EU AI Act: So bauen Unternehmen KI-Kompetenz ohne Overhead auf

Die neue EU-KI-Verordnung verpflichtet Unternehmen dazu, ein „ausreichendes Maß an KI-Kompetenz“ in der Belegschaft sicherzustellen. Gleichzeitig zeigt sich in vielen Organisationen ein Paradox: KI ist längst im Arbeitsalltag angekommen – aber Lernen passiert oft zufällig.

Mitarbeitende nutzen ChatGPT, Copilot und andere Tools für Texte, Recherchen oder Zusammenfassungen, meist informell und ohne klare Leitplanken.

Das ist einerseits ein gutes Signal: Die Offenheit ist da. Andererseits entsteht ein Problem, das künftig nicht nur die Produktivität, sondern auch Compliance betrifft. Denn wer KI nutzt, muss die Ergebnisse beurteilen können, Risiken verstehen und wissen, wo Grenzen liegen, sonst entstehen Fehler, Datenschutzverstöße oder schlicht ineffiziente Arbeit. Die Herausforderung für Unternehmen ist damit klar: KI-Kompetenz wird Pflicht, aber klassische Weiterbildung ist oft zu langsam, zu teuer oder zu generisch. 

Warum KI-Kompetenz kein reines „Trainingsthema“ ist

Viele Organisationen denken bei KI-Kompetenz zuerst an klassische Schulungen: ein Kurs, ein Zertifikat, ein Häkchen. Das Problem ist hier die Erwartung, dass ein einmaliger Kurs automatisch Kompetenz erzeugt. Denn KI ist kein Tool, das man „einmal lernt und dann kann“. Sie verändert Arbeitsweisen laufend, ähnlich wie damals E-Mail, Internet oder Cloud-Tools.

Damit KI wirklich produktiv eingesetzt wird, reicht Folienwissen nicht aus. Kompetenz entsteht erst dann, wenn Mitarbeitende das Gelernte direkt auf ihre eigenen Aufgaben anwenden können: am besten mit konkreten Use Cases, klaren Leitplanken (z. B. Datenschutz) und Feedback im Alltag.

Genau deshalb brauchen Unternehmen einen pragmatischen Einstieg, der schnell Wirkung zeigt. Etwa über kompakte, praxisorientierte Formate, die Mitarbeitende befähigen, KI sicher und sinnvoll im Arbeitsalltag einzusetzen. Entscheidend ist nicht, möglichst viele Trainingsstunden zu sammeln, sondern Kompetenzen dort aufzubauen, wo sie tatsächlich Leistung bringen und Training so zu gestalten, dass es direkt in Umsetzung übergeht.

Welche Fähigkeiten wirklich zählen – und warum nicht alle alles können müssen

Ein häufiger Fehler in der Praxis: Unternehmen springen direkt in „Advanced AI“ (Automatisierung, RAG, Custom GPTs), während im Alltag grundlegende Fähigkeiten fehlen. Sinnvoller ist ein pragmatisches Modell in zwei Stufen.

Für die meisten Rollen reichen solide Basics: Aufgaben gut formulieren können, Ergebnisse kritisch prüfen, Datenschutzgrundlagen verstehen und einschätzen, welches Tool für welchen Zweck geeignet ist. Das ist oft der entscheidende Unterschied zwischen produktiver Nutzung und „KI als Spielerei“.

Darauf aufbauend braucht es in Schlüsselrollen erweiterte Skills: Automatisierung in Workflows, Grundlagen von Kontextanreicherung (z. B. RAG) oder Low-Code-Prototyping. Nicht jede Person muss diese Ebene beherrschen. Aber jede Organisation braucht Menschen, die sie können und sie in Teams tragen.

Kurz gesagt: Basics gehören in die Breite, Advanced Skills in Rollen mit hohem Hebel.

So finden Unternehmen Skill-Gaps ohne Assessment-Marathon

Viele Firmen starten beim Thema Kompetenz mit großen Modellen und aufwendigen Assessments. Das kostet Zeit und liefert oft erst Ergebnisse, wenn die Tools schon wieder anders aussehen. Der schnellere Weg ist pragmatisch.

Statt zu fragen „Wer kann KI?“, hilft die Frage: „Wer nutzt KI bereits im Alltag und in welchem Kontext?“ In vielen Fällen reicht schon ein halber Tag, um zu erkennen, wo KI Nutzen bringt, wo Unsicherheit herrscht.

