KI-Kompetenzen

Viele Unternehmen investieren in KI-Technologien, doch die Tools allein reichen nicht. Ohne die richtigen Kompetenzen bleiben Potenziale ungenutzt oder KI-Systeme liefern fehlerhafte Ergebnisse. Mitarbeitende müssen wissen, wie sie KI sachkundig einsetzen, wo sie Outputs kritisch hinterfragen sollten und welche ethischen Grenzen gelten. Die EU-KI-Verordnung macht dieses Wissen sogar zur Pflicht. Lesen Sie hier nach, welche KI-Kompetenzen wirklich zählen und wie Sie diese gezielt in Ihrem Unternehmen aufbauen.

KI-Kompetenzen: Das Wichtigste in Kürze

• KI-Kompetenzen bedeuten: Mitarbeitende wenden KI-Tools an, bewerten Ergebnisse kritisch und treffen verantwortungsvolle Entscheidungen im Arbeitsalltag.
• Unternehmen, die ihre Belegschaft nicht in KI schulen, gefährden ihre Wettbewerbsfähigkeit und riskieren, technologische Chancen ungenutzt zu lassen.
• Die EU-KI-Verordnung verpflichtet Unternehmen seit Februar 2025, alle Mitarbeitenden in KI-Kompetenzen zu schulen – unabhängig von Unternehmensgröße oder Branche.
• Das 6-Phasen-Modell strukturiert den Kompetenzaufbau von grundlegendem Verständnis über Pilotprojekte bis hin zur Skalierung im gesamten Unternehmen.
• Menschliche Fähigkeiten wie Empathie, kritisches Denken und Selbstreflexion bleiben unverzichtbar, um KI-Ergebnisse richtig einzuordnen.
• Erfolgreicher Kompetenzaufbau kombiniert verschiedene Lernformate mit Social Learning und nutzt Plattformen für kontinuierlichen Wissensaustausch.

Was sind KI-Kompetenzen?

KI-Kompetenzen umfassen alle Fähigkeiten, die Menschen benötigen, um Künstliche Intelligenz im Arbeitskontext sinnvoll zu nutzen. Dabei geht es nicht primär darum, KI-Systeme selbst zu programmieren. Vielmehr steht im Zentrum, wie Mitarbeitende KI-Tools anwenden, deren Ergebnisse bewerten und in ihre Entscheidungsprozesse integrieren.

Die Bandbreite reicht von einem grundlegenden Verständnis für die Funktionsweise und Möglichkeiten von AI über praktische Anwendungskenntnisse bis hin zur strategischen Einschätzung, wo KI-Einsatz für einen Mehrwert sorgt.

Warum KI-Kompetenzen heute & zukünftig entscheidend sind

Die Frage ist nicht mehr, ob KI in Unternehmen zum Einsatz kommt, sondern wie gut Organisationen darauf vorbereitet sind. Der Aufbau von KI-Kompetenzen entscheidet über den Erfolg oder Misserfolg der digitalen Transformation. Das sind die wichtigsten vier Gründe, warum KI-Kompetenzen jetzt zählen:

1. Wettbewerbsfähigkeit sichern

60 % der Führungskräfte sehen KI langfristig als entscheidenden Wettbewerbsfaktor – doch 86 % nutzen die Technologie bisher gar nicht oder kaum. Der Grund: 79 % geben an, dass es bei den Mitarbeitenden an grundlegenden KI-Kompetenzen mangelt. Diese Zahlen aus der Stifterverband-Studie „KI-Kompetenzen in deutschen Unternehmen” verdeutlichen: Wer seine Mitarbeitenden jetzt schult, verschafft sich einen Vorsprung.

Unternehmen versprechen sich von KI vor allem Effizienzsteigerung (54 %), Innovation und Wachstum (63 %) sowie die Verbesserung von Produkten und Services (70 %), wie der L&D Report 2025 der Haufe Akademie zeigt. Doch ohne die nötigen Kompetenzen bleibt dieses Potenzial ungenutzt und die Konkurrenz zieht vorbei.

2. Effizienz steigern

KI automatisiert nicht nur Routineaufgaben – sie eröffnet auch neue Möglichkeiten für Innovation. Mitarbeitende, die AI sachkundig einsetzen, arbeiten produktiver und können sich auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.

3. Risiken minimieren

KI-Systeme liefern nicht immer korrekte Ergebnisse. Wer Outputs nicht hinterfragt, riskiert fehlerhafte Entscheidungen. Mitarbeitende müssen lernen, KI-Ergebnisse kritisch zu bewerten und menschliches Urteilsvermögen ergänzend einzusetzen.

4. Ethik & Datenschutz gewährleisten

Der verantwortungsvolle Umgang mit KI erfordert ein Bewusstsein für ethische und rechtliche Auswirkungen. Mitarbeitende müssen verstehen, wie AI mit Daten umgeht, wo Bias entstehen kann und welche Datenschutzrichtlinien zu beachten sind.

