KI-Readiness-Check: 24 Fragen, an denen du siehst, wo dein Unternehmen steht

Ein KI-Readiness-Check zeigt dir, ob dein Unternehmen die Voraussetzungen für den Einsatz von KI erfüllt: klare Ziele, nutzbare Daten, geregelte Werkzeuge, die rechtlichen Grundlagen, geschulte Leute und ein Budget. Unsere Checkliste hat 24 Fragen in diesen sechs Feldern. Du hakst nur ab, was du heute belegen kannst, und die Auswertung steht offen in diesem Artikel, ohne Mailadresse und ohne Beratungstermin. Die Felder folgen den Hürden, die Unternehmen in den Erhebungen des Statistischen Bundesamts und des Bitkom selbst nennen.

Ein Haken zählt nur, wenn ihn jemand im Betrieb belegen kann, etwa mit einer Liste, einem Vertrag oder einem Namen. Foto: Centre for Ageing Better auf Pexels

Was ein KI-Readiness-Check prüft

KI-Readiness beschreibt, wie gut ein Unternehmen vorbereitet ist, KI-Anwendungen einzuführen und im Alltag zu nutzen. Ein Readiness-Check macht daraus eine Bestandsaufnahme: Was ist schon da, was fehlt, und was muss zuerst passieren? Er beantwortet nicht, welches Werkzeug das beste ist oder ob sich ein bestimmtes Projekt rechnet. Dafür gibt es die Potenzialanalyse, die nach lohnenden Abläufen sucht, und den Pilot mit einer messbaren Kennzahl.

Drei Begriffe laufen in der Suche oft durcheinander. Der Readiness-Check fragt nach Voraussetzungen. Ein Reifegradmodell ordnet das Ergebnis auf einer Stufenleiter ein, der Check des Mittelstand-Digital Zentrums Kaiserslautern zum Beispiel in fünf Stufen. Die Potenzialanalyse sucht Anwendungsfälle. Unser Check verbindet die ersten beiden und verweist für den dritten auf das Feld Ziele.

Wo der Mittelstand steht

Wie verbreitet KI ist, hängt stark davon ab, wer zählt. Das Statistische Bundesamt erfasst Unternehmen ab zehn Beschäftigten: 2025 nutzten 26 Prozent KI, bei 10 bis 49 Beschäftigten 23 Prozent, bei 50 bis 249 Beschäftigten 36 Prozent und ab 250 Beschäftigten 57 Prozent. Im EU-Schnitt waren es laut Eurostat 20 Prozent. Der Digitalverband Bitkom hat im Sommer 2026 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten befragt und kommt auf 57 Prozent, nach 36 Prozent ein Jahr zuvor. Die Zahlen beruhen auf verschiedenen Stichproben und Jahren und lassen sich nicht direkt als Trend lesen. Die amtlichen Werte für 2026 will das Statistische Bundesamt im November oder Dezember veröffentlichen.

Von den Unternehmen ohne KI hatte 2025 jedes fünfte einen Einsatz bereits erwogen. Diese Betriebe nannten als Hürden:

Basis: Unternehmen ab zehn Beschäftigten, die KI erwogen, aber nicht genutzt haben. Quelle: Statistisches Bundesamt, IKT-Erhebung 2025.

Bei kleinen Unternehmen mit 10 bis 49 Beschäftigten liegen fehlendes Wissen (73 Prozent) und rechtliche Unklarheit (64 Prozent) noch etwas höher. Bitkom kommt 2026 bei den Unternehmen ohne KI auf ein ähnliches Bild: 85 Prozent fehlt technisches Know-how, 66 Prozent schrecken rechtliche Hürden ab, 63 Prozent schwer zu kalkulierende Kosten, 40 Prozent fehlen die nötigen Daten. Das Feld Ziele hat eine eigene Begründung: 30 Prozent dieser Unternehmen sehen laut Bitkom keine Anwendungsfälle, und KfW Research folgert im Juli 2026 aus seinen Daten, dass die Suche nach ersten praxistauglichen Anwendungen eine zentrale Hürde im Mittelstand ist. Und wer KI schon nutzt, holt oft wenig heraus. Laut Bitkom sagen 59 Prozent der KI-nutzenden Unternehmen, dass sie das Potenzial überhaupt nicht ausschöpfen, 28 Prozent eher wenig.

