KI-Kompetenzen: KI selbst lernen, wenn Unternehmen nicht schulen | ABC-Z

Nur acht Prozent der deutschen Unternehmen bieten KI-Schulungen für alle Mitarbeiter an. Im internationalen Vergleich ist Deutschland das Schlusslicht in der systematischen KI-Weiterbildung mit der Folge, dass sich Berufseinsteiger und Arbeitnehmer eigenständig mit der neuen Technologie befassen müssen. Wir zeigen, wie das in Eigenregie gelingt und welche Nachweise Personalverantwortliche bei Bewerbungen wirklich anerkennen. Denn es geht nicht darum, wer die meisten Fortbildungen absolviert hat, sondern wer die KI in seinem Fachbereich richtig anwenden kann.

Die ersten beiden Teile der Serie haben gezeigt: Unternehmen erwarten von Mitarbeitern weniger theoretisches Wissen als vielmehr die Fähigkeit, KI-Tools praktisch einzusetzen. Entscheidend ist dabei die Verknüpfung der KI-Kompetenz mit Fachwissen aus dem eigenen Bereich. Erfolgreiche Schulungsansätze setzen auf fachbereichsspezifische Weiterbildungen und interne KI-Champions, die als Multiplikatoren in ihren Teams wirken. Weil deutsche Unternehmen bei der Weiterbildung im internationalen Vergleich zurückfallen, befasst sich der dritte und letzte Teil dieser Serie mit KI-Fortbildungen in Eigenregie.

Dass Eigeninitiative beim KI-Lernen zunehmend wichtiger wird, zeigt sich auch auf dem Arbeitsmarkt: Die Nachfrage nach entsprechenden Kompetenzen steigt, doch das Angebot hinkt hinterher.

Unternehmen suchen verstärkt nach Mitarbeitern mit grundlegenden KI-Kompetenzen sowie spezialisierten KI-Fachkräften, werden aber oft nicht fündig. Das ergibt die Umfrage der F.A.Z. Business Media research unter 104 Personalverantwortlichen deutscher Unternehmen. Kein einziger Befragter gibt an, dass Bewerber die im Unternehmen benötigten KI-Kompetenzen vollständig mitbringen. Nur 18 Prozent berichten, dass Kandidaten die Anforderungen überwiegend erfüllen. Die große Mehrheit erlebt eine Lücke zwischen dem, was gebraucht wird, und dem, was Bewerber können. Dabei geht es um grundlegende Anwendungskompetenzen wie den sicheren Umgang mit KI-Tools im Arbeitsalltag, die Fähigkeit, KI-generierte Ergebnisse kritisch zu prüfen und im eigenen Arbeitskontext anzuwenden.

Auch KI-Spezialisten werden gesucht. Bisher allerdings nur in 28 Prozent der Unternehmen und dann vor allem in großen Betrieben, zeigt die Umfrage. Die Mehrheit gibt an, aktuell noch keine hochspezialisierten Experten für Machine Learning oder die Entwicklung von KI-Systemen zu benötigen. Allerdings steigt die Nachfrage nach diesen Fähigkeiten auf dem gesamten Arbeitsmarkt rapide: Während in Deutschland die Zahl der Stellenausschreibungen für klassische IT-Positionen und MINT-Berufe im dritten Quartal um rund 20 Prozent zurückgegangen ist, wurden im selben Zeitraum knapp 7400 KI-Fachleute gesucht, 51 Prozent mehr als im Vorjahr. Damit ist die Nachfrage nach Spezialisten für Künstliche Intelligenz erstmals größer als nach Spezialisten für Cloud-Computing, dem langjährigen Spitzenreiter. Das zeigt der digitale Jobmonitor der Index-Gruppe. Am stärksten nachgefragt werden Kenntnisse im maschinellen Lernen.

KI-Kompetenzen lohnen sich auch finanziell. Eine globale Studie von PwC zeigt, dass in Branchen, die KI intensiv nutzen, die Gehälter doppelt so schnell wachsen wie in weniger KI-exponierten Bereichen. Arbeitnehmer mit KI-Kompetenzen wie Prompt Engineering verdienen im Durchschnitt 56 Prozent mehr als ihre Kollegen ohne diese Fähigkeiten – und zwar branchenübergreifend.