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Rechtslage: KI-Kompetenzen sind Pflicht

Was lange als freiwillige Weiterbildung galt, wird zunehmend zur rechtlichen Verpflichtung. Die EU-KI-Verordnung (EU AI Act) legt fest, unter welchen Bedingungen Unternehmen KI einsetzen dürfen.

Was Sie zur KI-Schulungspflicht wissen müssen:

• Risikoeinstufung: Die Verordnung unterscheidet zwischen verschiedenen Risikostufen. Für Hochrisiko-KI-Anwendungen gelten strenge Anforderungen.
• Schulungspflicht: Die Pflicht betrifft alle Mitarbeitenden, die KI-Systeme im Arbeitsalltag anwenden – von Anwender:innen in HR, Vertrieb oder Marketing bis hin zu Entwickler:innen und Führungskräften. Je nach Rolle umfassen die Schulungen Grundlagenwissen, technisches Verständnis, Risikomanagement oder Compliance.
• Nachweispflicht: Unternehmen müssen belegen können, dass ihre Mitarbeitenden über die erforderlichen Kompetenzen verfügen. Das erfordert eine strukturierte Dokumentation von Schulungen und Zertifikaten.

Details zur rechtlichen Situation und welche Anforderungen konkret gelten, finden Sie in unserem Blogartikel zur KI-Schulungspflicht.

Das 6-Phasen-Modell für KI-Kompetenzen

KI-Kompetenzen entwickeln sich nicht über Nacht. Das folgende 6-Phasen-Modell zeigt, welche Kompetenzen in welcher Reihenfolge relevant werden – von den ersten Schritten bis zur strategischen Integration.

Die Haufe Akademie unterstützt Sie entlang aller sechs Phasen mit passenden Lösungen für Ihre KI-Kompetenzentwicklung.

Phase 1 Awareness: Wie funktioniert KI?

Mitarbeitende lernen, was Künstliche Intelligenz ist, wie sie funktioniert und wo ihre Grenzen liegen. Ein wichtiger Baustein: Prompt Engineering – die Fähigkeit, KI-Systeme durch präzise Anfragen effektiv zu nutzen.

Phase 2 Strategie: Wo schafft KI Mehrwert?

Führungskräfte und Teams identifizieren konkrete Anwendungsfelder. Wo kann KI Prozesse im Unternehmen verbessern? Welche Potenziale ergeben sich für die Wettbewerbsstrategie? Diese Phase orientiert sich an der Digital- und Geschäftsstrategie.

Phase 3 Governance: Rahmen für sicheren KI-Einsatz schaffen

Bevor Sie KI im Unternehmen großflächig einsetzen, braucht es klare Regelungen.

Zentrale Themen der Governance-Phase:

• Rechtliche Anforderungen: Was schreibt die EU-KI-Verordnung vor?
• Ethische Leitlinien: Wo setzen wir Grenzen beim KI-Einsatz?
• Data Literacy: Wie bewerten wir die Datenqualität und sorgen für den notwendigen Datenschutz?
• Risikomanagement: Welche Risiken birgt der Einsatz und wie minimieren wir sie?

Phase 4 Exploration: Pilotprojekte starten & lernen

In begrenzten Anwendungsbereichen testen Teams KI-Tools und sammeln erste Erfahrungen. Diese Pilotprojekte zeigen, wo die Nutzung tatsächlich einen Mehrwert liefert und wo Anpassungen nötig sind.

In der Exploration-Phase lernen Teams auch, KI-Tools auszuwählen, zu optimieren und Prozesse zu automatisieren.

Tipp: Zweckmäßigkeit des KI-Einsatzes

KI verbraucht erhebliche Ressourcen. Der sogenannte Rebound-Effekt beschreibt das Phänomen, dass Effizienzgewinne durch KI zu einem Mehrverbrauch führen, weil die Technologie häufiger eingesetzt wird. Unternehmen sollten daher kritisch prüfen: Wo schafft KI echten Mehrwert und wo reichen einfachere Lösungen? Mehr dazu in unserem Artikel zur

KI-Nachhaltigkeit

Phase 5 Integration: Eigene KI-Anwendungen entwickeln

Unternehmen entwickeln eigene Anwendungen. Mitarbeitende bauen Kompetenzen auf, um KI-Lösungen unternehmensspezifisch zu gestalten – von der Anpassung bestehender Tools bis zur Entwicklung neuer AI-Anwendungen.

Phase 6 Skalierung: KI-Systeme kontinuierlich weiterentwickeln

In der letzten Phase geht es darum, KI-Systeme kontinuierlich zu verbessern, zu skalieren und an sich verändernde Anforderungen anzupassen. Mitarbeitende etablieren Feedback-Schleifen und optimieren KI-Modelle langfristig.

Empathie schlägt Algorithmus: Was Menschen besser können als KI

KI ersetzt den Menschen nicht und das aus einem einfachen Grund: Künstliche Intelligenz fehlt eine grundlegende menschliche Eigenschaft, nämlich Empathie. Nur Menschen können komplexe soziale und emotionale Zusammenhänge erfassen.

