Swisscom AI Readiness Checker

Entdecken Sie die AI-Reife Ihres Unternehmens

Erfahren Sie Ihr AI Readiness Level, massgeschneiderte Handlungsempfehlungen und sehen Sie, wo Sie im Vergleich mit anderen Schweizer Unternehmen stehen.

Wussten sie, dass sich 77% der Schweizer Unternehmen vom AI-Einsatz eine Effizienzsteigerung und 46% eine Verbesserung der Customer Experience versprechen (Quelle: Swisscom, Strategic Feedback 2024), die meisten Unternehmen aber noch gar nicht bereit für den Einsatz sind?

Mit dem AI Readiness Checker von Swisscom finden Sie heraus, wo Ihr Unternehmen wirklich steht – und was Sie tun können, um nicht abgehängt zu werden.

Und so funktionierts:

Standortbestimmung: Ermitteln Sie Ihren AI-Reifegrad im Bezug auf Infrastruktur, Kompetenzen und Governance.
Individuelle Handlungsempfehlungen: Erhalten Sie konkrete Empfehlungen für Ihre nächsten Schritte basierend auf Ihren Checker-Resultaten.
Benchmarking – Der grosse Vergleich: Erfahren Sie, wo Sie im Vergleich mit anderen Schweizer Unternehmen und innerhalb Ihrer Branche stehen – natürlich anonymisiert.

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Schritt 1 von 4

25%

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Dieses Feld dient zur Validierung und sollte nicht verändert werden.

Wie viele Beschäftigte hat Ihr Unternehmen?*

In welcher Branche ist Ihr Unternehmen tätig?*

Was ist Ihre Rolle/Funktion im Unternehmen?*

Nutzt Ihr Unternehmen primär Cloud-Lösungen oder On-Premise-Infrastruktur für AI?*

Cloud-basiert

On-Premise

Befinden sich Ihre AI-Lösungen aktuell im Proof-of-Concept-Stadium (PoC) oder sind sie bereits in Kernprozesse integriert?*

PoC-Phase

Produktivbetrieb

Infrastruktur

1. Nutzen Sie dedizierte GPU/TPU-Ressourcen in der Cloud für KI-Projekte?*

Vollständig

Nein

Teilweise

2. Haben Sie skalierbare Datenpipelines oder Data Lakes in der Cloud aufgebaut?*

Basislösungen

Keine Lösung

KI-optimierte Architektur

1. Nutzen Sie automatisierte ML-Pipelines oder Orchestrierungstools wie Kubernetes?*

Teilautomatisiert

Manuell

Vollautomatisiert

2. Werden KI-Modelle über CI/CD-Prozesse regelmässig aktualisiert?*

Nein

Teilweise automatisiert

Vollständig integriert

1. Verfügt Ihr Unternehmen über dedizierte Hardware wie NVIDIA DGX-Systeme oder ähnliche KI-optimierte Server?*

Nein, keine dedizierte Hardware vorhanden

Teilweise vorhanden, aber nicht standardisiert genutzt

Vollständig implementiert und aktiv genutzt für PoCs

2. Gibt es eine zentrale Datenplattform zur Speicherung und Verarbeitung von Trainingsdaten vor Ort?

Eine zentrale Plattform ist etabliert und wird aktiv genutzt für PoCs

Eine Plattform ist in Planung oder Pilotphase, aber nicht produktiv genutzt

Keine zentrale Plattform vorhanden, Daten sind verteilt gespeichert

1. Verfügt Ihr Unternehmen über eine vollständig integrierte On-Premise-KI-Infrastruktur mit skalierbaren Ressourcen?*

Teilweise integriert, aber noch nicht standardisiert nutzbar

Keine Integration vorhanden, nur isolierte Systeme im Einsatz

Vollständig integriert mit skalierbaren Ressourcen für produktive Anwendungen

2. Nutzen Sie Edge-Computing-Lösungen zur Verarbeitung von KI-Modellen direkt an der Datenquelle?*

Nein, keine Edge-Computing-Lösungen im Einsatz

Edge-Computing ist produktiv im Einsatz und vollständig integriert

Erste Pilotprojekte oder Tests laufen derzeit

Kompetenzen

3. Wie viele Mitarbeitende haben Zertifizierungen in Cloud-KI-Tools?*

1-3

4. Gibt es Schulungsprogramme zu Cloud-KI-Technologien?*

Regelmässige Programme

Ad-hoc-Schulungen

Nein

3. Gibt es ein dediziertes AI-Ops-Team für das Monitoring von Cloud-KI-Systemen?*

Ja, mit 24/7-Support

Teilweise vorhanden

Nein

4. Wie viele Geschäftsbereiche nutzen produktiv KI-Lösungen?*

Keiner

Einzelne Bereiche/Pilotprojekte

Mehrere Bereiche unternehmensweit integriert

3. Verfügt Ihr Unternehmen über interne Teams mit Erfahrung im Aufbau von On-Premise-KI-Infrastrukturen?

Keine Expertise vorhanden, externe Unterstützung notwendig

Erste Kompetenzen intern aufgebaut, aber stark abhängig von externen Partnern

Eigenständige interne Teams mit umfassender Expertise vorhanden

4. Gibt es Schulungsprogramme oder Weiterbildungen speziell zu On-Premise-KI-Technologien?*

Regelmässige, strukturierte Schulungsprogramme vorhanden

Nein, keine Schulungen angeboten

Ad-hoc-Schulungen bei Bedarf

3. Gibt es ein dediziertes internes Team für die Verwaltung und Weiterentwicklung Ihrer On-Premise-KI-Systeme?*

Vollständig internes Team mit umfassender Expertise und Verantwortung für KI-Systeme

