Das Streamlain KI-Readiness-Modell strukturiert die KI-Adoption in sechs Bereiche. Im Zentrum steht die KI-Kompetenz als Foundation: ein gemeinsames Verständnis erhöht den erfolgreichen Aufbau von KI-Fähigkeiten in der Organisation. Die weiteren Dimensionen sind Nutzen, Daten, Entwicklung, Integration und Betrieb.
Die fünf Dimensionen entwickeln sich jeweils spezifisch: Nutzen vom einzelnen Use Case zur strategischen Integration; Daten von Identifikation über Bereitstellung zur Qualitätssicherung; Entwicklung von Ideation über iterativen Bau zur breiten Validierung; Integration von Architektur über Compliance zu klaren Rollen; Betrieb von Kostentransparenz über Monitoring zu kontinuierlichem Lernen.
BetriebKI-KompetenzNutzen
Streamlain KI-Readiness-Modell: Strukturierte KI-Adoption in 5 Dimensionen
78% KI-Ambition, 20% Nutzung: Das Problem ist fehlende Orientierung. Das Streamlain KI-Readiness-Modell beantwortet drei Fragen: Wo stehen wir? Welche Voraussetzungen fehlen? Was sind die nächsten Schritte? 5 Dimensionen mit konsistentem Scope-Prinzip.
BetriebKI-KompetenzNutzen
Executive Summary
78% der Unternehmen sehen KI als wichtigste Zukunftstechnologie, doch nur 20% nutzen KI tatsächlich (Bitkom 2024f). Diese Lücke von fast 60 Prozentpunkten ist kein Technologieproblem – die Tools sind verfügbar und bezahlbar. Das Problem ist fehlende Orientierung bei der systematischen Einführung.
Die typische Situation in mittelständischen Unternehmen: Nach einer Konferenz oder durch Beratungsgespräche entsteht die Motivation, KI einzuführen. Das IT-Team startet einen Proof-of-Concept, externe Berater werden engagiert. Sechs Monate später: Das PoC funktioniert technisch, aber niemand nutzt es produktiv. Fundamentale Fragen blieben ungeklärt: Datenverfügbarkeit, Nutzerakzeptanz, Betriebsverantwortung.
Die Datenlage
KI-Adoption in deutschen KMU: Ambition vs. Realität
43%
Noch gar nicht beschäftigt
Setzen sich bisher überhaupt nicht mit KI auseinander
20%
Aktuelle KI-Nutzungsrate
Trotz 78% die KI als wichtigste Zukunftstechnologie sehen
46%
Scheitern in Pilotphase
KI-Projekte erreichen Production-Deployment nicht
(Bitkom 2024f, Wilkinson 2025)
Etablierte KI-Readiness-Frameworks wie CMMI oder MITRE AI Maturity Model bieten umfassende Orientierung. Ihre komplexen Strukturen, unterstützende Unternehmen und Case Studies lassen schnell erkennen, dass sie insbesondere mit einem Fokus auf große Unternehmen gestaltet wurden. Für Unternehmen mit spezialisierten Teams und etablierten Governance-Strukturen wertvoll – für mittelständische Unternehmen stellt sich die Herausforderung, diese Erkenntnisse mit begrenzten Ressourcen nutzbar zu machen. Aktuelle Forschung bestätigt: KMU fehlt es an operationaler Guidance, die ihre spezifischen Realitäten adressiert – insbesondere bei der kritischen frühen Implementierungsphase, in der Fehlschläge am häufigsten auftreten (Sánchez et al. 2025).
Das Streamlain KI-Readiness-Modell übersetzt diese bewährten Frameworks in KMU-Realitäten: Eine systematische Synthese, fokussiert auf das Wesentliche. Das Modell beantwortet drei fundamentale Fragen: Wo stehen wir aktuell? Welche Voraussetzungen fehlen uns? Was sind unsere nächsten konkreten Schritte?
Bewährte Frameworks: Sechs identische Capability-Bereiche
Das Streamlain-Modell leitet seine Struktur aus zwei empirisch validierten Reifegradmodellen ab. Das CMMI V3.0 strukturiert Prozess-Maturity in 20+ Practice Areas über 4 Capability Levels, kombiniert mit 5 Maturity Levels (CMMI Institute 2024). Das MITRE AI Maturity Model strukturiert verantwortungsvolle AI-Adoption in 6 Säulen mit je 3 bis 4 Dimensionen; Säulen und Dimensionen wiederum sind über 5 Reifegrade definiert (MITRE 2023).