Elliott Masie, E-Learning-Pionier und Leiter des Learning Collaborative, betonte auf der ATD Conference 2025 in Washington die Bedeutung des kritischen Denkens. Seine zentrale Aussage: „Skepsis wird in der KI-Welt zum neuen Skill. Um ihn auszuprägen, braucht es vier Fähigkeiten: Präzision, Zuhören, Empathie, Selbstreflexion.“

Die vier Fähigkeiten für skeptisches Denken beinhalten konkret:

• Präzision: Wer KI-Ergebnisse nutzt, muss lernen, präzise nachzufragen und systematisch zu analysieren. Präzision verbindet analytisches mit kreativem Denken und ermöglicht es, neue Erkenntnisse zu gewinnen, anstatt Outputs blind zu übernehmen.
• Zuhören: Aufmerksames Zuhören bedeutet, über einzelne Datenpunkte hinauszublicken. Es geht darum, den Gesamtkontext zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen, die über rein datenbasierte Analysen hinausgehen.
• Empathie: KI bewertet Sachverhalte oft rein rational – ohne moralische oder emotionale Überlegungen. Empathie ermöglicht es, Situationen aus menschlicher Sicht zu bewerten und Entscheidungen zu treffen, die auch von KI-Ergebnissen abweichen können, wenn der Kontext es erfordert.
• Selbstreflexion: Selbstreflexion schafft ein Bewusstsein dafür, was wir wissen und was nicht. Sie hilft, die eigenen Handlungsgrenzen einzuschätzen und zu entscheiden, wann menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar bleibt.

Wie können Sie KI-Kompetenzen systematisch entwickeln?

KI-Kompetenzen entstehen nicht durch eine einmalige Schulung. Sie entwickeln sich über gezielte Lernformate, kontinuierlichen Austausch und strategisches Kompetenzmanagement.
Erfolgreiche Strategien für die Praxis:

• Lernformate für alle Kompetenzlevel: Einzeltrainings eignen sich für flexibles Lernen, Inhouse-Schulungen für spezifische Bedarfe, E-Learnings für ortsunabhängiges Lernen und Workshops für anwendungsorientierte Praxis.
• Skill Gaps ermitteln und schließen: Strukturiertes Kompetenzmanagement identifiziert Lücken und definiert individuelle Lernpfade, die gezielt an den Anforderungen der jeweiligen Rolle ansetzen.
• Social Learning nutzen: Peer Groups, Communities of Practice und Learning Experience Plattformen schaffen Räume für Austausch. Erkenntnisse aus Pilotprojekten werden dokumentiert, geteilt und für alle nutzbar gemacht.

Haufe Akademie: Ihr Partner für KI-Kompetenzentwicklung

Mit 360° L&D bietet die Haufe Akademie einen ganzheitlichen Ansatz für Learning & Development. Wir verbinden strategische Beratung mit praxisnahen Lernformaten und unterstützen Sie dabei, KI-Kompetenzen entlang des gesamten 6-Phasen-Modells aufzubauen.

Ihr Mehrwert:

• maßgeschneiderte Lösungen, die zu Ihren Zielen passen
• vielfältige Formate (Präsenztrainings, E-Learnings, Hybrid-Formate)
• messbarer Erfolg durch transparentes Reporting
• langfristige Partnerschaft auf dem Weg zur lernenden Organisation

Unsere langjährige Erfahrung in der Personalentwicklung verbinden wir mit aktuellen Trends und fundiertem Know-how im Bereich KI. So schaffen wir gemeinsam die Grundlage für Ihren nachhaltigen Unternehmenserfolg.

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FAQ

Welche KI-Kompetenzen sind für Mitarbeitende am wichtigsten?

Die wichtigsten Kompetenzen umfassen ein grundlegendes Verständnis für KI, praktische Anwendungskenntnisse im Umgang mit KI-Tools sowie die Fähigkeit zur kritischen Bewertung von Ergebnissen. Ergänzend brauchen Mitarbeitende Datenkompetenz und ein Bewusstsein für ethische Aspekte. Je nach Rolle variieren die Anforderungen.

Wie lange dauert es, KI-Kompetenzen aufzubauen?

Grundlagen lassen sich in wenigen Tagen vermitteln. Vertiefte Kompetenzen entstehen über mehrere Monate durch Praxisprojekte und kontinuierliches Lernen. Entscheidend ist ein systematischer Lernpfad, der Mitarbeitende vom Grundverständnis zur kompetenten Anwendung führt.

Müssen alle Mitarbeitenden KI-Kompetenzen erwerben?

Die EU-KI-Verordnung verpflichtet Unternehmen seit Februar 2025, alle Mitarbeitenden in KI-Kompetenzen zu schulen – unabhängig von Unternehmensgröße oder Branche.

Wie weise ich KI-Kompetenzen nach?

Der Nachweis erfolgt durch Zertifikate, Teilnahmebestätigungen und dokumentierte Lernfortschritte. Für rechtlich relevante Schulungen ist eine strukturierte Dokumentation verpflichtend. Ein Learning Management System hilft, Schulungen nachzuweisen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.