Selbst-Check
AI-Plattformen
Ist Ihr Unternehmen bereit, AI sicher und skalierbar zu betreiben?
Unser Selbst-Check deckt Lücken in Architektur, Governance und Betrieb auf und hilft Ihnen, AI planbar und verantwortungsvoll zu verankern.
Was Data- & Analytics-Architekturen in Zukunft leisten müssen
Immer mehr Unternehmen investieren in Data & AI – und dennoch bleibt der wirtschaftliche Mehrwert vielfach hinter den Erwartungen zurück. Technologiekäufe allein führen noch nicht zur Wirksamkeit. Gefragt ist vielmehr eine strategische Standortbestimmung: Wo stehen wir? Wofür setzen wir Data & AI konkret ein? Und wie gelingt der organisatorische, kulturelle und technologische Schulterschluss, den es dafür braucht?
Der Plattformgedanke ist in den Unternehmen angekommen, aber die Umsetzung findet häufig isoliert und ohne unternehmensweite Leitplanken statt. Es fehlen klare Verantwortlichkeiten, zentrale Steue- rung und durchgängige Plattformarchitekturen, die echte Nutzbarkeit über Silogrenzen hinweg ermöglichen.
Wo steht Ihr Unternehmen?
Diese Checkliste hilft Ihnen, den Reifegrad Ihres Unternehmens rund um Aufbau und Betrieb einer AI-Plattform systematisch zu bestimmen. Sie soll ein gemeinsamer Orientierungsrahmen für Fachbereiche, IT, Data/AI-Teams, Security und Compliance sein und die Grundlage, um AI im Unternehmen planbar, verantwortungsvoll und nachhaltig zu verankern. Ordnen Sie Ihr Unternehmen in folgenden Kategorien ein:
Strategie und Organisation Datenfundament Architektur MLOps/LLMOps
Security Compliance Developer Experience Kostensteuerung
Metapher zur Verdeutlichung
Eine nachhaltige AI-Plattform ist wie eine moderne Modulküche: Sie müssen nicht für jedes Gericht (Use Case) die gesamte Küche neu bauen. Sie nutzen vorhandene Geräte (Datenquellen), fügen aber je nach Rezept spezialisierte Werkzeuge (Vektordatenbanken oder Modell-Training) hinzu, um effizient und skalierbar zum Ergebnis zu kommen.
Wolfgang Dödlinger
Senior Consultant
Data Engineering, Data Architecture, Data Science
Checkliste AI-Plattform-Reifegrad
So nutzen Sie unseren Selbst-Check:
Die Kategorien 01–08 bauen chronologisch aufeinander auf und enthalten jeweils sowohl Kür- als auch Pflichtpunkte. Lesen Sie alle Punkte durch und kreuzen Sie die an, die Sie für Ihr Unternehmen mit ja/vorhanden/umgesetzt beantworten können. Je mehr aufeinander folgende Kreuze Sie machen können, umso besser sind Ihre Basisarbeiten vorangeschritten. Sollten Sie sich unsicher sein oder Gesprächsbedarf zu Ihrem Ergebnis haben, schicken Sie uns Ihren Selbst-Check für eine kostenfreie Erstanalyse zu!
01 Strategie & Zielbild
- In unserem Unternehmen gibt es ein AI-Zielbild (Business Outcomes, Prioritäten, Scope: Analytics/ML/GenAI).
- Das Use-Case-Portfolio ist definiert (Value, Risiko, Machbarkeit, Reihenfolge).
- Ein KPI-Set existiert (Time-to-Value, Modellqualität, Adoption, Kosten, Risiko).
- Die Make-or-Buy-Entscheidung für Plattformkomponenten ist getroffen.
- Die Budget- und Ressourcenplanung (12–24 Monate) sind realistisch hinterlegt.
02 Organisation & Operating Model
- Rollen sind klar (Product Owner Plattform, Data/ML Engineers, Security, Legal, Risk, Domain Experts).
- Verantwortlichkeiten über Teams hinweg (RACI) sind definiert.
- Es gibt ein Enablement-Konzept (Training, Community, Guidelines, Templates).
- Support/Run-Betrieb ist geregelt (SLA, Incident, Monitoring, On-Call).
- Ein AI Governance Board oder Entscheiderkreis existiert.
03 Datenfundament & Data Governance
- Kritische Datenquellen sind identifiziert und qualitätsgesichert.
- Datenzugriff ist geregelt (RBAC/ABAC, Least Privilege, Audit Logs).
