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Stufe P3 von P7 • 7P-KI-Strategie-Loop® nach Sabine Wölbl

P3 Preparation - Welche Voraussetzungen braucht ein Unternehmen, bevor es KI einführt?

KI scheitert selten an der Technologie - sondern an fehlender Vorbereitung. Preparation schafft die Grundlagen, die über Erfolg oder Misserfolg jeder KI-Initiative entscheiden.

Definition

Preparation ist die dritte Stufe des KI Strategie-Loop® nach Dr. Wölbl. Sie adressiert alle Voraussetzungen, die für eine erfolgreiche KI-Integration notwendig sind: Datenqualität und -verfügbarkeit, technische Infrastruktur, Kompetenzen der Mitarbeitenden, organisatorische Strukturen und die Grundlagen einer KI-Governance. Preparation ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. In jedem Zyklus des Loops werden neue Lücken sichtbar und geschlossen.

Ziel der Stufe

Nach abgeschlossener Preparation-Phase sind die wesentlichen Voraussetzungen für die in P4 und P5 identifizierten und priorisierten KI-Use-Cases vorhanden oder im Aufbau. Die Organisation ist bereit, in den Piloting-Modus einzutreten.

Typische Herausforderungen

Datenchaos: Viele Unternehmen unterschätzen, wie schlecht die eigene Datenqualität tatsächlich ist - bis sie konkrete KI-Projekte starten und scheitern.
Kompetenzlücken auf allen Ebenen: Nicht nur IT braucht KI-Kompetenz. Führungskräfte, die keine informierten KI-Entscheidungen treffen können, bremsen jede Initiative.
Governance als Afterthought: Datenschutz, EU AI Act, interne Richtlinien - wer diese erst im Pilotprojekt adressiert, zahlt doppelt.
Resistance to Change: Mitarbeitende, die KI als Bedrohung wahrnehmen, sind ein organisatorisches Vorbereitungsproblem, kein technisches.

Checkliste

Datenverfügbarkeit und -qualität für die geplanten Use Cases bewertet
Technische Infrastruktur auf KI-Anforderungen geprueft
Kompetenzlücken auf Führungs- und Mitarbeiterebene identifiziert
Erste KI-Governance-Grundlagen (Richtlinie, Verantwortlichkeiten) definiert
Datenschutz- und Compliance-Anforderungen (DSGVO, EU AI Act) geprüft
Interne Kommunikation: Mitarbeitende über KI-Vorhaben informiert

Praxisbeispiel

Regionalbank, 320 Mitarbeitende
Die IT-Leitung erkennt in der Preparation-Phase: Kundendaten sind in drei verschiedenen Systemen gespeichert, teils inkonsistent, teils ohne ausreichende Dokumentation. Statt sofort ein KI-Projekt zu starten, investiert die Bank vier Monate in Datenbereinigung und die Entwicklung einer internen KI-Nutzungsrichtlinie. Ergebnis: Das erste KI-Pilotprojekt (automatisierte Kreditwürdigkeitsvorbewertung) kann auf solider Datenbasis gestartet werden und liefert belastbare Ergebnisse - statt mit Datenproblemen zu kämpfen.

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