KI-Skills entstehen nicht im Seminarraum: Wie Unternehmen Lernen in den Arbeitsalltag holen

Wer ein Seminar besucht hat, weiß im besten Fall, welche Möglichkeiten ein KI-System bietet und wo seine Grenzen liegen. Das ist eine wichtige Grundlage. Ob daraus eine Fähigkeit wird, entscheidet sich jedoch später, wenn eine echte Aufgabe auf dem Tisch liegt.

Eine Auszubildende in einer Redaktion kann beispielsweise lernen, mit KI verschiedene Einstiege für einen Beitrag zu entwickeln. Ihre eigentliche Kompetenz zeigt sich aber erst, wenn sie erkennt, welcher Einstieg zum Thema passt, welche Aussage belegt ist und wo die Formulierung mehr verspricht, als die Recherche hergibt.

Ein Mitarbeiter in der Produktion kann sich einen Ablaufplan zusammenstellen lassen. Er muss trotzdem beurteilen, ob die vorgeschlagene Reihenfolge mit den verfügbaren Personen und den tatsächlichen Bedingungen am Drehort vereinbar ist.

Solche Fähigkeiten lassen sich nicht mit einem einzigen Abschlusstest abhaken. Sie wachsen durch Anwendung, Rückmeldung und Wiederholung. Deshalb sollte Weiterbildung nicht erst beginnen, wenn ein vollständiger Lehrplan vorliegt. Sie kann mit einer überschaubaren Aufgabe anfangen, an der ein Team gemeinsam lernt.

Bei der Frage, wie sich solche Lernschritte steuern lassen, hilft mir Evidence-Based Management, kurz EBM. Ich bin in diesem Ansatz zertifiziert und nutze seine Perspektive, um über Fortschritt anders nachzudenken: 

• Was wollen wir erreichen? 
• Welche Annahme steckt hinter unserer Maßnahme? 
• Welche Beobachtung würde uns zeigen, dass wir auf dem richtigen Weg sind?

Ein sorgfältiger Blick auf Forschungsergebnisse zeigt, warum diese Unterscheidung wichtig ist. Eine Untersuchung von Erik Brynjolfsson, Danielle Li und Lindsey Raymond zur Einführung eines KI-Assistenten im Kundensupport wertete in ihrer 2025 veröffentlichten Fassung Daten von 5.172 Beschäftigten aus. Gemessen an der Zahl gelöster Kundenanliegen pro Stunde stieg die Produktivität im Durchschnitt um 15 Prozent. Besonders stark profitierten weniger erfahrene Beschäftigte sowie Beschäftigte mit zuvor niedrigeren Leistungswerten. Bei erfahrenen Beschäftigten und solchen mit hohen Leistungswerten war der Produktivitätseffekt gering. Die Ergebnisse beziehen sich auf ein bestimmtes Werkzeug im Kundensupport eines einzelnen Unternehmens. Sie lassen sich nicht als Versprechen für jede Redaktion oder jedes Unternehmen übernehmen.

Was ich daraus für die Praxis mitnehme: 

Bei Gesprächen über KI-Skills landen wir schnell bei der Frage, wie man bessere Prompts schreibt. Das ist nützlich. Es ist aber nur ein Teil der Fähigkeit, mit KI zu arbeiten.

Wer eine gute Frage formulieren will, muss zunächst verstehen, welches Problem gelöst werden soll. Wer eine Antwort prüft, braucht Fachwissen und ein Gefühl dafür, welche Aussage verdächtig sein könnte. Wer ein Ergebnis veröffentlicht, muss Verantwortung übernehmen und die Zielgruppe im Blick behalten.

Gerade in Medienberufen sind diese Fähigkeiten schwer voneinander zu trennen. Eine KI kann eine Formulierung vorschlagen. Ob sie einer betroffenen Person gerecht wird, einen Sachverhalt angemessen einordnet oder eine unbelegte Behauptung transportiert, müssen Menschen beurteilen.

Dafür sollten Auszubildende und erfahrene Mitarbeitende gemeinsam auf Ergebnisse schauen. Die eine Person bringt vielleicht technisches Verständnis mit, die andere erkennt aufgrund ihrer Berufserfahrung, wo ein Text verkürzt oder eine Quelle unzuverlässig ist. Beide Perspektiven werden gebraucht.

Ausbilderinnen und Ausbilder müssen dafür nicht jede neue Anwendung zuerst beherrschen. Sie können eine ebenso wichtige Rolle übernehmen: Sie schaffen einen Rahmen, in dem Fragen erlaubt sind, Fehler in geeigneten Übungen sichtbar werden und Entscheidungen begründet werden müssen.

Das setzt voraus, dass Lernen nicht nur zusätzlich zum Alltag erwartet wird. Wer möchte, dass ein Team neue Fähigkeiten entwickelt, muss dafür Zeit einplanen. Auch Führungskräfte sollten offenlegen, was sie selbst noch nicht wissen. Das macht aus Unsicherheit kein Defizit, sondern einen Ausgangspunkt für gemeinsames Lernen.

KI-Kompetenz lässt sich nicht allein an die Personalentwicklung delegieren. Die Personalentwicklung kann Angebote schaffen, Grundlagen vermitteln und Austausch organisieren. Ob das Gelernte im Arbeitsalltag einen Platz bekommt, entscheidet sich jedoch auch im Team.

Führungskräfte legen fest, welche Aufgaben Priorität haben. Sie entscheiden mit darüber, ob Menschen Zeit zum Lernen bekommen und ob ein misslungener Versuch offen besprochen werden darf. Sie müssen außerdem klären, welche Grenzen gelten, etwa beim Umgang mit vertraulichen Informationen oder bei der Veröffentlichung von KI-unterstützten Inhalten.

Für mich beginnt gute KI-Führung deshalb nicht mit der Frage, welches Werkzeug als Nächstes eingeführt wird. Sie beginnt bei einer Aufgabe, die für Menschen wichtig ist, und bei der Bereitschaft, die eigene Annahme über eine Verbesserung überprüfen zu lassen.

Das gilt besonders für die Ausbildung. Junge Menschen brauchen die Gelegenheit, neue Technologien kennenzulernen. Sie brauchen genauso die Möglichkeit, an echten fachlichen Fragen zu üben: Was weiß ich? Was weiß ich noch nicht? Welche Quelle trägt meine Aussage? Wann sollte ich eine erfahrene Kollegin hinzuziehen?

Ein Unternehmen, das solche Fragen zulässt und gemeinsam bearbeitet, entwickelt mehr als technische Fertigkeiten. Es stärkt die Fähigkeit seiner Mitarbeitenden, auch dann verantwortungsvoll zu handeln, wenn sich die Werkzeuge weiter verändern.