// BESTANDSAUFNAHME | 10 TAGE | FESTPREIS
AI Status Quo Sprint:
Die Wahrheit über Ihre Daten und Prozesse.
Diese KI-Ist-Analyse ist kein theoretischer Readiness-Check, sondern eine operative Bestandsaufnahme. Viele Unternehmen glauben, sie seien nicht bereit für KI, dabei nutzen ihre Mitarbeiter längst Tools wie ChatGPT, häufig an der IT vorbei (Shadow AI). Wir zeigen Ihnen schwarz auf weiß, wo Sie heute stehen: Datenreife, Tech-Stack, Shadow-AI-Nutzung, Team-Skills. Das Ergebnis in 10 Tagen: eine Ampel-Scorecard mit klaren Prioritäten und Handlungsempfehlungen, die direkt in Ihre Roadmap einfließt.
// ENTWICKLUNG PRODUKTIONSREIFER KI-LÖSUNGEN FÜR
Festpreis | Klarheit in 10 Tagen | Keine Beratungs-Schleife
// DEFINITION
Was ist ein AI Status Quo Sprint?
// DER ENGPASS
Annahme oder Realität
Annahme (was Vorstände glauben):
Unsere Daten sind in Ordnung. Wir nutzen kaum KI im Unternehmen. Die IT hat alles unter Kontrolle. Unsere Mitarbeiter sind gut geschult, wir haben Standards. Wenn wir KI einführen, starten wir auf der grünen Wiese. Compliance ist abgedeckt durch die bestehenden Richtlinien. Wir wissen, was unsere Mitbewerber im Bereich KI tun.
Realität (was wir typischerweise finden):
In 80 Prozent der Audits finden wir 10 bis 50 verschiedene KI-Tools im Unternehmen, die meisten davon ohne Freigabe. Kundendaten landen in ChatGPT Free. Geschäftskritische Informationen liegen in Excel-Silos und zentrale Systeme sind lediglich über CSV-Exporte verbunden. Mitarbeiter sind motiviert, fragen sich aber, was sie dürfen. Es gibt keine KI-Richtlinie, die operativ greift. Während bei vielen noch Unsicherheit herrscht, ziehen kleinere, agilere Wettbewerber bereits vorbei.
// VERGLEICH
Annahme vs. Realität, was Audits typischerweise zeigen
Bereich
Annahme
Realität (typischer Befund)
Shadow AI
Nutzen wir kaum
10 bis 50 Tools im Einsatz, oft ohne Freigabe
Datenqualität
Sind in Ordnung
4 von 5 kritischen Feldern in Excel-Silos
System-Anbindung
Alles über APIs
CSV-Exports per Mail, Daten von Hand kopiert
Compliance
Durch Standard-Richtlinien abgedeckt
Keine spezifische KI-Policy operativ wirksam
Team-Skills
Wir starten bei null
Mitarbeiter nutzen schon Tools, brauchen Leitplanken
Der 10-Tage-Sprint: Discover, Diagnose, Deliver
/ Prozess
01
Tag 01–04
Discover
Wir starten mit einem 90-minütigen Kick-off-Workshop (remote), 6 bis 10 Stakeholder-Interviews und einer anonymisierten Mitarbeiterbefragung zur KI-Nutzung. Für die Datenanalyse reichen Schemas und ausgewählte Tabellen – ein Vollzugriff ist nicht erforderlich. Das Tagesgeschäft bleibt ungestört.
02
Tag 05–07
Diagnose
Die Datenanalyse erfolgt offline. Datenreife wird in die 4-Stufen-Skala eingeordnet (Stufe 1: Köpfe und Papier, Stufe 2: Excel und Silos, Stufe 3: Data Warehouse, Stufe 4: AI-Ready APIs). Shadow-AI-Inventar wird klassifiziert nach Risiko. Tech-Stack wird gegen typische Integrationsmuster geprüft (SAP, AS/400, Dynamics, Custom-Eigenbauten). Lückenanalyse pro Bereich.
