Eine KI-Bewertung ist die Überprüfung, die vor der Umsetzung erfolgen sollte. Sie wird auch als KI-Bereitschaftsbewertung, KI-Reifegradbewertung oder KI-Diagnose angeboten.
Bei ordnungsgemäßer Durchführung erhalten Sie eine bewertete Übersicht über Ihre Grundlagen, eine Auswahlliste von Anwendungsfällen, die nach Ergebnissen geordnet sind, sowie eine dokumentierte GO-, NO-GO- oder Neugestaltungsentscheidung, die einer Vorstandssitzung und einem Audit standhält. Bei weniger fundierten Dienstleistungen erhalten Sie lediglich eine Zusammenfassung der Interviews und eine Rechnung.
Dieser Leitfaden erläutert, wer diese Prüfung wann benötigt, stellt acht Unternehmen vor, die über eine veröffentlichte Methode und eine nachgewiesene Erfolgsbilanz verfügen, und nennt die Fragen, die eine echte Diagnose von einer reinen Verkaufsmaßnahme unterscheiden.
Wer (und wann) benötigt einen Partner für KI-Bewertungen?
Wer (und wann) benötigt einen Partner für KI-Bewertungen?
Ziehen Sie einen externen Bewertungspartner hinzu, wenn eine dieser Situationen auf Ihr Unternehmen zutrifft.
- Der Vorstand hat den Einsatz von KI vorgeschrieben, aber niemand hat einen Anwendungsfall validiert. Eine im Bericht „AI Scaling Paradox“ zitierte DSIT-Studie ergab, dass 71 % der britischen Unternehmen noch keinen konkreten KI-Anwendungsfall identifiziert haben. Ein Auftrag ohne Anwendungsfall artet innerhalb von zwei Sitzungen in eine Debatte über die technischen Mittel aus.
- Ein Pilotprojekt funktioniert in der Demo, scheitert aber auf dem Weg in die Produktion. Die Hindernisse liegen im Datenzugriff, in der Integration mit einem Kernsystem, in der Wirtschaftlichkeit der einzelnen Einheiten oder im Fehlen eines Verantwortlichen – und nichts davon wird in einer Demo sichtbar.
- Sie stehen kurz davor, sich auf eine Plattform, eine Lizenzstufe oder eine Version festzulegen. Dies ist der letzte Moment, in dem eine Kursänderung noch einen Workshop statt eines ganzen Programms kostet.
- Ihre Datenlandschaft ist undokumentiert. Wenn niemand sagen kann, wem der Kundendatensatz gehört, welche Herkunft er hat oder wie veraltet er ist, können Sie keinen Preis für einen KI-Anwendungsfall festlegen.
- Sie arbeiten unter Aufsicht. Einkäufer aus den Bereichen Banken, Versicherungen, Gesundheitswesen, Energie und dem öffentlichen Sektor müssen nachweisen, wie ein Modell getestet wurde, wer es überwacht und was passiert, wenn es von der Soll-Ausrichtung abweicht.
- Die Beschaffungsabteilung, ein Investor oder ein Konzern-CIO hat Nachweise verlangt. Eine von einem unabhängigen Team bewertete Basislinie beantwortet Fragen, die interne Begeisterung allein nicht beantworten kann.
- Die Kosten für Cloud und Datenplattformen steigen, und niemand kann sie zuordnen. KI-Workloads verschlimmern die Situation zunächst, bevor sie Abhilfe schaffen.
- Sie haben gerade ein Unternehmen übernommen und damit zwei Datenmodelle, zwei Governance-Regelwerke und zwei Sätze von KI-Experimenten geerbt.
Der richtige Zeitpunkt ist genauso wichtig wie der Auslöser. Die Investition macht sich bezahlt, bevor Geld ausgegeben wird, unmittelbar nach einem ins Stocken geratenen Pilotprojekt und im Vorfeld eines regulatorischen Meilensteins, bei dem Sie eine dokumentierte Begründung benötigen.
Es gibt auch Gründe dafür, niemanden einzustellen. Wenn Sie bereits über einen abgegrenzten Anwendungsfall, eine Basiskennzahl, einen benannten Datenverantwortlichen und eine rechenschaftspflichtige Führungskraft verfügen, benötigen Sie möglicherweise eher einen Prototyp oder ein Umsetzungsteam als eine Diagnose. Ein Unternehmen, das Ihnen in diesem Punkt zustimmt, sollten Sie in Ihrem Adressbuch behalten.
