Den KI-Schulungsbedarf im Unternehmen ermittelt man durch eine strukturierte Analyse in drei Schritten: Zuerst werden die benötigten KI-Kompetenzen definiert, dann die vorhandenen Fähigkeiten im Team erfasst und schließlich die Lücken priorisiert. Dieser Prozess liefert die Grundlage für gezielte KI-Weiterbildungsmaßnahmen, die tatsächlich wirken. Die folgenden Fragen führen Sie Schritt für Schritt durch diesen Prozess.

Welche KI-Kompetenzen brauchen Unternehmen überhaupt?

Unternehmen brauchen KI-Kompetenzen auf drei Ebenen: Anwendungswissen für den Arbeitsalltag, strategisches Verständnis für Führungskräfte und technisches Grundwissen für IT-nahe Rollen. Nicht jede Person muss alles können. Entscheidend ist, welche KI-Systeme im Unternehmen eingesetzt werden oder geplant sind und welche Rolle dabei welche Funktion übernimmt.

In der Praxis lassen sich KI-Kompetenzen in drei Kategorien einteilen:

• Anwendungskompetenz: Mitarbeitende verstehen, wie sie KI-Tools in ihrem Arbeitsbereich sinnvoll nutzen, Ergebnisse einschätzen und Grenzen erkennen.
• Prozesskompetenz: Führungskräfte und Projektverantwortliche können KI-Einführungen begleiten, Workflows anpassen und Teams durch den Wandel führen.
• Regulatorisches Grundwissen: Besonders relevant für HR und Compliance: Der EU AI Act verpflichtet Unternehmen dazu, bei hochriskanten KI-Systemen, etwa im Recruiting oder bei Scoring-Verfahren, eine Folgenabschätzung durchzuführen. Dieses Wissen muss gezielt aufgebaut werden.

Ein häufiger Fehler ist, KI-Kompetenz ausschließlich als technische Fähigkeit zu verstehen. Tatsächlich ist das Verständnis für Chancen, Risiken und ethische Fragen mindestens genauso wichtig wie das Bedienen eines Tools. Wer den Schulungsbedarf ermittelt, sollte daher alle drei Ebenen im Blick behalten.

Wie analysiert man bestehende KI-Kompetenzlücken im Team?

KI-Kompetenzlücken im Team analysiert man, indem man den Ist-Zustand der vorhandenen Fähigkeiten systematisch mit dem definierten Soll-Zustand vergleicht. Dafür eignen sich Selbsteinschätzungen, strukturierte Interviews und Beobachtungen im Arbeitsalltag. Das Ergebnis zeigt, wo Wissen fehlt und wo Unsicherheiten bestehen.

Ein bewährter Ausgangspunkt ist die Stakeholder-Analyse: Wer ist von der KI-Einführung betroffen? Wer arbeitet direkt mit dem System? Wer trifft Entscheidungen? Wer könnte indirekt betroffen sein? Diese Fragen helfen, die relevanten Gruppen zu identifizieren, bevor man in die Kompetenzanalyse geht.

Für die eigentliche Analyse empfehlen sich folgende Methoden:

• Selbsteinschätzungsbögen: Mitarbeitende bewerten ihre eigenen Fähigkeiten auf einer Skala. Das liefert schnell einen Überblick, hat aber den Nachteil, dass Selbstwahrnehmung und tatsächliches Können voneinander abweichen können.
• Strukturierte Gespräche: Führungskräfte oder HR-Verantwortliche führen kurze Interviews, um konkretes Wissen und Erfahrungen abzufragen. So werden auch versteckte Kompetenzen sichtbar.
• Beobachtung im Arbeitsalltag: Wie gehen Teams heute mit datenbasierten Entscheidungen oder digitalen Tools um? Das gibt Hinweise auf die Lernbereitschaft und den Reifegrad.
• Dialog-Workshops: In moderierten Gesprächsrunden können Mitarbeitende offen benennen, wo sie sich unsicher fühlen und welche Unterstützung sie brauchen. Diese Formate schaffen gleichzeitig Vertrauen und liefern wertvolle Informationen für die Bedarfsanalyse.

Wichtig ist, die Analyse nicht als Prüfung zu kommunizieren, sondern als Grundlage für Unterstützung. Wer Ängste früh ernst nimmt, erhöht die Bereitschaft zur Beteiligung erheblich.

