KI-Strategie: Kompetenzaufbau von Mitarbeitenden als Schlüssel

Die strategische Bedeutung von KI für Unternehmen

Künstliche Intelligenz markiert eine technologische Revolution, vergleichbar mit der Einführung des Internets. Prozesse laufen schneller, Wertschöpfungsketten müssen neu gedacht werden und Unternehmen brauchen neue Fähigkeiten, um die Technologien gewinnbringend einzusetzen. Das alles verändert die Spielregeln des Wettbewerbs: Datengetriebene Geschäftsmodelle gewinnen zunehmend an Bedeutung. Wer über die relevanten Daten verfügt, definiert die Rahmenbedingungen. Vor allem aber der rechtzeitige Aufbau von KI-Kompetenzen ist massgebend, ob Unternehmen den Wandel aktiv gestalten oder von Wettbewerbern überholt werden. Firmen, die jetzt strategisch handeln und KI clever nutzen, sichern sich ihre Marktposition.

Doch eine zukunftsfähige KI-Nutzung geht über die Einführung einzelner Tools hinaus. Sie erfordert eine gut durchdachte Strategie: Einen unternehmensweiten Ansatz, der auf die Unternehmensziele einzahlt und in Prozesse, Struktur und Kultur eingebettet ist. Dazu gehören Definition von KPIs, um Fortschritte messbar zu machen, und ein Risikomanagement. Teil des Risikomanagements ist die Wahl des KI-Anbieters: Unternehmen sollten genau prüfen, welche Daten dieser wo verarbeitet und wie der Schutz vertraulicher Informationen gewährleistet ist. Die Grundlage, um KI erfolgreich im Unternehmen zu verankern, ist jedoch ein Change-Management, das die Mitarbeitenden und Ihre Skills in den Fokus stellt.

KI-Kompetenz als Erfolgsfaktor

KI entfaltet ihr ganzes Potenzial erst, wenn Menschen sie verstehen und richtig einsetzen. Eine KI-Strategie funktioniert also nur, wenn die Belegschaft weiss, wie sie KI richtig einsetzt. Aktuelle Zahlen zeigen aber dringenden Handlungsbedarf: 71 % der Unternehmen geben mangelndes Wissen als Hürde bei der Einführung von KI an. Trotzdem planen derzeit nur etwa 28 %, bald KI-Trainings anzubieten. Und das, obwohl ab August 2026 die EU-KI-Verordnung alle, die KI-Systeme nutzen, zu ausreichender KI-Kompetenz verpflichtet.

Vom ungewollten Abfluss sensibler Daten in öffentliche Tools über manipulative Ergebnisse bis hin zu Sicherheitslücken durch unautorisierte Anwendungen – KI-Schulungen minimieren solche Risiken. Gleichzeitig fördert Weiterbildung die Mitarbeiterbindung: Studien zeigen, dass Beschäftigte länger im Unternehmen bleiben, wenn sie neue Skills erwerben können. Mitarbeitende müssen nicht zu Data Scientists werden, aber sie brauchen ein fundiertes Verständnis der Funktionsweise, Chancen, Gefahren und Grenzen von KI. Klare Verantwortlichkeiten und verbindliche Regeln gehören ebenso dazu.

Auch auf Führungsebene fehlt die KI-Kompetenz (Quelle)

KI-Weiterbildung nachhaltig implementieren

Sie sehen, Schulung ist kein Nebenschauplatz, sondern zentraler Baustein einer KI-Strategie. Damit Weiterbildungsinitiativen nicht nur kurzfristig Wissen vermitteln, sondern langfristig Kompetenzen aufbauen, braucht es einen klar strukturierten, messbaren und praxisnahen Schulungsplan. Er definiert Ziele, legt Verantwortlichkeiten fest und beschreibt Prozesse, die den Aufbau von KI-Kompetenzen systematisch unterstützen. Dabei sind drei Dimensionen besonders relevant:

Strategische Ausrichtung

KI-Schulungen sollten einen messbaren Beitrag zur Personal- und Organisationsentwicklung leisten. Dies gelingt, wenn sie an den übergeordneten Unternehmenszielen ausgerichtet sind und einen messbaren Mehrwert liefern. Eine gezielte Priorisierung beim Rollout ist sinnvoll. Beispielsweise, indem Sie zunächst Schlüsselpositionen oder Teams schulen, die besonders viel mit KI arbeiten. Klare Erfolgskriterien schaffen Transparenz. Dazu gehören quantitative Kennzahlen wie die Nutzungshäufigkeit neuer Tools ebenso wie qualitative Indikatoren, beispielsweise ein verbessertes Verständnis von Prozessen.

Operative Umsetzung

Am Anfang steht eine präzise Ist-Analyse: Wo kommt KI im Unternehmen bereits zum Einsatz und wo besteht Potenzial für neue Anwendungen? Diese Bestandsaufnahme bildet die Grundlage für die Auswahl geeigneter Schulungsformate – vom e-Learning über Präsenz-Workshops bis hin zu praxisnahen Pilotprojekten. Bei der schnellen Entwicklung der KI-Landschaft ist eine regelmässige Aktualisierung der Inhalte unerlässlich. Passen Sie Formate zudem an die unterschiedlichen Vorkenntnisse und Arbeitsrealitäten an und setzen Sie Lerninhalte abteilungsübergreifend ein, um Synergieeffekte zu nutzen.

Kulturelle Verankerung

Technisches Verständnis allein reicht nicht aus, um KI erfolgreich im Unternehmensalltag zu etablieren. Es braucht eine Lernkultur, die Offenheit für Neues fördert: Mitarbeitende verstehen Lernen als einen positiven, kontinuierlichen und teamorientierten Prozess. Verankern Sie KI-Schulungen als festen Bestandteil in Fach- und Führungstrainings, um den kontinuierlichen Kompetenzaufbau zu sichern. Ein LMS bündelt alle Inhalte an einem zentralen Ort, erleichtert ihre regelmässige Aktualisierung und macht Lernfortschritte jederzeit transparent nachvollziehbar.

Bewährte Ansätze für wirksame KI-Trainings

KI-Schulungen wirken am besten, wenn Theorie und Praxis ineinandergreifen und Inhalte gezielt auf den Arbeitsalltag zugeschnitten sind: Grundlagen-Trainings schaffen ein einheitliches Wissensniveau und eignen sich ideal für die Einführung neuer KI-Tools oder Schulungen zu Datenschutz. E-Learnings bieten sich besonders an:  Sie sind skalierbar, mehrsprachig und standortübergreifend einsetzbar. Zudem gibt es eine breite Auswahl an vorgefertigten Kursen zu digitalen Kompetenzen. Da sich KI-Technologien rasant entwickeln, empfiehlt sich ergänzend ein Autorentool: Damit passen Sie Inhalte jederzeit an, unabhängig von externen Dienstleistenden. Idealerweise funktioniert es mit aber auch ohne KI, um sensible Kursinhalte zu schützen. 

Für den Praxistransfer haben sich On-the-Job-Trainings bewährt. Sie verknüpfen den Einsatz der im Unternehmen genutzten KI-Tools direkt mit konkreten Projekten, internen Innovationslaboren oder Job-Shadowing-Formaten. So entsteht anwendungsbereites Wissen, das unmittelbar in bestehende Prozesse einfliesst. Ergänzend können rollenbasierte Module die Relevanz erhöhen, indem sie Inhalte gezielt auf die Anforderungen einzelner Funktionen – etwa im Marketing, in der Entwicklung oder im Kundenservice – zuschneiden. Realistische Simulationen und Use Cases schliesslich stärken die Entscheidungssicherheit und fördern den sicheren Umgang mit Risiken, insbesondere im Hinblick auf Governance-Vorgaben und interne Standards.

Diesen Artikel haben wir für das eLearning Journal geschrieben.