Im zweiten Schritt werden diese Use Cases nicht nur priorisiert, sondern direkt als Grundlage für eine Potenzialanalyse für den Roll-out genutzt: Wo ist der Hebel groß genug, dass sich ein gezieltes Enablement lohnt? Typischerweise dort, wo Aufgaben repetitiv sind, Kommunikation und Dokumentation viel Zeit kosten oder Informationen strukturiert werden müssen.

Damit daraus schnell Wirkung entsteht, braucht es anschließend eine einfache, skalierbare Enablement-Struktur: firmeninterne AI Ambassador Programme, in denen Mitarbeitende, die KI bereits sinnvoll einsetzen, andere Kolleg:innen anleiten und schulen. Das sorgt für schnelle Hilfe im Alltag und erhöht die Akzeptanz, weil Kompetenz aus den Teams heraus entsteht.

Parallel ist ein enger Austausch zwischen Führungskräften und den eigenen IT-Expert:innen entscheidend. So lassen sich Automatisierungspotenziale, geeignete KI-Tools und sinnvolle Standards früh identifizieren – und anschließend zielgerichtet in die Teams tragen. Der Effekt: Unternehmen investieren nicht in „KI-Training für alle“, sondern schulen Endnutzer:innen genau dort, wo KI im Arbeitsalltag wirklich Effizienzgewinne bringt.

Der wichtigste Hebel: Lernen im Arbeitsfluss

Der größte Effekt entsteht, wenn Lernen nicht zusätzlich „oben drauf“ kommt, sondern in den Arbeitsalltag integriert wird. Das Prinzip lautet: Learning in the Flow of Work.

In der Praxis funktionieren drei Formate besonders gut: Mitarbeitende lernen anhand realer Use Cases aus ihrem Alltag, werden durch kurze Microlearning-Nuggets unterstützt (5–10 Minuten, genau dann, wenn es gebraucht wird) und bekommen Feedback durch interne Expert:innen.

Ein besonders wirksamer Ansatz ist dabei ein AI Ambassador Programm: Mitarbeitende, die KI bereits sinnvoll nutzen, werden befähigt, andere anzuleiten – in ihren Teams, in ihren Prozessen, in ihrer Sprache. Dadurch entsteht schnelle Hilfe im Alltag und eine hohe Akzeptanz, weil es aus der Organisation selbst kommt, nicht als HR-Initiative „von oben“.

So entsteht Skalierung ohne neue Overhead-Teams: Kompetenz wächst dort, wo sie genutzt wird.

Warum KI-Trainings oft scheitern

Dass viele KI-Schulungen verpuffen, liegt selten am Thema, sondern an der Umsetzung. Wenn Trainings zu theoretisch sind, wenn es keine sichere Umgebung zum Ausprobieren gibt oder wenn ein „One-size-fits-all“-Seminar alle Abteilungen gleichzeitig abholen soll, bleibt KI abstrakt.

KI-Kompetenz entsteht nur, wenn Menschen mit echten Aufgaben üben dürfen, Feedback bekommen und Erfolge sichtbar werden. 

KI-Kompetenz nachweisen

Mit Blick auf den EU AI Act reicht künftig eine Teilnahmebestätigung oft nicht aus. Unternehmen brauchen Wege, Kompetenz nachvollziehbar zu machen.

Zertifizierungen von geeigneten, seriösen Anbietern können helfen, vor allem dort, wo regulatorische Sicherheit wichtig ist. Noch praxisnäher ist jedoch ein internes Projektportfolio: Mitarbeitende dokumentieren umgesetzte Use Cases, inklusive Vorgehen, Ergebnis, Learnings und einem kurzen Datenschutz-Check. So entsteht ein evidenzfähiger Nachweis, der gleichzeitig Wissen in der Organisation hält.

KI-Kompetenz ohne Overhead ist machbar, wenn man schlank startet

Unternehmen müssen jetzt handeln – aber sie brauchen dafür keine gigantischen Programme. Der pragmatische Weg ist schlank und wirksam:

KI-Basics in die Breite bringen, Advanced Skills gezielt in Schlüsselrollen aufbauen. Lernen im Arbeitsfluss verankern statt in Seminarblöcken. Und Kompetenz nicht über Zertifikats-Overkill, sondern über echte, dokumentierte Ergebnisse nachweisen.

Wer KI-Kompetenz als strategisches Upskilling begreift, baut nicht nur Compliance auf, sondern langfristig Wettbewerbsfähigkeit.

Autor: Tim Leuthold, Co-Founder & General Manager der WBS CODING SCHOOL