Künstliche Intelligenz ist in vielen Unternehmen längst angekommen. Sie formuliert E-Mails, fasst Dokumente zusammen, unterstützt Programmierer, erstellt Präsentationen oder bereitet Entscheidungen vor. Häufig wurde sie allerdings nicht offiziell eingeführt. Sie war einfach eines Morgens da und hatte bereits ein Benutzerkonto.
Eine professionelle KI-Schulung schafft deshalb mehr als technisches Grundwissen. Sie vermittelt Beschäftigten, wie KI-Systeme sinnvoll eingesetzt, Ergebnisse kritisch geprüft und rechtliche sowie organisatorische Grenzen eingehalten werden. Zugleich unterstützt sie Unternehmen dabei, ihre Verpflichtungen zur Förderung von KI-Kompetenz nach dem AI Act umzusetzen.
Kurz gesagt: Eine gute KI-Schulung verbindet Anwendungskompetenz, Risikobewusstsein und unternehmensinterne Regeln. Sie erklärt nicht nur, was ein KI-System kann, sondern auch, wann man ihm besser noch einmal über die Schulter schaut.
Eine KI-Schulung ist eine strukturierte Qualifizierungsmaßnahme für Personen, die KI-Systeme entwickeln, auswählen, betreiben oder beruflich verwenden. Die Inhalte sollten sich an den eingesetzten Anwendungen, den Aufgaben der Teilnehmenden und den damit verbundenen Risiken orientieren.
Für Beschäftigte im Marketing sind beispielsweise Urheberrecht, Kennzeichnung und der Umgang mit generierten Inhalten besonders relevant. Personalabteilungen benötigen zusätzlich Kenntnisse über Diskriminierungsrisiken und automatisierte Bewerberbewertungen. Wer KI zur Analyse vertraulicher Unternehmensdaten nutzt, sollte wiederum wissen, welche Informationen in ein externes System eingegeben werden dürfen.
Eine einzige Präsentation für alle Abteilungen ist daher selten ausreichend. Gleiche Folien bedeuten noch keine gleiche Kompetenz.
Artikel 4 des AI Act gilt bereits seit dem 2. Februar 2025. Durch den im Juli 2026 in Kraft getretenen Digital Omnibus wurde die Vorschrift allerdings neu gefasst.
Anbieter und Betreiber von KI-Systemen müssen Maßnahmen ergreifen, um die Entwicklung der KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten und weiterer Personen zu unterstützen, die in ihrem Auftrag mit solchen Systemen arbeiten. Dabei sind insbesondere das technische Vorwissen, die Erfahrung, die Ausbildung, der Nutzungskontext und die von der Anwendung betroffenen Personen zu berücksichtigen.
Die aktuelle Fassung verlangt ausdrücklich nicht, dass Unternehmen bei jeder einzelnen Person ein bestimmtes Kompetenzniveau garantieren. Ebenso schreibt der AI Act weder eine bestimmte Schulungsdauer noch eine externe Zertifizierung vor. Die Europäische Kommission weist darauf hin, dass es keine einheitliche Schulungslösung für sämtliche Unternehmen und KI-Systeme gibt.
Das bedeutet jedoch nicht, dass Unternehmen auf Qualifizierung verzichten können. Die Verpflichtung, geeignete Maßnahmen zur Entwicklung von KI-Kompetenz zu ergreifen, besteht weiterhin. Seit August 2026 kann ihre Einhaltung grundsätzlich auch von den zuständigen Marktüberwachungsbehörden kontrolliert werden.
Eine dokumentierte, anwendungsbezogene KI-Schulung ist deshalb ein besonders naheliegender Weg, diese Anforderung praktisch umzusetzen. Ein Teilnahmezertifikat kann den Nachweis unterstützen. Es ist aber nicht die Schulung selbst und ersetzt erst recht kein tragfähiges Kompetenzkonzept.
Die konkreten Inhalte hängen vom Unternehmen und seinen KI-Anwendungen ab. Eine solide Grundschulung sollte jedoch mindestens folgende Themen behandeln:
Entscheidend ist der Bezug zur tatsächlichen Arbeit. Wer KI ausschließlich für Textentwürfe verwendet, benötigt andere Kenntnisse als eine Person, die Bewerbungen bewertet, Produktionsprozesse steuert oder medizinische Daten verarbeitet.
Eine wirksame KI-Schulung beginnt bei konkreten Situationen. Dürfen Beschäftigte einen Kundenvertrag in einen öffentlich zugänglichen Chatbot hochladen? Wer prüft eine automatisch erstellte Marktanalyse? Muss ein KI-generiertes Bild gekennzeichnet werden? Und was passiert, wenn ein System sehr überzeugend eine Antwort erfindet?
Solche Fälle machen deutlich, dass KI-Kompetenz nicht nur aus Prompt-Techniken besteht. Gute Eingaben sind hilfreich. Gute Entscheidungen sind wichtiger.
