KI-Weiterbildung als Wettbewerbsvorteil
Warum Unternehmen jetzt in strukturierte KI-Kompetenzen investieren müssen
Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen die Möglichkeit, Prozesse effizienter zu gestalten und bestehende Systeme gezielt weiterzuentwickeln. Umso wichtiger ist es, ihr vollständige Potenzial auszuschöpfen. Doch genau hier stehen viele Unternehmen vor einer großen Herausforderung: Oft bleibt unklar, wie man KI nicht nur einsetzt, sondern auch strategisch sinnvoll nutzt. Dieser Artikel zeigt, warum die Investition in den Aufbau von KI-Kompetenz jetzt entscheidend ist und weshalb strukturierte, modulare Lernreisen der Schlüssel zu nachhaltiger Handlungsfähigkeit sind.
Zwischen Innovationsdruck und Kompetenzlücke
Künstliche Intelligenz ist mittlerweile keine Unbekannte mehr. Auch wenn ihre konkreten Auswirkungen in den kommenden Jahren noch nicht vollständig absehbar sind, wissen wir, dass sie Geschäftsmodelle und Entscheidungswege jeden Tag aufs Neue grundlegend verändern kann. Der daraus entstehende Wettbewerb setzt Unternehmen unter Druck. Dieser Druck zwingt sie nicht nur, ihre Prozesse zu überdenken und anzupassen, sondern auch ihre Mitarbeiter dahingehend auszubilden, diese neuen Technologien nutzen und stetig weiterentwickeln zu können.
Gerade dann, wenn sich Unternehmen bewusst für den Einsatz von künstlicher Intelligenz entscheiden, sehen wir als Consulting-Unternehmen eine Kluft zwischen künftigen beruflichen Anforderungen und dem aktuellen Kompetenzstand. Diese Lücke bedroht Unternehmen und erfordert ein schnelles Handeln, da sie zu Unsicherheit, Überforderung und fehlender Handlungsfähigkeit führt, während die Konkurrenz sich bereits auf der Überholspur befindet.
Upskilling statt Stellenabbau
In der Praxis zeigt sich, dass die Bedeutung der beruflichen Qualifikation und Weiterbildung von Mitarbeitern im Kontext neuer Technologien in vielen Unternehmen noch nicht ausreichend priorisiert wird. Während Investitionen in neue Systeme und Tools getätigt werden, bleibt der gezielte Aufbau der für ihre Nutzung erforderlichen Kompetenzen häufig zurück. Laut den Ergebnissen des IBM Institute for Business Value müssen allerdings 40 % der Mitarbeiter bis 2027 neu qualifiziert werden, da künstliche Intelligenz ihre Arbeitsabläufe und Jobprofile grundlegend verändert hat oder noch verändern wird.
Diese Veränderung führt bei vielen Mitarbeitern zu Verunsicherung hinsichtlich ihrer beruflichen Zukunft. Doch gerade bei diesem Thema ist Aufklärung essenziell, denn künstliche Intelligenz führt nicht zwangsläufig zum Abbau von Arbeitsplätzen, sondern kann auch neue schaffen. Doch um diese neuen Arbeitsplätze besetzen zu können, sind sowohl die Anpassung der Unternehmen an die neuen Gegebenheiten als auch die KI-Fertigkeiten der Mitarbeiter von hoher Bedeutung.
KI-Kompetenz ist Pflicht: Der EU AI Act
KI ist in unserem beruflichen Alltag angekommen. Unternehmen haben es selbst in der Hand, wie sie die neuen Potenziale nutzen. Denn die Entscheidung, ob Unternehmen ihre Mitarbeiter überhaupt ausbilden möchten, liegt nicht mehr bei ihnen. Der EU AI Act verpflichtet Unternehmen ab Februar 2025 zur Schulung ihrer Mitarbeiter und führt eine Nachweispflicht über ausreichende KI-Kompetenzen (Art. 4 KI-VO) ein. Diese Anforderungen sind in ihrer praktischen Umsetzung jedoch weitgehend unkonkret und lassen bislang Interpretationsspielraum hinsichtlich der konkreten Ausgestaltung der Schulungsmaßnahmen.
Der EU AI Act verpflichtet Unternehmen ab Februar 2025 zur Schulung ihrer Mitarbeiter und führt eine Nachweispflicht über ausreichende KI-Kompetenzen (Art. 4 KI-VO) ein.”
KI-Kompetenz kann dabei als Kenntnis und Verständnis im Umgang mit KI beschrieben werden und inkludiert darüber hinaus auch das Wissen über Chancen, Risiken und daraus resultierende potenzielle Schäden. Neben den technischen Fähigkeiten, sind aber auch rechtliche und ethische Kenntnisse wichtig, um im Arbeitsleben fundierte Entscheidungen treffen zu können.
KI-Kompetenzen fördern Innovation und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen, da sie die Effizienz und Produktivität von Mitarbeitern steigern. Künstliche Intelligenz unterstützt beispielsweise bei der Automatisierung wiederkehrender täglicher Aufgaben, sodass man die daraus entstehende freie Zeit für strategischere Arbeit nutzen kann.