So funktioniert der Check

Die 24 Fragen verteilen sich auf sechs Felder mit je vier Fragen. Jede Frage ist eine Aussage, die du abhakst, wenn sie heute für dein Unternehmen zutrifft. Dabei gilt eine strenge Regel: Ein Haken zählt nur, wenn du einen Beleg zeigen kannst, etwa ein Dokument, einen Namen oder eine Zahl. „Haben wir eigentlich“ oder „ist geplant“ zählt nicht.

Unter jeder Liste zählt der Artikel deine Haken mit, und über den Knopf „Als Liste kopieren“ nimmst du das Feld samt Haken in eine Mail oder ein Protokoll mit. Deine Haken werden nicht gespeichert. Am besten geht ihr die Fragen zu dritt durch: Geschäftsführung, IT und eine Fachabteilung, die KI schon nutzt oder nutzen will.

Feld 1: Ziele und Anwendungsfälle

Ohne benannte Abläufe bleibt jedes KI-Projekt ein Werkzeugtest. Laut KfW Research steigt die Wahrscheinlichkeit, dass ein Mittelständler KI nutzt, wenn er eine Digitalisierungsstrategie verfolgt.

• Zwei Abläufe: Ihr habt mindestens zwei konkrete Abläufe benannt, die KI beschleunigen soll, und kennt deren heutigen Zeitaufwand pro Woche oder Monat.
• Kennzahl: Für jeden dieser Abläufe steht fest, woran ihr nach drei Monaten seht, ob es sich gelohnt hat, zum Beispiel Durchlaufzeit, Fehlerquote oder gesparte Stunden.
• Verantwortung: Eine Person aus der Geschäftsführung trägt das Thema und hat dafür feste Zeit im Kalender.
• Grenzen: Schriftlich steht fest, welche Aufgaben nicht an KI gehen, etwa Personalentscheidungen oder verbindliche Zusagen an Kunden.

Ob ein Ablauf als erster Kandidat taugt, prüfst du mit den drei Punkten im Prozess-Check zur KI-Automatisierung.

Feld 2: Daten

44 Prozent der Unternehmen, die KI erwogen und nicht eingeführt haben, nennen Probleme mit Verfügbarkeit oder Qualität ihrer Daten. Bei den Anwendern ist die Aufbereitung der Daten laut Bitkom für 50 Prozent ein großer Kostenpunkt.

• Wissen an einem Ort: Die Dokumente, die eine KI für eure Abläufe bräuchte, etwa Angebote, Produktdaten oder Handbücher, liegen an einer Stelle und sind auf dem aktuellen Stand.
• Datenklassen: Für jede Datenart könnt ihr sagen, ob sie öffentlich, intern, vertraulich oder personenbezogen ist.
• Zugriffsrechte: Wer im Team eine Datei nicht sehen darf, sieht sie auch über die KI nicht. Die Rechte in Laufwerken und Systemen sind entsprechend gesetzt.
• Gepflegte Stammdaten: Kundendaten im CRM oder Artikel in der Warenwirtschaft haben eine verantwortliche Person, und ihr würdet einer Auswertung daraus trauen.

Wie aus verstreuten Dokumenten eine Wissensbasis wird, auf die eine KI zugreifen kann, steht in unserem Leitfaden zur KI-Wissensdatenbank.

Feld 3: Werkzeuge und IT

Laut einer im Oktober 2025 veröffentlichten Bitkom-Umfrage unter 604 Unternehmen ab 20 Beschäftigten berichten 8 Prozent von weit verbreiteter Nutzung privater KI-Zugänge im Job, 17 Prozent von Einzelfällen, weitere 17 Prozent vermuten sie. Wer nicht weiß, welche Werkzeuge laufen, kann sie weder absichern noch schulen.

