Generative KI ist in Unternehmen angekommen, aber selten so, wie es im Hype erzählt wird. Zwischen vorsichtigem Ausprobieren, berechtigter Skepsis und echtem Arbeitsdruck brauchen Mitarbeitende keine neue Showbühne, sondern Klarheit: Was ist sinnvoll, was ist riskant und was muss ich eigentlich können? Genau dafür haben wir einen KI-Skillcheck entwickelt.
Zwischen Hype und Arbeitswirklichkeit
Wer sich gerade auf LinkedIn bewegt, könnte leicht glauben, dass die Zukunft der Arbeit längst verteilt ist. Hier ein Tool-Stack, dort ein Systemprompt, dazwischen eine Automatisierung und schon klingt es so, als ließen sich ganze Aufgabenpakete fast von allein erledigen. Die Botschaft dahinter ist oft dieselbe: Wer das noch nicht macht, ist spät dran.
Unsere Erfahrung in Projekten ist deutlich weniger drastisch. Dort treffen wir viel häufiger auf Menschen, die irgendwo zwischen vorsichtigem Ausprobieren, gelegentlicher Nutzung und klarem Abstand stehen. Nicht aus Bequemlichkeit, sondern weil sie vernünftige Fragen haben: Was passiert mit meinen Daten? Wie verlässlich ist das Ergebnis? Mache ich mich mit so einem Output angreifbar? Und was bedeutet das alles für meine Arbeit, wenn rundherum so getan wird, als könne die Maschine das jetzt schon übernehmen?
Genau an dieser Stelle wird das Thema spannend, denn der entscheidende Unterschied verläuft nicht zwischen „KI-Fans“ und „KI-Verweigerern“. Er verläuft zwischen einer lauten Erzählung von Leichtigkeit und dem echten Arbeitsalltag, in dem Verantwortung, Qualität und Vertrauen eben nicht automatisch mitgeliefert werden.
Ein KI-Führerschein löst noch keinen Knoten
Deshalb macht uns die aktuelle Debatte über KI-Führerscheine nur halb glücklich. Natürlich kann ein solches Format helfen. Es ist sinnvoll, dass Menschen ein Grundverständnis für generative KI entwickeln, Begriffe einordnen und typische Risiken kennen. Aber ein Haken hinter einer absolvierten Schulung löst nicht automatisch die Fragen, die im Alltag wirklich zählen.
Kompetenzen lassen sich trainieren, Vertrauen verschwindet nicht per Teilnahmebestätigung. Skepsis wird nicht kleiner, nur weil jemand einmal gezeigt bekommen hat, wo im Tool der Upload-Button sitzt. Und Verantwortung lässt sich schon gar nicht an ein Zertifikat delegieren.
Bevor Unternehmen also Menschen in Schulungen und Trainings schicken oder externe Leistungen einkaufen, sollten sie zuerst die wichtigere Frage beantworten: Was sollen Mitarbeitende nachher eigentlich konkret können? Erst wenn das klar ist, wird aus Weiterbildung mehr als ein gutes Gefühl.
Was Mitarbeitende wirklich können müssen
Mit genau dieser Frage haben wir uns in der letzten Zeit beschäftigt. Gemeinsam mit unserer Digital Learning Spezialistin Maria und unserem Co-Geschäftsführer Jannis ist daraus ein KI-Skillcheck entstanden, nicht als schöne Folie für den nächsten Strategie-Termin, sondern als Arbeitsinstrument.
Der Skillcheck bündelt 30 Kompetenzen, die aus unserer Sicht jede Person braucht, die mit generativer KI arbeitet. Nicht nur diejenigen, die ohnehin Freude an Prompts, Tools und Automatisierungen haben, sondern ganz normale Wissensarbeiterinnen und Wissensarbeiter, die im Alltag sinnvoll, sicher und professionell mit KI umgehen wollen. Themen wie Datenschutz, Transparenz und menschliche Verantwortung – also genau die Punkte, die Unternehmen auch mit Blick auf den EU AI Act im Auge haben sollten – sind darin bewusst mitgedacht.
Die Kompetenzen verteilen sich auf fünf Bereiche.
1. Aufgaben klären und sicher starten. Dazu gehört, einschätzen zu können, ob KI für eine Aufgabe überhaupt geeignet ist, welches Modell oder welcher Modus passt, wie ein Arbeitsziel geschärft wird, welcher Kontext nötig ist und wie sensible Daten vorab abstrahiert werden.
2. KI gezielt anweisen. Gute Ergebnisse entstehen selten aus Magie. Sie entstehen aus klaren Arbeitsanweisungen, sinnvollen Formatvorgaben, Beispielen, Varianten und iterativer Nachschärfung.
