Foundation ist das Niveau, auf dem eine Organisation nicht mehr bei null beginnt. Es sind Entscheidungen getroffen worden, es gibt eine Richtlinie, es gibt ein Team oder eine Rolle, die sich damit befasst. Es ist der Schritt nach Baseline, in dem KI vor allem vereinzelt und auf Initiative Einzelner stattfand. Auf Foundation-Niveau ist etwas festgelegt. Die Frage ist nicht mehr, ob die Organisation sich damit befasst, sondern wie gleichmäßig das über die sieben Dimensionen verteilt ist, die die Reifegradmessung unterscheidet.
Die häufigste Form von Foundation ist ungleichmäßig. Organisation und Richtlinien stehen dabei oft am weitesten voran: Es ist ein KI-Verantwortlicher benannt, es gibt Richtlinien zur Nutzung, vielleicht ein erstes Governance-Dokument. Aber IT-Infrastruktur und Datenmanagement hinken dem regelmäßig hinterher. Systeme sind nicht darauf ausgelegt, KI-Anwendungen zu unterstützen, Daten liegen verteilt, Qualität und Zugänglichkeit sind nicht gesichert. Das ist keine Ausnahme; es ist das Muster, bei dem die fundamentalen Dimensionen hinter den abhängigen zurückbleiben.
Das zeigt sich konkret: Ein Pilotprojekt, das auf dem Papier genehmigt ist, gerät ins Stocken, weil die benötigten Daten nicht verfügbar oder nicht zuverlässig sind. Ein Richtliniendokument existiert, aber niemand in der Organisation kann es erklären, ohne es zur Hand zu nehmen. Es ist ein Verantwortlicher benannt, aber diese Person hat kein Mandat, über Systeme oder Budgets zu entscheiden. Foundation sieht auf dem Papier geordneter aus, als es in der Praxis funktioniert.
Auf Foundation-Niveau ist die Streuung in der Plot-Runde oft am größten. Ein CIO bewertet die IT-Infrastruktur niedrig, weil er weiß, was an Systemintegration noch zu tun ist. Ein CHRO bewertet Organisation und Richtlinien hoch, weil es jetzt zumindest einen Ansprechpartner gibt. Beide Einschätzungen sind aus der jeweiligen Position heraus korrekt. Die Messung macht diesen Unterschied sichtbar, statt ihn zu mitteln, und genau darin liegt bei Foundation die Notwendigkeit eines Gesprächs: welche Dimension vorausläuft, welche noch folgen muss, und ob dieser Reihenfolge-Unterschied allen bekannt ist, die mitentscheiden.
Der Grund, warum Foundation sich so darstellt, liegt in der Natur der Dimensionen selbst. Organisation und Richtlinien lassen sich relativ schnell aufsetzen: ein Dokument, eine Rolle, eine Besprechungsstruktur. IT-Infrastruktur und Datenmanagement brauchen mehr Zeit, weil sie von bestehenden Systemen abhängen, die nicht für KI gebaut wurden. Wer auf Foundation-Niveau vor allem in Richtlinien und Organisation investiert hat, hat den Eindruck von Fortschritt, ohne dass die fundamentale Ebene mitgewachsen ist. Dieser Unterschied wird erst sichtbar, sobald ein Pilotprojekt über den Testaufbau hinausgehen soll, und dann zeigt sich, dass die Daten dafür nicht bereit sind.
Deshalb ist Foundation auch ein Zwischenschritt und kein Endpunkt. Das Niveau, auf dem sich das auflöst, heißt Activation, wo die fundamentalen und abhängigen Dimensionen näher zueinander rücken. Die darauffolgenden Niveaus, Insight und Intelligence, bauen auf einer Basis auf, die auf Foundation-Niveau noch nicht überall gleich ist.
Der Schritt von Foundation zum nächsten Niveau verlangt nicht mehr Richtlinien. Richtlinien gibt es bereits. Er verlangt, die zurückbleibenden Dimensionen gleichzuziehen, insbesondere IT-Infrastruktur und Datenmanagement, damit die abhängigen Dimensionen — darunter KI-Nutzung und das Ausmaß, in dem Mitarbeiter damit vertraut sind — etwas haben, worauf sie aufbauen können. Das bedeutet, dass Systeme in Ordnung gebracht werden müssen, bevor neue Anwendungen darauf losgelassen werden, und dass Datenqualität zu einem Thema mit einem Verantwortlichen wird, nicht zu einer Annahme.
Die Route von hier zum nächsten Niveau ist beschrieben unter wie Sie von Foundation zum nächsten Niveau kommen. Wer sich fragt, wie der Schritt davor aussieht, findet ihn unter wie Sie von Baseline zum nächsten Niveau kommen; wer bereits über Foundation hinaus ist, liest weiter auf der Seite über den Schritt von Activation zum nächsten Niveau.
Die Reifegradmessung zeigt, ob die Organisation KI tragen kann: ob die fundamentalen Ebenen stark genug sind, um etwas darauf aufzubauen. Sie sagt nichts darüber, welche Arbeit dafür in Frage kommt oder welcher Teil einer Funktion KI übernehmen könnte. Das ist eine andere Frage, mit einem anderen Instrument. Sobald die fundamentalen Dimensionen in Ordnung sind — oder während daran gearbeitet wird — kann der Werkscan von FTE TO AI abbilden, welcher Teil der Arbeit, Aufgabe für Aufgabe, für eine Übernahme in Frage kommt. Die beiden Messungen ergänzen sich: Die eine zeigt, ob die Basis vorhanden ist, die andere zeigt, was sich auf dieser Basis tun lässt.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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