Bestandsaufnahme KI-Nutzung JOCKEL (IT- und KI-Champions)

Dauer: ca. 12 Minuten | Alle Angaben werden vertraulich behandelt.

Dieser Fragebogen erfasst die technischen und strategischen Rahmenbedingungen für die KI-Einführung. Eure Angaben helfen uns, ein realistisches Bild der aktuellen Infrastruktur und Datenlage zu bekommen.

A – Zur Person & Rolle

Wie heißt du?

Wie lautet deine E-Mail-Adresse?

Was ist deine Position im Unternehmen?

Wie wirkst Du in Bezug auf KI im Unternehmen mit?

Wer sind derzeit deine Sparringspartner für KI-Themen intern?

B – Daten & Systeme

Welche zentralen Software-Systeme und Tools werden im Unternehmen eingesetzt? (z. B. ERP, CRM, Projektmanagement, Datenbanken)

Welche Systeme sind On-Premise und welche SaaS/Cloud?

Wo liegen die wichtigsten Unternehmensdaten?

A

Lokale Server (On-Premise)

B

Cloud (z. B. SharePoint, Google Drive)

C

Beides

D

Unsicher / Weiß nicht

Welche Datenquellen sind aus deiner Sicht besonders wertvoll für KI-Anwendungen?

Wo seht ihr die größten Chancen bei euren Daten und wo die größten Probleme?

Wie gut ist euer Unternehmenswissen für KI aufbereitet und zugänglich?

Fast nichts ist strukturiert — Wissen steckt in Köpfen, E-Mails und verstreuten Dokumenten

Wir haben begonnen, Wissen zu strukturieren (z. B. in Wikis, Notion, SharePoint), aber noch nicht an KI angebunden

Wir haben Wissensdatenbanken, die unsere KI-Assistenten aktiv nutzen — kuratierter Kontext pro Workflow

Unsere Systeme sind via Schnittstellen verbunden — KI-Agenten greifen direkt auf CRM, ERP, E-Mail und Projekttools zu und können dort auch handeln

Unser Wissen wird automatisch aktuell gehalten — Agenten erfassen neue Informationen, strukturieren sie und machen sie für andere Agenten nutzbar

Gibt es bekannte Datensilos oder Systeme, die schlecht miteinander vernetzt sind? Wenn Ja: Welche Systeme sind betroffen?

Welche Systeme bieten APIs oder Schnittstellen an?

Gibt es Stammdaten-Pflege / Master Data Management? Wer ist verantwortlich?

Welche Prozesse sind bereits (teil-)automatisiert? (Makros, Skripte, RPA, Zapier, Power Automate)

C — Kultur & Leadership

Welche Aussage beschreibt eure Unternehmenskultur im Umgang mit neuen Technologien am besten?

Wir probieren alles sofort aus — manchmal zu schnell

Wir warten ab, bis andere Erfahrungen gemacht haben

Wir sind grundsätzlich offen, aber es fehlt an Struktur und Konsequenz

Jede Abteilung macht ihr eigenes Ding

Wir haben eine klare Innovationskultur mit definierten Prozessen

Wer treibt bei euch das Thema KI wirklich voran?

Niemand speziell — es ist Eigeninitiative Einzelner

Die Geschäftsführung hat erkannt, dass KI wichtig ist, und fördert Nutzung aktiv — aber ohne feste Struktur oder dedizierte Rolle

Wir haben klare Verantwortlichkeiten, identifizierte KI-Champions in den Teams und einen strukturierten Enablement-Ansatz

Wir haben eine KI-Strategie mit KPIs, messen ROI unserer Agenten und haben dedizierte Ressourcen (intern oder extern)

KI-Governance ist Teil unserer Unternehmensführung — wir steuern unser Agenten-Portfolio wie ein Produkt-Portfolio

Wie geht ihr vor, wenn sich ein neuer KI-Anwendungsfall ergibt?

Jemand probiert ChatGPT & Co — vielleicht klappt's, vielleicht nicht

Technikaffine Personen experimentieren und teilen ihre Ergebnisse — erste gemeinsame Praktiken, aber kein System

Wir haben einen strukturierten Prozess: Use Case identifizieren, Workflow abbilden, SOPs erstellen, Custom-Assistenten bauen

Wir evaluieren Use Cases systematisch (Prozess-Mapping, Kontext-Bedarf, Systemanbindung, Qualitätsmessung) und bauen daraus eigenständig handelnde Agenten

Neue Use Cases werden gegen unsere bestehende Agenten-Architektur geprüft und systematisch eingebunden — das System wächst organisch

Welche Rolle soll KI in eurer Unternehmensstrategie der nächsten 2 Jahre spielen?

D – Aktueller KI-Reifegrad

Wissensintegration: Hat euer Unternehmen KI-Systeme, die euch wirklich verstehen?

