KI-Readiness-Check: Daten, Prozesse, Menschen und Risiken bewerten
Von Kevin Kröger, Geschäftsführer, Software und PlattformbetriebKI-Readiness bedeutet nicht, möglichst viele Modelle zu testen. Ein Unternehmen ist bereit, wenn es einen klaren Anwendungsfall, geeignete Daten, eine verantwortliche Person, messbare Qualitätsgrenzen und einen sicheren Betriebsweg benennen kann.
Ist der Prozess überhaupt geeignet?
Ein guter Startfall kommt häufig vor, hat einen klaren Anfang und ein prüfbares Ergebnis. Unklare Entscheidungen mit hohen Fehlerfolgen eignen sich weniger als erster Pilot. Erfasse heute benötigte Zeit, typische Fehler und Ausnahmen, damit der spätere Nutzen messbar ist.
Welche Daten dürfen verwendet werden?
Kläre Herkunft, Qualität, Berechtigungen und Aufbewahrung der Daten vor dem Modelltest. Reduziere personenbezogene oder vertrauliche Inhalte auf das Notwendige. Dokumentiere, welche Daten eine externe Umgebung erreichen und welche Protokolle entstehen.
Wie wird aus dem Test ein Betrieb?
Definiere Qualitätskriterien, Kostenobergrenzen, manuelle Kontrolle und einen Abbruchweg. Protokolliere Modell- und Promptänderungen. Das NIST AI Risk Management Framework bietet dafür eine freiwillige Struktur für Steuerung, Einordnung, Messung und Behandlung von Risiken.
Quellen und Grundlage
Zentrale Aussagen dieses Beitrags wurden anhand der folgenden Primärquellen geprüft.
Häufige Fragen
- Wie viele Anwendungsfälle sollten gleichzeitig starten?
- Ein oder zwei klar abgegrenzte Fälle reichen für den Anfang. So bleiben Messung und Lernen beherrschbar.
- Brauchen wir perfekte Daten?
- Nein. Daten müssen aber für den gewählten Zweck ausreichend, rechtmäßig nutzbar und in ihrer Qualität verstanden sein.