Für viele Unternehmen bietet sich ein gestuftes Schulungskonzept an:
K11 bietet dafür praxisorientierte KI-Schulungen für Unternehmen als Präsenzveranstaltung, Remote-Schulung, individuelle Firmenschulung oder E-Learning an. Die Inhalte können an Branche, Zielgruppe und vorhandene KI-Anwendungen angepasst werden.
Ein Schulungsnachweis ist sinnvoll, weil er dokumentiert, wer wann zu welchen Themen qualifiziert wurde. Er beantwortet jedoch nicht automatisch die Frage, ob die vermittelten Inhalte zum tatsächlichen Risiko gepasst haben.
Ein Unternehmen sollte deshalb zusätzlich festhalten:
Der Hinweis „Alle haben ein Zertifikat“ ist erfreulich. Bei einer Prüfung dürfte die anschließende Frage trotzdem lauten: „Und was haben sie gelernt?“
Der AI Act verpflichtet Unternehmen nicht pauschal dazu, einen AI Officer oder KI-Beauftragten zu bestellen. Als praktische Governance-Funktion kann diese Rolle dennoch erheblichen Nutzen schaffen.
Ein interner oder externer AI Officer kann den Qualifizierungsbedarf aus dem KI-Inventar und den jeweiligen Risikobewertungen ableiten. Er koordiniert Schulungen, stimmt Inhalte mit Datenschutz, Informationssicherheit, Recht und Fachabteilungen ab und sorgt dafür, dass Nachweise und Aktualisierungen nicht über verschiedene Postfächer verteilt werden.
Typische Aufgaben sind:
Der AI Officer ersetzt dabei weder die Geschäftsführung noch die Fachverantwortlichen. Er verbindet die Beteiligten und sorgt dafür, dass aus einzelnen Schulungsterminen ein dauerhaftes System wird.
Vor der Auswahl eines Schulungsformats sollten Unternehmen zunächst ihre KI-Nutzung erfassen. Dazu gehören nicht nur offiziell beschaffte Systeme, sondern auch KI-Funktionen in vorhandener Software und Anwendungen, die Beschäftigte eigenständig nutzen.
Anschließend lassen sich Zielgruppen und Inhalte festlegen. Ein sinnvoller Ablauf besteht aus fünf Schritten:
So entsteht eine KI-Schulung, die nicht nur einen Termin im Kalender füllt, sondern den sicheren Einsatz von KI tatsächlich verbessert.
Müssen alle Beschäftigten eine KI-Schulung absolvieren?
Artikel 4 erfasst Beschäftigte und andere Personen, die im Auftrag eines Anbieters oder Betreibers mit KI-Systemen arbeiten. Welche Personen geschult werden sollten und wie umfangreich die Schulung ausfallen muss, hängt von ihren Aufgaben, ihrem Vorwissen und den eingesetzten Systemen ab. Eine pauschal identische Schulung der gesamten Belegschaft ist nicht vorgeschrieben.
Ist für die KI-Schulung ein Zertifikat erforderlich?
Der AI Act verlangt weder eine externe Schulung noch ein bestimmtes Zertifikat. Ein Teilnahme- oder Kompetenznachweis ist dennoch sinnvoll, um die ergriffenen Maßnahmen nachvollziehbar zu dokumentieren.
Wie oft sollte eine KI-Schulung wiederholt werden?
Eine feste gesetzliche Wiederholungsfrist enthält Artikel 4 nicht. Eine Aktualisierung ist insbesondere sinnvoll, wenn neue KI-Systeme eingeführt, Aufgaben verändert, Risiken erkannt oder rechtliche Vorgaben angepasst werden. Regelmäßige Auffrischungen verhindern, dass das Schulungswissen schneller altert als die Software.
Reicht eine allgemeine ChatGPT-Schulung aus?
Nicht unbedingt. Eine reine Anwendungsschulung vermittelt häufig keine ausreichenden Kenntnisse zu Datenschutz, Vertraulichkeit, Urheberrecht, menschlicher Kontrolle, Kennzeichnung oder internen Freigabeprozessen. Entscheidend ist, dass die Inhalte zum konkreten Einsatzkontext passen.
Kann ein AI Officer die KI-Schulungen koordinieren?
Ja. Ein AI Officer kann Schulungsbedarf, Inhalte, Dokumentation und Aktualisierungen zentral koordinieren. Die Rolle ist nicht für jedes Unternehmen gesetzlich vorgeschrieben, kann aber ein wichtiger Bestandteil einer funktionierenden KI-Governance sein.
Eine KI-Schulung ist dann wirksam, wenn sie Wissen in sicheres Handeln übersetzt. Sie sollte Beschäftigte weder mit Paragrafen alleinlassen noch ihnen vermitteln, KI sei lediglich eine besonders höfliche Suchmaschine.
Unternehmen benötigen ein Schulungskonzept, das zu ihren Anwendungen, Rollen und Risiken passt. Wird dieses Konzept mit einem KI-Inventar, klaren Richtlinien und einer verantwortlichen Governance-Funktion verbunden, entsteht mehr als ein Nachweis für die Ablage: Es entsteht die Fähigkeit, KI kontrolliert und produktiv einzusetzen.