BCM. AI Readiness Check 

1. Es gibt keine Verbindung zwischen AI und unserer Unternehmensstrategie.

2. Es besteht ein erstes Bewusstsein bei Führungskräften für Relevanz von AI.

3. Eine dokumentierte AI-Strategie mit Zielen und Leitplanken liegt vor.

4. Die AI-Strategie ist vollständig in Unternehmensstrategie integriert.

5. AI ist ein integraler Bestandteil von Geschäftsmodell und Unternehmensstrategie.

1. Es existieren keine klaren Rollen oder Verantwortlichkeiten für AI-Themen.

2. Erste Ansprechpartner für AI sind informell identifiziert.

3. Es gibt formalisierte Rollen (z.B. AI Owner, Data Steward, AI Governance Officer).

4. Es existieren etablierte Rollen mit klaren Verantwortlichkeiten und Schnittstellen.

5. Rollen mit Karrierepfaden und Kompetenzmessung sind institutionalisiert.

1. Daten liegen verteilt, unstrukturiert und in Silos mit schlechter oder unklarer Datenqualität vor.

2. Erste relevante Datenquellen wurden identifiziert, Qualität ist aber unklar.

3. Zentrale Datenkataloge und definierte Qualitätsstandards für priorisierte Bereiche sind vorhanden.

4. Eine unternehmensweite Datenplattform mit hoher Qualität und automatisierten Pipelines ist im Einsatz.

5. Daten sind ein strategisches Asset mit Echtzeitverfügbarkeit und selbstoptimierender Qualität.

1. Es existieren keine dokumentierten oder umgesetzten AI-Use Cases.

2. Erste Piloten oder isolierte Experimente sind vorhanden.

3. Erste Use Cases sind erfolgreich pilotiert und es gibt erste produktive AI-Use Cases.

4. Es existiert ein Portfolio produktiver AI-Use Cases mit kontinuierlicher Optimierung.

5. AI-Use Cases sind integraler Bestandteil der Unternehmens-Kernprozesse.

1. AI wird nicht als Hebel für neue Geschäftsmodelle betrachtet.

2. Es gibt erste Diskussionen über Geschäftsmodell-Potenziale, aber noch keine Umsetzung.

3. Es existieren ausgewählte Geschäftsfeld-Innovationen mit AI-Unterstützung.

4. AI trägt messbar zu den strategischen Zielen und zum Geschäftserfolg bei.

5. AI ist wesentlicher Treiber von neuen Geschäftsmodellen und Wertschöpfung.

1. Es gibt keine relevanten AI-Kompetenzen im Unternehmen.

2. Erste Sensibilisierungsmaßnahmen (z.B. Infoveranstaltungen) wurden durchgeführt.

3. Ein strukturiertes Trainingsprogramm mit Rollenbezug existiert, erste Power-User sind zertifiziert.

4. Breite AI-Kompetenz ist in der Belegschaft etabliert, Weiterbildung ist an Karrierepfade gekoppelt.

5. AI-Kompetenz ist selbstverständlicher Teil der Unternehmenskultur, Mitarbeiter:innen treiben Innovation aktiv voran.

1. Es sind keine Richtlinien zur AI-Nutzung vorhanden.

2. Es existieren informelle Absprachen oder erste Do's und Don'ts.

3. Es gibt dokumentierte AI-Richtlinien und Ethikprinzipien.

4. Es existieren umfassende, regelmäßig überprüfte AI-Richtlinien.

5. Es gibt dynamische AI-Richtlinien, die kontinuierlich mit Regulatorik abgeglichen werden.

1. Es ist keine dedizierte AI-Infrastruktur vorhanden.

2. Es gibt einen Ad-hoc-Tooleinsatz und erste Tests mit Standard-AI-Tools.

3. Eine zentrale AI-Plattform ist im Aufbau.

4. Eine skalierbare, produktive AI-Plattform ist in Betrieb.

5. Es existiert eine hochverfügbare, optimierte AI-Infrastruktur mit Redundanz und SLA-Compliance.

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Ich erkläre mich damit einverstanden, dass ich im Zusammenhang mit dieser Umfrage nachträglich von BCM. Best Customer Management GmbH kontaktiert werden darf.