Bereich. Eine konkrete Größen­ordnung nennen wir gerne im Erst­gespräch, sobald wir Ihren Kontext kennen.

Können Sie auch bei der technischen Implementierung unterstützen?

Ja — bei Pilot-Implementierungen begleiten wir die Umsetzung methodisch, koordinieren Tool-Anbieter und Schnittstellen, und schulen die Anwender­innen und Anwender. Bei tiefer­gehenden Custom Builds (RAG-Systeme, KI-Agenten, Fine-Tuning) arbeiten wir mit spezialisierten Implementierungs­partnern, die wir hersteller­unabhängig auswählen. Die strategische Linie und die Architektur­hoheit bleiben in unserer Hand.

Wie hängen KI-Strategie und EU AI Act zusammen?

Eng. Jeder produktive Use-Case muss in eine der vier Risiko­klassen einsortiert werden — und je nach Klasse greifen Transparenz­pflichten (Klasse 3) oder ein voll­ständiges Konformitäts­verfahren (Klasse 2). Wir bewerten jeden Use-Case in der Strategie-Beratung gegen den AI Act mit; die Compliance-Doku­mentation entsteht parallel zur Implementierung statt nachträglich. Das spart Zeit und vermeidet Bußgelder bis 35 Mio. € oder 7 % Welt­umsatz.

Kontakt

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