KI-Kompetenzen stehen auf der Transformationsagenda vieler Unternehmen weit oben, weil sie mitentscheiden, ob ein Unternehmen wettbewerbs- und zukunftsf\u00e4hig bleibt. Seit dem EU AI Act ist es zudem eine gesetzliche Pflicht geworden, und Unternehmen, die KI einsetzen, m\u00fcssen die KI-Kompetenz (im Englischen AI Literacy) ihrer Besch\u00e4ftigten f\u00f6rdern.<\/p>\n\n\n\n
KI greift nicht nur in viele Prozesse, Skills und in den Tech-Stack ein, sie ver\u00e4ndert \u00fcber nahezu alle Abteilungen hinweg den Blick auf Performance und Produktivit\u00e4t. Dabei zeigt sich h\u00e4ufig ein Spannungsverh\u00e4ltnis. Auf der einen Seite steht der Produktivit\u00e4tsdruck: H\u00e4ufig sind die Unternehmen markt- und wettbewerbsf\u00e4higer, die K\u00fcnstliche Intelligenz besonders effektiv ausrollen. Auf der anderen Seite bedeutet Schnelligkeit nicht immer Wirksamkeit. Wie aus einer Studie von Kienbaum hervorgeht, sind Tools, Tokens oder einzelne Use Cases f\u00fcr den Transformationserfolg weniger ausschlaggebend als unter anderem \u201eein systematischer Aufbau von KI- und Digitalkompetenzen\u201c.<\/p>\n\n\n\n
Gerade deshalb m\u00fcssen Rollen, Kompetenzen und Prozesse aktuell mehr denn je aktiv orchestriert werden, bevor Mensch und Maschine gewinnbringend zusammenarbeiten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
In diesem Artikel geht es darum, wie du KI-Kompetenzen beschreibst, den Stand deiner Mitarbeitenden einsch\u00e4tzt, aktuell h\u00e4ltst und die L\u00fccke je Team und Rolle findest.<\/p>\n\n\n\n