3. Typische Wissensarbeit mit KI erledigen. Hier geht es um Rohentwürfe, Textüberarbeitung, Verdichtung, Meeting-Nachbereitung, Präsentationsvorbereitung, Strukturierungsaufgaben und KI als Sparringspartner.
4. Ergebnisse prüfen und Verantwortung übernehmen. Das ist der Bereich, in dem fachliche Plausibilität, separate Faktenprüfung, das Erkennen von Unsicherheit, sorgfältiges Endredigieren und menschliche Verantwortung zusammenkommen.
5. Sicher und professionell im Unternehmen arbeiten. Wer KI nutzt, muss interne Regeln kennen, KI-Nutzung transparent machen, gute Arbeitsweisen dokumentieren, bewusst auf KI verzichten können und aus Fehlern lernen.
Sieben dieser Kompetenzen haben wir bewusst (und auf Basis des EU AI Acts) als besonders sensibel markiert: Daten sicher aufbereiten, fachliche Plausibilität prüfen, Fakten gesondert prüfen, Unsicherheit erkennen, Verantwortung behalten, interne Regeln einhalten und KI-Nutzung transparent machen.
Ein Arbeitsinstrument statt einer Hype-Folie
Dass das Ganze am Ende in Excel gelandet ist, ist fast schon die passende Pointe. Excel ist selten der Star großer Zukunftserzählungen, aber es hat einen Vorteil, den wir im KI-Kontext gerade sehr schätzen: Es hilft beim Klären.
Mitarbeitende können jede Kompetenz per Dropdown auf einer Skala von 0 bis 3 einschätzen, ihren persönlichen Durchschnitt berechnen und sehen, ob sie eher beim Einstieg, bei Grundkenntnissen, bei selbstständiger Anwendung oder schon bei souveräner Anwendung stehen. Noch wichtiger: Unternehmen können das Profil an ihre eigene Realität anpassen – an ihre eigenen Rollen, Risiken, Freigaben und konkrete Einsatzfälle.
Aus einer abstrakten Debatte wird dadurch plötzlich etwas sehr Konkretes: Wo stehen wir heute? Was erwarten wir eigentlich? Welche Kompetenzen brauchen alle und welche nur bestimmte Rollen?
Warum ein Skillcheck so entlastend wirkt
Sobald klar ist, was erwartet wird, sinkt der Nebel. Menschen müssen nicht mehr raten, woran sie gemessen werden. Sie müssen nicht jedem neuen Wunderprompt hinterherlaufen, nur weil gerade wieder jemand behauptet, damit ließen sich halbe Jobs automatisieren. Und sie müssen sich auch nicht klein fühlen, nur weil andere den Eindruck vermitteln, KI längst vollständig im Griff zu haben.
Der Skillcheck nimmt Druck aus der Debatte, ohne das Thema kleinzureden. Er sagt nicht: Alles halb so wild. Aber er sagt: Wir können dieses Feld strukturieren. Wir können benennen, was wichtig ist. Und wir können Lernen so aufbauen, dass Menschen Orientierung statt Überforderung erleben.
Von der Erwartung zur Entwicklung
Ein Skillcheck ist kein Selbstzweck, er ist die Brücke zwischen Erwartung und Entwicklung. Denn sobald sichtbar wird, welche Kompetenzen fehlen, lassen sich die nächsten Schritte viel sinnvoller wählen.
Manches kann ein Team intern klären, manches funktioniert gut im Selbstlernen. Und manches wird in einem Training leichter – vor allem dann, wenn Menschen nicht nur Funktionen gezeigt bekommen, sondern Fragen stellen, Bedenken aussprechen und die Sache einmal in Ruhe ausprobieren können.
Genau deshalb haben wir darauf aufbauend unsere KI Basis- und KI Advanced-Trainings entwickelt – in vier oder acht Stunden. Nicht, damit am Ende alle in neuen Buzzwords sprechen, sondern damit Menschen in ihrem Arbeitsalltag bessere, sicherere und nützlichere Ergebnisse mit KI erzielen können.
Weniger Show, mehr Vertrauen
Die eigentliche Aufgabe besteht gerade nicht darin, dass alle sofort ganz vorne mitlaufen. Sie besteht darin, dass Menschen verstehen, womit sie arbeiten, was von ihnen erwartet wird und wo sie mit gutem Gewissen anfangen können.
Neue Technologie verlangt nicht nur Können, sie verlangt auch Vertrauen. Und Vertrauen entsteht selten durch Lautstärke. Es entsteht durch Orientierung, Übung und klare Standards.
Genau dafür ist der KI-Skillcheck da: als Werkzeug, das Erwartungen, Verantwortung und Entwicklung zusammenbringt. Und vielleicht ist genau das im Moment die sinnvollste Antwort auf den KI-Hype: weniger Show, mehr Handwerk.