Nein — wir nutzen nur generische KI-Tools wie ChatGPT, ohne Unternehmenswissen

Wir haben vereinzelt Unternehmensinformationen eingespeist, aber ohne System — einzelne Mitarbeitende haben eigene Prompts mit Firmenkontext

Ja — wir haben maßgeschneiderte Assistenten mit strukturierten Wissensdatenbanken, die unser Unternehmen, unsere Produkte und Prozesse kennen

Unsere KI-Agenten greifen eigenständig auf Firmenwissen zu und handeln auf dieser Basis — z. B. erstellen sie Angebote mit korrekten Preisen, Vorlagen und Konditionen

Unsere Agenten aktualisieren und erweitern das Firmenwissen selbst, lernen aus Interaktionen und teilen Erkenntnisse untereinander

Automatisierungsgrad: Denk an den Prozess, den ihr am häufigsten wiederholt. Welche Rolle spielt KI dabei?

Keine — der Prozess ist komplett manuell

KI hilft bei Teilen (z. B. Texte vorformulieren, Recherche), aber ein Mensch steuert den gesamten Prozess

Wir haben Custom-Workflows gebaut — KI übernimmt den Großteil der Ausführung, mit menschlicher Freigabe an Schlüsselstellen

KI-Agenten führen den Workflow end-to-end aus — ein Mensch überprüft nur noch Ergebnisse oder greift bei Ausnahmen ein

Mehrere Agenten arbeiten koordiniert zusammen — einer recherchiert, einer erstellt, einer prüft Qualität — und eskalieren nur bei echten Ausnahmen an Menschen

Vertrauen und Autonomie: Wenn KI bei euch ein Ergebnis liefert — was passiert dann?

Wir nutzen KI-Ergebnisse noch nicht für geschäftskritische Aufgaben

Das Ergebnis wird stark überarbeitet — KI liefert einen Entwurf, Mensch macht das Endprodukt

Wir prüfen und geben frei — aber die KI macht 80 %+ der Arbeit, die Qualität reicht meist aus

Bei Standardaufgaben geht das KI-Ergebnis direkt an den Kunden oder nächsten Schritt — wir vertrauen dem Agenten nach definierter Qualitätsmessung

Agenten messen ihre eigene Output-Qualität, erkennen Fehler selbst und korrigieren sie — menschliches Review nur noch stichprobenartig

Welche KI-Tools oder -Plattformen wurden bereits getestet oder sind im Einsatz? Wie und wofür werden diese Tools konkret eingesetzt?

Werkzeugkasten: Welche KI-Tools nutzt du oder dein Team regelmäßig (mindestens wöchentlich)? (Mehrfachauswahl)

Chat & Recherche: ChatGPT / Copilot Chat / Claude / Perplexity / Google Gemini

Assistenten & Agenten: Custom GPTs / Claude Projects / Microsoft Copilot Agenten / eigene Agenten

Development & Code: Claude Code / Cursor / GitHub Copilot / v0 / Replit

Automatisierung & Workflows: Make / Zapier / n8n / Power Automate

Bild & Video: Midjourney / Runway / Kling / Flux

Branchenspezifisch: Spezialisierte KI-Software für unsere Branche (bitte nennen)

Sonstige (bitte nennen)

E – Use Cases & Priorisierung

Welche konkreten KI-Anwendungsfälle siehst du für das Unternehmen?

Welche Abteilungen oder Prozesse haben das größte Automatisierungspotenzial?

Wer wären die idealen Pilot-User für einen ersten Use Case?

Was sind die größten Herausforderungen bei der KI-Einführung? (Mehrfachauswahl)

Fehlende Datenqualität

Datenschutz / DSGVO

Fehlendes Know-how im Team

Kein Budget

Widerstand im Team

Unklare Zuständigkeiten

Technische Infrastruktur

Betriebsrat / Mitbestimmung

Fehlende Zeit im Tagesgeschäft

Sonstige (bitte nennen)

F – Governance & Compliance

Gibt es bereits eine KI-Strategie im Unternehmen?

A

Ja, bereits verabschiedet

B

In Arbeit

C

Nein, aber geplant

D

Nein

Gibt es bereits KI-Nutzungsrichtlinien oder eine KI-Policy im Unternehmen?

Wie geht ihr aktuell mit dem Thema Datenschutz und DSGVO um?

Gibt es einen (internen/externen) Datenschutzbeauftragten?

Wurde bereits eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) für KI-Anwendungen durchgeführt?

Gibt es bestehende IT-Sicherheitsrichtlinien oder -Zertifizierungen, die KI-Einsatz betreffen? (ISO 27001, TISAX, BSI-Grundschutz, SOC 2 etc.)

Welche Daten dürfen auch mit AVV explizit nicht an externe Cloud-Dienste übermittelt werden?

Wie ist der aktuelle Stand zum Thema Schatten-IT / Schatten-KI? Wie stark nutzen Mitarbeitende private KI-Tools für Arbeitsaufgaben?

Gibt es einen Freigabeprozess für neue Tools? Typische Dauer?

G – Erfolgsmessung & Zeitrahmen

An welchen KPIs würdet ihr den Erfolg von KI-Projekten messen? (Mehrfachauswahl möglich)

Zeitersparnis

Fehlerreduktion

Durchlaufzeit

Mitarbeiterzufriedenheit

Kostenreduktion

Qualität der Ergebnisse

Umsatz / Neugeschäft

Kundenzufriedenheit (NPS, CSAT)

Wie hoch ist die Risikotoleranz für "es klappt nicht beim ersten Mal"?

In welchem Zeitrahmen erwartet ihr erste messbare Ergebnisse?

A

4 Wochen

B

3 Monate

C

6 Monate

D

12 Monate