Human Business Impact

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1. Strategische Ausrichtung

Chefsache KI: Wird das Thema „Digitalisierung & KI“ aktiv von der Unternehmensleitung unterstützt und verantwortet?

Einheitliches Verständnis: Sind die Begriffe „Digitalisierung“ und „KI“ unter allen Führungskräften und Mitarbeitenden einheitlich definiert und verstanden?

Vision und Zielsetzung: Sind die langfristigen Ziele der Digitalisierung klar definiert und im Unternehmen kommuniziert?

Strategische Planung: Ist die Integration von KI ein fester Bestandteil der Unternehmensstrategie?

Change-Management: Gibt es eine Strategie, um die Organisation für Veränderungen zu sensibilisieren und zu mobilisieren?

Führungsverantwortung: Sind alle Führungskräfte aktiv in den Digitalisierungsprozess eingebunden?

2. Prozessaufnahme und Analyse

Prozesserfassung: Sind die bestehenden Unternehmensprozesse systematisch dokumentiert und analysiert?

Engpassanalyse: Sind die Hauptengpässe und Ineffizienzen in den Prozessen identifiziert?

KI-Potenziale: Sind Prozesse bestimmt, die durch KI automatisiert oder optimiert werden können (Automatisierung, Datenzugriff, Entscheidungsfindung)?

3. Technologische Grundlagen

Technologie- und IT-Landschaft: Ist die bestehende IT-Infrastruktur modern und auf dem neuesten Stand?

Datenmanagement: Sind Maßnahmen implementiert, um eine hohe Datenqualität und -integrität sicherzustellen?

IT-Sicherheit: Wurden ausreichende Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz der IT-Systeme und Daten getroffen?

Schnittstellen: Sind Schnittstellen zu bestehenden Systemen vorhanden und interoperabel?

4. Rechtliche und ethische Aspekte

DSGVO-Konformität: Werden personenbezogene Daten gemäß DSGVO-Vorgaben verarbeitet?

KI-Verordnung: Werden die Vorgaben der KI-Verordnung, insbesondere für Hochrisiko-KI-Systeme, berücksichtigt?

Produkthaftung: Ist das Unternehmen mit der Produkthaftungsrichtlinie der EU vertraut und konform?

Ethische Grundsätze: Gibt es interne Richtlinien, die ethische Grundsätze für den Umgang mit KI und Daten festlegen?

5. Implementierung von KI-Projekten

Projektstruktur: Gibt es eine klare Projektstruktur mit definierten Zeitplänen, Meilensteinen und Ressourcenbedarf?

Proof of Concept (PoC): Wurde ein PoC durchgeführt, um die Machbarkeit der KI-Lösung zu prüfen?

Technologische Umsetzung: Sind die technischen Voraussetzungen für die Implementierung der KI vorhanden?

Pilotierung: Werden neben der Funktionalität auch Akzeptanz und Benutzerfreundlichkeit der KI durch Testkonzepte und Pilotgruppen getestet?

Mitarbeiterschulungen: Sind Mitarbeitende ausreichend geschult, um die KI-Technologien effektiv nutzen zu können?

6. Mitarbeiterbeteiligung und Change-Management

Kommunikation: Werden die Ziele, Prozesse und Vorteile der Digitalisierung sowie die Bedeutung für die Mitarbeitenden klar kommuniziert?

Verzerrungen (auditiert)? Risiken

Change-Begleitung: Wird der Veränderungsprozess durch strukturierte Maßnahmen aktiv begleitet?

Mitarbeitereinbindung: Werden Mitarbeitende frühzeitig (VOR der Roll-out-Phase) und aktiv in die Projektentwicklung und -umsetzung einbezogen?

Rollenanpassung: Sind Änderungen in Rollen, Aufgaben und Erwartungen klar kommuniziert?

Umgang mit Bedenken: Gibt es ein Konzept, um mit Ängsten, Sorgen und Bedenken der Mitarbeitenden proaktiv und konstruktiv umzugehen?

Schulungen: Werden in Schulungen oder anderen Formaten gezielt Haltung/Motivation, Fähigkeiten/Kompetenzen und Wissen zum Thema KI adressiert?

Feedbackmechanismen: Sind Mechanismen zur kontinuierlichen Verbesserung der Digitalisierung implementiert inkl. Einholung und Umsetzung von Rückmeldungen der Mitarbeitenden?

7. Technologische Umsetzung und Integration

Systemintegration: Sind KI-Systeme nahtlos in bestehende IT-Infrastrukturen integriert?

Datenanbindung: Ist die Datenübertragung zwischen den Systemen sichergestellt?

Cloud-Nutzung: Werden Cloud-Technologien sicher und effizient genutzt?

Skalierbarkeit: Sind die KI-Systeme flexibel und skalierbar für zukünftige Anforderungen?

8. Kontrolle, Überwachung und Optimierung

Monitoring: Werden KI-Systeme regelmäßig überwacht und auf ihre Funktionalität überprüft (auditiert)?

Kontinuierliche Optimierung: Werden regelmäßig Optimierungsmaßnahmen durchgeführt (z. B. Re-Training von Modellen)?

Feedback-Nutzung: Werden Verbesserungsvorschläge aus der Praxis systematisch berücksichtigt?

Leistungsmessung: Gibt es klare KPIs (Key Performance Indicators), um die Leistung und den Nutzen der KI zu bewerten?

9. Risikomanagement

Risikobewertung: Sind potenzielle Risiken (technisch, rechtlich, ethisch) identifiziert und bewertet?

Notfallmanagement: Gibt es Pläne, um auf Störungen oder Ausfälle zu reagieren?

Bias-Management: Sind Maßnahmen implementiert, um Verzerrungen (Bias) in KI-Systemen zu erkennen und zu beheben?

10. Dokumentation und Compliance

Technische Dokumentation: Sind KI-Systeme umfassend technisch dokumentiert?

Compliance-Dokumentation: Werden alle relevanten Compliance-Anforderungen dokumentiert und überwacht?

Berichtswesen: Werden regelmäßige Berichte über den Fortschritt der Digitalisierung erstellt?

11. Datenmanagement und Datenstrukturen

Automatisiertes Dokumentenmanagement: Sind Prozesse für die automatisierte Indizierung, Strukturierung und Verwaltung von Dateien etabliert?

Datenaufbereitung: Werden Daten für die Nutzung durch KI-Systeme automatisch aufbereitet?

Datenqualität und Integrität: Ist eine hohe Datenqualität bei gleichzeitiger Integrität nach DSGVO und KI-VO sichergestellt?

Datenfindbarkeit: Können relevante Daten schnell und einfach über alle Systeme hinweg gefunden werden?

12. Schlussbetrachtung und strategische Weiterentwicklung

Evaluierung: Werden Digitalisierungsziele regelmäßig überprüft und angepasst?

Technologietrends: Wird der Markt kontinuierlich auf neue Technologien und Entwicklungen hin analysiert?

Erfolgsfaktoren: Sind die wichtigsten Faktoren für den Erfolg der Digitalisierungsstrategie identifiziert und transparent?