GenAI Production Readiness Score

Wie produktionsreif ist Ihre KI wirklich?

88 % der KI-Projekte scheitern beim Sprung vom Pilot in die Produktion. Finden Sie in ~7 Minuten heraus, wo Sie stehen — und welche Hebel den größten Effekt haben.

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01 · Use-Case-Klarheitoffen
Wie klar ist Ihr KI-Use-Case definiert?
02 · Datenzugang & -qualitätoffen
Wie steht es um die Daten, die Ihre KI braucht?
03 · Architektur-Entscheidungoffen
Auf welcher Architektur basiert Ihre Lösung?
04 · Evaluation & Qualitätoffen
Wie sichern Sie die Qualität der KI-Outputs?
05 · Sicherheit & Complianceoffen
Wie gehen Sie mit Sicherheit & DSGVO um?
06 · Integration & Deploymentoffen
Wie kommt Ihre KI in den Betrieb?
07 · Kosten & Skalierungoffen
Haben Sie Kosten & Skalierung im Griff?
08 · Wartbarkeit & Ownershipoffen
Wie wartbar ist Ihr System?
09 · Team & Adoptionoffen
Wie ist Ihr Team aufgestellt?
10 · Betrieb & Monitoringoffen
Wie betreiben & überwachen Sie die Lösung?

Was ist der GenAI-Production-Readiness-Score?

Der GenAI-Production-Readiness-Score ist ein kostenloser Selbsttest, der in rund 7 Minuten misst, wie nah Ihr KI-Vorhaben an einem stabilen Produktionsbetrieb ist. Statt nur die Modellqualität zu betrachten, bewertet er die zehn Dimensionen, die in der Praxis über Erfolg oder Scheitern entscheiden — und ordnet Ihr Ergebnis einem von fünf Reifegraden zu, vom „Pilot-Friedhof" bis zum „GenAI Production Leader".

Warum scheitern so viele KI-Projekte?

Ein Großteil aller KI-Piloten erreicht nie die Produktion. Der Grund ist selten das Modell — es sind unklare Use-Cases ohne messbares Ziel, eine schwache Datenbasis, fehlende systematische Evaluation, ungelöste Sicherheits- und Kostenfragen und kein Betriebskonzept. Ein Prototyp im Notebook ist eben etwas anderes als ein robustes, überwachtes und DSGVO-konformes System unter Last. Genau diese Lücke macht der Score sichtbar.

Die 10 Dimensionen der Produktionsreife

Der Score bewertet zehn Dimensionen, die gemeinsam über die Produktionsreife eines GenAI-/LLM-Vorhabens entscheiden:

  1. 01Use-Case-Klarheit
  2. 02Datenzugang & -qualität
  3. 03Architektur-Entscheidung
  4. 04Evaluation & Qualität
  5. 05Sicherheit & Compliance
  6. 06Integration & Deployment
  7. 07Kosten & Skalierung
  8. 08Wartbarkeit & Ownership
  9. 09Team & Adoption
  10. 10Betrieb & Monitoring

Häufige Fragen

+Was ist der GenAI-Production-Readiness-Score?

Der GenAI-Production-Readiness-Score ist ein kostenloser Selbsttest, der in rund 7 Minuten misst, wie nah Ihr KI-Vorhaben an einem stabilen Produktionsbetrieb ist. Bewertet werden zehn Dimensionen — von Use-Case-Klarheit und Datenqualität über Architektur, Evaluation und Sicherheit bis Deployment, Kosten, Wartbarkeit, Team und Betrieb. Das Ergebnis ordnet Sie einem von fünf Reifegraden zu und nennt die drei wichtigsten nächsten Schritte.

+Warum scheitern so viele KI-Projekte beim Sprung in die Produktion?

Die meisten Piloten scheitern nicht an der Modellqualität, sondern an fehlender Produktionsreife: unklare Use-Cases ohne messbares Ziel, schlechte Datenbasis, keine systematische Evaluation, fehlende Sicherheits- und Kostenkontrolle und kein Betriebskonzept. Ein Prototyp im Notebook ist etwas grundlegend anderes als ein robustes System unter Last, das DSGVO-konform, überwacht und wartbar im Produktivbetrieb läuft.

+Wie lange dauert der Test und was kostet er?

Der Score dauert rund 7 Minuten, ist vollständig kostenlos und erfordert zum Ausfüllen keine Anmeldung. Ihren Reifegrad und die wichtigsten Hebel sehen Sie sofort. Den ausführlichen Report mit allen Empfehlungen senden wir Ihnen auf Wunsch per E-Mail zu.

+Welche Dimensionen werden bewertet?

Bewertet werden zehn Dimensionen: Use-Case-Klarheit, Datenzugang & -qualität, Architektur-Entscheidung, Evaluation & Qualität, Sicherheit & Compliance, Integration & Deployment, Kosten & Skalierung, Wartbarkeit & Ownership, Team & Adoption, Betrieb & Monitoring. Jede Dimension wird auf einer Skala von „noch nicht“ über „teilweise“ bis „etabliert“ eingestuft.

+Für wen ist der GenAI-Readiness-Score gedacht?

Für CTOs, Tech-Leads, Data- und ML-Teams sowie Entscheider, die ein KI-Projekt vom Pilot in die Produktion bringen wollen — branchenunabhängig und unabhängig vom aktuellen Reifegrad. Auch wer noch ganz am Anfang steht, bekommt eine klare Standortbestimmung.

+Wie verbessere ich meinen Score?

Beginnen Sie bei den schwächsten Dimensionen. Typische Hebel: den Use-Case mit messbarem Ziel schärfen, Daten RAG-ready machen, eine systematische Evaluation (Golden Set, Regressionstests) einführen, Guardrails und Kostenmonitoring etablieren sowie ein klares Deployment- und Betriebskonzept aufsetzen. Der Report nennt für Ihre drei schwächsten Dimensionen jeweils das konkrete Ziel.

+Was passiert nach dem Test?

Sie erhalten konkrete nächste Schritte für Ihren Reifegrad. Für die Umsetzung bietet André Heiner ein kostenloses Pilot-to-Production-Erstgespräch an — von der Use-Case-Schärfung über RAG- und Agentic-Architektur bis zum produktiven, DSGVO-konformen Betrieb.

Entwickelt von André Heiner— GenAI & LLM Expert aus Frankfurt/Wiesbaden, spezialisiert auf Agentic AI, RAG-Pipelines und die Integration von KI in den Produktivbetrieb. Mehr über meine Arbeit und Referenzen erfahren Sie auf der Startseite.