Was bedeutet KI-Kompetenz?
KI-Kompetenz bedeutet, KI gut genug zu verstehen, um sie bewusst statt blind einzusetzen. Kompetente Nutzer wissen, dass ein generatives Werkzeug plausible Texte vorhersagt, statt Fakten nachzuschlagen, dass es falsche Aussagen mit großer Sicherheit formulieren kann, dass eingegebene Inhalte gemäß den Bedingungen des Anbieters gespeichert oder verarbeitet werden können und dass die Person, die das Ergebnis versendet, dafür verantwortlich ist.
Der EU AI Act enthält in Artikel 3, Nummer 56 eine formale Definition. Laut der Veröffentlichung auf der Serviceseite der Europäischen Kommission zum EU AI Act bezeichnet KI-Kompetenz „die Fähigkeiten, die Kenntnisse und das Verständnis, die es Anbietern, Betreibern und betroffenen Personen unter Berücksichtigung ihrer jeweiligen Rechte und Pflichten im Rahmen dieser Verordnung ermöglichen, KI-Systeme sachkundig einzusetzen sowie sich der Chancen und Risiken von KI und möglicher Schäden, die sie verursachen kann, bewusst zu werden“.
Universitäten und Schulen verwenden den Begriff weiter gefasst und beziehen auch ein, wie KI Gesellschaft, Lernen und Kreativität beeinflusst. Für Arbeitgeber ist ein engeres, praxisbezogenes Verständnis hilfreich: Kann diese Person fundierte Entscheidungen treffen, wenn sie die KI-Werkzeuge nutzt, die zu ihrer Arbeit gehören?
Wie unterscheidet sich KI-Grundwissen von praktischen KI-Fähigkeiten?
KI-Kompetenz bezeichnet das Verständnis; KI-Fertigkeiten sind das eingeübte Verhalten, mit dem es angewendet wird. Zu wissen, dass Tools Quellenangaben erfinden können, gehört zur KI-Kompetenz. Jede angegebene Quelle zu öffnen, bevor ein Bericht verschickt wird, ist eine Fertigkeit. Jemand kann über das Verständnis verfügen und dennoch in der Anwendung ungeübt sein, etwa die Risiken kennen, aber nicht wissen, wie sich eine hilfreiche Anfrage formulieren lässt.
In Schulungen werden beide am besten gemeinsam aufgebaut. Eine kurze Erklärung dazu, warum Tools Inhalte erfinden, wird besser verstanden, wenn die lernende Person unmittelbar danach eine erfundene Zahl in einem Entwurf erkennen muss. Der Leitfaden zu KI-Kompetenzen behandelt die praktischen Arbeitsweisen ausführlicher.
Was sind die vier Säulen der KI-Kompetenz?
Es gibt keine einzelnen offiziell festgelegten vier Säulen. Wissenschaftliche Rahmenwerke und Bildungsmodelle gliedern KI-Kompetenz unterschiedlich, und der EU AI Act schreibt keine Struktur vor. Für den Arbeitsplatz ist die folgende vierteilige Gliederung eine praktische redaktionelle Einordnung, kein Standard, den Sie einhalten müssen.
Verstehen
Welche Werkzeuge im Einsatz sind, wie sie ungefähr ihre Ergebnisse erzeugen und welche wesentlichen Fehler dabei auftreten können, darunter selbstsicher vorgetragene Falschaussagen, fehlender Kontext und Verzerrungen.
Anwenden
Wie Sie einem Tool den nötigen Kontext geben, geeignete Aufgaben auswählen und innerhalb der freigegebenen Tools und Einstellungen arbeiten.
Bewerten
Wie Sie Ergebnisse mit Quellen abgleichen, Zahlen nachrechnen und erkennen, wenn aus einer Bedingung im Entwurf eine Zusage geworden ist.
Verantwortungsvoll handeln
Welche Informationen in ein Tool eingegeben werden dürfen, wer für das Ergebnis verantwortlich ist und wann eine Aufgabe stattdessen eine qualifizierte Person erfordert.
Was ist ein Beispiel für KI-Kompetenz?
Ein fiktives Geschäft für Outdoor-Ausrüstung, Kestrel Outdoor, hat ein Serviceteam, das mit einem freigegebenen KI-Assistenten Antwortentwürfe erstellt. Ein Kunde fragt, ob er ein vor 40 Tagen gekauftes Zelt zurückgeben kann. Der Servicemitarbeiter Sam bittet das Tool um eine Antwort. Der Entwurf ist freundlich und klar und besagt, dass das Geschäft Rückgaben innerhalb von 60 Tagen akzeptiert. Tatsächlich gilt bei Kestrel eine Frist von 30 Tagen.
