Aufbau von KI-Kompetenz im Unternehmen

Der Aufbau von KI-Kompetenz ist ein kontinuierlicher Prozess, der langfristig in die Unternehmensstruktur zu integrieren ist. Er erfordert eine maßgeschneiderte und strukturierte Herangehensweise, da es keinen One-Size-Fits-All-Ansatz gibt.

Zur Inspiration kann eine Studie des EU AI Office zu bereits bestehenden KI-Kompetenz-Programmen in verschiedensten Unternehmen herangezogen werden. Das Ergebnis wurde als eine Art Best Practice-Leitfaden veröffentlicht und soll laufend aktualisiert und erweitert werden (Living Repository of AI Literacy Practices, Stand: 31.01.2025; abzurufen hier: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/living-repository-foster-learning-and-exchange-ai-literacy).

Für einen Einstieg in das Thema bieten die folgenden Schritte Orientierung:

Bedarfsanalyse und Zieldefinition

Eine gezielte Bedarfsanalyse und Zieldefinition sind essenziell für die effektive Umsetzung der Schulungspflicht nach der KI-Verordnung. Dazu gehört:

1. Bestandsaufnahme der eingesetzten KI-Systeme: Zunächst sind alle im Unternehmen eingesetzten KI-Systeme zu ermitteln. Gleichzeitig gilt es, die spezifischen Anforderungen der jeweiligen Systeme an die Anwender:innen in Bezug auf technische Funktionsweise, rechtliche Compliance und ethische Aspekte zu bestimmen. Anders ausgedrückt: Die Anforderungen an die KI-Kompetenz werden bei einem Hochrisiko-KI-System deutlich höher sein als bei einem KI-gestützten Übersetzungstool.
2. Rollen- und Aufgabenanalyse: Zu erheben ist, welche Mitarbeiter:innen im Unternehmen mit KI-Systemen arbeiten oder Verantwortung für deren Entwicklung, Einsatz und Überwachung tragen. Aus den unterschiedlichen Rollen und Aufgaben ergeben sich unterschiedliche Anforderungen an das Wissen zu technischen, rechtlichen und ethischen Aspekten von KI. In den wenigsten Fällen geht es darum, KI-Systeme von Grund auf zu entwickeln oder zu trainieren, sondern vielmehr darum, KI-Systeme im Arbeitsalltag sicher zu nutzen. Mitarbeiter:innen, die alltägliche KI-Tools anwenden, müssen kein tiefgehendes technisches Wissen haben, sollten jedoch die Grenzen und Risiken von KI-Systemen verstehen. Demgegenüber werden IT-Mitarbeiter:innen, die direkt an der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen beteiligt sind, vertieftes technisches Know-how benötigen.
3. Kompetenzanalyse: Unternehmen sollten den aktuellen Wissensstand ihrer Mitarbeiter:innen ermitteln und ihn mit den erforderlichen Fähigkeiten für ihre Rolle vergleichen. Dieser Soll-Ist-Vergleich zeigt Wissenslücken auf, der die Grundlage für gezielte Schulungsmaßnahmen bildet.
4. Identifikation des Schulungsbedarfs und Definition von Lernzielen: Basierend auf der Kompetenzanalyse wird zielgruppenspezifisch ermittelt, welche Kenntnisse und Fähigkeiten den unterschiedlichen Mitarbeitergruppen vermittelt werden sollen. Lernziele dienen dabei als Orientierung für die Entwicklung der Schulungsinhalte und die Evaluierung des Lernerfolgs. Diese können beispielsweise wie folgt definiert werden:

   	Schulungsziele	Schulungsinhalte
   Führungskräfte	Verständnis für den strategischen Einsatz von KI sowie die regulatorischen, ethischen und haftungsrechtlichen Rahmenbedingungen sowie technischen Risiken	Grundlagen der Funktionsweise von KI-Systemen Strategische Chancen und Risiken von KI im Unternehmen Rechtliche Anforderungen, insbesondere der KI-Verordnung Verantwortung und Haftung im Umgang mit KI-Systemen
   Entwickler und IT	Vermittlung vertiefter technischer Kenntnisse zur Entwicklung und Integration von KI-Systemen unter Berücksichtigung regulatorischer Vorgaben	Detailwissen zur Funktionsweise von Machine Learning und Deep Learning Test- und Validierungsmethoden zur Sicherstellung der Genauigkeit und Robustheit von KI-Modellen Datenqualität, -sicherheit und -ethik Sicherheitsaspekte und Maßnahmen zur Risikominimierung Technische Anforderungen der KI-Verordnung, insbesondere zur Erklärbarkeit und Dokumentation
   HR	Sicherstellung diskriminierungsfreier und transparenter KI-gestützter Entscheidungsprozesse	Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen für KI im Personalmanagement Bias-Erkennung und Strategien zur Vermeidung von Diskriminierung Sichere Nutzung und Bewertung von KI-Tools
   Gesamte Belegschaft	Förderung eines verantwortungsvollen und sicheren Umgangs mit KI im Arbeitsalltag	Grundlagen der Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten von KI Überlegter Einsatz von KI-Systemen (Eingabedaten) Verantwortungsbewusster Umgang mit KI-gestützten Entscheidungen Kritische Interpretation und Nutzung KI-generierter Ergebnisse Erkennen von Fehlern und Risiken beim Einsatz von KI

Entwicklung eines Schulungsprogramms

Unternehmen sollten ein modulares Schulungsprogramm entwickeln, das sich an ihrem spezifischen Bedarf orientiert.

