Baseline ist das erste der fünf Niveaus in der Reifegradmessung von hybridresourcing. Es ist kein negatives Urteil. Es beschreibt eine Organisation, in der die sieben Dimensionen — darunter Organisation, IT-Infrastruktur und Datenmanagement — noch keine Struktur haben, die KI tragen kann. Möglicherweise wurde bereits mit KI experimentiert. Es laufen Pilotprojekte, es wurden Lizenzen angeschafft, jemand im Team nutzt ein Sprachmodell für Berichte. Das ändert nichts an dem Niveau. Baseline geht darum, was vorhanden ist, nicht darum, was bereits ausprobiert wurde.
Auf Baseline-Niveau fehlt ein gemeinsames Bild davon, wer wofür verantwortlich ist, wenn es um KI geht. Entscheidungen über Tools werden auf Abteilungsebene getroffen, ohne dass jemand einen Überblick darüber hat, was alles läuft. Die IT-Infrastruktur ist auf die Arbeitsprozesse von vor KI ausgerichtet: Systeme, die nicht miteinander kommunizieren, kein zentraler Ort, an dem Daten zusammenkommen, keine Vorstellung davon, was nötig ist, damit Modelle mit den Daten der Organisation arbeiten können. Datenmanagement ist dem Namen nach vorhanden — es gibt ein Archiv, ein CRM, ein Intranet — aber niemand kann mit Sicherheit sagen, wo welche Daten liegen, wer darauf zugreifen darf und ob diese Daten stimmen.
Die fundamentalen Dimensionen haben Vorrang vor den abhängigen, und das spüren Sie auf diesem Niveau am deutlichsten. Ein Pilotprojekt, das für sich genommen gut funktioniert, gerät ins Stocken, sobald es skalieren muss, weil die darunterliegende Infrastruktur es nicht bewältigen kann. Ein Team, das begeistert eine KI-Anwendung testet, entdeckt, dass die benötigten Daten nirgendwo strukturiert verfügbar sind. Das sind keine Einzelfälle. Es sind die vorhersehbaren Folgen eines Fundaments, das noch nicht fertig ist.
Baseline bedeutet nicht, dass die Organisation stillsteht oder dass Menschen nicht wollen. Oft ist das Gegenteil wahr: Es gibt Bewegung, es gibt Initiativen, es wurde Budget freigegeben. Was fehlt, ist nicht Motivation, sondern Zusammenhang. Einzelne Pilotprojekte ohne gemeinsame Infrastruktur, einzelne Datennutzung ohne zentrale Verwaltung, einzelne Entscheidungen ohne gemeinsame Verantwortlichkeit. Die Energie ist da. Die Struktur, um diese Energie aufzufangen, noch nicht.
Es bedeutet auch nicht, dass dieses Niveau lange dauern muss oder dass etwas nicht stimmt mit einer Organisation, die hier startet. Die meisten Organisationen, die sich ernsthaft mit KI befassen, beginnen auf Baseline oder knapp darüber. Das Niveau ist eine Momentaufnahme, kein Urteil.
In der Plot-Runde der Reifegradmessung bewerten mehrere Personen getrennt, und bei Baseline-Organisationen fällt oft etwas Bestimmtes auf: Die Streuung zwischen den Befragten ist groß. Wo ein IT-Verantwortlicher sieht, dass die Infrastruktur noch große Lücken hat, denkt eine Abteilungsleitung vielleicht, dass alles in Ordnung ist, weil die von ihr genutzten Tools ordnungsgemäß funktionieren. Diese Streuung ist selbst ein Signal. Sie zeigt, dass noch kein gemeinsames Bild davon besteht, wo die Organisation steht — und dieses Fehlen eines gemeinsamen Bildes ist genau das, was Baseline kennzeichnet.
Der Übergang von Baseline zum nächsten Niveau erfordert nicht mehr KI-Projekte. Er erfordert, dass etwas Vorrang vor dem Rest bekommt: klare Verantwortlichkeiten, eine Infrastruktur, die Daten sammeln und zugänglich machen kann, und ein Datenmanagement, das zuverlässig genug ist, um darauf aufzubauen. Ohne diese Grundlage bleibt jeder weitere Schritt vorübergehend, weil er auf Sand gebaut ist.
Was dieser Übergang konkret für Ihre Organisation bedeutet, unterscheidet sich je nach Situation — das hängt von der Branche, der Größe und davon ab, welche der sieben Dimensionen am meisten zurückbleibt. Wie Sie von Baseline zum nächsten Niveau kommen beschreibt, welche Bewegungen dazu gehören. Zum Vergleich ist es auch nützlich zu sehen, wohin dieser Schritt führt: was das Niveau Foundation in der Praxis bedeutet zeigt, wie ein Fundament aussieht, sobald die Grundstruktur steht. Für Organisationen, die über den nächsten Schritt hinausblicken möchten, beschreibt was das Niveau Insight in der Praxis bedeutet, wie sich der Reifegrad weiterentwickelt, sobald Daten und Infrastruktur in Ordnung sind.
Die Reifegradmessung von hybridresourcing betrachtet die Frage, ob eine Organisation KI tragen kann: Ist das Fundament vorhanden, steht die Struktur, gibt es ein gemeinsames Bild von Verantwortlichkeiten und Daten. Das ist eine andere Frage als die, welcher Teil der Arbeit selbst für KI in Frage kommt. Eine Organisation auf Baseline-Niveau kann durchaus Arbeitsprozesse haben, in denen sich viele Aufgaben für die Übernahme durch KI eignen — nur fehlt noch die Struktur, um das auf eine tragfähige Weise zu tun. Wer wissen möchte, wie viel der Arbeit selbst, pro Aufgabe, von KI übernommen werden kann, findet diese Antwort nicht in der Reifegradmessung, sondern im Arbeitsscan von FTE TO AI. Dieser berechnet pro Aufgabe, welcher Teil für KI geeignet ist, unabhängig von der Frage, ob die Organisation dafür bereits bereit ist. Beide Antworten zusammen — ist die Organisation bereit, und ist die Arbeit bereit — geben das vollständige Bild, bevor Sie irgendwo investieren.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.