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KI-Skilling

Wie schule ich Mitarbeitende für KI im Arbeitsalltag?

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Warum KI-Schulung zählt

Tools allein verändern nichts. McKinsey 2024: nur 23 % der MA in KI-eingesetzten Firmen können produktiv damit arbeiten. Schulung ist größter Hebel - wichtiger als Tool-Wahl.

Stufe 1: Basics (alle MA)

  • Dauer: 2-4 h pro Person.

  • Inhalt: was sind LLMs, was können sie, was nicht.

  • Prompt-Engineering-Basics.

  • Datenschutz-Regeln (was darf ins Modell, was nicht).

  • Hands-on mit Standard-Tool (ChatGPT, Claude oder Copilot).

  • Format: E-Learning + Live-Q&A.

Stufe 2: Praxis-Trainings

  1. Use-Case-spezifisch pro Rolle.

  2. Marketing: Texte + Bilder + Recherche.

  3. Sales: Lead-Qualifikation + Mail-Sequenzen.

  4. HR: CV-Screening + Onboarding-Material.

  5. Engineering: Code-Assist + Doku.

  6. Operations: Process-Automation + Predictive-Maintenance.

  7. Dauer: 4-8 h, mit echten Aufgaben.

Stufe 3: Power-User-Programme

  • Champion-Modell: 5-10 % der MA als Multiplikatoren.

  • Dauer: 16-40 h.

  • Tiefe: Prompt-Patterns, API-Nutzung, Tool-Auswahl, Workflow-Design.

  • Praktische Projekte über 8-12 Wochen.

  • Externes Coaching + Peer-Learning.

  • Funktion: Helfen + Schulen + Multiplizieren im Team.

EU AI Act: Kompetenzpflicht nach Art. 4

  • Art. 4 gilt seit 2. Feb 2025, unabhängig von der Risikoklasse; die Pflichten aus Kapitel III Abschnitten 1 bis 3, ausgenommen Artikel 6 Absatz 5, ab 2. Dez 2027 (Anhang III) und 2. Aug 2028 (Anhang I).

  • Inhalt: Aufsichts-Pflichten, Risiko-Erkennung, Beschwerden.

  • Schulungen und andere Maßnahmen intern dokumentieren, als Empfehlung.

  • Wiederholung jährlich, als Empfehlung.

  • Mitarbeitende mit Aufsichts-Rolle besonders.

Format-Mix

  • E-Learning für Selbst-Lerntempo.

  • Live-Workshops für Interaktion + Fragen.

  • Hospitationen bei Power-Usern.

  • Communities-of-Practice (Slack-Channel, Lunch-Sessions).

  • Sandbox-Umgebung für Experimente.

Praxis-Methodik

  1. Use-Case-Liste vor Schulung sammeln.

  2. Real-Aufgaben statt abstrakte Beispiele.

  3. Vorher-Nachher-Vergleich (Zeit-Ersparnis).

  4. Prompt-Bibliothek aufbauen.

  5. Erfolgs-Stories teilen.

  6. Feedback-Schleife in Schulung integrieren.

Messung

  • Schulungs-Teilnahme + Abschluss-Quote.

  • Vor-/Nach-Bewertung des Skill-Niveaus.

  • Tool-Nutzungs-Quote nach Schulung.

  • Zeit-Ersparnis pro Use-Case.

  • NPS der Schulung.

  • Kompetenz-Test (optional).

Anti-Patterns

  • Theoretische Schulung ohne Praxis-Anteil - nicht erinnert.

  • Einmal schulen + erwarten dass es haftet.

  • Power-User nicht entlohnt für Multiplikator-Rolle.

  • EU-AI-Act-Schulung als Compliance-Pflicht ohne Substanz.

  • Tools eingeführt, dann erst Schulung geplant.

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