KI-Reifegradmodell: Stufen nach MIT CISR und Gartner und die Bewertung eines Unternehmens
Ein KI-Reifegradmodell beschreibt die Stufen, die ein Unternehmen von ersten Experimenten bis zu KI durchläuft, die in Prozessen und Entscheidungen verankert ist. Der Beitrag vergleicht die Modelle von MIT CISR und Gartner, zeigt ein durchgerechnetes Beispiel für die Bewertung eines Unternehmens in mehreren Bereichen und nennt die Grenzen solcher Bewertungen.
Beträge und Werte in den Beispielen sind illustrativ und zeigen den Rechenweg. In Projekten arbeiten wir mit den Daten des Kunden.
Dominik Dębski · Lemur Media · · Lesezeit: 4 Min.
Geprüft von Dominik Dębski, 1.11.2026
Was ist ein KI-Reifegradmodell?
Ein KI-Reifegradmodell (AI maturity model) ist eine Stufenskala, mit der sich beurteilen lässt, wie weit ein Unternehmen vom Testen einzelner Tools bis zur dauerhaften Nutzung von KI in Prozessen, Produkten und Entscheidungen gekommen ist. Das Modell dient dazu, den Ausgangspunkt und die nächsten Schritte festzulegen und Unternehmensbereiche miteinander zu vergleichen. Die meistzitierten Modelle stammen vom Forschungszentrum MIT CISR und vom Analysehaus Gartner.
Welche Stufen beschreibt MIT CISR?
Das Modell von MIT CISR (Peter Weill, Stephanie L. Woerner, Ina M. Sebastian, Dezember 2024) unterscheidet vier Stufen der KI-Reife im Unternehmen. Die Unternehmensanteile und Finanzergebnisse stammen aus einer Befragung von 721 Unternehmen aus dem Jahr 2022; die Ergebnisse geben die Abweichung von Wachstum und Gewinn gegenüber dem Branchendurchschnitt in Prozentpunkten an.
| Phase | Anteil der Unternehmen | Wachstum | Gewinn |
|---|---|---|---|
| 1. Experimentieren und vorbereiten (Experiment and Prepare) | 28% | −12,6 p.p. | −9,6 p.p. |
| 2. Pilotprojekte und Kompetenzen aufbauen (Build Pilots and Capabilities) | 34% | −3,5 p.p. | −2,2 p.p. |
| 3. Neue Arbeitsweisen mit KI entwickeln (Develop AI Ways of Working) | 31% | +11,3 p.p. | +8,7 p.p. |
| 4. Zukunftsfähig mit KI werden (Become AI Future Ready) | 7% | +17,1 p.p. | +10,4 p.p. |
Stufe 1 umfasst Schulung, Nutzungsregeln und Datenzugang. Stufe 2 umfasst Pilotprojekte für KI-Anwendungsfälle und Prozessautomatisierung. Stufe 3 umfasst eine gemeinsame KI-Plattform und den Ansatz „testen und lernen“. Stufe 4 umfasst KI, die in Entscheidungen und Prozessen verankert ist, sowie den Verkauf KI-basierter Dienstleistungen. Die Ergebnisse zeigen eine Korrelation, keinen Kausalitätsnachweis.
Wie sieht das Gartner-Modell aus?
Gartner bewertet die KI-Reife in sieben Bereichen und ordnet ein Unternehmen einer von fünf Stufen zu. Die Bereiche sind Strategie, Daten, Governance, Engineering, Betriebsmodell, Kultur sowie KI-Produkt und -Wert. Die Stufen lauten: Foundational, Emerging, Operational, Scaled und Transformational. Das Ergebnis umfasst eine Karte der aktuellen und angestrebten Reife in jedem Bereich sowie die größten Lücken.
Wie wird ein Unternehmen bewertet?
Jeder Bereich wird separat bewertet, das Gesamtergebnis ist ein gewichteter Durchschnitt mit Gewichten, die die Geschäftsführung festlegt. Das Beispiel betrifft ein E-Commerce-Unternehmen mit 250–999 Mitarbeitenden, auf einer Skala von 1–4 entsprechend den Stufen von MIT CISR.
| Bereich | Gewicht | Bewertung | Gewichteter Wert |
|---|---|---|---|
| KI-Strategie und -Ziele | 20% | 2 | 0,40 |
| Daten | 25% | 3 | 0,75 |
| Governance und Regeln | 15% | 1 | 0,15 |
| Prozesse und Betriebsmodell | 25% | 2 | 0,50 |
| Kompetenzen und Kultur | 15% | 2 | 0,30 |
| Summe | 100% | 2,10 |
Ein Wert von 2,10 entspricht der Pilotstufe. Am niedrigsten ist die Bewertung für Governance und Regeln, deshalb sind vor der Skalierung von KI-Anwendungsfällen eine KI-Nutzungsrichtlinie und ein Systemregister nötig. Gute Daten (Bewertung 3) sind ein Vorteil, den das Unternehmen zuerst nutzen kann.
Wie gelingt der Sprung auf die nächste Stufe?
Jeder Übergang erfordert eine andere Art von Arbeit: zuerst Regeln und Daten, dann Pilotprojekte mit gemessener Wirkung und schließlich eine gemeinsame Plattform und Prozessänderungen.
| Übergang | Wichtigste Maßnahmen | Signal der Bereitschaft |
|---|---|---|
| Stufe 1 → 2 | KI-Nutzungsrichtlinie, Systemregister, Datenzugang, Portfolio von KI-Anwendungsfällen | Liste der Anwendungsfälle mit Wertschätzung und Verantwortlichen |
| Stufe 2 → 3 | Pilot-Steckbriefe mit Entscheidungs-Gates, gemeinsame Komponenten, Monitoring | Mehrere Anwendungsfälle im Produktivbetrieb mit gemessener Wirkung |
| Stufe 3 → 4 | Veränderung von Prozessen und Rollen rund um KI, KI-basierte Produkte und Dienstleistungen | KI beeinflusst Umsatz oder Marge sichtbar im Managementbericht |
Lemur Media nutzt den LEMUR AI Readiness Index als Ausgangsbewertung: Er verbindet Bereiche, die denen der Modelle von MIT CISR und Gartner ähneln, mit einer Bewertung der Bereitschaft bei Daten, Kompetenzen und Governance. Das Ergebnis zeigt, welcher Übergang für das Unternehmen als Nächstes ansteht und welche Initiativen in das Portfolio für die kommenden zwei Quartale gehören.
Welche Grenzen haben Reifegradmodelle?
- Das Gesamtergebnis verdeckt Unterschiede zwischen den Bereichen; Entscheidungen werden auf Basis der Lücken in den einzelnen Bereichen getroffen.
- Die Selbsteinschätzung der Geschäftsführung fällt oft zu hoch aus; nötig sind Belege, z. B. die Zahl der Systeme im Produktivbetrieb und die gemessene Wirkung.
- Eine höhere Stufe ist kein Selbstzweck: Das Ziel ergibt sich aus der Wachstumsstrategie und den Unit Economics der Anwendungsfälle.
- Verschiedene Modelle verwenden unterschiedliche Bezeichnungen und Stufenzahlen, daher lassen sich Ergebnisse aus zwei Modellen nicht direkt vergleichen.
- Die Daten von MIT CISR stammen aus einer Befragung von 2022, daher behandeln wir die Unternehmensanteile je Stufe als historischen Referenzwert.