Wie diese Liste zusammengestellt wurde
Wie diese Liste zusammengestellt wurde
Jedes der unten aufgeführten Unternehmen veröffentlicht eine Methode, die Sie vor der Unterzeichnung einsehen können, nennt seine Leistungen und kann entweder auf der Grundlage seiner eigenen Erkenntnisse handeln oder mit denjenigen zusammenarbeiten, die dies tun werden.
Erfahrung im regulierten Sektor und dokumentierte Kundenergebnisse gaben den Ausschlag. Die Reihenfolge spiegelt die Eignung für Organisationen wider, die eine Diagnose wünschen, die an eine nachweisbare Umsetzung geknüpft ist – weshalb ein mittelgroßer europäischer Partner vor Unternehmen steht, die um ein Vielfaches größer sind.
Wenn Sie Wert auf eine einheitliche Darstellung gegenüber dem Vorstand in vierzig Ländern legen, ordnen Sie die Liste entsprechend neu.
1. Zukünftige Bearbeitung
1. Zukünftige Bearbeitung
Future Processing ist ein im Jahr 2000 gegründetes Technologieberatungsunternehmen mit Hauptsitz in Gliwice, Polen, und Niederlassungen in London, Plano, Stockholm und Ternopil. Future Processing beschäftigt rund 750 Spezialisten, hat mehr als 900 Projekte erfolgreich abgeschlossen, ist nach ISO 27001 und ISO 9001 zertifiziert und weist einen NPS von 74 auf.
Zu den Cloud-Referenzen zählen der Status als „AWS Advanced Tier Services Partner“ mit der Kompetenz „Cloud Operations“ im Bereich „Cloud Financial Management“ sowie Partnerschaften mit Microsoft und Google Cloud und die Mitgliedschaft bei ACORD für Versicherungsdatenstandards.
Die Tradition im Bereich KI reicht weiter zurück als der aktuelle Marktzyklus. Future Processing entwickelte bereits Anfang der 2000er Jahre Systeme für maschinelles Lernen und entwickelte sich über Computer Vision, Bildverarbeitung und Big Data hin zu kommerziellen Produkten, die in großem Maßstab in der Fertigung, der medizinischen Bildgebung und der autonomen Mobilität eingesetzt werden.
Wobei das Unternehmen helfen kann:
- Bei der Entscheidung, welchen Platz KI in Ihrem Betriebsmodell einnehmen soll und welche einzelne Initiative zuerst finanziert werden sollte.
- Zu prüfen, ob Ihre Datenplattform, Ihre Integrationsschicht und Ihre Infrastruktur diese Initiative im Produktivbetrieb unterstützen können.
- Vorbereitung auf das EU-KI-Gesetz durch einen speziellen „AI Act Readiness“-Service sowie eine Sicherheits- und Compliance-Prüfung.
- Durch „FinDataOps Discovery“ herauszufinden, wo sich Kosten für Cloud und Datenplattform verbergen, bevor die Finanzabteilung die Technikabteilung fragt, warum die Rechnung gestiegen ist.
- Durch den „Value Prototype Sprint“ eine vage Idee in einen funktionierenden Prototyp umzuwandeln und eine „Build-or-Stop“-Entscheidung zu treffen.
- Liefern Sie einen validierten Anwendungsfall als produktionsreife Software innerhalb eines festgelegten Zeitraums von vier bis acht Wochen und betreiben Sie ihn anschließend unter Einhaltung eines definierten SLA.
- Aufbau und Betrieb der Lösung selbst: Machine-Learning-Entwicklung, Datenplattformen, Cloud, Cybersicherheit und Produktentwicklung unter einem einzigen, verantwortlichen Team.
Geschäftsmodelle folgen derselben Logik. Anstelle einer zeitbasierten Abrechnung vereinbart das Unternehmen ein definiertes Ergebnis, einen messbaren Meilenstein oder eine bestimmte Funktion, wobei wertbasierte, hybride, ergebnisorientierte und Abonnement-Modelle zur Auswahl stehen.
Future Processing eignet sich für mittelständische und große Unternehmen aus den Bereichen Finanzen, Versicherungen, Medien, Energie und Versorgungswirtschaft in Großbritannien, der DACH-Region und den nordischen Ländern, die sich von der Diagnose bis zur Produktion dasselbe verantwortliche Team wünschen und lieber ein Ergebnis als einen Tagessatz erwerben möchten.
Wenn Sie einen gesetzlichen Prüfungsbericht, eine formelle Bestätigung durch einen unabhängigen Dritten oder eine Bescheinigung zur Zertifizierung nach ISO 42001 benötigen, ist eine Prüfungsgesellschaft besser für diese Anforderung geeignet. Mehrere der unten aufgeführten Unternehmen bieten diese Dienstleistungen an.