1. Grundlagenschulung: Um ein einheitliches Grundverständnis für KI im gesamten Unternehmen zu schaffen, sollte die gesamte Belegschaft ein Basistraining absolvieren. Im Rahmen dieses Basistrainings sollten grundlegende Kenntnisse vermittelt werden, die dafür sorgen, dass alle Mitarbeiter:innen sicher und rechtskonform mit KI-Tools, die im Arbeitsalltag häufig genutzt werden (zB ChatGPT) umgehen können. Dies umfasst insbesondere die Sensibilisierung dahingehend, dass Mitarbeiter:innen sich nicht blind auf KI-generierte Ergebnisse verlassen, sondern diese prüfen und ggf überarbeiten sollten und die Bewusstseinsschaffung, dass keine vertraulichen oder personenbezogenen Daten unkontrolliert in KI-Systeme eingespeist werden sollten. Daneben sollte die Basisschulung einen holistischen Überblick zu den folgenden Themenbereichen geben:
   • Allgemeines: Überblick über die grundlegenden Konzepte der KI, deren Funktionsweise sowie die wichtigsten praktischen Einsatzmöglichkeiten
   • Technische Grundlagen: Einblick in die Funktionsweise von KI sowie Definition von zentralen Begriffen (zB „maschinelles Lernen“, und „neuronale Netze“), Erläuterung, wie datengetriebene Entscheidungsprozesse funktionieren
   • Praktische Fähigkeiten: Anleitung zur richtigen und effizienten Bedienung von KI, insbesondere Tipps und Tricks zu Prompting-Techniken
   • Ethische Grundlagen: Überblick über den verantwortungsvollen Umgang mit KI, zentrale Fragen zu Fairness, Transparenz und Vermeidung von Diskriminierung
   • Rechtliche Rahmenbedingungen: Überblick über die rechtlichen Anforderungen der KI-Verordnung sowie datenschutzrechtliche, urheberrechtliche und weitere einschlägige Vorgaben
   • Sicherheitsaspekte: Erarbeitung von Strategien zur sicheren und verantwortungsvollen Nutzung, Überblick über potenzielle Risiken wie Verzerrungen und Fehler in Algorithmen und deren mögliche Auswirkungen
2. Zielgruppenspezifische Schulungen: Aufbauend auf der Basisschulung sollten für verschiedene Mitarbeitergruppen spezialisierte Trainings entwickelt werden, die gezielt auf ihre jeweiligen Aufgaben und den Umfang ihres Umgangs mit KI abgestimmt sind. So wird sichergestellt, dass Mitarbeiter:innen nicht nur ein grundlegendes Verständnis für KI haben, sondern auch spezifische Kenntnisse erwerben, die in ihrem Tätigkeitsbereich erforderlich sind (siehe hierzu oben unter „Identifikation des Schulungsbedarfs und Definition von Lernzielen“).
3. Besonderer Schulungsbedarf: Personal, dem die menschliche Aufsicht von Hochrisiko-KI-Systemen obliegt, ist besonders zu schulen. Dies deshalb, weil interne Aufseher:innen dazu neigen, einen Tunnelblick zu entwickeln und daher Risiken nicht erkennen oder sich auf bislang funktionierende Systeme verlassen. Laufende Schulungen sorgen dafür, Risikobewusstsein beizubehalten.

Für die jeweiligen Schulungsprogramme sind auch geeignete Schulungsformate und -methoden zu wählen. Moderne Schulungskonzepte umfassen eine Kombination aus E-Learning, Präsenzveranstaltungen, Webinaren, interaktiven Workshops und Unterlagen zum Selbststudium. Während digitale Lernplattformen für die Vermittlung von Basiswissen geeignet sind, können vertiefende Inhalte im Rahmen von Workshops und Seminaren erarbeitet werden. Für technische Inhalte eignen sich oft Hands-on-Workshops, während strategische Themen in Diskussionsrunden behandelt werden können.

Entscheidend ist, dass Schulungen praxisnah gestaltet und didaktisch sinnvoll aufbereitet werden. Dazu gehören Praxisbeispiele, Case Studies, interaktive Übungen und visuelle Darstellungen; insbesondere bei Laien ist (technischer sowie juristischer) Fachjargon zu vermeiden.