Und hier geht es nicht nur um hochspezialisierte KI-Entwickler. Die Studie belegt, dass selbst in stark automatisierbaren Jobs die Beschäftigtenzahlen und Gehälter steigen. KI übernimmt Routineaufgaben, sodass Menschen sich auf komplexere, kreativere Tätigkeiten konzentrieren können. Ein Kundenservice-Mitarbeiter etwa löst dank KI-Unterstützung anspruchsvollere Probleme, statt nur Standardanfragen zu bearbeiten. Wer heute grundlegende KI-Kompetenzen aufbaut, verschafft sich messbare Vorteile. Dazu gehören eine höhere Produktivität, bessere Gehälter und Zugang zu wachsenden Jobmärkten, suggeriert die Studie. Dazu analysierte PwC knapp eine Milliarde Stellenanzeigen aus verschiedenen Branchen weltweit.

Das Angebot für KI-Weiterbildungen ist mittlerweile riesig. Neben Unternehmen wie Microsoft, Google, IBM oder Open AI bieten auch viele Universitäten und Forschungseinrichtungen kostenlose Weiterbildungsprogramme für verschiedene Niveaus an. Die Universität Helsinki vermittelt in einem Online-Kurs namens „The Elements of AI“ zum Beispiel grundlegende Kompetenzen zur Problemlösung mit KI sowie Grundlagenwissen über Maschinelles Lernen und Neuronale Netze. Beliebt ist auch der Online-Kurs „AI for Everyone“ des Stanford-Dozenten Andrew Ng, der sich ebenfalls an Anfänger richtet. Im Kursangebot von Elite-Universitäten wie Harvard oder dem Massachusetts Institute of Technology (MIT) werden KI-Interessierte ebenso fündig: von Grundlagen bis zu „Machine Learning and AI with Python“ für Fortgeschrittene mit Programmierkenntnissen.

Eine zentrale Anlaufstelle für deutschsprachige KI-Weiterbildung ist der KI-Campus, eine Lernplattform für Künstliche Intelligenz. Die vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Initiative wird unter anderem vom Stifterverband, dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz und dem Hasso-Plattner-Institut getragen. Die Plattform bündelt kostenlose Online-Kurse, Videos und Podcasts zu KI-Themen – von Einstiegskursen wie „KI-Campus-Original: Einstieg in die Künstliche Intelligenz“ über fachspezifische Angebote für Medizin, Jura oder Journalismus bis hin zu technischen Vertiefungen in Machine Learning oder Natural Language Processing. Darüber hinaus gibt es Mikro-Kurse, die sich gezielt an Berufstätige richten und konkrete KI-Kompetenzen für den Arbeitsalltag vermitteln.

„Heutzutage kann man sich vieles selbst aneignen. Das geht mit den entsprechenden Tools viel schneller als früher“, sagt Frank Hensgens, der deutsche Geschäftsführer der Jobplattform Indeed. Er habe beobachtet, dass Unternehmen vor allem darauf achten, ob jemand die Kompetenz und den Willen mitbringe, sich neues Wissen anzueignen. Auch die KI-Chatbots können beim Lernen helfen. Mit dem richtigen Prompt lassen sich mit ChatGPT, Claude oder Gemini individuelle Lernpläne erstellen, die auf das Lernziel und die verfügbare Zeit angepasst werden. Ein möglicher Prompt könnte lauten:

„Stelle mir alle wichtigen Fragen, um den bestmöglichen Lernplan zum Erwerb von KI-Kompetenzen zu erstellen.“  

Mit diesem Befehl fragt das System von sich aus die wichtigsten Informationen ab, die zum Entwurf des Lernplans gebraucht werden. Das Modell GPT-5.1 von Open AI stellt dem Nutzer als Antwort auf diesen Prompt mehr als 30 Einzelfragen, um herauszufinden, wie ein passender Lernplan aussehen könnte. Die Fragen umfassen etwa den beruflichen Hintergrund, welches Vorwissen der Lernende im Programmieren mitbringt, wie viel Zeit pro Woche investiert werden soll und wie der präferierte Lernstil aussieht.