• Werkzeugliste: Es gibt eine Liste aller KI-Werkzeuge im Haus, auch der KI-Funktionen in bestehender Software wie Office oder CRM, mit einer verantwortlichen Person je Werkzeug.
• Dienstliche Konten: Das Team arbeitet in einem Firmentarif mit dienstlichen Konten. Private Zugänge für Firmendaten sind ausdrücklich untersagt.
• Auswahl nach Aufgabe: Eure Werkzeuge habt ihr nach Aufgabe getestet und ausgewählt, mit mindestens einem Vergleich an echten Beispielen aus dem Betrieb.
• Anschluss an Systeme: Für die zwei Abläufe aus Feld 1 ist geklärt, wie die KI an die Daten kommt, über eine Schnittstelle, einen Export oder die Bürosoftware.

Wie so eine Werkzeugliste als KI-Register mit 13 Spalten aussieht und wie ein Freigabeweg in drei Stufen funktioniert, steht im Beitrag zur KI-Governance im Mittelstand. Welches Werkzeug zu welcher Aufgabe passt, zeigt unser Vergleich nach Aufgabe.

„Ein Agent, der eigenständig handelt, braucht verlässliche Daten, verbundene Systeme und Regeln, was er darf und was er zu lassen hat.“

— Dr. Ralf Wintergerst, Präsident des Bitkom (14. September 2026)

Feld 4: Recht und Regeln

Die KI-Verordnung trifft jedes Unternehmen, das KI beruflich nutzt; eine Größenschwelle gibt es nicht. Artikel 4 gilt seit dem 2. Februar 2025, seit dem 27. Juli 2026 in neuer Fassung: Anbieter und Betreiber ergreifen Maßnahmen, „um die Entwicklung der KI-Kompetenz ihres Personals und anderer Personen zu unterstützen, die in ihrem Auftrag mit dem Betrieb und der Nutzung von KI-Systemen befasst sind“. Die Offenlegungspflichten aus Artikel 50 gelten grundsätzlich seit dem 2. August 2026, die Pflichten für Hochrisiko-Systeme nach Anhang III, etwa in der Bewerberauswahl, ab dem 2. Dezember 2027. Laut Bitkom sehen sich 37 Prozent der Unternehmen als Anwender vom AI Act betroffen, 34 Prozent prüfen das noch.

• KI-Richtlinie: Eine schriftliche Richtlinie regelt, welche Werkzeuge erlaubt sind, welche Datenklassen hinein dürfen und wer Ergebnisse vor der Weitergabe prüft.
• Datenschutz: Für jedes Werkzeug, bei dem der Anbieter personenbezogene Daten in eurem Auftrag verarbeitet, liegt ein Vertrag zur Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO vor, und die Verarbeitung steht im Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten nach Art. 30 DSGVO.
• Risikoklasse: Ihr wisst für jede KI-Anwendung, ob Offenlegungspflichten aus Artikel 50 greifen, etwa für KI-erzeugte Bilder oder Videos, die als Deepfake gelten, und ob sie in der Regel als Hochrisiko-System zählt, etwa wenn sie Bewerbungen filtert.
• Betriebsrat: Ein vorhandener Betriebsrat ist über den geplanten KI-Einsatz unterrichtet, und für Werkzeuge, die Verhalten oder Leistung erfassen können, gibt es eine Regelung mit ihm. Ohne Betriebsrat zählt der Haken, wenn das Team vor dem Start informiert wurde.

Der Betriebsrat hat dabei zwei Arten von Rechten. Nach § 90 Abs. 1 Nr. 3 BetrVG muss der Arbeitgeber ihn rechtzeitig über die Planung von Arbeitsverfahren und Arbeitsabläufen „einschließlich des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz“ unterrichten und die Maßnahmen nach Absatz 2 mit ihm beraten. Bei technischen Einrichtungen, die dazu bestimmt sind, Verhalten oder Leistung der Beschäftigten zu überwachen, hat er nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG ein Mitbestimmungsrecht, dann reicht die bloße Unterrichtung nicht. Ob ein System unter die KI-Verordnung fällt und in welche Risikoklasse es gehört, schätzt der frei zugängliche KI-Compliance Kompass der Bundesnetzagentur ab; verbindlich ist das Ergebnis nicht. Welche Entscheidungen in die Richtlinie gehören, zeigt unser Beitrag zur KI-Richtlinie für Unternehmen.

