KI-Kompetenz wird zur Pflicht
Künstliche Intelligenz ist längst im Arbeitsalltag angekommen. Viele Mitarbeiter*innen nutzen Tools wie ChatGPT, Copilot oder andere Anwendungen ganz selbstverständlich – oft nebenbei und ohne klare Leitlinien. In vielen Organisationen zeigt sich ein ähnliches Bild: Es wird viel ausprobiert, aber Strukturen, Regeln und gezielte Qualifizierung fehlen häufig noch.
Mit dem EU AI Act bekommt das Thema einen neuen Rahmen. KI-Kompetenz ist nicht mehr optional. Sie muss im Unternehmen gezielt aufgebaut werden. Für HR und L&D heißt das: Anforderungen verstehen, Zielgruppen sauber unterscheiden und Qualifizierung so aufsetzen, dass sie im Arbeitsalltag funktioniert.
Was der EU AI Act konkret fordert
Der EU AI Act verfolgt das Ziel, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz sicher und verantwortungsvoll zu gestalten. Für Unternehmen ist dabei besonders relevant, dass Mitarbeiter*innen, die mit KI arbeiten, über ausreichende KI-Kompetenz verfügen sollen.
Im Arbeitsalltag lässt sich das gut in vier Bausteine übersetzen:
- Grundverständnis: Wie (generative) KI grundsätzlich arbeitet.
- Grenzen & Herausforderungen: Wo KI an ihre Grenzen kommt und warum Ergebnisse trotzdem plausibel wirken können.
- Risiken einordnen: z. B. Datenschutz, Urheberrecht und Bias.
- Verantwortungsvoll einsetzen: Ergebnisse prüfen, sensible Inhalte schützen und bei Unsicherheiten passende Rückfragen oder Eskalationswege nutzen.
Wichtig ist: Es geht nicht darum, alle zu technischen Expert*innen zu machen. Im Fokus steht eine Kompetenzbasis, die eine sinnvolle und sichere Nutzung im Arbeitskontext ermöglicht. Und diese Anforderung betrifft nicht nur Spezialist*innen, sondern grundsätzlich alle Rollen, in denen KI-Tools genutzt oder KI-Ergebnisse weiterverwendet werden.
Wichtig ist: Es geht nicht darum, alle zu technischen Expert*innen zu machen. Im Fokus steht eine Kompetenzbasis, die eine sinnvolle und sichere Nutzung im Arbeitskontext ermöglicht. Und diese Anforderung betrifft nicht nur Spezialist*innen, sondern grundsätzlich alle Rollen, in denen KI-Tools genutzt oder KI-Ergebnisse weiterverwendet werden.
Warum das für viele Unternehmen eine Herausforderung ist
In der Praxis ist KI-Nutzung in vielen Organisationen noch wenig strukturiert. Häufig nutzen einige Mitarbeiter*innen KI sehr aktiv, während andere kaum Berührungspunkte haben. Wissen ist entsprechend ungleich verteilt und hängt nicht selten an einzelnen Personen, die „KI im Team treiben“.
Typische Fragen, die dann sehr schnell auftauchen, sind zum Beispiel:
- Was darf mit KI-Tools im Arbeitskontext überhaupt gemacht werden?
- Welche Daten sind tabu?
- Kann ein Ergebnis einfach übernommen werden oder braucht es einen Qualitätscheck?
- Wer entscheidet, welche Tools genutzt werden dürfen?
Organisationen bewegen sich damit in einem Spannungsfeld zwischen Geschwindigkeit und Innovation auf der einen Seite sowie Sicherheit, Orientierung und klaren Verantwortlichkeiten auf der anderen. Ohne gemeinsame Leitplanken entstehen dann schnell Risiken – von Compliance-Lücken über ineffiziente Nutzung bis hin zu Unsicherheit oder Widerständen in Teams. Der EU AI Act macht deutlich: Diese Themen sollten künftig nicht nur „mitlaufen“, sondern aktiv gestaltet werden.
Die Rolle von L&D: Vom Trainingsanbieter zum Enabler
Für Learning & Development bedeutet das einen Perspektivwechsel. Es geht nicht nur darum, einzelne Trainings anzubieten. Entscheidend ist, Kompetenzaufbau als System zu denken – abgestimmt auf Rollen, tatsächliche Anwendungsfälle und den Arbeitsalltag.
Typische Ansatzpunkte für L&D in diesem Kontext sind:
Bedarfe identifizieren:
KI-Nutzung sichtbar machen.
Zielgruppen differenzieren:
Inhalte nach Rollen zuschneiden.
Lernformate entwickeln:
Alltagstaugliche Formate wählen.
Transfer unterstützen:
Anschluss im Alltag sichern.
