Sechs Fragen · rund 20 Minuten · ein ehrliches Urteil
Bevor Sie ein KI-Budget freigeben: Finden Sie heraus, ob es sich verzinst.
Eine schlechte World-Model-Implementierung stürzt nicht ab. Sie sieht ein Jahr lang nach Erfolg aus: die Dashboards bleiben grün, die Demos sitzen, das Board ist zufrieden. Dann erodiert die Entscheidungsqualität auf eine Weise, die kein Dashboard zeigt, weil das System still die Urteilsentscheidungen übernommen hat, die vorher Ihre besten Leute getroffen haben.
Ob Ihr Unternehmen diese Übergabe übersteht, hängt von Dingen ab, die Sie vorher prüfen können. Genau das tut dieses Assessment: sechs Fragen darüber, wie Ihr Unternehmen tatsächlich läuft. Nicht über Ihren Tech-Stack, nicht über Anbieter.
So funktioniert es
1 · Antworten
Sechs Fragen, Skala 1 bis 5, optionale Freitexte. Es geht um Ihr Geschäft, nicht um Ihre Technik. Ehrlichkeit lohnt sich: der Report ist nur so gut wie Ihre Antworten.
2 · Bestätigen
Sie bestätigen Ihre geschäftliche E-Mail-Adresse mit einem Klick. Danach wird die Adresse aus der Einreichung gelöscht; nur ein unumkehrbarer Hash bleibt, gegen Duplikate.
3 · Report erhalten
Ein benoteter Report: Urteil in vier Stufen, Diagnose je Dimension, Architekturempfehlung mit Fehlermodus, und ein 30-Tage-Plan für Ihre schwächste Dimension. Kein Vendor-Ranking, kein Funnel.
Der Deal, offen ausgesprochen
Der Preis des Reports ist eine geschäftliche E-Mail-Adresse, und selbst die ist vorübergehend: nach der Bestätigung wird sie gelöscht. Im Gegenzug fließen Ihre anonymisierten Antworten in aggregierte Statistiken über den tatsächlichen KI-Reifegrad von Unternehmen. Gruppen unter 8 Teilnehmern werden nie ausgewiesen, und solange echte Vergleichsdaten fehlen, ist die modellierte Basislinie im Report als solche gekennzeichnet. Ein Readiness-Instrument, das seine eigenen Zahlen fälscht, wäre ein seltsames Instrument, dem man vertraut.
Details: Datenschutzerklärung · Methodology (EN)
Mehr als ein Check
Als Team durchführen: Jedes Mitglied bekommt den eigenen Report, Sie bekommen das Aggregat: Mittelwerte, Spannweiten, und die Dimensionen, in denen Ihr Team uneins ist. Team-Durchlauf anlegen (EN).
Die Bibliothek: Neben diesem Kern-Assessment gibt es rund 70 Deep-Dive-Checks, von EU AI Act über Shadow AI bis zu Team- und Selbst-Checks. Die Deep-Dives sind derzeit auf Englisch verfügbar: zur Bibliothek.