Feld 5: Kompetenz und Team

Fehlendes Wissen ist die häufigste Hürde überhaupt. Laut Bitkom schätzen 66 Prozent der Unternehmen die KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten als gering ein. 70 Prozent schulen inzwischen, jedes vierte Unternehmen bietet gar keine Schulung an.

• Schulung am Werkzeug: Alle, die KI-Werkzeuge nutzen, wurden an genau diesen Werkzeugen und an Aufgaben aus ihrem Alltag geschult, nicht nur in allgemeinen KI-Grundlagen.
• Nachweis: Ihr könnt belegen, wer wann zu welchem Werkzeug geschult wurde, mit Datum, Inhalten und Teilnehmenden.
• Ansprechperson: Mindestens eine Person im Haus prüft neue Anwendungsfälle und hilft Kolleginnen und Kollegen bei Fragen.
• Prüfroutine: Wer mit KI arbeitet, weiß, dass Sprachmodelle Fakten erfinden können, und prüft Zahlen, Namen und Zitate vor der Weitergabe.

Ein Zertifikat verlangt Artikel 4 nicht. Die Bundesnetzagentur empfiehlt aber, die Maßnahmen zur KI-Kompetenz gut zu dokumentieren, um jederzeit nachweisen zu können, dass die Anforderungen erfüllt sind. Was in diese Akte gehört, steht im Beitrag zur KI-Schulungspflicht nach Artikel 4. Warum Sprachmodelle Fakten erfinden und wie ihr das im Betrieb abfangt, erklärt unser Artikel zu KI-Halluzinationen.

Feld 6: Budget und Ressourcen

Zu hohe Kosten nennen in der amtlichen Erhebung 32 Prozent der zögernden Unternehmen, bei Bitkom sprechen 63 Prozent der Unternehmen ohne KI von schwer kalkulierbaren Kosten. Bei den Anwendern fällt das Geld vor allem außerhalb der Lizenzen an: Laut Bitkom nennen 51 Prozent die Infrastruktur als großen Kostenpunkt, 50 Prozent die Aufbereitung von Daten und 41 Prozent die Integration in bestehende Systeme. Abos und Lizenzen sind nur für 21 Prozent ein großer Posten, die Schulung für 19 Prozent.

• Jahresbudget: Für KI gibt es ein festes Budget, das neben Lizenzen auch Datenaufbereitung, Anbindung an eure Systeme und Schulung abdeckt.
• Lizenzrechnung: Die Kosten je Person und Monat sind bekannt und gegen die erwartete Zeitersparnis aus Feld 1 gerechnet.
• Zeit für das Projekt: Wer am Pilot mitarbeitet, hat dafür feste Stunden neben dem Tagesgeschäft, abgestimmt mit der Führungskraft.
• Förderung geprüft: Ihr habt geprüft, welche kostenfreien Anlaufstellen und Zuschüsse für euch infrage kommen.

Für die Lizenzrechnung reichen die Preisseiten der Anbieter. Vier gängige Firmentarife im Überblick:

Stand: 1. November 2026 laut den Preisseiten der Anbieter. Claude und ChatGPT nennen ihre Preise in US-Dollar; Claude, Microsoft und Google nennen sie ohne Umsatzsteuer.

Bei 20 Personen und 20 US-Dollar je Sitz sind das 4.800 US-Dollar Lizenzkosten im Jahr. Groß ist dieser Posten laut Bitkom nur für jeden fünften Anwender. Was Abo oder API für dein Team kosten, rechnet der Claude-Kostenrechner durch. Für den letzten Punkt der Liste lohnt der Blick in unseren Überblick zu Zuschüssen für KI-Schulungen: Die Arbeitsagentur fördert nach § 82 SGB III nur zugelassene Weiterbildungen mit mehr als 120 Stunden, kurze Workshops bezuschussen einige Länderprogramme. Für Beratungen durch Unternehmensberater gibt es die BAFA-Förderung; ihre Richtlinie wird laut BAFA mit geänderten Bedingungen bis Ende 2028 verlängert.

