KI-Roadmap

Eine KI-Roadmap ist im Kern ein Bauplan: So wie ein Haus nicht mit der Inneneinrichtung beginnt, sondern mit Fundament und Rohbau, legt eine Roadmap fest, in welcher Reihenfolge KI-Anwendungsfälle bei euch umgesetzt werden – und was davon zuerst kommt.

Eine gute Roadmap enthält typischerweise vier Bausteine: eine Ist-Analyse (welche Prozesse, welche Daten, welche Tools werden bereits genutzt), eine Priorisierung der Use Cases nach Aufwand und Nutzen, ein Pilotprojekt mit messbaren Kennzahlen und eine Governance-Struktur, die festlegt, wer bei euch Entscheidungen zu KI trifft.

Nach unserer Erfahrung liegt ein realistischer Planungshorizont für den Mittelstand bei 12 bis 18 Monaten mit drei bis fünf priorisierten Use Cases – längere oder umfangreichere Pläne landen häufiger in der Schublade statt in der Umsetzung.

Eine Roadmap ist kein einmaliges Dokument, sondern wird laufend angepasst, wenn sich Prioritäten oder gesetzliche Rahmenbedingungen ändern. Dazu gehört, regulatorische Fristen wie die des EU AI Act von Anfang an mitzudenken – die Verordnung gilt seit 2024 gestaffelt bis in die 2030er-Jahre und wurde 2026 durch eine Änderungsverordnung angepasst.

Eine KI-Roadmap verhindert, dass jede Abteilung bei euch ihr eigenes KI-Tool einführt, ohne dass jemand den Überblick behält. Statt fünf parallel laufender Insellösungen mit unklarer Datenlage habt ihr einen abgestimmten Plan – das senkt das Risiko von Doppelarbeit und von unbeabsichtigt an falscher Stelle landenden Firmendaten.

Für euch als Geschäftsführung bedeutet das vor allem Planbarkeit: Budget, Zeitaufwand und Verantwortlichkeiten stehen fest, bevor investiert wird. Entscheidungen über den nächsten Use Case lassen sich an der Roadmap ablesen, statt sie in jeder Teamsitzung neu zu diskutieren.

Auch beim Onboarding neuer Kolleg:innen profitiert ihr: Eine schriftliche Roadmap zeigt, welche Tools bei euch erlaubt sind, wer bei Fragen zuständig ist und wohin sich ein neuer Anwendungsfall einordnet – statt dass das Wissen nur in den Köpfen einzelner Mitarbeitender steckt.

Der Aufwand hängt vor allem davon ab, wie viele Abteilungen und Systeme bei euch beteiligt sind. Ein einzelner Standort mit überschaubarer IT-Landschaft lässt sich in ein bis zwei Workshop-Tagen erfassen, mehrere Standorte oder eine verzweigte Systemlandschaft brauchen entsprechend mehr Termine.

Eine Roadmap selbst umfasst kein produktives System, sondern Priorisierung und Planung – die größten Kostentreiber sind externe Moderation, Anzahl der einzubindenden Fachbereiche und ob parallel eine Datenschutz- oder Sicherheitsprüfung läuft. Wollt ihr danach direkt ein System umsetzen, bietet AI READY das zum Festpreis ab 3.500 € an.

Intern entsteht der Hauptaufwand durch die Zeit eurer Geschäftsführung und Fachbereichsleitungen in den Workshops – das lässt sich nicht wegdelegieren, weil ihr die Priorisierungsentscheidungen dort trefft.

Ein Maschinenbauer mit 60 Mitarbeitenden in Schleswig-Holstein nutzt seit einem Jahr ChatGPT für Angebotstexte – unkoordiniert, in drei Abteilungen unterschiedlich. Die Geschäftsführung lässt in einem zweitägigen Workshop eine KI-Roadmap erstellen: Zuerst wird der Ist-Stand erfasst (wer nutzt was, welche Daten sind betroffen), dann werden drei Use Cases priorisiert – Angebotserstellung, Ersatzteil-Support, interne Wissenssuche. Für jeden Use Case stehen Verantwortliche, ein Zeitfenster und ein Budgetrahmen fest. Nach sechs Monaten ist der erste Use Case produktiv, die anderen beiden folgen laut Plan im nächsten Halbjahr.