Ein Mitarbeiter mit KI-Kompetenz fragt nicht nur, ob die Antwort richtig klingt. Sam weiß, dass das Tool die Richtlinien dieses Geschäfts nicht zuverlässig kennt, wenn sie ihm nicht bereitgestellt wurden. Eine konkrete Zahl im Entwurf ist daher eine Behauptung, die er überprüfen muss. Er prüft die Seite mit den Richtlinien, korrigiert die Frist und ergänzt die dort vorgesehene Möglichkeit, fehlerhafte Ware umzutauschen. Außerdem lässt er die Bestellnummer und die Adresse des Kunden weg, weil laut Teamvorgaben keine personenbezogenen Angaben in das Tool eingefügt werden dürfen.
Ein zweites Beispiel stammt aus dem Finanzbereich. Auf die Frage, warum eine monatliche Kostenposition gestiegen ist, schlägt ein Werkzeug eine Preiserhöhung durch den Lieferanten als Erklärung vor. Die KI-kompetente Fachkraft bemerkt, dass die bereitgestellte Tabelle nur den Kostenanstieg zeigt, nicht dessen Ursache, und hält fest, dass die Ursache noch bestätigt werden muss. Das Profil für generative KI des NIST bezeichnet dieses Risiko als Konfabulation und beschreibt gesondert die Automatisierungsverzerrung: ein übermäßiges Vertrauen in automatisierte Systeme. KI-Kompetenz besteht zu einem großen Teil darin, beiden Tendenzen bewusst entgegenzuwirken.
Möchten Sie sehen, wie das mit einer bestimmten Rolle zusammenhängt?
Geplante Testphase für Teams entdecken ↗Was braucht es für KI-Kompetenz am Arbeitsplatz?
Beschäftigte brauchen fünf Dinge, und nur eines davon ist ein Kurs.
Ein konkret benanntes, freigegebenes Tool
Mitarbeitende müssen genau wissen, welchen Dienst und welches Konto sie für die Arbeit nutzen dürfen und wie sie darauf zugreifen.
Klare Grenzen für die Informationsnutzung
Eine kurze Liste dessen, was in das Werkzeug eingegeben werden darf und was nicht, mit je einem Beispiel und einer Ansprechperson für unklare Fälle.
Ein ehrliches Bild möglicher Fehler
Konkrete Beispiele für selbstsicher vorgetragene Fehler, erfundene Quellen und unbelegte Ursachen aus ähnlichen Arbeitsaufgaben wie den eigenen.
Üben mit Feedback
Aufgaben, bei denen Lernende einen realistischen Fehler erkennen und beheben müssen und Rückmeldungen anhand einsehbarer Kriterien erhalten.
Klare Verantwortlichkeiten
Eine ausdrückliche Regel, dass die Person, die ein Ergebnis versendet oder sich darauf stützt, dafür verantwortlich ist – unabhängig davon, welches Tool den Entwurf erstellt hat.
Was sagt der EU AI Act zur KI-Kompetenz?
Artikel 4 des EU AI Act verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen, Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten und anderer Personen zu ergreifen, die in ihrem Auftrag mit dem Betrieb und der Nutzung von KI-Systemen befasst sind. Laut der Veröffentlichung auf dem Serviceportal der Kommission zum EU AI Act sollen dabei „ihre technischen Kenntnisse, ihre Erfahrung, ihre Ausbildung und Schulung sowie der Kontext, in dem die KI-Systeme eingesetzt werden sollen“ berücksichtigt werden. Außerdem heißt es, die Verpflichtung „verlangt von Anbietern oder Betreibern nicht, für eine bestimmte KI-Kompetenz einzelner Personen zu garantieren“. Dieser Abschnitt bietet allgemeine Informationen und ist keine Rechtsberatung.
Die Fragen und Antworten der Europäischen Kommission zur KI-Kompetenz besagen, dass die Verpflichtung seit dem 2. Februar 2025 gilt. Dort wird erläutert, dass mit Personal die Beschäftigten gemeint sind, während andere Personen auch Auftragnehmer, Dienstleister oder Kunden umfassen können, die im Auftrag der Organisation tätig sind. Ein Zertifikat ist demnach nicht erforderlich; Organisationen können Schulungen oder andere Orientierungsmaßnahmen intern dokumentieren.
Zwei Punkte in diesen Leitlinien sind für gewöhnliche Teams wichtig. Erstens erklärt die Kommission, dass es möglicherweise nicht wirksam ist, sich lediglich auf die Gebrauchsanweisung eines KI-Systems zu verlassen oder Beschäftigte aufzufordern, diese zu lesen. Zweitens geht sie auf ein Unternehmen ein, dessen Beschäftigte ChatGPT für Aufgaben wie das Schreiben von Werbetexten oder Übersetzungen nutzen. Sie erklärt, dass diese Beschäftigten über konkrete Risiken wie Halluzinationen informiert werden sollten. Fällt Ihre Organisation unter die Verordnung, ist auch die allgemeine Nutzung von Chatbots ein relevantes Thema. Lassen Sie von einer qualifizierten Fachperson prüfen, wie die Verordnung auf Ihre Organisation anzuwenden ist.