Auswertung: Summe und schwächstes Feld

Zähl die Haken je Feld und dann die Summe. Die Stufen in der Tabelle sind unsere redaktionelle Einordnung aus der Logik der Fragen. Es sind keine Vergleichswerte anderer Unternehmen, solche Durchschnittswerte für den deutschen Mittelstand gibt es für diese 24 Fragen nicht.

Wichtiger als die Summe ist die Engpass-Regel: Hat ein Feld 0 oder 1 von 4 Haken, beginnt ihr dort, auch wenn die Summe hoch ist. 20 Haken mit einem leeren Feld Recht bedeuten, dass ein gut vorbereitetes Projekt an der ersten Datenschutzfrage hängen bleibt. Bei den Feldern Daten und Recht gilt das besonders, weil Lücken dort nicht durch Engagement in anderen Feldern aufzuholen sind.

Ein Rechenbeispiel: Ein Großhändler mit 60 Beschäftigten kommt auf 5 Haken bei Werkzeugen und Zielen zusammen, 3 bei Daten, 4 bei Budget, aber nur 1 bei Recht und 1 bei Kompetenz, insgesamt 14. Nach der Summe wäre er bereit für einen Pilot. Nach der Engpass-Regel kommen zuerst eine Richtlinie, die Verträge mit den Anbietern und eine Schulung am Werkzeug, danach der Pilot. Wie ein solcher Pilot aufgebaut ist, zeigt unsere Roadmap für KI-Pilotprojekte.

Kostenlose Checks und Anlaufstellen

Unser Check ist nicht der einzige. Von Behörden, öffentlich geförderten Zentren und der OECD gibt es diese Angebote:

Dazu kommen die Zukunftszentren, ein Programm des Bundesarbeitsministeriums und des Europäischen Sozialfonds Plus, die kleinen und mittleren Unternehmen kostenfreie Beratung und Qualifizierung anbieten.

Große Studien messen KI-Readiness anders. Für den AI Readiness Index des Netzwerkausrüsters Cisco wurden in der Ausgabe 2025 rund 8.000 Führungskräfte aus Organisationen mit mehr als 500 Beschäftigten befragt; zur Spitzengruppe, bei Cisco „Pacesetters“ genannt, zählen rund 13 Prozent. Für einen Betrieb mit 40 Leuten taugt dieser Wert als Vergleich nicht. Unsere Felder Recht und Budget sind die Stellen, an denen ein Mittelständler andere Fragen hat als ein Konzern.

Wir haben am 1. November 2026 die fünf bestplatzierten Seiten der Google-Suche zu „KI-Readiness-Check“ gelesen, ermittelt über eine Abfrage beim Datendienst DataForSEO. Nur zwei führen zu einem Fragebogen, die übrigen drei beschreiben ein Beratungsangebot und liefern das Ergebnis erst nach Kontakt, Termin oder Auftrag. Keine der fünf nennt die Neufassung von Artikel 4 oder die verschobenen Fristen für Hochrisiko-Systeme, keine fragt nach dem Betriebsrat oder nach einem Vertrag zur Auftragsverarbeitung, und keine nennt die Gewichte oder Schwellen, nach denen aus den Antworten ein Ergebnis wird.

Der erste Schritt für dein Unternehmen

Setz dich diese Woche eine Stunde mit Geschäftsführung, IT und einer Fachabteilung zusammen, geht die 24 Fragen durch und kopiert jedes Feld mit seinen Haken ins Protokoll. Das Feld mit den wenigsten Haken ist euer erstes Projekt. Liegt es bei Kompetenz, ist ein Workshop an euren eigenen Aufgaben der direkte Weg; er kann zugleich als Maßnahme nach Artikel 4 zählen, und wir protokollieren ihn mit Datum, Themen und Teilnehmenden. Wenn du das für dein Team angehen willst, sprich uns an. Diese Checkliste ersetzt keine Rechtsberatung.

Arno Hoffrichter

Chief Technology Officer, Collective Brain GmbH · Hamburg

CTO bei Collective Brain. Verantwortlich für die technische Umsetzung von Web-Projekten und SEO-Architektur.

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