Die ernüchternde Wahrheit ist: KI-Kompetenz entsteht nicht dadurch, dass möglichst viele Beschäftigte einen Basis-KI-Kurs absolvieren. Unternehmen brauchen zuerst eine klare Vorstellung davon, wo und wie sie KI einsetzen wollen. Daraus lassen sich passende Lernziele, rollenbasierte Weiterbildungen und überprüfbare Erfolgskriterien ableiten. Ein gemeinsames KI-Basiswissen ist sinnvoll. Den eigentlichen Mehrwert schaffen jedoch Schulungen, die unmittelbar mit den Aufgaben der jeweiligen Beschäftigten verbunden sind.
KI-Kompetenz ist inzwischen auch eine regulatorische Aufgabe
Weiterbildung war schon immer Teil technischer Veränderung. Bei KI bekommt sie zusätzlich eine rechtliche Dimension.
Artikel 4 des EU AI Acts gilt seit dem 2. Februar 2025. Er verlangt von Anbietern und Betreibern von KI-Systemen, Maßnahmen zur Entwicklung der KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten und weiterer beteiligter Personen zu ergreifen. Dabei sollen unter anderem technisches Vorwissen, Erfahrung, Ausbildung und der konkrete Nutzungskontext berücksichtigt werden.
Genau darin liegt die entscheidende Aufgabe. KI-Kompetenz sollte nicht als weiteres Compliance-Modul behandelt werden, sondern als Teil der eigenen KI-Strategie.
Denn leider gibt es keinen vorgeschriebenen Standardkurs, den jedes Unternehmen lediglich buchen und dokumentieren muss. Welche Maßnahmen sinnvoll sind, hängt vom Unternehmen, den eingesetzten KI-Systemen und den jeweiligen Anwendungsfällen ab und benötigt eine sinnvolle und umfassende Evaluierung.
Vor der ersten Schulung muss klar sein, wofür KI eingesetzt werden soll
Die verbreitete Annahme, KI-Weiterbildung sei hauptsächlich ein Technologiethema, greift aus unserer Erfahrung leider zu kurz.
Wer einfach einen allgemeinen Kurs einkauft, vermittelt zwar relevantes Wissen über Large Language Models, Prompting oder Halluzinationen. Ob dieses Wissen anschließend bessere Entscheidungen, schnellere Prozesse oder qualitativ hochwertigere Ergebnisse ermöglicht, bleibt offen.
Genau deshalb sollte vor der Auswahl eines Lernformats eine wichtige Frage beantwortet sein: Welche Rolle soll KI im Unternehmen überhaupt spielen?
Soll KI beispielsweise Recherche beschleunigen, internes Wissen zugänglich machen, Entwicklungsprozesse unterstützen oder wiederkehrende administrative Aufgaben vereinfachen? Erst wenn diese Richtung geklärt ist, lässt sich bestimmen, welche Kompetenzen tatsächlich benötigt werden.
Weiterbildung folgt damit der KI-Strategie und nicht umgekehrt.
Ein Basismodul ist sinnvoll, reicht aber nicht aus
Ein gemeinsames Grundverständnis hilft der gesamten Organisation, mit KI-Systemen zielgerichteter zu arbeiten. Dazu gehören beispielsweise die grundlegende Funktionsweise generativer KI, typische Fehlerquellen, ein bewusster Umgang mit Ergebnissen sowie die unternehmensinternen Regeln für Datenschutz und Informationssicherheit.
Dieses Basiswissen schafft eine gemeinsame Sprache im Unternehmen und die Basis zur Weiterarbeit. Es verhindert aber noch nicht, dass Weiterbildung an der täglichen Arbeit vorbeigeht.
Der nächste Schritt sollte deshalb rollenbasiert erfolgen.
Mitarbeitende im Marketing nutzen KI anders als jemand in der Softwareentwicklung. Führungskräfte müssen andere Entscheidungen treffen der Kundenservice. Entsprechend unterscheiden sich die benötigten Kenntnisse.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht, wie viel KI-Wissen vermittelt wurde. Entscheidend ist, ob Beschäftigte das Gelernte in ihrer konkreten Rolle einsetzen können.
KI-Weiterbildung muss Arbeitsalltag werden
Mit dem technischen Wandel steigt nicht nur die Menge des Wissens, das neu gelernt werden muss. Auch die Geschwindigkeit, mit der bestehendes Wissen aktualisiert werden muss, nimmt zu. Einzelne Schulungstage im Jahr reichen deshalb kaum aus, wenn sich Werkzeuge und Nutzungsmöglichkeiten laufend weiterentwickeln.
Unternehmen sollten Weiterbildung stärker als kontinuierlichen Prozess verstehen.
Dabei helfen drei praktische Kriterien.
- Das Lernen muss in den Arbeitsalltag passen: Eine Weiterbildung, für die im Tagesgeschäft faktisch keine Zeit bleibt, wird nur sehr schwer funktionieren.