Die Betrachtung dieser Modelle zeigt: Sie fokussieren 6 sich stark-ähnelnde Capability-Bereiche – mit unterschiedlicher Terminologie, aber konvergenter Struktur. Diese Konvergenz bildet die Grundlage für die Streamlain-Dimensionen.
| Dimension | CMMI V3.0 | MITRE AI Maturity Model |
|---|---|---|
| KI-Kompetenz | Organizational Training (OT): Training Needs Analysis, Delivery, Hands-on Skills | Workforce Development: AI Literacy Programs, Career Pathways |
| Nutzen | Requirements Development & Management (RDM), Decision Analysis & Resolution (DAR) | Strategy & Resources: Use Case Priorisierung, Strategic Plan |
| Daten | Data Management (DM), Data Quality (DQ): Inventory, Lineage, Validation | Data Pillar: Architecture, Security, Governance |
| Entwicklung | Technical Solution (TS), Verification & Validation (VV) | Technology Enablers: Rapid Prototyping, Platforms, Test & Evaluation |
| Integration | Governance (GOV), Risk Management (RSK) | Ethical Use: Bias Avoidance, Transparency, Organizational Structure |
| Betrieb | Monitoring & Control (MC), Configuration Management (CM) | Performance & Application: Solution Monitoring, Continuous Improvement |
Aus dieser systematischen Synthese leitet Streamlain sein 5+1-Dimensionen-Modell ab: KI-Kompetenz als organisatorische Foundation, ergänzt durch die fünf operativen Dimensionen Nutzen, Daten, Entwicklung, Integration und Betrieb.
Orientierungsrahmen für strukturierte KI-Einführung
Streamlain KI-Readiness-Modell: 5 Dimensionen + Foundation
Streamlain AI Readiness Framework
Die 3 Readiness-Levels folgen einem konsistenten Scope-Prinzip über alle Dimensionen: Level 1 fokussiert Einzelteams (Team), Level 2 etabliert team-übergreifende Koordination, Level 3 schafft organisations-weite Prozesse. Diese Level-Logik gilt analog für alle fünf Dimensionen – angepasst an den jeweiligen Fokus (Nutzen, Daten, Entwicklung, Integration, Betrieb).
Im Folgenden werden die sechs Dimensionen im Detail beschrieben – beginnend mit KI-Kompetenz als organisatorischer Foundation, gefolgt von den fünf operativen Dimensionen.
Foundation: Grundlegendes KI-Verständnis für alle Dimensionen
KI-Kompetenz als Foundation
Die KI-Kompetenz bildet die organisatorische Foundation für alle fünf Dimensionen. Ohne grundlegendes Verständnis von KI-Möglichkeiten und -Risiken ist weder Use-Case-Identifikation noch Datenarbeit oder Entwicklung sinnvoll möglich. Seit Februar 2025 verpflichtet Artikel 4 der EU KI-Verordnung Unternehmen, die KI-Systeme anbieten oder einsetzen, sicherzustellen, dass ihre Mitarbeitenden über ausreichende KI-Kompetenz verfügen (EU AI Act Explorer 2025).
Zur praktischen Umsetzung der KI-Kompetenz-Anforderungen aus Artikel 4 lässt sich KI-Kompetenz in drei Kompetenzbereiche unterteilen (Laupichler et al. 2023):
1. Grundverständnis (Technical Understanding): Was ist KI? Wie funktionieren KI-Systeme grundlegend? Welche Arten von KI gibt es (Regelbasiert, Maschinelles Lernen, Generative KI)? Was können KI-Systeme, was nicht?
2. Kritische Bewertung (Critical Appraisal): Chancen und Risiken erkennen (Bias, Hallucinations bei LLMs, Datenschutz-Implikationen). Outputs kritisch hinterfragen. Realistische Erwartungen entwickeln.
3. Praktische Anwendung (Practical Application): GenAI-Tools im Arbeitsalltag nutzen (ChatGPT, Claude & Co.). Grundlagen des Prompting verstehen. Anwendungsfälle identifizieren, für die KI geeignet ist.
Use Case → Portfolio → Strategie
Nutzen: Vom Use Case zur Strategie
Die Nutzen-Dimension beschreibt, wie Organisationen von der gezielten Identifikation einzelner Use Cases über strukturiertes Portfolio-Management bis zur vollständigen strategischen Integration von KI in die Unternehmensführung reifen.
Level 1 (Use Case): Methodische Identifikation einzelner KI-Anwendungsfälle mit systematischen Methoden (Design Thinking, Value Proposition Canvas). Teams dokumentieren Use Cases mit hohem Potenzial und erzielen erste Quick Wins.