Die KI-Reifegradanalyse ist ein strukturierter Bewertungsdienst, der Ihrer Unternehmensführung die notwendigen Erkenntnisse liefert, um zu entscheiden, wo in KI investiert werden sollte und wo Zurückhaltung geboten ist.
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2. Accenture
2. Accenture
Im Juni 2026 veröffentlichte Accenture gemeinsam mit dem Software Engineering Institute der Carnegie Mellon University ein Reifegradmodell für die KI-Einführung. Es bewertet die KI-Bereitschaft anhand von acht Dimensionen und enthält ein Bewertungstool, mit dem sich die Fähigkeiten im Zeitverlauf vergleichen lassen.
Das Modell basiert auf Interviews mit mehr als zwei Dutzend Führungskräften, einer Umfrage unter fast 600 Fachleuten, einer Auswertung von über 100 bestehenden Reifegradmodellen sowie Pilotprojekten in Fortune-500-Unternehmen.
Es wird über die SEI Digital Library veröffentlicht, sodass Sie die Kriterien einsehen können, bevor Sie etwas kaufen – was in dieser Kategorie selten ist. Accenture betreibt zudem ein Reifegradmodell für verantwortungsvolle KI mit vier definierten Meilensteinen.
Am besten geeignet für: multinationale Unternehmen, die einen einzigen Partner für Dutzende von Märkten benötigen, sowie Käufer, die eine technisch fundierte Reifegrad-Baseline wünschen, die sie jährlich neu durchführen können.
Sehen Sie sich unsere weiteren Empfehlungen an:
3. Deloitte
3. Deloitte
Das „Trustworthy AI™“-Rahmenwerk sowie das „AI Readiness & Management Framework“ von Deloitte sind Teil eines umfassenderen Prüfungsgeschäfts. Im Jahr 2026 erweiterte das Unternehmen seine Kompetenzen im Bereich KI-Kontrollen und -Prüfung um folgende Bereiche: KI-Risikobewertungen, Modellvalidierung, Neugestaltung von Kontrollen und Prozessen sowie standardbasierte Bereitschaftsbewertungen.
In Großbritannien orientiert sich die AI-Prüfungstätigkeit an der Norm ISO 42001, einschließlich der Zertifizierungsreife, dem NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement sowie den Konformitätsbewertungsanforderungen, die das EU-KI-Gesetz für Systeme mit hohem Risiko festlegt.
Am besten geeignet für: regulierte Organisationen, die eine unabhängige Überprüfung und auditfähige Nachweise benötigen, insbesondere dort, wo KI die Finanzberichterstattung oder überwachte Entscheidungen betrifft.
4. BCG X
4. BCG X
Die „AI Radar“-Umfrage von BCG umfasst mittlerweile mehr als 1.800 Führungskräfte, und in der Studie „Widening AI Value Gap“ wurde der Reifegrad im Bereich KI bei 1.250 Führungskräften anhand von 41 Dimensionen bewertet.
Der nützlichste Beitrag des Unternehmens zur Bewertungspraxis ist die 10-20-70-Regel: Etwa 10 % des KI-Werts stammen aus Algorithmen, 20 % aus Daten und Technologie und 70 % aus Menschen, Prozessen und kulturellem Wandel. Wenn eine Bereitschaftsanalyse nichts über diese 70 % aussagt, hat sie nur ein Drittel Ihres Problems bewertet.
Am besten geeignet für: Organisationen, deren eigentliches Hindernis eher in der Einführung, der Prozessgestaltung oder der Governance liegt als in den technischen Kapazitäten.
Verwandeln Sie Ihre Ausgaben für Cloud, Daten und KI in vorhersehbare Geschäftsergebnisse.
Wir helfen Unternehmen dabei, wieder einen Überblick über ihre Cloud- und Datenausgaben zu gewinnen, die Genauigkeit ihrer Prognosen zu verbessern und Governance direkt in ihre Bereitstellungsabläufe zu integrieren.
Die ersten entscheidungsreifen Erkenntnisse werden in der Regel innerhalb von 10 Arbeitstagen bereitgestellt.
5. Thoughtworks
5. Thoughtworks
Thoughtworks bewertet die Bereitschaft mithilfe seines FOREST-Frameworks anhand von sechs Dimensionen: grundlegende Architektur, Betriebsmodell, verwertbare Daten, Nutzererfahrung für Menschen und KI, strategische Ausrichtung sowie vertrauenswürdige KI.
