1. Grundverständnis für KI und ihre Funktionsweise
Ob Sprachmodell, Empfehlungssystem oder automatisierte Analyse: Viele KI-Systeme wirken auf den ersten Blick wie ein „Black Box“-Phänomen. Wer versteht, wie KI funktioniert, etwa durch Trainingsdaten, Wahrscheinlichkeiten und Modellgrenzen, kann Technologien sicherer nutzen und ihre Ergebnisse besser einordnen. Diese Basiskompetenz ist laut EU AI Act künftig sogar rechtlich verpflichtend. Sie gilt unabhängig von der Rolle im Unternehmen.
2. Kritisch-reflexive Urteilskraft
KI-Ergebnisse sind keine objektiven Wahrheiten. Mitarbeitende müssen in der Lage sein, generierte Informationen, Bewertungen oder Entscheidungen kritisch zu prüfen. Woher kommen diese Daten? Welche Verzerrungen sind möglich? Wie transparent und nachvollziehbar ist der Prozess? Diese Fähigkeit ist zentral, um Haftungsrisiken zu vermeiden und ethische Standards einzuhalten.
3. Kommunikationskompetenz in der Mensch-Maschine-Interaktion
KI ist keine Einbahnstraße. Gute Kommunikation, sei es bei Prompting, bei der Ergebnispräsentation oder im Team, ist die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. Wer klar formulieren, Ergebnisse adressatengerecht aufbereiten und Rückfragen stellen kann, ist im Vorteil.
4. Verantwortungsbewusstsein und ethische Sensibilität
Automatisierte Systeme können diskriminieren, benachteiligen oder Prozesse intransparent machen. Deshalb braucht es neben rechtlichem Wissen vor allem Haltung. Mitarbeitende sollten erkennen, wo Risiken bestehen und bereit sein, Verantwortung zu übernehmen. Das Thema Explainable AI (XAI) spielt hier eine wichtige Rolle.
5. Selbstwirksamkeit und Veränderungskompetenz
Die Dynamik von KI verlangt ständige Anpassung. Mitarbeitende, die neue Tools mit Neugier ausprobieren, eigene Fragen stellen und das Gefühl haben, Dinge selbst gestalten zu können, sind nicht nur resilienter. Sie treiben Innovation aktiv mit voran.
6. Kontextbezogenes Domänenwissen
Wie lassen sich KI-Ergebnisse sinnvoll im konkreten Arbeitskontext nutzen? Laut Handelsblatt-Analyse sind Schnittstellenkompetenzen zwischen Fachwissen und Digitalisierung besonders gefragt. Beispiele sind Controlling, HR oder Produktion. Hier liegt ein großes Potenzial für unternehmensspezifische Lernpfade.
KI-Kompetenz aufbauen – wie gelingt das?
Nicht alle Beschäftigten benötigen eine Data-Science-Ausbildung, um sicher mit KI-Systemen umzugehen. Entscheidend sind Weiterbildungsangebote, die sich an den konkreten Aufgaben und Rollen im Unternehmen orientieren – vom Einsteigerkurs bis zur vertieften Anwendungsschulung.
Lecturio unterstützt Unternehmen dabei, genau diese Kompetenzen gezielt aufzubauen. Unsere Online-Weiterbildungen rund um KI, digitale Transformation und rechtliche Rahmenbedingungen sind praxisnah, flexibel und auf unterschiedliche Zielgruppen zugeschnitten. Sie lassen sich problemlos in bestehende Weiterbildungsstrategien integrieren.
Wichtige Erfolgsfaktoren dabei sind:
- praxisnahe Inhalte mit direktem Bezug zum Arbeitsalltag
- flexible Formate (online, hybrid oder arbeitsplatznah)
- rollenspezifische Module für Fachkräfte, Führungskräfte und Schulungsverantwortliche
Ein idealer Einstieg ist der Kurs „Künstliche Intelligenz im Alltag“ von Frank Eilers, der in der Lecturio Business Flat verfügbar ist.
Fazit: KI-Kompetenz ist eine Voraussetzung für Zukunftsfähigkeit
Spätestens mit dem Inkrafttreten des EU AI Acts wird klar, dass Unternehmen nachweisen müssen, wie sie ihre Mitarbeitenden auf den verantwortungsvollen Umgang mit KI vorbereiten. Doch auch unabhängig von regulatorischen Anforderungen lohnt sich die Investition. Sie stärkt Innovation, Effizienz und digitale Souveränität.
