Vordenker
Das neue KI-Bildungsparadigma: Wie Führungskräfte die berufliche Weiterbildung transformieren können
Das größte Hindernis für die Einführung von KI ist nicht die Technologie, sondern die Ausbildung. Während Unternehmen sich darum bemühen, die neuesten Large Language Models (LLMs) und generativen KI-Tools zu implementieren, entsteht eine tiefe Kluft zwischen unseren technologischen Möglichkeiten und der Fähigkeit unserer Mitarbeiter, diese effektiv zu nutzen. Es geht nicht nur um technische Schulungen; es geht darum, Lernen im KI-Zeitalter neu zu denken. Erfolgreiche Unternehmen werden nicht unbedingt diejenigen mit der fortschrittlichsten KI sein, sondern diejenigen, die die Ausbildung ihrer Mitarbeiter transformieren und eine Kultur schaffen, in der kontinuierliches Lernen, interdisziplinäre Zusammenarbeit, Vielfalt und psychologische Sicherheit zu Wettbewerbsvorteilen werden.
Die Einführung von KI hat dramatisch zugenommen –McKinseys Bericht „State of AI 2024“ stellte fest, dass mittlerweile 72 % der Organisationen KI nutzen (im Vergleich zu 50 % in den Vorjahren), wobei sich die Nutzung generativer KI in nur zehn Monaten fast verdoppelt hat (siehe Abbildung 1).
Inzwischen hat die Berichte des Weltwirtschaftsforums dass 44 % der Qualifikationen der Arbeitnehmer in den nächsten fünf Jahren beeinträchtigt werden, obwohl nur 50 % über eine angemessene Ausbildung verfügen. Diese Lücke droht das Potenzial der generativen KI einzuschränken. LinkedInDie Studie von bestätigt, dass Unternehmen, die der beruflichen Weiterentwicklung Priorität einräumen, mit 42 % höherer Wahrscheinlichkeit bei der Einführung von KI führend sind.
Abbildung 1: Zunahme der KI-Einführung weltweit
Quelle: McKinseys Bericht „State of AI 2024“
Meine Analyse dazu? Die wichtigsten Fähigkeiten, die es im Bereich KI zu entwickeln gilt, sind Geschäftssinn, kritisches Denken und funktionsübergreifende Kommunikationsfähigkeiten, die eine effektive technische und nicht-technische Zusammenarbeit ermöglichen.
Mehr als technisches Training: KI-Kompetenz als universelle Business-Kompetenz
Echte KI-Kompetenz umfasst die Fähigkeit, zu verstehen, wie KI-Systeme Entscheidungen treffen, ihre Fähigkeiten und Grenzen zu erkennen und kritisches Denken anzuwenden, um die von KI generierten Ergebnisse zu bewerten.
Für nicht-technische Führungskräfte bedeutet dies, ausreichend Verständnis zu entwickeln, um fundierte Fragen zu KI-Investitionen zu stellen. Für technische Teams bedeutet dies, komplexe Konzepte in die Geschäftssprache zu übersetzen und Fachkompetenz aufzubauen.
Wie ich kürzlich bei einer Von Anaconda gehostetes Panel: „Es ist eine Herausforderung, Ihre Mitarbeiter mit neuen Tools auszustatten, die viele Unbekannte bergen. Die schwierige Aufgabe besteht darin, Geschäftssinn und technisches Know-how zu vereinen.“ Diese Kombination schafft eine gemeinsame Sprache, die die Kluft zwischen Technik und Geschäft überbrückt.
Kognitive Vielfalt verstärkt diese Bemühungen, wie bemerkt von McKinseys Bericht „Vielfalt ist noch wichtiger“ 2023 Unternehmen mit vielfältiger Führung berichten von 57 % besserer Zusammenarbeit und 45 % mehr Innovation. Die Förderung kognitiver Vielfalt – das Zusammenbringen unterschiedlicher Denkweisen, Bildungshintergründe und Lebenserfahrungen – ist besonders wichtig für KI-Initiativen, die kreative Problemlösungen und die Fähigkeit erfordern, potenzielle blinde Flecken oder Verzerrungen in Systemen zu erkennen. Wenn Führungskräfte vielfältige Lernökosysteme schaffen, in denen Neugier belohnt wird, fördert dies die KI-Kompetenz.
Die Revolution des selbstgesteuerten Lernens: Neugier fördern als Wettbewerbsvorteil
Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz hilft selbstgesteuertes, erfahrungsbasiertes Lernen den Schülern dabei, den traditionellen Wissenssystemen, die schneller veralten als je zuvor, immer einen Schritt voraus zu sein.