Eine kostenlose Selbsteinschätzung liefert Ihnen einen personalisierten Bericht – eine sinnvolle erste Maßnahme, bevor Sie jemanden beauftragen. Die Studie „State of Digital and AI Readiness“ des Unternehmens befragte 1.000 leitende IT-Entscheidungsträger und stellte fest, dass nur 17 % als Vorreiter eingestuft wurden, während 60 % derjenigen, die sich selbst als Vorreiter betrachteten, schlechter abschnitten.
Das AWS-Paket beginnt mit einer Bereitschaftsbewertung, die Daten, Infrastruktur, Governance und Qualifikationslücken abdeckt, und geht anschließend zu MLOps und der Produktionsbereitstellung über.
Am besten geeignet für: technisch orientierte Unternehmen, die eine Diagnose wünschen, die mit der Modernisierung der Daten und den Bereitstellungspraktiken verknüpft ist.
6. EPAM Systems
6. EPAM Systems
EPAM verfolgt den Ansatz der Bereitschaft durch AI/RUN™, eine Methodik zur Einbettung von KI in den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus, einschließlich eines AI/Run™.
Ein Transformations-Playbook für die unternehmensweite Einführung und eine EngX-Bewertung zur Ermittlung der technischen Reife. Das Unternehmen hat seine DIAL-Plattform unter der Apache-2.0-Lizenz als Open Source veröffentlicht, sodass Sie einen Teil der Toolchain selbst einsehen können.
Die Kundenzahlen sprechen für sich: Ein Versicherungsunternehmen senkte die Kosten für Migrationsanalysen von 75.000 US-Dollar auf 550 US-Dollar pro Instanz und sparte 7,45 Mio. US-Dollar ein, ein Finanzdienstleister verzeichnete Effizienzsteigerungen im SDLC von 30 % bis 40 %, und Wolters Kluwer nutzte das Programm, um mehr als 6.000 Mitarbeiter zu befähigen.
Am besten geeignet für: große Entwicklungsumgebungen, in denen der Einsatz von KI in den Entwicklungsteams Priorität hat und messbare Produktivitätssteigerungen das Ziel sind.
7. SoftServe
7. SoftServe
SoftServe bietet ein festgelegtes „Generative AI Readiness Assessment“ sowie einen Proof of Concept an: acht Wochen in zwei Phasen, bestehend aus einer einwöchigen Schnellbewertung, gefolgt von einem siebenwöchigen PoC.
Die Leistungen sind öffentlich aufgeführt und umfassen einen Bewertungsbericht für die Geschäftsleitung, einen allgemeinen PoC-Entwurf, technische Dokumentation, einen Machbarkeitsbericht sowie eine empfohlene Roadmap.
Das Unternehmen führt außerdem separate Reifegradbewertungen für Daten- und KI-Governance sowie für Datenplattformen durch und ist über die AWS- und Azure-Marktplätze verfügbar, was den Beschaffungsprozess verkürzt. SoftServe ist ein NVIDIA Elite Partner und wurde zum „Service Delivery Partner of the Year“ für 2025 ernannt.
Am besten geeignet für: Teams, die möchten, dass die Diagnose zu einem lauffähigen Ergebnis führt – und zwar in einer Cloud, für die sie sich bereits entschieden haben.
Worauf sollte man bei der Auswahl eines Technologiepartners für die KI-Bewertung achten?
Worauf sollte man bei der Auswahl eines Technologiepartners für die KI-Bewertung achten?
Bestehen Sie darauf, dass das Projekt mit einer Entscheidung endet, und lassen Sie sich die Liste der Ergebnisse schriftlich geben. Bitten Sie vor der Unterzeichnung um ein redigiertes Beispiel eines früheren Berichts. Ein Partner, der Ihnen nicht zeigen kann, wie das Ergebnis aussehen wird, verkauft Ihnen lediglich Zeit für die Ermittlung – und der Unterschied zwischen einer bewerteten Baseline mit benannten Lücken und einer Zusammenfassung von Interviews ist der Unterschied zwischen einem Meilenstein und einer reinen Formalität.
