Reifegradmodelle messen üblicherweise Daten, Technik und Prozesse. Das erklärt, warum ein Assessment einen ordentlichen Wert liefern kann und das Vorhaben trotzdem im Pilotstatus verharrt: Gemessen wurde alles außer der Frage, ob die Organisation das Ergebnis annimmt.
Zuletzt geprüft: September 2026
Vollständigkeit, Aktualität, Zugänglichkeit — und die Frage, ob überhaupt bekannt ist, wie gut die Bestände sind.
Integration in die bestehende Landschaft statt Parallelwelt. Betriebsfähigkeit unter Last, mit echten Daten, ohne dauerhafte Betreuung durch den Anbieter.
Risikoeinordnung dokumentiert, Aufsicht benannt, Protokollierung vorhanden. Diese Dimension entscheidet nicht, ob ein System funktioniert — sondern ob es bestehen bleibt.
Verstehen die Menschen, was das System tut? Vertrauen sie dem Ergebnis genug, um danach zu handeln? Diese Dimension wird am häufigsten übersprungen und entscheidet am häufigsten über den Ausgang.
Bewertet wird je Domäne, nicht je Unternehmen. Ein Haus kann im Kundenservice weit sein und im Einkauf am Anfang stehen. Ein einzelner Reifegrad für das ganze Unternehmen mittelt genau das weg, worauf es ankommt.
Die Werte im Beispiel sind erfunden und dienen der Erklärung des Prinzips. Sie stammen aus keiner Erhebung.
Welcher Bereich, welcher Prozess, welche Entscheidung. Ohne Abgrenzung wird jede Bewertung beliebig.
halber TagSysteme, Daten, Verantwortlichkeiten. Gespräche mit denen, die den Prozess führen — nicht nur mit der IT.
2–4 TageEin Wert je Dimension, jeder mit Begründung. Kein Punktesystem ohne nachvollziehbare Herleitung.
1–2 TageDer Engpass bestimmt den ersten Schritt. Ergebnis ist eine Reihenfolge, keine Werkzeugempfehlung.
1 TagDie verfügbaren Erhebungen zeigen ein wiederkehrendes Bild: Nicht das Modell begrenzt, sondern die Grundlage. Die folgenden Zahlen stammen von Anbietern und sind als solche zu lesen — belastbar sind sie in der Richtung, nicht in der Nachkommastelle.
Nur ein Bruchteil der befragten Unternehmen sieht die eigene Datenumgebung als vorbereitet für den produktiven Einsatz agentenbasierter Systeme — bei fast sechzig Prozent, die bereits in Millionenhöhe investieren.
Fivetran, Agentic AI Readiness Index 2026 · 400 Datenexperten · Anbieterstudie
Ohne klare Steuerung sinkt das Vertrauen in die eigenen Daten von rund 71 auf 50 Prozent. Fehlt das Vertrauen, wird das Ergebnis nicht genutzt — unabhängig davon, wie gut es ist.
2026 State of Data Integrity and AI Readiness Report · Anbieterstudie
Über 49 Prozent der befragten Führungskräfte in Deutschland geben an, bei der KI-Steuerung noch zu planen oder das Thema gar nicht auf der Tagesordnung zu haben.
2026 State of Data Integrity and AI Readiness Report · Anbieterstudie
Diese Zahlen sind der Grund, warum die Bewertung mit den Daten beginnt und nicht mit der Werkzeugauswahl. Und sie erklären, warum ein hoher Technikwert allein nichts aussagt: Er wird von der schwächsten Dimension gedeckelt.
Wir bewerten eine abgegrenzte Domäne und benennen den Engpass. Wenn das Ergebnis lautet, dass die Grundlage noch nicht trägt, sagen wir das — ein Vorhaben, das an den Daten scheitert, scheitert unabhängig vom Werkzeug.