02Eigenprojekt·Zwölf Fachdokumente, vier Arbeitsvorlagen, zwei Fallstudien
AI Transformation Framework
Ein ausgearbeiteter Blueprint für KI-Einführung in deutschen Unternehmen: Reifegradmodell, Ziel-Operating-Model, Use-Case-Priorisierung und eine Roadmap über 24 Monate — durchgeschrieben statt als Foliensatz.
KI-Projekte scheitern selten am Modell. Sie scheitern an unklaren Verantwortlichkeiten, an einer Datenbasis, die niemand verantwortet, und daran, dass vorher nie festgelegt wurde, woran man Erfolg überhaupt erkennen würde. Das Framework setzt deshalb vor der Technik an: erst Standortbestimmung und Entscheidungslogik, dann Umsetzung.
- ↗Reifegradmodell über neun Dimensionen und fünf Stufen — jede Einstufung muss durch Evidenz belegt sein, nicht durch Selbsteinschätzung
- ↗Ziel-Operating-Model in fünf Ebenen: Strategie, Fachbereich, Daten und KI, Plattform, Governance
- ↗Use-Case-Scorecard mit sieben Kriterien und einer klaren Entscheidung: investieren, pilotieren, später bewerten oder stoppen
- ↗KPI-Modell über Wertbeitrag, Delivery, Betriebsqualität, Adoption und Risiko — keine Skalierung ohne Evidenz
- ↗Roadmap in fünf Phasen von der Ist-Analyse bis zur Verankerung in der Linienorganisation
Projekt auf GitHub ansehen →Framework-StrukturArbeitsprobe
Reifegradmodell · 9 Dimensionen
12345Strategie & FührungProzesseDatenApplikationenInfrastrukturPortfolioKI & AutomatisierungGovernanceChange & Adoptiongrößter Hebel1 Fragmentiert · 2 Stabilisiert · 3 Integriert · 4 Skaliert · 5 Adaptiv
Ziel-Operating-Model
StrategieZielbild, Investitionslogik, Portfolio
FachbereichEnd-to-End-Prozess- und Use-Case-Owner
Daten & KIDatenverantwortung, freigegebene Bausteine
PlattformIdentity, Integration, Daten, Observability
GovernanceArchitekturboard, Security, Freigaben
Roadmap 0–24 Monate
Transparenz0–8 Wo.
Fundament2–6 Mon.
Piloten4–9 Mon.
Skalieren9–18 Mon.
Verankern18–24 Mon.