- Theorie muss mit Anwendung verbunden werden: Beschäftigte sollten neue Fähigkeiten an Aufgaben ausprobieren, die ihrer tatsächlichen Arbeit entsprechen.
- Es braucht bewusst eingeplanten Freiraum: Wer neue Arbeitsweisen erlernen soll, benötigt Zeit zum Testen, Nachfragen und Ausprobieren.
Gerade der dritte Punkt wird nach unserer Erfahrung häufig unterschätzt. Ein Unternehmen kann nicht gleichzeitig eine neue Technologie einführen und erwarten, dass die notwendige Kompetenz ausschließlich neben dem bestehenden Arbeitspensum entsteht.
Rollenbasierte Weiterbildung braucht einen gemeinsamen Rahmen
Rollenbasierte Lernprofile lösen allerdings nicht jedes Problem. Werden Teams ausschließlich in ihrem jeweiligen Spezialgebiet geschult, entsteht anstatt der gewünschten gemeinsamen Arbeitsgrundlage häufig nur neues Silowissen.
Die Entwicklung eines Weiterbildungsprogramms braucht deshalb zwei Ebenen. Ein gemeinsames Fundament sorgt dafür, dass zentrale Begriffe, Risiken und Unternehmensregeln überall verstanden werden. Darauf bauen spezifische Lernpfade für unterschiedliche Aufgaben- und Rollenprofile auf.
Auch Akzeptanz gehört in diese Betrachtung. Je stärker KI bestehende Abläufe oder Rollen verändert, desto wahrscheinlicher werden Fragen und Widerstände. Weiterbildung kann diese Veränderung unterstützen. Sie ersetzt aber keine transparente Kommunikation darüber, was sich im Arbeitsalltag tatsächlich ändern soll.
Kursabschlüsse sind kein sinnvoller Erfolgsnachweis
Ein weiteres Problem entsteht, wenn Unternehmen nur das messen, was am einfachsten messbar ist. Wie viele Personen haben den Kurs abgeschlossen? Wie viele Lernmodule wurden bearbeitet? Wie hoch war die Teilnahmequote?
Diese Zahlen dokumentieren Aktivität. Sie sagen wenig darüber aus, ob Kompetenz entstanden ist.
Wer den Mehrwert von KI-Weiterbildung bewerten möchte, sollte deshalb schon vor dem Start definieren, was sich dadurch verbessern soll. Je nach Einsatzbereich können und sollten das individuelle Kriterien sein. Beschäftigte könnten bestimmte KI-Werkzeuge sicherer einsetzen, typische Fehler zuverlässiger erkennen oder einen konkreten Prozess selbstständig mit KI unterstützen.
Damit verändert sich auch die Rolle der Erfolgsmessung. Sie findet nicht erst am Ende statt. Lernziele und Kriterien gehören bereits an den Anfang der Planung.
So können Unternehmen konkret starten
Zusammenfassend lässt sich klar sagen, dass ein sinnvolles Weiterbildungsprogramm nicht mit der Suche nach Schulungsanbietern beginnen sollte.
Zuerst braucht es eine klare KI-Vision. Unternehmen sollten festlegen, welche Rolle KI in ihrer Arbeit spielen soll und in welchen Bereichen sie einen konkreten Nutzen erwarten.
Danach werden Ziele definiert. Für relevante Rollen muss klar sein, welche Fähigkeiten aufgebaut werden sollen und woran sich eine Verbesserung erkennen lässt.
Anschließend wird der vorhandene Wissensstand betrachtet. Erst daraus ergeben sich sinnvolle Lernprofile. Für viele Unternehmen bietet sich ein gemeinsames Basismodul mit anschließenden rollenbezogenen Vertiefungen an.
Dann folgt die Auswahl der Lernformate. Entscheidend ist weniger, ob es sich um einen Workshop, einen Onlinekurs oder ein anderes Format handelt. Wichtig ist, dass Lernen und praktische Anwendung miteinander verbunden sind.
Schließlich müssen Zeit und Ressourcen eingeplant werden. Kompetenzaufbau funktioniert nicht als Zusatzaufgabe, die Beschäftigte nebenbei erledigen sollen.
Die Wirkung sollte anschließend regelmäßig überprüft werden. Wenn sich Technologien, Prozesse oder Rollen verändern, müssen auch Lernziele angepasst werden.
KI-Kompetenz ist kein einmaliges Schulungsprojekt
Der EU AI Act gibt Unternehmen den idealen Anlass, sich systematisch mit KI-Kompetenz zu beschäftigen. Die eigentliche Herausforderung geht aber über regulatorische Anforderungen hinaus. Unternehmen sollten deshalb nicht mit der Frage beginnen, welchen KI-Kurs sie buchen. Die bessere Ausgangsfrage lautet, was ihre Beschäftigten mit KI künftig besser können sollen.
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Über den Autor: Jonas Hellwig ist Teil des they consulting GmbH Entwicklungsteam. Gemeinsam mit seinen Kolleg:innen hilft er Unternehmen dabei, performante und sichere KI-System in die Arbeitspraxis zu überführen.