Welche Methoden eignen sich zur Ermittlung des KI-Schulungsbedarfs?

Zur Ermittlung des KI-Schulungsbedarfs eignen sich vor allem partizipative Methoden, die Mitarbeitende aktiv einbeziehen: World-Café-Formate, Appreciative-Inquiry-Ansätze und strukturierte Bedarfsinterviews. Ergänzend helfen Skill-Gap-Analysen auf Basis definierter Kompetenzprofile. Die Kombination aus quantitativen und qualitativen Methoden liefert das vollständigste Bild.

Partizipative Formate für die Bedarfsermittlung

Das World Café ist ein Format, bei dem Mitarbeitende in kleinen, wechselnden Gruppen an verschiedenen Tischen zu Leitfragen diskutieren. Fragen wie „Welche KI-Anwendungen begegnen uns schon heute?“ oder „Wo fühlen wir uns noch unsicher?“ bringen in kurzer Zeit viele Perspektiven zusammen. Am Ende entsteht ein gemeinsames Bild des Schulungsbedarfs, das von den Betroffenen selbst entwickelt wurde.

Appreciative Inquiry ist ein Ansatz, der bewusst nicht nach Defiziten fragt, sondern nach Stärken und Erfolgen. Statt „Was können wir noch nicht?“ steht im Mittelpunkt: „Was gelingt uns bereits gut und wie können wir das mit KI noch ausbauen?“ Diese positive Perspektive erzeugt Energie für Veränderungen, weil Menschen lieber über Möglichkeiten sprechen als über Lücken. In der Praxis läuft dieser Ansatz in vier Schritten ab: Stärken entdecken, gemeinsame Zukunftsbilder entwerfen, konkrete Ideen entwickeln und erste Maßnahmen umsetzen.

Strukturierte Analyse auf Basis von Kompetenzprofilen

Ergänzend zu partizipativen Formaten braucht es eine strukturierte Grundlage: Für jede Rolle oder Funktion wird definiert, welche KI-Kompetenzen relevant sind. Dieses Soll-Profil wird dann mit dem Ist-Zustand verglichen. Das Ergebnis ist eine Kompetenzmatrix, die zeigt, wo Schulungsbedarf besteht und wie dringend er ist. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, wenn das Unternehmen mehrere Abteilungen oder Standorte hat und den Überblick behalten muss.

Wie priorisiert man den KI-Schulungsbedarf nach Dringlichkeit?

Den KI-Schulungsbedarf priorisiert man nach zwei Kriterien: Wie groß ist die Kompetenzlücke und wie hoch ist der Business-Impact, wenn sie nicht geschlossen wird? Rollen, die direkt mit KI-Systemen arbeiten oder Entscheidungen auf Basis von KI-Outputs treffen, haben in der Regel die höchste Priorität.

Eine praktische Priorisierungsmatrix arbeitet mit vier Feldern:

1. Hohe Lücke, hoher Impact: Sofortiger Schulungsbedarf. Diese Gruppen sollten als erste in Weiterbildungsmaßnahmen einbezogen werden.
2. Hohe Lücke, niedriger Impact: Mittelfristiger Bedarf. Schulungen können geplant, aber nicht sofort umgesetzt werden.
3. Kleine Lücke, hoher Impact: Gezielte Vertiefung. Hier reichen oft kurze Lernimpulse oder Peer-Learning-Formate.
4. Kleine Lücke, niedriger Impact: Beobachten. Kein akuter Handlungsbedarf, aber im Blick behalten.

Zusätzlich sollte die Priorisierung berücksichtigen, welche KI-Systeme zuerst eingeführt werden. Wer den Rollout plant, sollte die Schulungsmaßnahmen zeitlich eng daran koppeln, damit Wissen direkt angewendet werden kann und nicht verpufft.

Wer sollte den KI-Schulungsbedarf im Unternehmen koordinieren?

Die Koordination des KI-Schulungsbedarfs liegt idealerweise bei HR, in enger Abstimmung mit der Geschäftsführung und den Fachbereichen. HR kennt die Kompetenzprofile, hat Zugang zu Weiterbildungsformaten und kann die Verbindung zwischen strategischen Zielen und individuellen Lernbedarfen herstellen. Ohne diese Koordinationsrolle entstehen Insellösungen ohne strategischen Rahmen.

