KI-Kompetenz im Unternehmen aufbauen: Ein realistischer Fahrplan

Vor ein paar Monaten sitze ich in einem Workshop mit einem mittelständischen Team, das seit einem halben Jahr ChatGPT und Copilot im Alltag nutzt. Am Ende bleibt eine Frage offen: Wird das eigentlich richtig genutzt, oder nur viel? Genau diese Lücke zeigt auch die TÜV Weiterbildungsstudie 2026: 56 Prozent der Unternehmen setzen generative KI im Arbeitsalltag ein, aber nur 27 Prozent haben ihre Beschäftigten dafür geschult. 2024 lag dieser Wert noch bei 12 Prozent. Die Nutzung wächst schneller als das Verständnis dafür, was sie eigentlich bedeutet.

Was KI-Kompetenz laut Gesetz bedeutet

Seit Februar 2025 verpflichtet Artikel 4 der EU-KI-Verordnung jedes Unternehmen, das KI-Systeme nutzt, zur Sicherstellung ausreichender KI-Kompetenz bei den eigenen Beschäftigten und bei beauftragten Dienstleistern. Gemeint ist damit die Fähigkeit, ein KI-System sachkundig einzusetzen und seine Chancen, Grenzen und Risiken realistisch einzuschätzen. Ab August 2026 drohen bei Verstößen Bußgelder bis zu 15 Millionen Euro oder 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes.

Das Gesetz gibt einen Rahmen vor, mehr nicht. Wie dieser Rahmen im Alltag gefüllt wird, bleibt jedem Unternehmen selbst überlassen, und genau dort liegt die eigentliche Arbeit. Eine Fortbildung an einem Nachmittag erfüllt die Pflicht auf dem Papier, verändert aber selten, wie im Alltag tatsächlich mit KI umgegangen wird.

Die Lücke, die ich in der Praxis sehe

In der Praxis sehe ich vor allem ein Muster: Kompetenz wird mit Zugang verwechselt. Ein Team bekommt eine Lizenz, vielleicht eine kurze Einführung, und dann gilt das Thema als erledigt. Die Zahlen bestätigen den Eindruck. Bei Großunternehmen ab 250 Beschäftigten haben bereits 49 Prozent geschult, bei kleinen Betrieben mit 20 bis 49 Beschäftigten sind es gerade einmal 21 Prozent. Fast die Hälfte der befragten Unternehmen sieht aktuell keinen Bedarf, obwohl KI-Anwendungen längst im Alltag laufen.

Die internationale Studie "Transformations, Skills and Learning 2026" der Cegos Group liefert dazu einen zweiten Baustein: 68 Prozent der HR-Verantwortlichen sehen KI als wichtigsten Treiber des Kompetenzwandels, aber nur 32 Prozent der Beschäftigten haben bislang ein passendes Weiterbildungsangebot erhalten. 41 Prozent sagen, Trainings kämen zu spät, um im Alltag noch zu wirken. Das deckt sich mit meiner Erfahrung: Wenn Weiterbildung erst reagiert, nachdem sich Aufgaben schon verändert haben, ist sie kein Fahrplan mehr, sondern Nachsorge.

Drei Wege, die ich ausprobiert habe

Für den Aufbau von KI-Kompetenz gibt es keinen einzig richtigen Weg. Drei Muster tauchen in meiner Erfahrung immer wieder auf:

• Der Einmal-Workshop. Schnell umgesetzt, günstig, aber wirkungslos, wenn danach niemand mehr nachfragt. Nur 29 Prozent der Unternehmen haben laut TÜV-Studie überhaupt eine schriftlich fixierte Weiterbildungsstrategie.
• Rollen-differenziertes Lernen. Vertrieb, Buchhaltung und Entwicklung brauchen unterschiedliche Kompetenzen, keinen gemeinsamen Grundkurs. Aufwendiger in der Planung, aber deutlich näher am Alltag.
• Kontinuierliches Lernen im laufenden Projekt. Kein separates Format, sondern Reflexion direkt an der Arbeit, die gerade ansteht. Am wirksamsten, aber auch am schwersten zu organisieren, weil es feste Zeit im Kalender braucht.

Ein realistischer Fahrplan

Was in der Praxis trägt, ist eine Reihenfolge, die klein anfängt und sich erst danach verzweigt:

Die Bestandsaufnahme ist dabei der Schritt, der am häufigsten übersprungen wird, obwohl er am wenigsten kostet. Ohne sie fließt Budget oft in Formate, die am eigentlichen Bedarf vorbeigehen.

Ein Beispiel, wie es typischerweise aussieht, wenn es funktioniert: Ein Marketingteam nutzt KI bereits für Textentwürfe, aber niemand prüft die Ergebnisse systematisch auf Fehler oder veraltete Informationen. Die Bestandsaufnahme deckt genau das auf. Der rollenspezifische Aufbau setzt danach nicht bei der Bedienung an, sondern beim kritischen Gegenlesen von KI-generierten Inhalten, weil dort die eigentliche Lücke liegt. Ein solcher Fall ist ein Beispiel, kein reales Projekt mit Namen, aber genau dieses Muster taucht in unterschiedlichen Branchen immer wieder auf.

Wie lange dauert der Aufbau von KI-Kompetenz im Unternehmen?

Ein belastbarer Grundstand lässt sich in drei bis vier Monaten aufbauen, wenn Bestandsaufnahme und rollenspezifisches Lernen ineinandergreifen. Kompetenz selbst bleibt danach ein laufender Prozess, weil sich sowohl die Anwendungen als auch die Aufgaben ständig weiterentwickeln.

Fazit

Was ich aus den Zahlen und aus der eigenen Praxis mitnehme: KI-Kompetenz entsteht nicht durch eine einzelne Maßnahme, sondern durch einen Rhythmus aus Ausprobieren, Reflektieren und Nachschärfen. Der gesetzliche Rahmen macht daraus eine Pflicht, aber die eigentliche Motivation liegt woanders: Wer die Lücke zwischen Nutzung und Verständnis nicht schließt, arbeitet mit einem Lernpartner, dessen Grenzen im Team niemand richtig einschätzen kann.

Der erste Schritt ist dabei meist klein: eine ehrliche Bestandsaufnahme, wo das eigene Unternehmen wirklich steht, jenseits der gefühlten KI-Affinität Einzelner. Der KI-Readiness-Check hilft, genau diesen Ausgangspunkt in wenigen Minuten zu klären. Wer danach merkt, dass vor allem die Tool-Auswahl hakt, findet weiterführende Gedanken im Artikel KI-Tools für das eigene Unternehmen. Wer eher an der Adoption im Team arbeitet, wird im Artikel KI und Mitarbeiter fündig.

Dieser Text ist mithilfe von Künstlicher Intelligenz entstanden und wurde redaktionell geprüft.