Der Chatbot liefert dazu anschauliche Beispiele und eine Auswahl an Antwortmöglichkeiten, etwa zur Frage: Was motiviert dich am meisten? Hier kann der Nutzer zwischen „Schnelle sichtbare Ergebnisse“, „Langfristige Karriereperspektive“, „Spaß an Technik/Tüftelei“ oder „Impact: Dinge besser/smarter machen“ wählen. Den erstellten Lernplan kann der Nutzer im Nachhinein anpassen oder mit mehr Kontext füttern. Wer einen spannenden Online-Kurs entdeckt hat, kann zum Beispiel Randdaten wie die Kapitel des Kurses und die voraussichtlich veranschlagte Zeite pro Kapitel in den Chatbot einfließen lassen. Niemand muss also bereits ein KI-Profi sein, um die KI als Assistenten für das eigene Lernvorhaben zu nutzen.

Wichtig ist, nicht bei den Grundlagen stehen zu bleiben, sondern das Gelernte auch in der Praxis anzuwenden. Das amerikanische Unternehmen Salesforce bietet einen mehrstündigen kostenlosen Kurs zu KI-Agenten an, der auf die eigene KI-Plattform Agentforce zentriert ist. Und Open AI hat dieses Jahr verschiedene Prompt Packs veröffentlicht, die zeigen, wie Experten aus der Personalabteilung, dem Verkauf oder aus dem Management in ChatGPT prompten. Das kann wiederum eine Inspiration für die Anwendung im eigenen Arbeitskontext sein. Eine ausführlich Liste der besten KI-Kurse für Einsteiger und Führungskräfte finden Sie hier.

KI zu verstehen ist zentral, um ihren Output bewerten zu können. Denn nicht jeder, der KI-Tools nutzt, wendet sie auch sinnvoll an. Ein internationales Forschungsteam hat sogar herausgefunden, dass Menschen umso aufgeschlossener dafür sind, KI intensiv zu nutzen, je weniger sie über die Funktionsweise der Technologie wissen. Denn Laien zeigten sich von der „Magie“ der Systeme stärker beeindruckt als KI-Profis. In der Studie mit 234 Studierenden mussten die Teilnehmer zunächst einen KI-Kompetenztest absolvieren und dann angeben, ob und inwiefern sie KI-Tools für ihre Hausarbeit einsetzen würden. Je schlechter die Studierenden im Kompetenztest abschnitten, desto offener waren sie dafür, KI-Tools intensiv zu nutzen. Und das, obwohl sie die KI für weniger leistungsfähig und ethisch einstuften als KI-affine Probanden.

Diese Erkenntnis hat weitreichende Konsequenzen für die Praxis. Denn wer KI-Systeme nutzt, ohne ihre Funktionsweise und Grenzen zu verstehen, produziert mit hoher Wahrscheinlichkeit schlechte oder fehlerhafte Ergebnisse. „Ich habe folgendes Szenario schon öfters erlebt: Junge Mitarbeiter erstellen mit KI-Tools beeindruckende Präsentationen in hoher Geschwindigkeit“, berichtet Martin Allerchen, Arbeitsdirektor und Geschäftsführer des Schokoladenherstellers Lindt & Sprüngli Deutschland. Doch oft stelle sich heraus, dass sie die Inhalte nicht wirklich durchdrungen haben. „Mit KI entstehen so Dinge, die nach Qualität aussehen, aber keine sind, weil der Mensch sie nicht verinnerlicht hat und sie deshalb in Diskussionen nicht standhalten“, sagt Allerchen. „Oberflächliche KI-generierte Ergebnisse führen zu Enttäuschungen, die ich als Führungskraft dann auffangen muss.“

KI könne zwar die Produktivität erhöhen, sei aber kein Ersatz für echtes Fachwissen, sagt Allerchen. Diese Erkenntnis bestätigt eine aktuelle Studie der Harvard Business School und der Stanford University. Die Forscher untersuchten, inwieweit generative KI Menschen befähigt, Aufgaben außerhalb ihres Fachgebiets zu erledigen. In einem Feldexperiment sollten drei Gruppen von Beschäftigten eines britischen Großunternehmens Marketing-Artikel verfassen: Web-Analysten, die diese Aufgabe regulär übernehmen, Marketing-Spezialisten aus angrenzenden Bereichen sowie fachfremde Technologie-Spezialisten wie Softwareentwickler.

