# AI-Readiness-Pulse

Eine strukturierte Selbsteinschätzung über die sieben Architekturmissionen (Skala 0–3). Die Auswertung läuft vollständig im Browser; es werden keine Daten übertragen.

## Die sieben Dimensionen
### 001 — Zielbild & Operating Model
Es gibt ein gemeinsames KI-Zielbild mit Verantwortlichkeiten, Risikoklassen und messbarem Geschäftswert — statt verstreuter Einzelpiloten.

_Nächster Schritt:_ AI-Inventar und Use-Case-Portfolio aufsetzen, Rollen, Risikoklassen und Wertmessung verbindlich festlegen.

### 002 — Data & Context Architecture
Daten stehen der KI als kuratierter, berechtigter und nachvollziehbarer Kontext zur Verfügung — nicht nur als Rohdaten.

_Nächster Schritt:_ Kontext als governtes Produkt etablieren: Metadaten, Lineage, Berechtigungen und Zweckbindung maschinenlesbar machen.

### 003 — Agentic APIs & Integration
Kernsysteme sind über agentenfähige Schnittstellen mit klaren Fähigkeiten, Grenzen und sicheren Ausführungswegen erreichbar.

_Nächster Schritt:_ Tool-Contracts mit Idempotenz, Dry-Run und Kompensationslogik definieren; MCP/A2A hinter einem kontrollierten Gateway bündeln.

### 004 — Identity, Security & Governance
Handelnde Agenten haben eigene Identitäten, minimale Rechte, überprüfbare Delegation und kontrollierte Eskalationswege.

_Nächster Schritt:_ Non-Human Identities, Least Privilege und kurzlebige Tokens einführen; Freigaben, Guardrails und Kill Switch verankern.

### 005 — Evals, Reliability & Observability
Fachliche Qualität, Entscheidungen, Kosten und Tool-Aufrufe der KI werden kontinuierlich gemessen und sind nachvollziehbar.

_Nächster Schritt:_ Continuous Evals, Golden Datasets und Tool-Call-Tracing etablieren; Qualitäts-SLOs und Replay-Fähigkeit definieren.

### 006 — Portability, Sovereignty & Economics
Modell-, Cloud- und Plattformabhängigkeiten sind steuerbar; die Kosten je Geschäftsergebnis sind transparent.

_Nächster Schritt:_ Model Gateway und portablen Agent State einführen; Kosten pro Use Case messen und vor jedem Providerwechsel evaluieren.

### 007 — AI-native Software Engineering & Platform
Generierter Code ist durch Plattform, automatisierte Tests, Architekturregeln und eine gesicherte Supply Chain abgesichert.

_Nächster Schritt:_ Quality Gates, ADRs und Golden Paths etablieren; Provenance/AI-SBOM und Architecture Fitness Functions einführen.



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Quelle (kanonisch): https://agent-007.ai/readiness/