Damit wird L&D zum Enabler: als Brücke zwischen Anforderungen, Alltag und tatsächlichem Kompetenzaufbau im Unternehmen.
Zwei zentrale Zielgruppen und ihre unterschiedlichen Bedarfe
Nicht alle Mitarbeiter*innen haben die gleichen Anforderungen im Umgang mit KI. Besonders relevant sind zwei Zielgruppen: Mitarbeiter*innen, die KI im Alltag einsetzen, und Führungskräfte, die den Rahmen dafür gestalten.
Mitarbeitende: KI sinnvoll im Alltag nutzen
Für Mitarbeiter*innen steht die praktische Nutzung im Vordergrund. Typische Inhalte sind Grundlagen generativer KI, Grenzen und Herausforderungen sowie ein alltagstauglicher Umgang mit Datenschutz, Urheberrecht und Bias. Zentral ist außerdem die Frage, welche Anwendungsfälle im eigenen Arbeitskontext sinnvoll sind und wie Ergebnisse so geprüft werden, dass Qualität und Verantwortung gewährleistet bleiben.
Führungskräfte: KI-Integration gestalten
Führungskräfte müssen Orientierung geben und klare Leitplanken schaffen. Im Mittelpunkt stehen dabei die Rolle von Führung im KI-Kontext, der Umgang mit Unsicherheit und Widerständen sowie Governance und Verantwortlichkeiten. Dazu gehört auch, im Team klare Leitlinien zu entwickeln: Was ist erlaubt? Was braucht Freigabe? Und welche Qualitätsstandards gelten für KI-gestützte Ergebnisse?
Was gute KI-Qualifizierung ausmacht
Viele Organisationen starten mit ersten Impulsen. Das ist ein guter Schritt. Wie es danach weitergeht, hängt stark von Rollen, Reifegrad und konkreten KI-Anwendungsfällen ab.
Was in der Praxis häufig hilft:
- Praxisnähe: Orientierung an typischen Situationen aus dem Arbeitsalltag.
- Konkrete Beispiele: wenige, relevante Use Cases statt Rundumschlag.
- Raum für Fragen: weil Unsicherheit normal ist – gerade am Anfang.
- Anschlussfähigkeit: eine nächste Etappe, z. B. Leitlinien, Austauschformate oder eine Auffrischung nach einigen Wochen.
Es geht dabei nicht um „das perfekte Programm“. Es geht um einen Einstieg, der im Alltag funktioniert und Schritt für Schritt stabiler wird.
Von der Pflicht zur Chance
Ja, der EU AI Act ist eine zusätzliche Anforderung.
Organisationen, die KI-Kompetenz systematisch aufbauen, profitieren mehrfach:
- Mitarbeiter*innen nutzen KI sicherer und effektiver.
- Unsicherheit nimmt ab.
- Potenziale werden gezielter erschlossen.
- Risiken werden reduziert.
Konkrete erste Schritte für HR und L&D
Ein pragmatischer Start hilft, um das Thema strukturiert aufzusetzen. In der Praxis haben sich fünf Schritte bewährt:
1. Status quo erfassen
Wer nutzt KI? In welchem Umfang? Für welche Aufgaben?
2. Zielgruppen definieren
Mindestens: Mitarbeitende und Führungskräfte.
3. Mindestkompetenzen festlegen
Was sollte jede Person, die KI nutzt, sicher können?
4. Lernangebote entwickeln oder auswählen
Startet lieber klein und praxisnah, statt auf das perfekte Programm zu warten.
5. Maßnahmen dokumentieren
Was wurde gemacht? Wer hat teilgenommen? Was sind offene Fragen?
Mini-Check für den Start (für HR/L&D):
- Welche KI-Use-Cases sind bei uns bereits Alltag (offiziell oder inoffiziell)?
- Wo sehen Teams gerade die größten Unsicherheiten (Daten, Qualität, Verantwortung)?
- Welche zwei Zielgruppen brauchen zuerst Orientierung: Mitarbeitende, Führung oder beides?
- Was wäre eine sinnvolle „Mindestkompetenz“, auf die wir uns intern einigen können?
Fazit: Was jetzt zählt
Der EU AI Act macht deutlich: KI-Kompetenz wird ein fester Bestandteil moderner Arbeitswelten. Für HR und L&D ist das eine konkrete Aufgabe und gleichzeitig eine Gestaltungschance.
Wenn ihr euch fragt, wie ein strukturierter Aufbau von KI-Kompetenz in eurer Organisation aussehen kann, tauschen wir uns gerne mit euch dazu aus. Ob als digitale Lernprogramme oder umfassende Blended Learning Journey – einen ersten Einblick zu unserem Angebot findest du zum Beispiel hier mit der Journey Future Skill KI.