Teilweise vorhandenes Team, das jedoch externe Unterstützung benötigt

Nein, kein dediziertes Team vorhanden

4. Wie viele Geschäftsbereiche nutzen produktive KI-Lösungen auf Ihrer On-Premise-Infrastruktur?*

Mehrere Geschäftsbereiche nutzen KI-Lösungen unternehmensweit integriert

Einzelne Geschäftsbereiche nutzen produktive Lösungen regelmässig

Keiner/nur experimentelle Nutzung in einzelnen Bereichen

Governance

5. Existieren Datenschutzrichtlinien für KI-Daten in der Cloud?*

Vollständig implementiert

In Entwicklung

Nein

6. Werden Ihre KI-Projekte regelmässig auf Fairness und Bias überprüft?*

Nie

Bei Bedarf

Systematisch

7. Gibt es eine zentrale Dokumentation aller PoC-KI-Projekte?*

Nein

Vollständig vorhanden und aktuell

Teilweise vorhanden

8. Wie häufig werden PoC-Ergebnisse evaluiert, rentable Use Cases indentifiziert und weiterentwickelt?*

Regelmässig und strukturiert

Sporadisch/Ad-hoc

Selten/Nie

5. Werden Datenschutzrichtlinien für produktive KI-Systeme regelmässig überprüft?*

Quartalsweise/systematisch

Jährlich/bei Bedarf

Nie

6. Gibt es ein zentrales Governance-Modell für produktive KI-Systeme?*

Teilweise vorhanden/in Entwicklung

Vollständig implementiert und dokumentiert

Nein

7. Wie wird die Einhaltung ethischer Standards bei produktiven KI-Anwendungen sichergestellt?*

Ad-hoc-Prüfungen/Einzelfälle geprüft

Systematische Überprüfung mit klaren Prozessen und Verantwortlichkeiten

Keine Massnahmen vorhanden

8. Werden produktive KI-Systeme regelmässig auf Performance und Bias getestet?*

Nie/selten getestet

Regelmässig getestet mit vollständiger Dokumentation der Ergebnisse und Massnahmenpläne bei Problemen

Bei Bedarf getestet, aber nicht systematisch dokumentiert

5. Existieren Richtlinien für den sicheren Umgang mit sensiblen Daten in On-Premise-KI-Projekten?*

Nein, keine Richtlinien vorhanden

Grundlegende Datenschutzrichtlinien in Entwicklung

Vollständig implementierte Datenschutzrichtlinien speziell für KI-Projekte

6. Werden PoC-KI-Modelle regelmässig auf Fairness und Bias überprüft?*

Systematisch mit klaren Prozessen überprüft

Nie/selten überprüft

Bei Bedarf oder sporadisch überprüft

7. Gibt es eine zentrale Dokumentation aller laufenden PoC-KI-Projekte?*

Nein, keine Dokumentation vorhanden

Vollständig dokumentiert und regelmässig aktualisiert

Teilweise dokumentiert, aber nicht konsistent gepflegt

8. Wie häufig werden Ergebnisse aus PoC-Projekten evaluiert, rentable Use Cases identifiziert und weiterentwickelt?*

Selten oder nie evaluiert

Sporadisch/Ad-hoc ohne klare Prozesse

Regelmässig evaluiert mit strukturierten Weiterentwicklungsplänen

5. Sind umfassende Governance-Richtlinien für produktive KI-Systeme definiert und implementiert?*

Grundlegende Richtlinien existieren, aber nicht vollständig implementiert

Vollständig definierte und implementierte Governance-Richtlinien für alle produktiven Systeme vorhanden

Nein, keine spezifischen Richtlinien vorhanden

6. Werden produktive KI-Systeme regelmässig auf Datenschutzkonformität geprüft?*

Nie/selten geprüft

Gelegentlich geprüft, aber ohne festen Prozessplan

Regelmässig geprüft mit klar dokumentierten Ergebnissen und Massnahmenplänen bei Abweichungen

7. Existieren Prozesse zur Überprüfung der ethischen Standards Ihrer produktiven KI-Anwendungen?*

Ad-hoc-Prüfungen bei Bedarf durchgeführt

Systematische Überprüfungen mit klaren Verantwortlichkeiten und Prozessen etabliert

Nein, keine Prozesse vorhanden

8. Werden Ihre produktiven KI-Systeme regelmässig auf Performance und Bias getestet?*

Nie/selten getestet oder dokumentiert

Gelegentlich getestet ohne systematische Dokumentation der Ergebnisse

Regelmässig getestet mit vollständiger Dokumentation und Massnahmenplänen bei Problemen