03
Tag 08–09
Synthese
Aus den Befunden wird die Ampel-Scorecard: rot (Handlungsbedarf), gelb (okay, aber alt), grün (bereit). Pro Befund konkrete Handlungsempfehlungen. Quick Wins werden identifiziert: Was kann mit dem heutigen Stand sofort umgesetzt werden? Was benötigt zunächst Vorarbeit und wie sehen diese konkret aus?
04
Tag 10
Deliver
Präsentation der Ergebnisse im Stakeholder-Kreis (2 Stunden remote). Sie erhalten einen kompakten 15-seitigen Bericht, eine Scorecard und eine priorisierte Empfehlungsliste Optional: direkter Übergang in den Roadmap-Workshop für die Folgewochen.
// SCORECARD
Ihr Bericht nach 10 Tagen: die Ampel-Scorecard
Keine 100 Seiten Prosa, kein juristisches Vokabular, keine Hochglanz-Strategie-Floskeln. Sie bekommen eine klare Ampel-Scorecard, die jeder Vorstandsentscheider in zwei Minuten versteht. Beispiel-Befund nach einem typischen Sprint: Rot bei Datenqualität (Handlungsbedarf, Excel-Silos in den Stammdaten), Gelb bei Tech-Stack (alt aber funktional, AS/400 stabil, aber CSV-getrieben), Grün bei Team-Skills (Mitarbeiter sind befähigt, es fehlen lediglich klare Leitplanken). Daraus leitet sich direkt die Roadmap ab: Quick Wins in den grünen Feldern, gezielte Investitionen in den roten und kontinuierliches Monitoring in den gelben.
// FAQ
Häufige Fragen
Wenig. Für jeden Stakeholder ein Interview von 45 bis 60 Minuten, plus eine 90-minütige Kickoff-Runde und eine 2-stündige Abschlusspräsentation. Mitarbeiter-Umfrage läuft asynchron, Daten-Stichproben ziehen wir selbst aus den Schemas. Wir blockieren nicht das Tagesgeschäft, wir docken uns kurz an.
Nein. Uns reichen Schema-Strukturen und Stichproben. Wir müssen nicht den kompletten Kundendatenbestand sehen, um die Datenreife zu bewerten. Pseudonymisierte Samples plus dokumentierte Tabellen-Strukturen sind ausreichend. NDA ist Standard, DSGVO-konformes Vorgehen selbstverständlich.
Nein. Der Sprint ist ein technologisch-operatives Audit, kein juristisches und kein Wirtschaftsprüfer-Audit. Wir bewerten Datenreife, Shadow-AI-Risiken und Tech-Stack-Fähigkeit, nicht die rechtliche Compliance nach DSGVO-Paragraf X oder EU AI Act Artikel Y. Für juristische Bewertungen verweisen wir auf Ihr Justiziariat oder Ihre Kanzlei, idealerweise in Kombination mit unserem Governance-Cluster.
// ERGEBNISSE
Wie ein Industrie-Mittelständler 27 Shadow-AI-Tools entdeckt und in 6 Wochen sortiert hat
27 Shadow-AI-Tools identifiziert
8 als Quick-Win freigegeben
4 als Sicherheitsrisiko gestoppt
Datenreife: Stufe 2 (Excel-dominiert)
Anonymisierte Case Study aus dem produzierenden Mittelstand, 380 Mitarbeiter, traditioneller Maschinenbau. Ausgangslage: Vorstand glaubte, KI sei "noch kein Thema". Sprint-Befund: 27 Tools im Einsatz, davon 4 mit Kundendaten in Public-Modellen. Innerhalb von 6 Wochen nach Sprint: Tool-Bereinigung, Mitarbeiter-Handbuch, Quick-Win-Sprint auf Stammdaten-Anreicherung. Heute: KI-Nutzung freigegeben und kontrolliert.

// BEREIT?
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