Methodik

So funktioniert der AI Readiness Score

Der AI Readiness Score ist eine zusammengesetzte Metrik von 0 bis 100, die quantifiziert, wie gut Ihre Unternehmensdaten auf den KI-Einsatz vorbereitet sind. Erfahren Sie, wie die fünf Dimensionen gewichtet und berechnet werden.

5 Dimensionen

Die fünf Dimensionen

Jede Dimension wird auf einer Skala von 0 bis 100 bewertet und nach ihrer geschäftlichen Auswirkung gewichtet.

S

Sicherheit

35% Gewichtung

Zeigt, wie gut Ihre Datenzugriffsgrenzen fuer einen sicheren KI-Einsatz konfiguriert sind. Misst den Umfang sensibler, privilegierter und breit geteilter Inhalte, um Ihre Sicherheits-Readiness-Baseline sichtbar zu machen.

Q

Datenqualität

25% Gewichtung

Bewertet, ob Ihre Daten genau, aktuell und wertvoll genug sind, um zuverlässige KI-Ergebnisse zu liefern. Daten niedriger Qualität führen zu überzeugenden, aber falschen KI-Antworten.

A

Zugänglichkeit

20% Gewichtung

Misst, wie leicht KI-Systeme Ihre Inhalte aufnehmen, verarbeiten und auswerten können. Unzugängliche Daten erzeugen blinde Flecken in der KI-Abdeckung.

C

Klassifizierung & Datensatz-Bereitschaft

12% Gewichtung

Bewertet, ob Inhalte korrekt gekennzeichnet, kategorisiert und segmentiert sind, damit KI geeignete Verarbeitungsregeln anwenden und domänenspezifische Ergebnisse generieren kann.

G

Governance

8% Gewichtung

Bewertet die operative Reife Ihrer Datenmanagement-Praktiken. Starke Governance stellt sicher, dass die KI-Bereitschaft nachhaltig erhalten bleibt und nicht nur einmalig erreicht wird.

Berechnung

Die Formel

Der zusammengesetzte Score ergibt sich aus der gewichteten Summe aller fünf Dimensionswerte.

Score =
S × 0.35 + Q × 0.25 + A × 0.20 + C × 0.12 + G × 0.08
S Sicherheit 35%
Q Datenqualität 25%
A Zugänglichkeit 20%
C Klassifizierung & Datensatz-Bereitschaft 12%
G Governance 8%

Beispielrechnung

Ein Unternehmen mit S=70, Q=60, A=75, C=55, G=80 erreicht:
Score = (70 × 0,35) + (60 × 0,25) + (75 × 0,20) + (55 × 0,12) + (80 × 0,08) = 24,5 + 15 + 15 + 6,6 + 6,4 = 67,5

Dies entspricht der Stufe "Mittlere Bereitschaft": KI-Einsatz mit definierten Leitplanken möglich.

Interpretation

Score-Interpretation

Vier Stufen uebersetzen den zusammengesetzten Score in handlungsorientierte Empfehlungen.

0 - 30 Grundlegende Lücken identifiziert

Erhebliche Verbesserungspotenziale bei Datentransparenz und -qualität vorhanden. Ein strukturierter Verbesserungsplan zeigt Ihnen den schnellsten Weg zu KI-bereiten Daten in der gesamten Organisation.

31 - 60 Gezielte Verbesserungen möglich

Grundlegende Lücken bei Sicherheit, Qualität oder Klassifizierung. KI kann in kontrolliertem Umfang pilotiert werden, und gezielte Verbesserungen ermöglichen einen breiteren Einsatz mit Zuversicht.

61 - 80 Einsatzbereit mit Leitplanken

Zentrale Datenpraktiken sind solide. KI-Einsatz ist jetzt mit definierten Leitplanken möglich - und ein gezielter Fahrplan für verbleibende Lücken bringt Sie zur vollen KI-Bereitschaft.

81 - 100 KI-bereit

Daten sind gut verwaltet, korrekt klassifiziert und zugriffskontrolliert. Ihre Organisation ist bereit, KI mit Zuversicht einzusetzen und den Fokus auf Optimierung und Ausbau zu legen.

Ablauf

Wie wird der Score ermittelt?

Das Assessment wird in Tagen, nicht Monaten durchgeführt und liefert konkrete, handlungsfähige Ergebnisse.

1

Datenquellen anbinden

Aparavi scannt Ihre Umgebung: Microsoft 365, Dateiserver, Cloud-Speicher und weitere Quellen. Über 50 Konnektoren verfügbar.

2

Automatische Analyse

Jede Datei wird über alle fünf Dimensionen bewertet: Sicherheitsrisiken, Qualitätsprobleme, Zugänglichkeitslücken, Klassifizierungsgenauigkeit und Governance-Reife.

3

Score-Berechnung

Die gewichtete Formel berechnet den zusammengesetzten Score. Ergebnisse werden gegen Enterprise-Benchmarks normalisiert.

4

Bericht & Fahrplan

Sie erhalten einen vorstandsreifen Bericht mit priorisierten Behebunsempfehlungen, Abteilungs-Heatmap und ROI-Prognose.

Bereit, Ihren Score zu sehen?

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