Stellen Sie sicher, dass die Diagnose Ihre Daten berücksichtigt. Workshops bringen Meinungen zutage, doch die Umsetzungsreife zeigt sich in Datenherkunft, Qualität, Zugriffsrechten, Latenz und Kosten. Verlangen Sie vom Team, die tatsächlichen Tabellen für den betreffenden Anwendungsfall zu öffnen, Stichproben daraus zu ziehen und zu berichten, was sie gefunden haben: Welche Felder sind ausgefüllt, wie veraltet sind sie, wem gehören sie und was wäre für eine Integration erforderlich? Wenn der Datenabschnitt des Berichts wie eine Zusammenfassung von Richtlinien klingt, wurde die schwierige Frage wahrscheinlich aufgeschoben und nicht beantwortet.
Fragen Sie nach den Betriebskosten. Die Inferenzkosten pro Transaktion, das Evaluierungs-Harness, das Ihnen sagt, ob die Ausgabequalität stimmt, die Drift-Überwachung, Auslöser für ein erneutes Training und die Person, die für die Kostenobergrenze verantwortlich ist – all das gehört zur Bewertung. Ein Anwendungsfall, der sich im Pilotmaßstab auszahlt, im Produktionsmaßstab jedoch Geld kostet, ist ein häufiges Ergebnis – und es ist kostengünstiger, dies in einer Tabellenkalkulation festzustellen als bei einer vierteljährlichen Überprüfung.
Testen Sie Ihr regulatorisches Wissen anhand einer aktuellen Frage. Der Zeitplan für das EU-KI-Gesetz hat sich in diesem Sommer verschoben, und veraltete Ratschläge stellen nun das größte Compliance-Risiko dar. Das „Digital Omnibus“-Gesetz zur KI, die Verordnung (EU) 2026/1744, wurde am 24. Juli 2026 veröffentlicht und trat am 27. Juli in Kraft – nur wenige Tage vor der ursprünglich festgelegten Frist für Systeme mit hohem Risiko. Die Verpflichtungen für eigenständige Hochrisikosysteme gemäß Anhang III gelten nun ab dem 2. Dezember 2027 und für KI, die in regulierte Produkte gemäß Anhang I eingebettet ist, ab dem 2. August 2028.
Was sich nicht geändert hat: Die Transparenzpflichten gemäß Artikel 50 traten am 2. August 2026 in Kraft, wobei die Kennzeichnungs- und Erkennungspflichten für bereits auf dem Markt befindliche Systeme am 2. Dezember 2026 in Kraft traten, zusammen mit neuen verbotenen Praktiken. Die Strafen betragen 35 Mio. € oder 7 % des Umsatzes für verbotene Praktiken und 15 Mio. € oder 3 % für Verstöße gegen Transparenzvorschriften und im Zusammenhang mit hohem Risiko. Wenn ein Partner für Anhang III immer noch August 2026 angibt, sind seine Unterlagen veraltet.
Wenn er weiß, dass die Aufschiebung an einen Registrierungsmechanismus gebunden ist und nicht nur eine einfache Verlängerung darstellt, ist er auf dem neuesten Stand. Fragen Sie separat nach, wie er die Ergebnisse auf die ISO 42001 und das NIST-Rahmenwerk für KI-Risikomanagement abbildet, denn Ihre Auditoren werden dies tun.
Prüfen Sie die Kontinuität zwischen Diagnose und Umsetzung. Fragen Sie nach den Namen, der Dienstzeit und dem Standort der Personen, die die Bewertung durchführen werden, und fragen Sie anschließend, welche von ihnen im Team verbleiben, falls Sie den Auftrag vergeben. Ein aussagekräftiges Ergebnis, das sechs Wochen später an ein anderes Team übergeben wird, verliert den Großteil seines Kontexts. Auch Zeitzone und Sprache spielen hier eine Rolle, insbesondere für Organisationen in Großbritannien und im DACH-Raum, die bei einem europäischen Partner einkaufen.
Achten Sie auf eine Bewertung, die Sie wiederholen können. Eine Ausgangsbasis ist nur dann nützlich, wenn Sie in sechs Monaten einen Vergleich daran vornehmen können, ohne dafür jemanden einstellen zu müssen. Fragen Sie, ob das Bewertungsmodell, die Fragen und die Gewichtungen Ihnen zur Verfügung stehen und ob Sie diese selbst auf einen zweiten Geschäftsbereich anwenden können.
Klären Sie Sicherheits- und IP-Fragen, bevor die Analyse beginnt. Wohin fließen Ihre Daten während der Bewertung, welche Modelle verarbeiten sie, wo laufen diese, und wird etwas davon für Trainingszwecke verwendet? Wem gehören der Prototyp-Code, die Auswertungsdatensätze und der Bericht? Bei regulierten Organisationen sollten Sie die Einhaltung von ISO 27001 sowie die Antwort zur Datenresidenz schriftlich einholen.