- Data Catalog/Lineage/Ownership ist etabliert.
- Data Quality Regeln und Monitoring existieren (Freshness, Completeness, Drift).
- Datenschutz (z.B. DSGVO), Löschkonzepte, Aufbewahrung sind umgesetzt.
04 Plattform-Architektur & Kernfähigkeiten
- Standardisierte Entwicklungsumgebungen (Notebooks/IDE, Dev Containers, Templates).
- Reproduzierbarkeit (Container, IaC, Environments: Dev/Test/Prod).
- Daten- und Modell-Pipelines sind standardisiert (Orchestrierung, CI/CD).
- Modell-Serving/Batch-Inference/Realtime ist als Capability vorhanden.
- Integration in Unternehmenssysteme (APIs, Events, IAM, Netzwerk) ist geklärt.
05 MLOps/LLMOps (Lifecycle)
- Versionierung für Code, Daten, Modelle ist etabliert.
- Experiment Tracking und Model Registry sind Standard.
- Automatisierte Tests (Data, Model, Prompt, Security) existieren.
- Deployment-Pipelines inkl. Rollback/Canary sind etabliert.
- Betrieb: Monitoring (Latency, Errors, Drift, Hallucinations/Quality) + Alerting.
Für GenAI zusätzlich:
- Prompt-Management/Prompt-Versionierung & Evaluations.
- RAG-Pattern ist standardisiert (Chunking, Embeddings, Retrieval, Caching).
- Guardrails (PII-Filter, Policy-Checks, Safety, Output-Constraints).
06 Security, Risk & Compliance
- Threat Modeling für AI/LLM Use Cases ist etabliert.
- Datenklassifizierung und Verschlüsselung (at rest/in transit) ist Standard.
- Vendor-Risiken und Verträge (DPA, Subprozessoren, Datenresidenz) sind geprüft.
- Modellrisiken (Bias, Explainability, Robustness) werden bewertet.
- Auditierbarkeit ist gegeben (Logs, Prompt/Response Logging, Entscheidungen).
07 Tooling, Developer Experience & Wiederverwendbarkeit
- Self-Service ist möglich (Provisioning, Templates, Golden Paths).
- Wiederverwendbare Bausteine existieren (Feature Store / RAG Komponenten / SDKs).
- Dokumentation ist aktuell und nutzbar (How-to, Best Practices).
- Plattform ist produktartig organisiert (Backlog, Releases, Roadmap).
- Messung der Nutzung und Zufriedenheit (Adoption, NPS/Feedback Loops).
08 Value-Tracking, FinOps & Skalierung
- Kosten pro Use Case/Team sind transparent (Chargeback/Showback).
- Kapazitätsplanung für Compute/Storage/LLM Tokens existiert.
- Standardisierte ROI-/Value-Methodik ist eingeführt.
- Skalierungsstrategie ist klar (Multi-Team, Multi-Region, Multi-Env).
- Kontinuierliche Optimierung (Kosten, Performance, Qualität) ist etabliert.
Quick-Check: Minimalanforderungen für Ihren "Go Live"
- Geklärter Datenzugriff und DSGVO-Check
- CI/CD + IaC vorhanden
- Monitoring/Logging und Incident-Prozess
- Modell-/Prompt-Versionierung und Evaluations
- Guardrails (mindestens PII-Filter & Policy)
- Verantwortlichkeiten und Betriebsmodell
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Und jetzt? Wo stehen Sie – und wie geht es weiter?
Je mehr der oben gelisteten Fragen Sie angekreuzt, also mit „Ja“ beantwortet, haben, desto näher sind Sie an einer zukunftsfähigen Datenverwaltung und -nutzung. Herzlichen Glückwunsch!
Sollten Sie eher wenige Haken gesetzt oder Verbesserungspotenziale erkannt haben: Sprechen Sie uns gerne an. Gemeinsam analysieren wir Ihre Architektur und zeigen Ihnen konkrete Wege zu mehr Agilität, Skalierbarkeit und Wertschöpfung.
Wir bieten Ihnen Starthilfe
Auf Wunsch interpretieren wir Ihr Ergebnis gemeinsam, priorisieren Maßnahmen und leiten konkrete nächste Schritte wie einen gemeinsamen Discovery- & Alignment-Workshop, einen Workshop AI in Data & Analytics sowie die ganzheitliche Begleitung des Aufbaus einer Data & AI-Plattform oder auch die konkrete Umsetzung von AI Use Cases ab.
Schreiben Sie uns an: team@qunis.de