Das Ergebnis zeigt die Grenzen des KI-gestützten Wissenstransfers: Während die Marketing-Spezialisten mit KI-Unterstützung qualitativ mit den Profis mithalten konnten, blieben die Artikel der Tech-Mitarbeiter trotz KI-Hilfe deutlich hinter den anderen Gruppen zurück. Ohne Domänenwissen fehlte den fachfremden Nutzern das Urteilsvermögen, um KI-Ergebnisse zu veredeln: Sie übernahmen Vorschläge unkritisch oder veränderten sie nach persönlichen Vorlieben, die fachlich nicht zielführend waren. Die Studie definiert diese Grenze als „GenAI-Wall“ – jenen Punkt, an dem KI die Wissenslücken zwischen Experten und Laien nicht länger sinnvoll überbrücken kann.

Generative KI verändert so die Jobprofile: Innerhalb eines Fachgebiets können Beschäftigte mit KI-Unterstützung ein breiteres Aufgabenspektrum abdecken, sodass weniger Hyper-Spezialisierung auf einzelne Nischen nötig wird. Allerdings bleibt tiefes Fachwissen die Voraussetzung dafür, KI-Tools produktiv einzusetzen. Doch wie lässt sich diese Kombination aus KI-Kompetenz und Fachwissen im Bewerbungsprozess nachweisen?

Der Rat der Personalverantwortlichen lautet: Wer sich KI-Kompetenzen angeeignet hat, sollte das auch sichtbar machen. Bei der Frage, welche Nachweise für KI-Kompetenzen relevant sind, zeigt die Umfrage der F.A.Z. Business Media research ein klares Bild: 62 Prozent der Personalverantwortlichen stufen den Nachweis praktischer Projekterfahrung als relevant ein, mehr als jede andere Form der Qualifikation. Sie wollen sehen, dass Bewerber KI-Tools in echten Arbeitskontexten eingesetzt und damit konkrete Probleme gelöst haben.

Formale Zertifikate von Weiterbildungsanbietern (44 Prozent), Hochschulabschlüsse mit KI-Schwerpunkt (43 Prozent) für spezialisierte Tätigkeiten und Teilnahmebescheinigungen von Workshops oder Seminaren (40 Prozent) folgen mit deutlichem Abstand. Entscheidend ist nicht, wie viele Kurse jemand absolviert hat, sondern ob er oder sie die erworbenen Fähigkeiten tatsächlich anwenden kann. Wer beispielsweise in einem Projekt bereits Arbeitsabläufe mit KI optimiert, Datenanalysen automatisiert oder Kundenkommunikation verbessert hat, bringt genau die praktische Erfahrung mit, die Unternehmen suchen.

Knapp ein Drittel der Personalverantwortlichen stuft den Bedarf an KI-Kompetenzen im eigenen Unternehmen bereits als hoch bis sehr hoch ein, zeigt die Umfrage. Im Bewerbungsprozess spiegelt sich das aber kaum wider, zeigen vertiefende Interviews mit den Teilnehmern. Die wenigsten Unternehmen erwähnen KI-Kompetenzen explizit in ihren Stellenausschreibungen oder integrieren das Thema in Bewerbungsgesprächen. Im Umkehrschluss heißt das: Bewerber geben in ihren Unterlagen nichts zu KI-Fähigkeiten an, weil sie nicht wissen, ob diese überhaupt gefragt sind. Und Unternehmen erfahren nicht, welche KI-Kompetenzen Kandidaten mitbringen, weil sie nicht explizit danach fragen.

