Der Enterprise-AI-Leitfaden
Praxisnahe Antworten auf die Fragen, die über Erfolg oder Scheitern eines AI-Projekts entscheiden — aus echten Enterprise-Projekten, nicht aus der Theorie.
Zum Blog →AI-Readiness
3 GuidesWarum AI-Projekte scheitern
88 % der Unternehmen nutzen AI, nur 5,5 % erzielen messbaren ROI. Die drei echten Ursachen: fehlende Datenbasis, kein Workflow-Redesign, fehlende Governance.
AI-Readiness Quick Scan
AI-Readiness hat sechs unabhängige Dimensionen. Datenqualität allein steht hinter 85 % aller abgebrochenen Projekte. Der 10-Minuten-Quick-Scan zeigt, wo Sie stehen.
AI-Reifegrad
Drei Archetypen fassen den AI-Reifegrad zusammen: Starter, Scaler, Transformer. Plus ein 5-Level-Reifegradmodell mit messbaren Kriterien statt Bauchgefühl.
Use-Case-Priorisierung
1 GuideAI-Governance
2 GuidesAI-Governance aufbauen
Tragfähige AI-Governance läuft auf drei Ebenen: strategisch, taktisch, operativ. Ein Minimalmodell mit 5 Rollen und 6 Kernentscheidungen reicht für den Start.
Governance-Entscheidungsbaum
Fünf Fragen entscheiden über die Freigabe eines AI-Use-Case. Wer den Entscheidungsbaum sauber durchläuft, erreicht eine Freigabe in 5 Werktagen statt 5 Monaten.