In der Praxis scheitert die Koordination oft daran, dass KI reflexhaft an die IT-Abteilung oder eine einzelne KI-verantwortliche Person delegiert wird. Das Ergebnis sind Pilotprojekte, die technisch funktionieren, aber keinen messbaren Business-Impact erzeugen, weil die Mitarbeitenden nicht mitgenommen wurden.

Eine funktionierende Koordinationsstruktur braucht drei Elemente:

• Klare Verantwortung bei HR: HR übernimmt die Gesamtkoordination und stellt sicher, dass Schulungsmaßnahmen mit der Unternehmensstrategie verknüpft sind.
• Multiplikator:innen in den Fachbereichen: Personen, die der Veränderung positiv gegenüberstehen und als Brücke zwischen HR und ihren Teams fungieren.
• Einbindung der Geschäftsführung: KI-Schulung ist keine operative Aufgabe, sondern eine strategische Investition. Ohne Rückendeckung von oben fehlt die Verbindlichkeit.

Für mittelständische Unternehmen ohne eigene HR-Abteilung oder mit begrenzten internen Ressourcen kann es sinnvoll sein, diese Koordinationsrolle temporär extern zu besetzen, etwa über HR-Interim-Lösungen oder HR on Demand.

Wie überprüft man, ob KI-Schulungen tatsächlich wirken?

Die Wirksamkeit von KI-Schulungen überprüft man, indem man vor der Schulung klare Lernziele definiert und danach misst, ob diese erreicht wurden. Relevante Indikatoren sind veränderte Verhaltensweisen im Arbeitsalltag, die tatsächliche Nutzung von KI-Tools und die Selbstsicherheit der Mitarbeitenden im Umgang mit KI-Systemen.

Ein häufiger Fehler ist, Wirksamkeit nur über Zufriedenheitsbefragungen direkt nach der Schulung zu messen. Diese Daten sagen wenig darüber aus, ob das Gelernte tatsächlich angewendet wird. Aussagekräftiger sind:

• Verhaltensbeobachtungen nach 4 bis 8 Wochen: Nutzen Mitarbeitende die KI-Tools tatsächlich? Haben sich Arbeitsabläufe verändert?
• Kurze Reflexionsgespräche: Führungskräfte fragen gezielt nach, was aus der Schulung im Alltag angekommen ist und wo noch Unsicherheiten bestehen.
• Peer-Learning-Runden: Teams tauschen sich regelmäßig aus, was funktioniert und was nicht. Das festigt Wissen und macht Lücken sichtbar.
• Wiederholung der Kompetenzanalyse: Nach einem definierten Zeitraum wird die ursprüngliche Skill-Gap-Analyse wiederholt. So lässt sich der Fortschritt konkret messen.

Wichtig ist auch die emotionale Dimension: Mitarbeitende, die sich durch eine Schulung sicherer fühlen, zeigen das in ihrer Bereitschaft, KI-Tools auszuprobieren und Fehler als Lernchance zu sehen. Diese Haltungsveränderung ist ein starker Indikator dafür, dass eine Schulung nachhaltig gewirkt hat.

Wie wir Sie bei der KI-Weiterbildung im Mittelstand begleiten

Den KI-Schulungsbedarf zu ermitteln, ist ein Prozess, der strategisches HR-Know-how, Methodenkompetenz und ein gutes Gespür für die Menschen im Unternehmen erfordert. Genau hier setzen wir an.

Als HR-Werkstatt unterstützen wir mittelständische Unternehmen dabei, KI-Kompetenzlücken systematisch zu identifizieren und gezielte Weiterbildungsmaßnahmen zu entwickeln, die tatsächlich wirken:

• Strukturierte Kompetenzanalysen für einzelne Teams oder das gesamte Unternehmen
• Moderation von Beteiligungsformaten wie Dialog-Workshops oder World-Café-Runden zur Bedarfsermittlung
• Entwicklung rollenspezifischer Lernpfade, die auf Ihre KI-Einführungsstrategie abgestimmt sind
• Begleitung der Koordinationsrolle von HR, auch als HR-Interim-Lösung für Unternehmen ohne eigene HR-Abteilung
• Wirksamkeitsmessung und Nachsteuerung von Schulungsmaßnahmen

Wenn Sie wissen möchten, wie ein strukturierter Prozess zur Ermittlung des KI-Schulungsbedarfs für Ihr Unternehmen aussehen kann, freuen wir uns auf ein Beratungsgespräch.

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