Level 2 (Portfolio): Team-übergreifende Koordination mit strukturiertem Portfolio-Management. Klare Priorisierung (Impact × Feasibility × Strategic Fit) und quartalsweise Reviews heben Synergien zwischen Initiativen.
Level 3 (Strategie): KI ist vollständig in die Unternehmensstrategie integriert mit C-Level Verankerung, dedizierten OKRs für AI und kontinuierlicher Bewertung der KI-Roadmap.
Kernfragen zur Selbsteinschätzung
- Level 1
Haben Sie einen dokumentierten Use Case mit definiertem Scope und verantwortlichem Owner?
- Level 2
Existiert ein formalisierter Bewertungs- und Review-Prozess für Use Cases mit regelmäßiger Priorisierung?
- Level 3
Ist AI fest in strategischer Planung verankert mit C-Level Ownership und Budget-Commitment?
Identifikation → Bereitstellung → Qualität
Daten: Von Identifikation zur Qualität
Die Daten-Dimension beschreibt die Entwicklung vom ad-hoc Zugriff auf Daten für einzelne Use Cases über zentrale Bereitstellung für mehrere Teams bis zum organisations-weiten Datenqualitätsmanagement.
Level 1 (Identifikation): Teams bestimmen systematisch, welche Daten für Use Cases benötigt werden, definieren Qualitätsanforderungen ("good enough") und verstehen grundlegende Data Lineage.
Level 2 (Bereitstellung): Zentrale Datenzugänglichkeit via APIs statt separater CSV-Exports. Mehrere Teams greifen effizient auf dieselben Datenquellen zu, Datenflüsse werden koordiniert. Die Herausforderung: 56% der Datenverantwortlichen kämpfen mit mehr als 1.000 Datenquellen (Knight 2024).
Level 3 (Qualität): Enterprise-weites Datenqualitätsmanagement mit Data Governance (Data Owners, Policies, Standards) und automatisierten Quality Checks über alle Use Cases hinweg. Organisationen mit holistischen Datenqualitäts-Ansätzen erzielen 55% Produktivitätssteigerung (Knight 2024). Organisationen, die Daten als Produkt behandeln, deployen GenAI mit 7x höherer Wahrscheinlichkeit at scale (MIT Sloan 2024).
Kernfragen zur Selbsteinschätzung
- Level 1
Können Sie systematisch identifizieren, welche Daten für Ihren Use Case benötigt werden und wo diese zu finden sind?
- Level 2
Werden Daten zentral bereitgestellt (z.B. via API), sodass mehrere Teams effizient darauf zugreifen können?
- Level 3
Hat Ihre Organisation systematisches Datenqualitätsmanagement etabliert, das sicherstellt, dass alle Daten qualitativ hochwertig sind?
Prototyping → System Building → Produktinnovation
Entwicklung: Vom Prototyping zur Produktinnovation
Die Entwicklungs-Dimension beschreibt den Weg vom schnellen Prototyping im Einzelteam über koordiniertes System Building mehrerer Teams bis zur organisations-weiten Etablierung systematischer Produktinnovation.
Level 1 (Prototyping): Schnelles Experimentieren und Prototypenentwicklung. Ein Team erhebt Anforderungen mit Nutzern, entwickelt durch schnelles Prototyping (KI-Prompts gestalten, experimentelles Programmieren) einen funktionsfähigen Prototyp und testet iterativ mit den am Design beteiligten Personen.
Level 2 (System Building): Koordinierte Entwicklung produktionsreifer Systeme. Mehrere Teams etablieren team-übergreifende Entwicklungsstandards, nutzen gemeinsame Komponenten, implementieren Code-Überprüfungen und Qualitätsprüfungen und führen den Produktiv-Einsatz durch.
Level 3 (Produktinnovation): Systematische Entwicklung neuer Lösungen aus Nutzungserkenntnissen. Die Organisation wertet Nutzungsverhalten zur Produktentwicklung aus, leitet neue Funktionen ab, setzt A/B-Tests ein und priorisiert den organisations-weiten Innovationsplan für neue Prototypen und Anwendungsfälle.
Kernfragen zur Selbsteinschätzung
- Level 1
Hat Ihr Team einen funktionsfähigen Prototyp mit Kernfunktionalität entwickelt und mit Design-Beteiligten validiert?
- Level 2
Können mehrere Teams koordiniert produktionsreife KI-Systeme entwickeln und im Produktivbetrieb einsetzen?
- Level 3
Entwickelt Ihre Organisation systematisch neue KI-Lösungen basierend auf Erkenntnissen aus dem Nutzungsverhalten?