Darüber hinaus minimiert ein bewusster Umgang mit künstlicher Intelligenz potenzielle Sicherheitsrisiken, die durch fehlendes Wissen auftreten können, etwa wenn sensible Unternehmensinformationen unbedacht in Tools oder Systeme eingegeben werden. Demnach bedeutet KI-Kompetenz mehr als reine Tool-Nutzung. Es geht um den sinnvollen Einsatz von KI, einem neuen Mindset und der Fähigkeit, KI-Potenziale zu identifizieren und weiterzuentwickeln.
Zwölf Kompetenzfelder für die Zukunft
Die Komplexität der KI-Kompetenz kann durch das sogenannte AIComp-Modell näher erläutert werden. Laut dem AIComp-Modell lassen sich KI-Kompetenzen demnach in zwölf Kompetenzfelder unterteilen, die sich in den drei Dimensionen Arbeit & Aufgabe, Persönliche Entwicklung und Organisation & gesellschaftliches Umfeld widerspiegeln. Das eigene Kompetenzprofil besteht demnach aus den folgenden Kompetenzen:
1. Aktivitäts- und Umsetzungskompetenz
2. Systemdesignkompetenz
3. Kreative Problemlösekompetenz
4. Kritische digitale Kompetenz
5. Entscheidungskompetenz
6. Selbstwirksamkeit
7. Kritisches Denken
8. Aktive Steuerungsfähigkeit
9. Selbstbestimmtheit
10. Ethische Kompetenz
11. Kooperationskompetenz
12. Kommunikationskompetenz
Von Einzeltrainings zur Lernarchitektur
Wer das Potenzial von KI-Kompetenzen im eigenen Unternehmen vollständig ausschöpfen und KI strategisch nutzen möchte, muss verstehen, dass KI-Kompetenz multidimensional ist. Um ein solches Kompetenzprofil entwickeln zu können, sind systematische Lernarchitekturen essenziell. KI-Kompetenz entsteht nicht nur durch ein einziges Training, sondern durch strukturierte, aufeinander aufbauende Lernmodule, die verschiedene Kompetenzdimensionen berücksichtigen.
Dieser Kompetenzaufbau erfolgt jedoch nicht automatisch. Zwar können sich Mitarbeiter Wissen über künstliche Intelligenz selbst aneignen, doch ohne strategische Verankerung bleibt der Fortschritt oft fragmentiert. Unternehmen stehen deshalb vor der Verantwortung, Qualifizierung gezielt zu steuern und die nötigen Rahmenbedingungen zu schaffen. Einzeltrainings können dabei zwar einen schnellen Einstieg ermöglichen, reichen jedoch nicht für einen langfristigen und nachhaltigen Kompetenzaufbau aus.
“KI-Kompetenz entsteht nicht nur durch ein einziges Training, sondern durch strukturierte, aufeinander aufbauende Lernmodule, die verschiedene Kompetenzdimensionen berücksichtigen.”
Eine etablierte Trainingskultur im KI-Bereich existiert bislang in vielen Unternehmen noch nicht. Aus unserer Praxis zeigt sich, dass der Aufbau von KI-Kompetenzen häufig nur situativ oder projektbezogen erfolgt und weniger systematisch verankert ist. Umso entscheidender ist es, die Weiterbildung von Mitarbeitern nicht der individuellen Initiative zu überlassen, sondern als strategische Aufgabe des Unternehmens zu verstehen.
Modulare KI-Lernreisen für wachsende KI-Kompetenz
Um KI-Kompetenzen systematisch aufzubauen, braucht es nachhaltige Lernkonzepte. Ein Ansatz dafür ist die Modularisierung. Modularisierung bedeutet im Kern zunächst die Zerlegung einer Gesamtheit in mehrere einzelne Teile. Im Qualifizierungsbereich können Module, als in sich geschlossene Lerneinheiten bezeichnet werden, die ein eigenes, klar definiertes Lernziel haben. Einzelne Module werden zu strukturierten Lernreisen zusammengefügt.
“Um eine Lernreise optimal strukturieren zu können, erfordert es zu Beginn einer Bedarfsanalyse.”
Diese Lernreisen fördern die Weiterentwicklung von Mitarbeitern durch eine Mischung aus Grundlagentrainings, Workshops und spezialisierten Schulungsangeboten für verschiedene Beschäftigungsgruppen. Dies ermöglicht es, neben einem allgemeinen Grundverständnis auch Anwendungsmöglichkeiten im eigenen Arbeitsleben abzudecken. Um eine Lernreise optimal strukturieren zu können, erfordert es zu Beginn einer Bedarfsanalyse. Diese Analyse sollte aufzeigen, welche KI-Systeme im Unternehmen vorhanden sind, wer sie nutzt und welche Kompetenzen in dieser Gruppe vorhanden sind. Dies fördert die Entwicklung von zielgerichteten Trainingseinheiten.
Der Aufbau nachhaltiger KI-Kompetenz ist komplex, da sie sich dynamisch weiterentwickelt, von der eigenen beruflichen Rolle abhängt und darüber hinaus noch regulatorisch relevant ist. Um diese Komplexität nachhaltig bedienen und weiterentwickeln zu können, sind isolierte Trainings weniger geeignet. Denn nachhaltiger Kompetenzaufbau erfordert strukturierte und modulare Lernarchitekturen.
