AI Adoption Maturity
Wo steht Ihre Organisation auf dem Weg zu AI-native Engineering?
Acht Fragen, zwei Minuten. Sie erhalten Ihren Reifegrad und Ihre grössten Lücken, live berechnet, auf Basis des AI Adoption Maturity Model von Carnegie Mellon SEI und Accenture.
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Die acht Dimensionen
- Strategy · Organizational Strategy
- Unsere Organisation hat eine klare, von der Führung getragene AI-Strategie, die mit unseren Geschäftszielen verknüpft ist.
- Workforce · Workforce & Culture
- Unsere Mitarbeitenden sind im Umgang mit AI geschult, und eine Kultur der Offenheit gegenüber AI ist etabliert.
- Workflow · Workflow Re-Engineering
- Wir haben bestehende Arbeitsabläufe gezielt überarbeitet, um AI sinnvoll zu integrieren.
- Governance · Risk & Governance
- Es gibt klare Richtlinien und Verantwortlichkeiten für den verantwortungsvollen Einsatz von AI (Risiko, Ethik, Compliance).
- Data · Data
- Unsere Daten sind relevant, hochwertig, sicher und damit bereit für den produktiven AI-Einsatz.
- Engineering · Engineering
- Unsere Engineering-Practices (AI-Architektur, Testing, Integration, Explainability) sind in der Lage, AI-Funktionalität zuverlässig in Produktion zu transportieren.
- Operations · Operations
- Wir überwachen und betreiben AI-Lösungen im Produktivbetrieb mit definierten Prozessen und Metriken.
- Ecosystem · Technology Ecosystem
- Unsere Technologie-Landschaft (Tools, Plattformen, Integrationen) unterstützt den AI-Einsatz nahtlos und skalierbar.
Die fünf Reifegrade
- Level 1 · Exploratory AI
- Erste Schritte, oft vereinzelt: Einzelne Teams probieren AI aus, ohne organisationsweite Abstimmung oder Struktur. Viel Experimentieren, wenig Wiederholbarkeit.
- Level 2 · Implemented AI
- Einzelne AI-Lösungen sind im produktiven Einsatz, meist begrenzt auf einzelne Teams oder Funktionen, mit grundlegenden Risiko-Praktiken, aber noch ohne organisationsweite AI-Strategie.
- Level 3 · Aligned AI
- AI-Initiativen sind auf Geschäftsziele ausgerichtet. Es gibt erste organisationsweite Standards, klare Verantwortlichkeiten und wiederholbare Prozesse.
- Level 4 · Scaled AI
- AI ist über mehrere Bereiche hinweg skaliert, getragen von etablierten Prozessen, belastbaren Daten und klaren Erfolgsmetriken.
- Level 5 · Future Ready AI
- AI ist tief in Kultur, Betrieb und Technologie-Ökosystem verankert. Die Organisation passt sich kontinuierlich an neue Möglichkeiten an, statt ihnen hinterherzulaufen.
Basierend auf dem AI Adoption Maturity Model v1.0 · © 2026 Carnegie Mellon University Software Engineering Institute, in Partnerschaft mit Accenture. Carnegie Mellon® ist eine eingetragene Marke der Carnegie Mellon University. beacon ist weder mit CMU, dem SEI noch mit Accenture verbunden noch von ihnen unterstützt; Fragen, Bewertung und Empfehlungen sind beacons eigene Interpretation.
Quelle: sei.cmu.edu/library/ai-adoption-maturity-model