Architektur → Compliance → Rollen
Integration: Von Architektur zu Rollen
Die Integrations-Dimension beschreibt die Evolution von der Analyse der Zielarchitektur über die Prüfung rechtlicher Anforderungen bis zur Definition klarer Rollen und Verantwortlichkeiten für den KI-Betrieb.
Level 1 (Architektur): Analyse der bestehenden IT-Landschaft. Teams dokumentieren relevante Systeme und Schnittstellen, identifizieren Governance-Richtlinien und definieren den Integrationspfad zur Zielarchitektur.
Level 2 (Compliance): Systematische Prüfung rechtlicher Anforderungen. DSGVO-Anforderungen werden geprüft, EU AI Act zur Risikoklassifizierung angewendet und Compliance-Dokumentation erstellt. Der EU AI Act klassifiziert KI-Systeme nach Risiko: Unacceptable Risk (verboten), High-Risk (reguliert in 8 Domänen wie Biometrie, HR, Bildung), Limited Risk (Transparenzpflichten) und Minimal Risk (unreguliert) (EU AI Act 2024e).
Level 3 (Rollen): Klare Organisationsstrukturen für nachhaltigen Betrieb. Dedizierte Rollen (AI Owner, Model Operator) werden definiert, Verantwortlichkeiten per RACI-Matrix zugeordnet.
Kernfragen zur Selbsteinschätzung
- Level 1
Hat Ihr Team Klarheit über die Zielarchitektur und weiß, wie der Prototyp integriert werden kann?
- Level 2
Hat Ihre Organisation alle relevanten rechtlichen Anforderungen identifiziert und dokumentiert?
- Level 3
Hat Ihre Organisation klare Rollen und Verantwortlichkeiten für den Betrieb und die Weiterentwicklung von KI-Systemen definiert?
Kosten → Monitoring → Systemoptimierung
Betrieb: Von Kosten zur Systemoptimierung
Die Betriebs-Dimension beschreibt die Entwicklung von der Kostentransparenz einzelner Anwendungsfälle über systematisches Monitoring bis zur kontinuierlichen Optimierung bestehender Systeme.
Level 1 (Kosten): Volle Transparenz über KI-Betriebskosten. Teams verstehen Kostenstrukturen (API-Kosten, Rechenleistung, Speicher), verfolgen anwendungsfallspezifische Kosten und identifizieren Optimierungsmöglichkeiten.
Level 2 (Monitoring): Zweigleisiges Überwachungssystem. Prozessüberwachung (Prüfmechanismen, Warnmeldungen) sichert Ergebnisqualität, Systemüberwachung erfasst technische Kennzahlen (Verfügbarkeit, Antwortzeiten, Modellabweichungen).
Level 3 (Systemoptimierung): Kontinuierliche Verbesserung bestehender Systeme. Die Organisation führt Performance-Analysen durch, treibt Kostenoptimierung voran (Caching, Modell-Downsizing), erhöht Zuverlässigkeit durch proaktives Monitoring und entwickelt Retraining-Strategien bei Modellabweichungen. Fokus auf Optimierung bestehender Systeme, nicht auf neue Lösungen (siehe Entwicklung L3).
Kernfragen zur Selbsteinschätzung
- Level 1
Hat Ihr Team volle Transparenz über die Kosten des Anwendungsfalls und kann diese aktiv steuern?
- Level 2
Kann Ihre Organisation sowohl Prozessqualität als auch technische System-Performance team-übergreifend überwachen?
- Level 3
Verbessert Ihre Organisation bestehende KI-Systeme kontinuierlich hinsichtlich Leistung, Kosten und Zuverlässigkeit?
Was Sie aus diesem Framework mitnehmen sollten
Das Streamlain-Modell ist keine Checkliste – es ist eine Denkstruktur. Der entscheidende Unterschied zu klassischen Reifegradmodellen: KI-Adoption im Mittelstand entwickelt sich nicht linear von Level 1 zu Level 3, sondern parallel über alle Dimensionen. Sie können in "Nutzen" bereits auf Level 2 stehen, während "Daten" noch auf Level 1 ist. Diese Asymmetrie ist nicht problematisch – sie ist normal.
Drei zentrale Erkenntnisse:
1. Abhängigkeiten zwischen Dimensionen sind kritischer als absolute Level-Positionen. Ein Level-2-Use-Case ohne funktionierende Data-Foundation (Level 1) hat deutlich höhere Failure-Raten. Die Frage ist nicht "Auf welchem Level sind wir?", sondern "Welche Voraussetzung fehlt uns?"