Als Mindestmaß empfiehlt die Kommission, ein allgemeines KI-Verständnis in der Organisation sicherzustellen, die eigene Rolle als Anbieter oder Betreiber zu prüfen, die Risiken der eingesetzten Systeme zu berücksichtigen und Maßnahmen an den Kenntnisstand der Menschen sowie den Nutzungskontext anzupassen, einschließlich rechtlicher und ethischer Aspekte.
Wie entwickeln Sie einen Rahmen für KI-Kompetenz in einem kleinen Team?
Halten Sie es kurz genug, damit es sich pflegen lässt. Ein Rahmenkonzept für ein Unternehmen mit 30 Beschäftigten kann auf zwei Seiten passen, wenn es beantwortet, wer was für welche Aufgaben nutzt und was jede Gruppe wissen muss.
Werkzeuge und Einsatzmöglichkeiten auflisten
Halten Sie alle freigegebenen KI-Tools und die Aufgaben fest, für die sie derzeit genutzt werden, einschließlich Ihnen bekannter informeller Nutzung.
Personen nach Kontext gruppieren
Unterscheiden Sie zwischen Personen, die interne Notizen verfassen, und Personen, die Kundenanfragen beantworten oder mit personenbezogenen Daten arbeiten. Ihre Anforderungen sind unterschiedlich.
Legen Sie fest, was jede Gruppe verstehen muss
Listen Sie für jede Gruppe die Fehlermöglichkeiten und Regeln zum Umgang mit Informationen auf, die für ihre Aufgaben am wichtigsten sind.
Wählen Sie eine praktische Überprüfung
Wählen Sie pro Gruppe eine kurze Aufgabe, die zeigt, ob jemand dieses Verständnis anwendet, etwa indem eine absichtlich eingebaute Fehlerstelle erkannt wird.
Führen Sie eine einfache Dokumentation
Halten Sie fest, wer welche Schulung oder Übung wann abgeschlossen hat. So liegt ein Nachweis vor, falls Sie einmal danach gefragt werden.
Bei Änderungen an Tools erneut prüfen
Überprüfen Sie den Rahmen, wenn ein neues Tool, eine neue Funktion oder ein neuer Anwendungsfall hinzukommt, nicht nur zu einem festen Termin.
Was sollte eine Schulung zur KI-Kompetenz beinhalten?
Es sollte kurze Erklärungen zu den tatsächlich verwendeten Werkzeugen, Beispiele aus dem eigenen Arbeitsbereich und mindestens eine Aufgabe enthalten, bei der die Teilnehmenden einen Fehler finden und beheben müssen. Ein Video darüber, wie neuronale Netze funktionieren, mag interessant sein. Es verändert aber selten, wie jemand an einem arbeitsreichen Nachmittag eine Kundenantwort erstellt.
Tosheo.ai wird konzipiert, um Teams mit 5 bis 200 Personen diese Art von Schulung anzubieten. Die Produktentwicklung hat noch nicht begonnen; Folgendes ist daher geplant: eine 5-minütige Einstufung, gefolgt von rollenspezifischen, 10 bis 15 Minuten langen Lektionen. Jede endet mit einer praktischen Aufgabe in einem echten KI-Werkzeug, die anhand eines einsehbaren Bewertungsrasters bewertet wird. Führungskräfte sollen Fortschritt und Abschlussstatus statt vollständiger Chatprotokolle sehen. Diese Angaben können auch als Grundlage für einen internen Schulungsnachweis dienen. Es handelt sich nicht um ein Produkt zur Sicherstellung der Regelkonformität und es bescheinigt nicht, dass eine Organisation rechtliche Pflichten erfüllt.
Wann hilft eine Schulung zu KI-Kompetenz nicht weiter?
Wenn Mitarbeitende nicht wissen, welches Tool sie nutzen dürfen oder welche Informationen tabu sind, ist eine Schulung der falsche erste Schritt. Halten Sie zuerst die Grenzen fest und richten Sie dann die Schulung daran aus. Der Leitfaden zu KI-Richtlinien für kleine Unternehmen behandelt diesen Schritt.
Wenn Ihre Organisation ein Hochrisiko-KI-System im Sinne des EU AI Act anbietet oder betreibt, können laut Kommission zusätzliche Maßnahmen über die allgemeine KI-Kompetenz hinaus erforderlich sein. Sich allein auf die Gebrauchsanweisung zu verlassen, reicht nicht aus. Ein allgemeines Schulungsangebot deckt diese Pflichten nicht ab. Sie benötigen gezielte Beratung und systemspezifische Schulungen. Wenn Sie Lektionen in anderen Sprachen als Englisch benötigen, sind auch diese nicht im geplanten Startumfang von Tosheo.ai enthalten.
Quellen und Geltungsbereich
Europäische Kommission, KI-Kompetenz – Fragen und Antworten, 27 July 2026 ↗