Während des Anaconda-Panels betonte Eevamaija Virtanen, Senior Data Engineer und Mitgründerin von Invinite Oy, diesen Wandel: „Verspieltheit ist etwas, das alle Organisationen in ihre Kultur integrieren sollten. Geben Sie Ihren Mitarbeitern den Raum, mit KI-Tools zu spielen, zu lernen und zu entdecken.“
Zukunftsorientierte Organisationen sollten strukturierte Möglichkeiten für exploratives Lernen schaffen, beispielsweise durch spezielle Innovationszeiten oder interne „KI-Sandboxen“, in denen Mitarbeiter KI-Tools unter entsprechender Kontrolle sicher testen können. Dieser Ansatz berücksichtigt, dass praktische Erfahrung oft über formale Schulungen hinausgeht.
Kollaborative Wissensnetzwerke: Neue Wege des Lernens in Organisationen
Die Komplexität von KI-Implementierungen erfordert unterschiedliche Perspektiven und einen funktionsübergreifenden Wissensaustausch.
Lisa Cao, Dateningenieurin und Produktmanagerin bei Datastrato, betonte dies während unseres Panels: „Dokumentation ist der Sweet Spot: Sie schafft einen gemeinsamen Ort, an dem Sie kommunizieren können, ohne mit technischen Details überlastet zu werden, und an dem Sie die Lehrinhalte wirklich auf Ihr Publikum zuschneiden können.“
Dieser Wandel betrachtet Wissen nicht als individuell erworben, sondern als kollektiv konstruiert. Deloittes Forschung offenbart eine Kluft zwischen Optimismus in der Führungsebene und den Mitarbeitern an vorderster Front hinsichtlich der Implementierung von KI und unterstreicht die Notwendigkeit einer offenen Kommunikation über alle Organisationsebenen hinweg.
Strategischer Rahmen: Das AI Education Maturity Model
Um Organisationen bei der Bewertung und Weiterentwicklung ihres Ansatzes zur KI-Ausbildung zu unterstützen, schlage ich ein Reifegradmodell für die KI-Ausbildung vor, das fünf Schlüsseldimensionen identifiziert:
- Lernstruktur: Entwicklung von zentralisierten Schulungsprogrammen zu kontinuierlichen Lernökosystemen mit mehreren Modalitäten
- Wissensfluss: Übergang von isoliertem Fachwissen zu dynamischen Wissensnetzwerken, die die gesamte Organisation umfassen
- KI-Kompetenz: Erweiterung vom technischen Spezialisten zur universellen Alphabetisierung mit rollengerechter Tiefe
- Psychologische Sicherheit: Übergang von risikoscheuen Kulturen zu Umgebungen, die Experimente fördern
- Lernmessung: Von Abschlussmetriken zu Indikatoren für Geschäftsauswirkungen und Innovation
Organisationen können dieses Framework nutzen, um ihren aktuellen Reifegrad zu bewerten, Lücken zu identifizieren und strategische Pläne zur Weiterentwicklung ihrer KI-Schulungskompetenzen zu entwickeln. Ziel sollte es sein, die richtige Balance zu finden, die Ihren organisatorischen Prioritäten und KI-Ambitionen entspricht, und nicht nur in allen Kategorien zu glänzen.
Wie Abbildung 2 zeigt, erzielen unterschiedliche Ansätze der KI-Bildung unterschiedlich schnell positive Ergebnisse. Investitionen in psychologische Sicherheit und kollaborative Wissensnetzwerke zeigen zwar möglicherweise erst später Ergebnisse, erzielen aber letztlich deutlich höhere Renditen. Dieser Mangel an unmittelbaren Ergebnissen könnte erklären, warum viele Organisationen mit KI-Bildungsinitiativen Schwierigkeiten haben.
Abbildung 2: ROI-Zeitleiste für KI-Bildung.
Quelle: Claude, basierend auf Daten aus dem LinkedIn Workplace Learning Report 2025, Deloittes State of Generative AI in the Enterprise 2025 und McKinseys The State of AI in 2024.
Verändern Sie Ihren Ansatz zur KI-Bildung
Befolgen Sie diese drei Schritte, um Ihr Unternehmen auf KI-Kompetenz vorzubereiten:
- Bewerten Sie Ihren aktuellen Reifegrad im Bereich KI-Bildung Verwenden Sie das Framework, um Stärken und Lücken zu identifizieren, die behoben werden müssen.
- Schaffen Sie spezielle Räume zum Experimentieren wo Mitarbeiter KI-Tools frei erkunden können.
- Mit gutem Beispiel vorangehen bei der Förderung kontinuierlichen Lernens – 88 % der Unternehmen sind an der Mitarbeiterbindung interessiert, aber nur 15 % der Mitarbeiter sagen, dass ihr Vorgesetzter ihre Karriereplanung unterstützt.
Erfolgreiche Unternehmen setzen nicht nur auf die neuesten Technologien, sondern schaffen auch eine Kultur, in der kontinuierliches Lernen, Wissensaustausch und interdisziplinäre Zusammenarbeit zu grundlegenden Prinzipien werden. Der Wettbewerbsvorteil liegt in der Fähigkeit der Belegschaft, KI optimal zu nutzen.