2. Überschätzung der eigenen Reife ist systematisch. "Wir haben ein Data Warehouse" klingt nach Level 2 – bedeutet aber nur Level 1, wenn Teams nicht via API darauf zugreifen können. "Wir hatten einen GenAI-Workshop" ist keine etablierte KI-Kompetenz-Foundation, wenn Teams anschließend nicht selbständig arbeiten.
3. Fokus schlägt Vollständigkeit. Das Framework zeigt 15 mögliche Entwicklungsfelder. Erfolgreiche Implementierungen konzentrieren sich auf 2-3 kritische Gaps, die ihre wichtigsten Use Cases blockieren. Ressourcen-Dispersion ist häufiger das Problem als Ressourcen-Mangel.
Die Lücke zwischen 78% KI-Ambition und 20% tatsächlicher Nutzung ist kein Technologieproblem – es ist ein Orientierungsproblem (Bitkom 2024f). Diese Readiness-Lücke zwischen Strategie und Umsetzung zeigt sich auch international: 89% der Organisationen haben ihre Datenstrategie für GenAI aktualisiert, doch nur 26% haben AI at scale deployed (MIT Sloan 2024). Das Streamlain-Modell zeigt Ihnen, wo Ihre Organisation steht – und welche 2-3 Voraussetzungen den Unterschied machen.
Quellen und weiterführende Literatur
Bitkom 2024f
Bitkom Research (2024): "Erstmals beschäftigt sich mehr als die Hälfte der Unternehmen mit KI", Bitkom e.V., Berlin, https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Erstmals-beschaeftigt-Haelfte-Unternehmen-KI, letzter Zugriff: 15.10.2025.
CMMI Institute 2024
CMMI Institute (2024): "CMMI Maturity Levels: A Guide to Process Improvement", https://cmmiinstitute.com/learning/appraisals/levels, letzter Zugriff: 18.10.2025.
EU AI Act 2024e
European Union (2024): "EU AI Act: High-Level Summary", https://artificialintelligenceact.eu/high-level-summary/, letzter Zugriff: 14.10.2025.
EU AI Act 2024e
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EU AI Act Explorer 2025
EU AI Act Explorer (2025): Verordnung (EU) 2024/1689 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 13. Juni 2024, Artikel 4 "AI literacy", https://artificialintelligenceact.eu/article/4/, letzter Zugriff: 27.01.2025.
Knight 2024
Knight, M. (2024): "Data Strategy Trends in 2025: From Silos to Unified Enterprise Value", DATAVERSITY, https://www.dataversity.net/data-strategy-trends-in-2025-from-silos-to-unified-enterprise-value/, letzter Zugriff: 15.10.2025.
Laupichler et al. 2023
Laupichler, M. C. et al. (2023): "Development of the 'Scale for the assessment of non-experts' AI literacy' – An exploratory factor analysis", Computers in Human Behavior Reports, 12, 100338, https://doi.org/10.1016/j.chbr.2023.100338, letzter Zugriff: 07.11.2024.
MIT Sloan 2024
MIT Sloan Management Review (2024): "Businesses Face Significant AI Adoption Gap, Survey Finds", https://www.mitsloanme.com/article/businesses-face-significant-ai-adoption-gap-survey-finds/, letzter Zugriff: 18.10.2025.
MIT Sloan 2024
MIT Sloan Management Review (2024): "Businesses Face Significant AI Adoption Gap, Survey Finds", https://www.mitsloanme.com/article/businesses-face-significant-ai-adoption-gap-survey-finds/, letzter Zugriff: 18.10.2025.
MITRE 2023
MITRE Corporation (2023): "AI Capability Maturity Model: A Framework for Assessing Organizational AI Readiness", MITRE Technical Report MTR230145, https://www.mitre.org/news-insights/publication/mitre-ai-maturity-model-and-organizational-assessment-tool-guide, letzter Zugriff: 14.10.2025.
Sánchez et al. 2025
Sánchez, E., Calderón, R., Herrera, F. (2025): "Artificial Intelligence Adoption in SMEs: Survey Based on TOE–DOI Framework, Primary Methodology and Challenges", Applied Sciences, 15(12), 6465, https://doi.org/10.3390/app15126465, letzter Zugriff: 27.10.2025.
Wilkinson 2025
Wilkinson, L. (2025): "AI project failure rates are on the rise: report", CIO Dive, https://www.ciodive.com/news/AI-project-fail-data-SPGlobal/742590/, letzter Zugriff: 19.10.2025.