„Fast keiner unserer Bewerber hat bisher im Lebenslauf oder im Anschreiben mit Kenntnissen über KI oder Automatisierung geworben“, berichtet Mathias Koch, Personalverantwortlicher und Compliance-Beauftragter der Wirtschaftsprüfung und Steuerberatung J+P-Gruppe. Das Unternehmen zählt rund 120 Mitarbeiter, deren Routineaufgaben zunehmend von der KI unterstützt oder teilweise sogar übernommen werden – insbesondere die Recherche und die erste Aufbereitung von Informationen für Mandanten. Koch will Bewerber dazu ermutigen, ihre Erfahrungen mit KI stärker für sich zu nutzen. Wenn jemand im Bereich KI oder Automatisierung eine Fortbildung mache, rate er dazu, das offensiv als Schulungsnachweis dazuzugeben. Oft stelle sich erst im persönlichen Gespräch heraus, dass bei den Kandidaten großes Interesse und auch Erfahrung mit Blick auf die KI vorhanden sei.

Wer sich die Mühe macht, KI-Kompetenzen eigenständig zu entwickeln, sollte damit offensiv umgehen. Das bedeutet: KI-Projekte im Lebenslauf konkret benennen, erworbene Fähigkeiten im Anschreiben mit Beispielen belegen und im Vorstellungsgespräch erklären, wie man die Technologie produktiv einsetzt: Welche Prozesse wurden beschleunigt? Welche Aufgaben effizienter erledigt? Welche neuen Möglichkeiten erschlossen?

KI-Kompetenzen sind kein Nischenthema mehr für IT-Spezialisten. Sie werden zur Grundvoraussetzung in immer mehr Berufsfeldern. Das reicht von der Buchhaltung über das Marketing bis zur Rechtsberatung. Wer heute in diese Fähigkeiten investiert, verschafft sich einen messbaren Vorteil auf dem Arbeitsmarkt. Und wer sie geschickt kommuniziert, signalisiert genau die Eigenschaften, die Unternehmen in einer sich rasant verändernden Arbeitswelt suchen: Eigeninitiative, Lernbereitschaft und die Fähigkeit, neue Technologien produktiv zu nutzen.

Unsere dreiteilige Serie zur Bedeutung von KI-Kompetenzen hat gezeigt: Unternehmen erwarten von ihren Mitarbeitern in erster Linie, dass sie KI-Tools im Arbeitsalltag anwenden können. Doch das allein genügt nicht, um Prozesse nachhaltig zu transformieren. Mindestens ebenso wichtig sind die Fähigkeiten, KI-Ergebnisse kritisch zu hinterfragen sowie die Kompetenz, KI-Wissen mit Fachwissen aus dem eigenen Bereich zu verknüpfen. Lernfähigkeit und soziale Kompetenz müssen aber in gleichem Maße mitwachsen, um in einer immer weiter automatisierten Welt künftig gut aufgestellt zu sein.

Deutsche Unternehmen verspielen aktuell Wettbewerbsvorteile, weil sie zu wenig in gezielte KI-Schulungen investieren. Den Mitarbeitern nur die passenden Tools zur Verfügung zu stellen, reicht nicht als „Weiterbildungsmaßnahme“. Schulungen müssen auf die jeweiligen Fachbereiche zugeschnitten sein. Der KI-Champions-Ansatz, bei dem Mitarbeiter aus den Fachabteilungen zu internen Experten werden, hat sich dazu in der Praxis bewährt.

Bislang herrscht in vielen Unternehmen eine Diskrepanz zwischen Wunsch und Wirklichkeit: Personalverantwortliche geben an, dass Bewerber nicht die benötigten KI-Kompetenzen mitbringen – schreiben diese in Stellenanzeigen aber oft nicht konkret aus. Wer qualifizierte Mitarbeiter gewinnen will, muss klar formulieren, welche Fähigkeiten gebraucht werden. Und Bewerber sollten ihre KI-Erfahrungen offensiver kommunizieren, statt darauf zu warten, dass im Vorstellungsgespräch danach gefragt wird.

Am Ende lohnt sich KI-Kompetenz auch abseits des Arbeitsplatzes. Die gleichen Werkzeuge, die im Büro Prozesse optimieren, lassen sich auch privat einsetzen: zum Sprachenlernen, für personalisierte Trainingspläne oder für kreative Projekte. Wer KI versteht und anzuwenden weiß, gewinnt nicht nur auf dem Arbeitsmarkt, sondern erschließt sich ein mächtiges Werkzeug für lebenslanges Lernen.